이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
대학교 창업 동아리에서 서비스 기획 초안을 만들 때 사용자 불편 요소를 파악하기 위해 직접 인터뷰를 진행했습니다. 처음에는 설문지를 배포했는데, 응답이 너무 짧고 모호해서 불편의 맥락을 알기 어려웠습니다. 그래서 방식을 바꿔 5명에게 20분짜리 개별 인터뷰를 했습니다. "제일 귀찮은 순간이 언제예요?"처럼 특정 상황을 끌어내는 질문으로 바꾸니 구체적인 불편 포인트가 나왔습니다.
"배달 앱에서 재주문할 때 이전 옵션이 안 남아서 매번 다시 선택해야 한다"는 피드백이 여러 명에게서 반복됐습니다. 설문에서는 한 번도 나오지 않았던 내용이었습니다. 이후 기획안에 주문 히스토리 기반 빠른 재주문 기능을 포함했고, 팀 발표에서 이 기능이 가장 공감을 많이 받았습니다.
불편은 물어보는 것보다 상황을 재현하게 해서 관찰하는 편이 더 진짜 문제에 가까이 간다는 걸 이 경험에서 배웠습니다.
고객 인터뷰만으로는 잡히지 않는 불편이 있습니다. 사람은 자신의 행동을 정확히 기억하지 못하거나, 불편하다고 인식하지 못한 채 습관적으로 넘기는 경우가 많습니다. 그래서 저는 로그 데이터나 사용 흐름 분석을 병행하는 방식을 경험해봤습니다. 학교 프로젝트에서 서비스 프로토타입을 만들고 사용자 10명에게 직접 써보게 했는데, 인터뷰에선 편하다고 했던 기능에서 실제로 세 명이 두 번 이상 뒤로 가서 다시 시도하는 걸 관찰했습니다.
말과 행동 사이의 간극이 거기서 드러났습니다. 이후 어떤 화면에서 이탈이 많은지, 특정 버튼을 클릭하는 데 얼마나 머무는지를 기록하니, 인터뷰로는 나오지 않았던 탐색 경로의 혼란 포인트가 명확하게 보였습니다. 인터뷰가 왜 불편한지를 파악한다면, 로그 분석은 어디서 불편한지를 보여주는 역할을 합니다. 두 가지를 함께 써야 서로 빠진 부분을 채울 수 있다고 생각합니다.
고객 불편을 파악하는 또 다른 방법은 이미 쌓인 CS 채널 데이터를 들여다보는 것입니다. 신규 서비스를 기획할 때 유사한 서비스의 앱 리뷰나 커뮤니티 게시물을 분석한 경험이 있습니다. 처음에는 부정적인 리뷰가 제각각처럼 보였는데, 키워드를 묶어보니 결제 취소 후 환불이 언제 되는지 모르겠다는 불만이 여러 표현으로 반복되고 있었습니다.
명시적 불만보다 반복 패턴이 더 중요한 신호라는 걸 그때 느꼈습니다. 이후 직접 서비스를 운영하는 팀에서 인턴을 할 때도 같은 시간대에 비슷한 문의가 몰리는 패턴을 발견하고 원인을 역추적했습니다. 그 결과 특정 화면에서 오류 메시지가 너무 짧아 다음 행동을 모르는 경우가 반복되고 있었고, 문구 하나를 바꿨더니 동일 문의가 절반 이하로 줄었습니다. CS 데이터는 이미 불편을 겪은 사람들의 기록이라, 미래 사용자가 어디서 막힐지 예측하는 데 유용하다고 생각합니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 쿠팡 정보보안 담당 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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