이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
영업 성과를 분석할 때 저는 퍼널 단계별로 데이터를 쪼개서 보는 방식을 씁니다. 전체 매출이 줄었을 때 바로 원인을 추측하기보다, 접촉 수, 제안 수, 전환 수 각 단계를 분리해서 어느 구간에서 숫자가 줄었는지 확인합니다. 인턴 때 팀의 영업 성과 리포트를 정리하면서, 접촉은 많은데 미팅 전환이 낮은 패턴을 발견했고, 초기 콜드콜 스크립트에 문제가 있다는 가설을 세웠습니다. 그 가설을 팀장님께 공유했더니 스크립트 수정이 실제로 이뤄졌고 미팅 전환율이 개선됐습니다. 개선 방안은 데이터를 보는 것에서 그치지 않고, 원인 가설을 세우고 작은 테스트로 검증하는 사이클을 돌리는 것이 핵심이라고 생각합니다.
영업 성과를 분석할 때 제가 의식하는 것은 부진의 원인을 개인 문제와 구조 문제로 나누는 것입니다. 인턴 때 성과 리포트를 보며, 전환율이 낮은 게 담당자 역량 탓인지 프로세스 탓인지를 구분하지 않으면 엉뚱한 처방이 나온다는 것을 봤습니다. 그래서 저는 같은 단계에서 여러 사람이 공통으로 막히면 프로세스 문제, 특정 사람만 낮으면 개인 코칭 문제로 갈라 봤습니다. 모두가 콜드콜 단계에서 떨어지면 스크립트를 고쳐야 하고, 한 사람만 낮으면 그 사람을 도와야 했습니다. 원인을 안 나누면 개입 방향이 빗나갑니다. 영업 성과 분석은 숫자를 보는 것이 아니라, 부진 원인을 개인과 구조로 갈라 진단하는 것이라고 생각합니다.
영업 성과 분석이 실제 개선으로 이어졌는지를 저는 전환율 변화로 확인해야 한다고 봅니다. 인턴 때 접촉은 많은데 미팅 전환이 낮은 패턴을 찾아 콜드콜 스크립트 문제라는 가설을 세웠는데, 거기서 멈추지 않았습니다. 그래서 저는 스크립트를 수정한 뒤, 같은 기준으로 미팅 전환율이 실제로 올랐는지를 비교했습니다. 전환율이 움직였기에 그 가설이 맞았다고 검증된 것입니다. 만약 안 움직였다면 다른 원인을 봐야 했습니다. 좋아졌을 것이라는 느낌이 아니라, 단계별 전환율이라는 수치로 닫아야 합니다. 영업 성과 분석은 가설로 끝나는 것이 아니라, 전환율 변화로 검증해 닫는 것이라고 생각합니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 이스트소프트 교사·강사 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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