이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
인턴 프로젝트에서 캠페인 채널 예산 배분을 결정해야 했습니다. 직관으로는 SNS에 집중하자는 의견이 많았지만, 저는 먼저 지난 6개월 채널별 전환율 데이터를 정리했습니다. 결과적으로 이메일 캠페인의 전환율이 SNS보다 2.3배 높다는 걸 확인했습니다. 이 데이터를 팀에 공유한 뒤 예산의 40%를 이메일로 이동했고, 다음 캠페인에서 전환 수가 28% 증가했습니다. 데이터 기반 의사결정에서 중요한 건 숫자 자체보다 어떤 질문을 던지느냐라고 생각합니다. 가설을 먼저 세우고 데이터로 검증하는 순서가 분석의 방향을 결정한다고 봅니다. 이 경험 이후 의사결정 전에 항상 데이터를 먼저 확인하는 습관이 생겼습니다.
숫자는 논쟁을 줄이고 방향을 빠르게 잡아주는 공통 언어라고 생각합니다.
데이터 기반 의사결정에서 가장 어려운 부분은 데이터가 있어도 해석이 틀릴 수 있다는 것입니다. 수업 프로젝트에서 웹사이트 방문자 수와 매출 간 강한 양의 상관관계를 발견했는데, 처음에는 방문자를 늘리면 매출이 오를 것이라 판단했습니다. 그런데 시기별로 나눠 보니 계절 요인이 두 지표를 동시에 올린 것이었고, 방문자 수가 매출에 직접 영향을 준 것은 아니었습니다. 이 경험 이후 상관관계를 인과관계로 바로 연결하지 않고 교란 변수를 먼저 확인하는 습관이 생겼습니다. 데이터가 있어도 해석을 틀리면 잘못된 의사결정이 됩니다.
상관이 인과가 아닐 수 있습니다. 교란 변수 확인이 분석의 핵심입니다. 해석이 데이터보다 어렵습니다.
데이터 기반 의사결정 경험 중 측정하고 싶은 것을 직접 측정할 수 없을 때 대리 지표를 설계한 것이 기억에 남습니다. 동아리 행사에서 참가자 만족도를 알고 싶었는데 설문 응답률이 낮았습니다. 대신 행사 후 자발적으로 공유된 사진이나 태그 수, 다음 행사 재참여 신청률을 대리 지표로 설정했습니다. 직접 만족도 데이터보다는 간접적이지만, 행동 기반 지표가 설문보다 진짜에 가까울 수 있다는 것을 이 과정에서 배웠습니다. 원하는 데이터가 없을 때 무엇을 볼지를 설계하는 것 자체가 분석 역량입니다.
대리 지표가 의사결정을 만들었습니다. 설계가 분석보다 먼저입니다. 없는 데이터보다 있는 것을 제대로 보는 것이 중요합니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 쿠팡 프로덕트 매니저 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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