예시 답변 1
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지표 이상 감지 + 교차 분석 근거 중심으로 푸는 결
이커머스 데이터 분석 인턴 때 반품률이 특정 카테고리에서 갑자기 두 배로 뛰는 것을 확인한 경험이 있습니다. 처음에는 단순 시즌 영향이라고 생각했는데, 같은 기간 다른 카테고리에서는 반품률이 정상 수준이었기 때문에 따로 파고들었습니다. 해당 카테고리의 반품 사유 데이터를 보니 사이즈 불일치가 70% 이상이었고, 그 카테고리에만 최근 신규 브랜드가 대거 입점했다는 것을 발견했습니다. 신규 브랜드의 사이즈 가이드가 기존 브랜드와 달라서 소비자가 평소 사이즈로 주문하면 맞지 않는 케이스가 많았던 것이었습니다. 이 분석을 공유하면서 신규 브랜드 상품 페이지에 사이즈 비교 가이드를 추가하는 개선안을 제안했고, 해당 카테고리 반품률이 4주 만에 약 30% 감소했습니다. 수치 변화를 발견했을 때 왜 그 수치만 달라졌는가를 추적하는 것이 핵심이라는 걸 배웠습니다.
이 결의 특징
반품률이 두 배로 뛴 현상을 시즌 요인으로 넘기지 않고 다른 카테고리와 비교해 이상 신호로 좁혀낸 흔적이 있습니다. 사이즈 가이드 불일치라는 원인까지 추적해 개선안을 제안한 전환점이 결에 담겨 있습니다.
이 결이 통하는 자리
반품 사유 70%가 사이즈 불일치였다는 수치와 4주 만에 30% 감소라는 결과가 함께 살아 있을 때 통합니다. 왜 그 수치만 달라졌는지 추적하는 사고 과정이 구체적으로 드러날 때 면접관이 분석 깊이를 읽는 결이 보입니다.