이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
데이터로 문제를 해결한 경험으로는 팀 프로젝트에서 설문 응답률이 낮은 원인을 분석한 것이 기억에 남습니다. 막연히 '잘 안 된다'는 이야기가 있었는데, 데이터를 보니 특정 시간대에 응답률이 집중적으로 낮다는 패턴이 보였습니다. 처음에는 링크 오류를 의심했지만, 데이터상으로는 접속 자체는 이루어지고 있었습니다.
문항 수와 완료율을 교차해보니 특정 문항 이후로 이탈이 몰려있다는 걸 발견했습니다. 그 문항이 너무 길고 복잡하게 작성된 부분이었습니다. 데이터가 없었으면 '다들 바빠서 그렇겠지'로 넘겼을 문제를 원인까지 찾을 수 있었습니다. 수정 후 응답률이 올라가는 걸 확인했을 때 데이터 기반으로 판단하는 게 어떤 의미인지 처음으로 직접 느꼈습니다. 작은 규모였지만 데이터가 추측을 줄여준다는 경험이었습니다.
데이터를 활용한 경험으로는 앱 사용성 평가 프로젝트에서 어떤 지표를 볼지 설계한 것이 기억에 남습니다. 처음에 팀이 '사용자가 불편해한다'는 피드백만 있고 어디가 문제인지 몰랐습니다. 지표를 정하기 전에 사용자가 어떤 흐름으로 앱을 쓰는지를 먼저 정리했습니다. 그 흐름에서 각 단계별 이탈률과 소요 시간을 측정하는 지표를 설계했는데, 데이터를 보니 특정 화면에서 머무는 시간이 다른 화면보다 3배 이상 길었습니다. 화면 구성이 복잡해서 사용자가 어디를 눌러야 할지 모른다는 것을 추가 인터뷰로 확인했습니다.
지표가 없었으면 어느 화면을 바꿔야 할지 알 수 없었을 것입니다. 아직 분석 수준이 깊지 않지만, 무엇을 측정할지 먼저 정하는 것이 데이터 활용의 시작이라는 걸 배운 경험이었습니다.
데이터를 활용해 문제를 해결한 경험으로는 마케팅 수업 과제에서 가설을 세우고 데이터로 검증한 것이 있습니다. 과제는 '어떤 요인이 구매 전환에 영향을 주는가'를 분석하는 것이었는데, 저는 가격보다 제품 사진 수가 더 큰 영향을 줄 것이라는 가설을 먼저 세웠습니다. 공개 데이터를 분석한 결과 가설과 다르게 가격 구간이 전환율에 더 명확한 패턴을 보였습니다. 처음에는 가설이 틀린 게 실망스러웠지만, 가설이 틀렸다는 것도 데이터가 없었으면 알 수 없었을 정보라는 걸 깨달았습니다. 이후 가격 구간별로 나눠서 분석하니 더 의미 있는 인사이트가 나왔습니다. 그 경험에서 가설을 먼저 세우는 것이 데이터를 목적 없이 보는 것보다 훨씬 효과적이라는 걸 배웠습니다. 방향이 있어야 데이터에서 의미가 보입니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 쿠팡 프로덕트 매니저 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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