예시 답변 1
약 72초
환불 데이터를 직접 쪼개서 패턴을 찾은 결
학부 유통·마케팅 수업에서 가상의 온라인 쇼핑몰 데이터를 분석하는 과제를 맡았는데, 전체 환불률이 18%로 높게 나왔습니다. 저는 환불 사유를 상품 불량·사이즈 불일치·단순 변심 세 가지로 분류해 비율을 봤더니, 사이즈 불일치가 전체 환불의 54%를 차지했습니다. 처음엔 "사이즈 표 개선"을 바로 제안했는데, 교수님이 "어떤 카테고리에서 특히 많은지 봤느냐"고 물으셔서 다시 분류했습니다. 보니 아우터 카테고리에서만 집중됐고, 나머지 카테고리는 평균 수준이었습니다. 전체를 뭉뚱그려 보지 말고 카테고리별로 먼저 쪼갠 뒤 원인을 찾는 게 맞다는 걸 그 과제에서 배웠습니다.
이 결의 특징
환불 사유를 상품 불량·사이즈 불일치·단순 변심으로 분류해 사이즈 불일치가 54%임을 발견했다가, 카테고리별로 다시 쪼개 아우터에만 집중된 것을 발견한 흔적입니다.
이 결이 통하는 자리
전체를 뭉뚱그려 보지 않고 카테고리별로 먼저 쪼갠 뒤 원인을 찾아야 한다는 인식이 구체적일 때 통합니다. 교수의 추가 질문에 다시 분류한 태도가 평가되는 자리입니다.