이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
개인 프로젝트에서 GA4와 Microsoft Clarity를 함께 써보며 데이터 분석을 경험했습니다. GA4는 페이지별 방문자 수, 이탈률, 전환 경로를 추적하는 데 쓰고, Clarity는 실제 사용자 행동을 히트맵과 세션 녹화로 확인합니다. 이 두 가지를 함께 보면 '어디서 이탈하는가'(GA)와 '왜 이탈하는가'(Clarity)를 연결해서 볼 수 있습니다. 한 페이지에서 이탈률이 높다는 GA 데이터를 보고, Clarity로 확인했더니 중요한 버튼이 스크롤 없이는 보이지 않아 클릭이 없었다는 것을 발견했습니다. 두 도구의 조합이 숫자를 행동으로 연결하는 인사이트를 만든다는 것을 그 경험에서 배웠습니다.
GA를 쓰면서 제가 중요하게 배운 것은 무엇을 측정할지를 먼저 정해두지 않으면 나중에 분석할 수 없다는 점입니다. 개인 프로젝트에서 일단 도구만 붙여두고 나중에 보려 했는데, 정작 알고 싶은 행동이 추적 설정이 안 돼 있어 데이터가 없었습니다. GA4는 어떤 행동을 이벤트로 잡을지 미리 설계해야 그 지표를 볼 수 있었습니다. 그래서 저는 분석을 시작하기 전에 무엇을 알고 싶고, 그걸 보려면 어떤 행동을 기록해야 하는지를 먼저 정하는 것이 필요하다는 것을 배웠습니다. 측정 계획 없이 데이터를 모으면, 정작 필요한 순간에 소급해서 볼 수가 없습니다. 데이터 분석은 도구를 붙이는 데서 시작하는 것이 아니라, 무엇을 측정할지를 먼저 설계하는 것에서 시작된다고 생각합니다.
데이터 분석에서 제가 경계하는 것은 보기만 하고 행동으로 이어지지 않는 것입니다. GA와 Clarity로 보면 볼거리가 많아, 자칫 숫자만 들여다보다 정작 무엇을 바꿀지는 못 정하는 경우가 있었습니다. 그래서 저는 분석을 시작할 때부터 이 데이터로 어떤 결정을 내릴 수 있을까를 먼저 생각합니다. 개인 프로젝트에서 한 페이지의 이탈이 높다는 것을 GA로 보고, Clarity로 왜인지 확인해 버튼이 안 보인다는 것을 찾았습니다. 거기서 멈추지 않고 버튼 위치를 바꿔 다시 측정하는 데까지 이어갔습니다. 분석은 인사이트를 찾고, 가설을 세워 바꿔보고, 결과를 다시 보는 순환일 때 의미가 있습니다.
행동으로 이어지지 않는 분석은 시간만 쓰는 일이라고 생각합니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 대학내일ES 서비스 오너 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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