이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
수업에서 소비자 경로(Customer Journey)를 분석하고 최적화하는 과정을 배웠습니다. 저는 먼저 각 단계(인지-관심-검토-구매-재구매)에서 어떤 마찰 요소가 이탈을 만드는지를 파악했습니다. GA4 실습에서는 이탈 페이지와 체류 시간이 짧은 구간을 찾아 병목 지점을 특정했습니다.
개선 우선순위는 이탈률이 높고 수정 비용이 낮은 지점부터 잡는 방식을 썼습니다. CTA 문구 변경, 페이지 로딩 속도 개선, 리타겟팅 메시지 타이밍 조정 등이 상대적으로 빠른 개선 수단이었습니다. 소비자 경로 최적화는 전체를 한 번에 바꾸기보다 가장 약한 고리를 먼저 고치는 방식이 효과적이라는 걸 배웠습니다.
병목 지점 하나를 개선하는 것이 전체 전환율에 가장 빠른 영향을 줍니다.
학교 수업에서 쇼핑몰 데이터를 보며 소비자 경로를 분석하는 과제를 했습니다. 특정 단계에서 이탈률이 높게 나와서 그 페이지를 개선하면 된다고 판단했는데, 교수님이 이탈률이 높은 게 그 페이지 문제라는 증거가 있냐고 물어보셨습니다. 이탈 원인이 페이지 자체인지, 앞 단계에서 이미 관심이 식은 건지 구분이 안 된 상태였습니다. 자세히 보니 이탈이 많은 페이지보다 그 이전 단계에서 유입 자체가 적었습니다.
원인이 다른 곳에 있었는데 증상을 보고 판단했던 것이었습니다. 그 이후로 데이터를 볼 때 이상 수치를 바로 원인으로 연결하지 않고 앞뒤 단계를 함께 확인합니다. 숫자보다 흐름을 먼저 보는 게 소비자 경로 분석의 기본이라는 걸 그때 알았습니다.
팀 과제에서 SNS 광고 클릭률을 높이기 위해 문구를 바꾸는 A/B 테스트를 직접 설계한 경험이 있습니다. 클릭률이 높아지면 구매 전환도 늘어날 것이라고 생각했는데, 테스트 결과 클릭률은 올랐지만 구매로 이어진 비율은 오히려 낮아졌습니다. 클릭을 유도하는 문구가 실제 상품과 기대 차이를 만들어서 이탈이 늘어난 것이었습니다. 한 지표를 높이려다 다른 지표에 영향이 갔다는 걸 처음 경험했습니다.
최적화는 특정 지표 하나가 아니라 전환 흐름 전체에서 봐야 한다는 걸 그때 알았습니다. 그 이후로 저는 어떤 요소를 바꿀 때 해당 단계 지표와 함께 다음 단계 지표도 같이 확인합니다. 한 부분을 바꾸면 다른 부분이 어떻게 움직이는지를 같이 봐야 실제로 개선됐는지 알 수 있습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 휴젤 브랜드·마케팅 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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