이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
팀 프로젝트에서 서비스 앱의 구독 취소율이 월 15%를 넘는 문제를 분석했습니다. 처음엔 "UI가 불편해서"라는 가설을 세웠는데, 코호트 분석을 해보니 취소가 특정 가입 채널에서 집중된다는 패턴이 나왔습니다. 무료 체험으로 유입된 사용자의 취소율이 직접 가입자보다 3배 높았고, 체험 기간 종료 직후에 몰려 있었습니다. 이 숫자가 "UI 문제"가 아니라 "기대치 불일치 문제"라는 방향을 잡는 근거가 됐습니다. 개선 방향으로는 체험 기간 중 핵심 기능 안내를 강화하고, 종료 3일 전에 알림을 보내는 방식을 제안했습니다. 팀과의 협업에서 이 분석 결과를 공유했더니, 개발팀과 마케팅팀이 서로 다른 우선순위를 갖고 있다가 수치를 기준으로 공통 문제 정의를 하게 됐습니다. 이 경험에서 숫자는 설득 도구가 아니라 공통 언어라는 걸 배웠습니다.
학교 스터디 그룹 운영을 맡았을 때, 출석률이 점점 떨어지는 문제가 생겼습니다. 처음엔 '일정이 맞지 않아서'라는 가설로 시작해서 선호 요일 투표를 돌렸는데, 일정을 바꿔도 출석이 크게 달라지지 않았습니다. 그래서 출석률을 회차별로 기록하고 어떤 세션에서 많이 빠졌는지를 분석했더니, 특정 주제 세션에서만 결석이 집중된다는 패턴이 나왔습니다. 어려운 주제가 나오는 날에 준비 부담 때문에 아예 나오지 않는 구조였던 겁니다. 이 분석을 가지고 팀원들과 이야기하자, '솔직히 그 주제는 혼자 준비하기 막막했다'는 말이 나왔습니다. 세션 방식을 개인 발표에서 소그룹 공동 준비로 바꿨더니 다음 회차부터 출석률이 회복됐습니다.
4주 평균 45%였던 출석률이 6주 뒤 80%로 올랐습니다. 가설이 틀렸을 때 숫자가 방향을 다시 잡아줬다는 걸 그때 배웠습니다.
학부 졸업 프로젝트에서 설문 결과를 숫자로 정리하면 결론이 나올 것이라고 생각했습니다. 50명 대상으로 돌린 설문에서 '기능 A를 원한다'는 응답이 62%였고, 저는 그걸 '기능 A를 개발하면 된다'는 뜻으로 받아들였습니다. 그런데 프로토타입을 보여줬을 때 '그게 아니라 기능 B를 대체하는 방식으로 A가 필요했다'는 피드백이 돌아왔습니다. 숫자는 맞았지만, '왜 A를 원하는가'를 따로 확인하지 않은 것이 문제였습니다. 그 이후로 분석 작업을 할 때 숫자를 정리하는 동시에 '이 수치가 의미하는 게 맞는가'라는 질문을 항상 옆에 두게 됐습니다.
숫자 기반 사고가 유용한 이유는 주관을 걸러주기 때문이지만, 해석 방향이 틀리면 오히려 확증 편향을 강화한다는 것도 그때 배웠습니다. 지금은 가설을 먼저 쓰고 반증 가능한 조건을 함께 남기는 방식으로 분석을 시작합니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 마켓컬리 채용·HRM 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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