이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
포트폴리오 과제로 음식 배달 앱의 주문 완료율을 분석하여 문제를 정의하는 작업을 수행하였습니다.
참가자 5명에게 주문 시나리오를 제공하고 화면 이동을 관찰하였는데, 4명이 '메뉴 옵션 선택' 단계에서 5초 이상 멈추거나 뒤로 나갔습니다. 옵션이 7개 이상 한 화면에 나오는 것이 문제였습니다. As-is 문제를 '옵션 화면 진입 후 이탈률이 높다'로 정의하고 자주 선택되는 옵션 3개를 먼저 노출하는 개선안을 제안하였습니다. 팀원들이 '문제 정의가 명확하다'고 평가하였습니다.
이 경험에서 문제 정의는 '불편하다'라는 추상적인 표현이 아니라, 어느 화면에서 어떤 행동이 나타나는지를 구체적으로 서술해야 한다는 것을 배웠습니다. 관찰 데이터가 주관적인 의견보다 훨씬 더 설득력 있다는 점도 깨달았습니다.
수업 프로젝트에서 이커머스 앱의 장바구니 화면을 개선할 때, 사용자 인터뷰와 수치 분석을 함께 진행했어요.
인터뷰에서 4명이 '장바구니에 넣은 상품을 나중에 못 찾겠다'고 했는데, 수치를 보니 장바구니 진입 후 5분 이상 체류하다가 이탈하는 패턴이 반복됐어요. 두 가지를 연결하니 '정렬·필터 기능 부재가 탐색 시간을 늘린다'는 문제 정의가 나왔습니다. 이전엔 인터뷰만 봤을 때 어디를 고쳐야 할지 몰랐어요.
이 경험에서 사용자 말과 행동 데이터를 같이 봐야 문제 정의가 구체적이 된다는 걸 배웠어요. 한쪽만 보면 원인이 아니라 증상만 보이는 경우가 많다는 것도요.
인턴 프로젝트에서 '앱이 불편하다'는 고객 피드백을 받고 어디가 문제인지 찾아야 했어요.
처음엔 전체 화면을 다 바꾸려 했는데 범위가 너무 넓어서 어디서 시작할지 몰랐습니다. 사용자 3명에게 태스크를 주고 화면을 녹화하니 '검색 → 상품 상세 → 장바구니 담기' 흐름에서만 오류가 3번 이상 나왔어요. 이 구간을 As-is 문제로 좁혀서 개선안을 제안했더니 팀에서 '범위가 명확해서 실행 가능하다'는 반응이 나왔습니다.
이 경험에서 As-is 문제 정의는 관찰로 범위를 좁히는 작업이라는 걸 배웠어요. 범위가 좁아야 개선 방향도 훨씬 명확해진다는 것도요. 관찰 없이 전체를 고치려 했다면 아무것도 못 했을 것 같아요.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 쿠팡 프로덕트 디자이너 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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