면접관이 이 한 문장으로 확인하려는 것들. 각 갈래를 알면 답의 뼈대가 잡혀요.
졸업 프로젝트에서 대학생 대상 스터디 매칭 서비스를 기획하며, 이용자 설문 데이터를 분석해 가장 큰 이탈 원인이 매칭 대기 시간이라는 가설을 세우고 검증했습니다. 실제 데이터를 보니 대기 시간이 10분을 넘어가면 이탈률이 급격히 높아지는 것을 확인해, 대기 중 대안을 제시하는 기능을 추가하자고 제안했습니다. 이 경험으로 데이터 분석은 가설을 세우고 검증하는 순환 과정이라는 것을 배웠습니다.
동아리 운영진 활동 중 신입 회원의 중도 이탈이 많다는 문제를 먼저 정의한 뒤, 가입부터 이탈까지의 활동 로그 데이터를 분석했습니다. 그 결과 첫 모임 참석 여부가 이후 활동 지속에 가장 큰 영향을 준다는 것을 발견해, 신입 회원을 위한 첫 모임 사전 안내 절차를 새로 만들었습니다. 데이터를 보기 전에 무엇을 알고 싶은지 먼저 정하는 것이 분석의 방향을 잡는 데 중요하다는 것을 배웠습니다.
설문조사 데이터를 분석해 서비스 개선안을 제안한 경험이 있는데, 응답자가 전체 이용자의 일부에 불과해 결과를 그대로 신뢰하기는 어렵다는 것을 인지했습니다. 그래서 데이터 결과와 별도로 실제 이용자 몇 명과 짧은 인터뷰를 진행해 정성적으로 보완했습니다. 이 경험으로 데이터 분석 결과도 표본의 한계를 인정하고 다른 방법으로 교차 검증하는 것이 중요하다는 것을 배웠습니다.
같은 실수가 반복돼요. 이것만 피해도 절반은 갑니다.
진짜 면접은 두 번째 질문부터예요. 이 답 뒤에 따라올 법한 것들.