모호한 비즈니스 문제를 구조화된 해결책으로 전환하는 과정에서 어떤 접근 방식을 사용하셨나요?

스타트업 인턴 중 '왜 사용자들이 떠나는가'라는 질문을 데이터로 풀어야 하는 상황이 있었습니다. 처음엔 질문이 너무 넓어서 어디서 시작해야 할지 몰랐습니다. 접근 방식으로는 가장 먼저 비즈니스 담당자와 30분 대화를 통해 '이탈'의 정의를 합의하는 작업을 했습니다. 같은 단어를 쓰면서 다른 것을 가리키는 상황이 데이터 모델의 가장 큰 장애물이었습니다.

이탈 정의가 합의되자 엔티티가 자연스럽게 정해졌습니다. 사용자, 세션, 결제 이력 세 테이블 구조로 시작했고 이후 코호트 분석에 맞게 확장했습니다. 데이터 모델링 기법으로는 시간 축이 핵심인 분석이라 이벤트 소싱 패턴을 부분 적용해 특정 시점의 상태를 재구성할 수 있게 했습니다. 팀 협업에서는 데이터 사전을 공유 노션에 올려두고 업데이트를 실시간으로 반영하는 방식을 썼는데, 이게 회의 시간을 절반으로 줄였습니다. 질문이 모호할수록 용어를 먼저 정리하는 데 시간을 쓰는 것이 결국 빠른 길이었습니다.