이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
AI 및 에듀테크 분야에서의 경험은 사용자가 실제로 학습하는지 여부를 데이터로 확인하는 작업에서 시작됐습니다. 콘텐츠를 만드는 것과 그 콘텐츠를 통해 학습이 실제로 일어나는 것은 다른 문제였습니다. 수강 완료율과 재방문율을 추적하면서, 어느 지점에서 학습자가 이탈하는지를 파악했습니다.
A/B 테스트를 통해 같은 내용이라도 구성 방식에 따라 완료율이 달라지는 것을 확인했습니다. AI 기반 개인화 추천이 학습 경로를 최적화하는 데 활용됐는데, 일반 추천보다 학습 지속률이 높아지는 경향이 있었습니다. 에듀테크에서 성과는 단기 참여 지표보다 장기적인 학습 습관 형성 여부로 측정하는 것이 더 의미 있다고 생각합니다.
에듀테크 경험에서 제가 직접 한 일은 학습 데이터에서 이탈 구간을 찾아내는 분석이었습니다. 팀이 콘텐츠를 만들 때, 저는 각 강의 어느 지점에서 학습자가 멈추는지를 로그로 추적했습니다. 특정 모듈에서 이탈이 몰리는 걸 발견하고, 문제의 원인이 난이도가 아니라 영상 길이라는 가설을 직접 세워 검증했습니다. 비교 실험 설계와 결과 해석도 제 손으로 진행했습니다.
'우리가 했다'가 아니라 제가 어디서 무엇을 판단했는지를 분명히 말할 수 있는 작업이었습니다. 성과는 누군가 대신 만들어 주지 않고, 데이터 앞에서 직접 가설을 세워야 나온다는 걸 배웠습니다.
에듀테크에서 제가 한계를 느낀 건 단기 지표와 장기 학습 효과의 간극이었습니다. 완료율이나 재방문율은 올랐지만, 실제로 학습자가 오래 남아 습관이 됐는지는 짧은 기간으로 판단하기 어려웠습니다. 개인화 추천도 지속률을 높이긴 했지만, 다양한 콘텐츠를 만날 기회를 줄이는 부작용이 있었습니다. 지표 하나를 최적화하면 다른 가치가 깎이는 경우를 여러 번 봤습니다. 그래서 한 숫자만 좇지 않고 여러 지표를 같이 보는 습관을 들이려 했습니다.
성과 측정은 정답이 아니라 무엇을 포기하는지 아는 일이라는 점을 아직 배우는 중입니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 크라우드웍스 사업기획 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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