면접관이 이 한 문장으로 확인하려는 것들. 각 갈래를 알면 답의 뼈대가 잡혀요.
저는 캠페인 성과를 볼 때 구글 애널리틱스와 스프레드시트를 함께 사용합니다. GA로 채널별 유입과 이탈 지점을 확인하고, 스프레드시트로 캠페인별 비용 대비 전환을 계산해 우선순위를 정합니다.
실습 프로젝트에서 신규 유입 채널을 추가할지 판단할 때, 기존 채널 대비 CPA를 비교해본 결과 신규 채널의 CPA가 40% 낮다는 것을 확인하고 예산 재배분을 제안했습니다.
도구는 목적에 따라 골라 쓰는 수단이라고 생각하며, 지금도 필요에 따라 새로운 도구를 익히고 있습니다.
백엔드 개발 프로젝트에서 API 응답 지연 원인을 찾기 위해 서버 로그를 SQL로 직접 쿼리해 분석한 경험이 있습니다. 특정 엔드포인트에서 응답 시간이 평균보다 3배 길다는 것을 발견했습니다.
원인을 추적해보니 N+1 쿼리 문제였고, 쿼리를 최적화한 뒤 해당 엔드포인트의 평균 응답 시간이 1.2초에서 0.3초로 줄었습니다.
데이터를 통해 문제를 정의하고, 그 정의를 근거로 개선 우선순위를 정하는 방식이 제가 익힌 데이터 기반 의사결정입니다.
저는 주어진 지표를 보는 것에서 그치지 않고, 직접 실험을 설계해본 경험이 있습니다. 학과 프로젝트에서 이메일 제목 문구에 따른 오픈율 차이를 A/B 테스트로 확인했습니다.
두 그룹으로 나눠 감정적 문구와 정보성 문구를 각각 보냈고, 정보성 문구의 오픈율이 15%p 더 높다는 결과를 얻었습니다. 표본이 작아 통계적으로 완전히 신뢰하기는 어렵지만, 이후 실제 캠페인에도 같은 방식을 적용해볼 수 있었습니다.
지표를 확인하는 것을 넘어 검증 가능한 실험을 스스로 설계하는 습관을 갖고 있습니다.
같은 실수가 반복돼요. 이것만 피해도 절반은 갑니다.
진짜 면접은 두 번째 질문부터예요. 이 답 뒤에 따라올 법한 것들.