이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
인턴 기간에 영업 팀과 데이터 분석 팀이 협업하는 방식을 가까이서 관찰하고 보조했습니다. 당시 영업 담당자들이 고객 데이터를 분석가에게 요청할 때, 어떤 데이터가 필요한지를 명확하게 정의하지 않아 분석 결과가 현장에서 쓰이지 않는 경우가 있었습니다. 저는 그 간극을 줄이기 위해 영업 팀의 질문과 분석 팀의 가능 범위를 서로 매칭하는 간단한 문서를 만들었습니다. 두 팀이 같은 언어로 소통할 수 있는 형식이 생기니, 요청-결과 불일치가 줄어들었다는 피드백을 받았습니다. 협업은 기술적 능력보다 서로의 언어와 필요를 번역하는 역할이 핵심임을 배웠습니다. 지금도 다른 직군과 일할 때 공통 언어 정의를 먼저 시도합니다.
인턴 기간에 데이터 분석 팀이 만든 리포트를 영업 팀에 전달하는 과정을 보조했습니다. 분석 팀은 정교한 데이터를 만들었지만, 영업 담당자들은 '이 숫자를 고객 앞에서 어떻게 쓰는가'를 더 알고 싶어 했습니다. 어느 고객군에서 관심도가 높았는지, 어떤 기능을 가장 많이 쓰는 고객이 재계약을 많이 했는지 등 영업 활동과 직접 연결되는 해석이 더 유용했습니다. 이후 리포트 전달 시 영업 팀 담당자와 먼저 대화해 어떤 질문이 있는지 확인하는 단계를 추가했고, 리포트 활용도가 달라졌습니다. 데이터 협업은 분석 결과를 전달하는 게 아니라 상대방이 쓸 수 있는 형태로 재구성하는 것이었습니다.
영업 팀과 CRM 담당자가 각자 다른 기준으로 데이터를 보고 있다는 걸, 파이프라인 회의에서 숫자가 달랐던 상황에서 처음 발견했습니다. 영업 팀은 활동 기준으로, CRM 팀은 단계 정의 기준으로 리드 수를 집계하고 있었습니다. 같은 데이터를 다르게 읽고 있었던 것입니다. 저는 두 팀에 각각 어떤 기준으로 집계하는지를 확인하고, 기준 통일 안건을 회의 아젠다로 올리는 걸 제안했습니다. 기준이 다르다는 것을 아무도 먼저 말하지 않아서 오래 지속됐던 상황이었습니다. 협업에서 데이터 불일치는 의도가 없어도 생기는 경우가 많다는 걸, 두 팀의 기준을 먼저 확인하는 것이 분석 갭을 줄이는 방법이라는 걸 그때 배웠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 에이메드 기술영업 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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