이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
원인 분석 시 저는 5-Why와 피시본 다이어그램을 상황에 따라 조합해서 씁니다. 단순한 현상이면 5-Why로 빠르게 원인을 좁히고, 복잡한 문제라면 피시본으로 가능한 원인 카테고리를 먼저 펼친 뒤 좁혀가는 방식을 씁니다. 팀 프로젝트에서 서비스 이탈률이 높은 원인을 분석할 때 피시본으로 사람·프로세스·시스템·환경 측면을 동시에 열어놓고 시작했는데, 예상치 않게 온보딩 플로우 설계 문제가 원인으로 나왔습니다. 처음 가설이 맞지 않았을 때 가설을 버리는 것이 가장 어렵지만 가장 중요하다는 것을 배웠습니다. 앞으로도 원인 분석을 할 때 가설을 빨리 세우되 데이터로 버리는 속도도 빠르게 하는 방식을 유지하겠습니다.
분석은 맞추는 게 아니라 틀린 것을 빠르게 제거하는 과정입니다. 앞으로도 원인 분석을 할 때 가설을 빨리 세우되 데이터로 틀렸으면 빠르게 버리는 방식을 유지하겠습니다. 올바른 가설이 아닌 올바른 과정이 분석의 목표입니다.
원인 분석 시 저는 모든 후보를 동시에 파고드는 대신 우선순위를 먼저 정하는 것에서 출발합니다. 시간이 제한된 환경에서 가능성을 열거만 하다 정작 핵심 원인을 늦게 발견하는 경험을 두 번 겪었기 때문입니다. 그 이후로는 발생 빈도와 영향 범위를 교차해 최우선 원인 2~3개를 먼저 골라내고, 나머지는 기록해두고 다음 순서에 보는 방식을 씁니다. 고객 이탈 원인을 분석했을 때도 체류 시간·이탈 지점·재방문율을 교차하니 전환 경로 한 곳이 전체 이탈의 절반 이상을 설명하고 있었습니다.
큰 원인 하나를 제대로 잡는 것이 모든 가능성을 동시에 추적하는 것보다 빠른 결과로 이어졌습니다. 지금도 분석 초반에 어디서 시작할지를 먼저 정하는 것이 루틴입니다.
원인 분석에서 저는 가설을 빠르게 세우고 데이터로 부수는 방식을 씁니다. 처음에 맞을 것 같은 원인에 집착하면 반증 데이터를 놓치는 경향이 있다는 걸 직접 겪었기 때문입니다. 구체적으로는 원인 후보를 3~5개 적고, 각 가설마다 '이게 틀렸다는 증거가 무엇인지'를 함께 정의한 뒤 검증 순서를 정합니다. 서비스 오류 원인을 추적했을 때 가장 유력해 보이던 가설이 첫 번째 데이터에서 기각됐고, 두 번째 가설이 실제 원인이었습니다.
가설이 기각되는 속도가 빠를수록 실제 원인에 닿는 시간이 줄어든다는 걸 그 경험에서 배웠습니다. 지금도 틀린 것을 빠르게 제거하는 것이 원인 분석의 핵심이라고 생각하고 씁니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 쿠팡 재무·회계 일반 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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