이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
운영 데이터를 분석할 때 저는 먼저 지표가 흔들리는 시점을 찾는 것부터 시작합니다. 전체 평균보다 언제부터 달라졌는지를 먼저 보면, 원인을 좁히기가 훨씬 쉬워집니다. 인턴 때 고객 응대 처리 시간이 갑자기 늘어난 사례를 분석했는데, 처음엔 전체 평균으로만 보다가 특정 카테고리에서만 급증했다는 걸 나중에 발견했습니다. 그 이후로는 전체 집계 전에 항목별로 쪼개서 보는 것을 먼저 하게 됐습니다. 해결책도 전체 프로세스를 바꾸는 게 아니라 해당 카테고리 응대 스크립트를 수정하는 것으로 범위를 좁혔고, 개선이 더 빠르게 나왔습니다. 문제를 좁히는 것이 해결보다 먼저 해야 할 작업이었습니다.
운영 데이터 분석에서 가장 중요하게 생각하는 건 어떤 질문에 답하려는 분석인지를 먼저 정하는 것입니다. 목적 없이 데이터를 들여다보면 패턴처럼 보이는 것들이 너무 많아서 방향을 잃기 쉽습니다. 학교 프로젝트에서 물류 운영 시뮬레이션 데이터를 분석할 때, 처음엔 여러 지표를 동시에 보다가 무엇이 중요한 건지 모르는 상태로 한참 헤맸습니다. 이후 재고 부족이 발생하는 조건이라는 단일 질문으로 좁히고 나서 분석이 빠르게 진행됐습니다.
질문이 좁을수록 분석이 더 선명해진다는 걸 그때 배웠습니다. 좋은 분석은 좋은 질문에서 시작한다는 걸 그 경험으로 확인했습니다. 무엇을 알고 싶은지가 선명할수록 분석 방향도 빠르게 잡힙니다.
운영 문제를 발견한 후 해결책을 제안할 때 중요하게 생각하는 건 원인을 가정으로 두고 검증하는 순서입니다. 바로 해결책을 내면 원인이 틀렸을 때 다시 처음부터 해야 하는 상황이 생깁니다. 팀 프로젝트에서 배송 지연 원인을 분석했을 때, 처음엔 차량 부족이 원인이라고 생각해서 차량 배차 개선안을 먼저 만들었습니다. 하지만 데이터를 다시 보니 실제 병목은 창고 출고 속도였고, 차량은 오히려 대기 중이었습니다. 그 이후로는 가설을 데이터로 먼저 검증하고 나서 해결책을 제안하는 순서를 지키고 있습니다. 원인을 잘못 짚으면 해결책이 맞아도 문제가 그대로 남는 경우가 생깁니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 쿠팡 사업기획 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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