로그 데이터 기반 pain point 발견
저는 사용자 pain point를 파악할 때 먼저 이탈이 집중되는 구간을 로그 데이터로 확인합니다. 팀 프로젝트에서 특정 화면의 이탈률이 유독 높다는 것을 발견하고, 원인을 추정하기보다 실제 사용자 세션을 리플레이해 확인했습니다. 그 결과 버튼 위치가 직관적이지 않다는 것을 발견해 개선했고, 이탈률이 눈에 띄게 줄었습니다. 저는 추측이 아니라 실제 행동 데이터로 문제를 정의합니다.
면접관이 이 한 문장으로 확인하려는 것들. 각 갈래를 알면 답의 뼈대가 잡혀요.
저는 사용자 pain point를 파악할 때 먼저 이탈이 집중되는 구간을 로그 데이터로 확인합니다. 팀 프로젝트에서 특정 화면의 이탈률이 유독 높다는 것을 발견하고, 원인을 추정하기보다 실제 사용자 세션을 리플레이해 확인했습니다. 그 결과 버튼 위치가 직관적이지 않다는 것을 발견해 개선했고, 이탈률이 눈에 띄게 줄었습니다. 저는 추측이 아니라 실제 행동 데이터로 문제를 정의합니다.
저는 새로운 기능을 구현할 때 기술적으로 정교한 해법보다 사용자가 실제로 이해하기 쉬운 방식을 우선합니다. 팀 프로젝트에서 복잡한 필터링 기능을 구현했지만 사용자 테스트에서 활용도가 낮다는 것을 확인하고, 기능을 단순화해 핵심 옵션만 남겼습니다. 그 결과 사용률이 오히려 높아졌습니다. 저는 기술적 완성도보다 사용자가 실제로 쓰는지를 기준으로 판단합니다.
저는 고객 문제를 해결할 때 혼자 판단하지 않고 디자이너·기획자와 함께 문제를 정의하는 과정을 거칩니다. 한 번은 제가 기술적으로만 접근했던 문제가 실제로는 UX 흐름의 문제였다는 것을 협업 과정에서 알게 된 적이 있습니다. 이 경험으로 저는 문제 정의 단계부터 다른 직군과 함께하는 것이 더 정확한 해법을 찾는 방법이라는 것을 배웠습니다.
같은 실수가 반복돼요. 이것만 피해도 절반은 갑니다.
진짜 면접은 두 번째 질문부터예요. 이 답 뒤에 따라올 법한 것들.