이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
인턴 때 앱의 특정 기능 사용률이 낮은 원인을 분석하는 작업을 맡았습니다. 로그 데이터를 보니 기능 진입율은 높지만 완료율이 낮았고, 이탈이 3번째 화면에서 집중됐습니다. 해당 화면의 입력 항목이 너무 많다는 것을 확인했고, 필수 항목 이외를 제거하는 안을 팀에 제안했습니다. 실험적으로 두 버전을 A/B 테스트로 비교했고, 간소화된 버전에서 완료율이 23% 상승했습니다. 데이터 분석의 가치는 인상이 아닌 수치로 문제를 특정하고, 변경 전후를 비교 가능하게 만드는 것이라고 생각합니다. 팀에서 다른 기능 개선에도 같은 분석 프레임을 적용하자는 제안이 나온 것이 그때 가장 기억에 남습니다.
데이터로 문제를 특정하는 습관이 팀 전체의 의사결정 속도를 높이는 방법입니다.
데이터 분석에서 결과를 혼자 발견하는 것만큼 팀원이 그것을 이해하고 결정을 내릴 수 있도록 전달하는 방식이 중요합니다. 인턴 기간에 분석 결과를 보고할 때 처음에는 숫자와 그래프 중심으로 정리했는데, 팀원들이 '그래서 어떻게 해야 하나요?'를 반복해서 물었습니다. 분석 결과와 실행 방향이 분리되면 의사결정이 느려지는 것을 경험했습니다. 그 이후로 분석 결과 + 원인 추정 + 제안하는 다음 스텝을 하나의 흐름으로 정리하는 방식으로 바꿨습니다.
팀이 결정하기 쉬운 형태로 전달하는 것이 분석의 완성입니다. 데이터를 다룰 수 있는 것과 그것을 팀의 의사결정에 연결하는 것은 다른 역량인데, 인턴 경험에서 그 차이를 직접 배웠습니다.
분석 기반 제품 개선에서 초기 결과보다 그 결과가 시간이 지나도 유지되는지를 확인하는 것이 더 중요한 경우가 있습니다. A/B 테스트로 좋은 결과가 나왔어도, 단기 효과와 장기 효과가 다를 수 있습니다. 인턴 프로젝트에서 UI 변경 후 완료율이 상승한 것을 확인했는데, 2주 후 지표를 다시 확인하니 초기보다 수치가 안정됐지만 여전히 이전 대비 개선된 상태를 유지하고 있었습니다.
단기 수치와 안정화된 수치를 구분해서 보는 것이 분석의 신뢰도를 높입니다. 처음에는 신기한 것이어서 사용자가 더 적극적으로 시도하는 '신기효과'가 있을 수 있고, 그것이 사라진 후의 수치가 실제 효과에 더 가깝습니다. 결과를 빠르게 보고하는 것만큼 변화가 지속적인지 추적하는 과정이 분석의 완성입니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 쿠팡 프로덕트 매니저 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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