이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
이커머스 인턴에서 장바구니 이탈률이 높다는 지표를 처음 받았을 때, 이탈 시점이 어디인지 먼저 파악하였습니다. 데이터를 보니 배송비 노출 시점에서 이탈이 집중되었습니다. 배송비가 최종 결제 직전에 뜨는 구조였는데, 장바구니 진입 시점에 미리 보여주는 방식으로 바꾸면 어떨까라는 가설을 세웠습니다. 기획서를 작성하여 개발팀에 공유하였고, 2주 A/B 테스트 후 이탈률이 12% 줄어들었습니다. 팀 내에서 데이터를 읽는 방식에 대해 많은 논의가 있었고, 의견이 엇갈렸지만 데이터가 결정을 도왔습니다.
측정 가능한 지표 없이는 개선이라 부를 수 없다는 것을 그 경험에서 배웠습니다. 가설을 세우고 검증하는 흐름이 운영 개선의 핵심이라고 느꼈습니다.
주문서 처리 속도가 느리다는 CS팀 피드백을 받고, 주문 확정 후 창고 전달까지의 흐름을 단계별로 그려봤어요. 수동 입력 단계 두 곳이 병목이었고, 그 중 하나는 자동화 가능한 규칙 기반 작업이었습니다. 개발자와 논의해서 해당 단계를 자동 분류 로직으로 대체했고, 처리 시간이 평균 40분에서 18분으로 줄었어요. 다른 팀 협조가 필요한 부분도 있어서 슬랙으로 주간 현황을 공유하며 조율했습니다. 처음엔 자동화 범위에 대해 의견 차이가 있었는데, 실제 데이터를 보여주면서 합의를 이끌어냈어요.
운영 개선은 결국 신뢰 관계 위에서 진행된다고 느꼈습니다. 흐름을 그리고 병목을 찾는 것이 시작이에요.
장바구니 기능 개선 과제를 받았을 때, 사용자 로그를 분석해보니 동일 상품을 여러 번 추가했다가 삭제하는 패턴이 반복됐어요. 이는 수량 조절 UI가 불편하다는 신호로 읽혔습니다. 수량 입력 방식을 버튼형으로 바꾸는 테스트를 기획하고, 타겟 그룹에 먼저 배포했어요. 3주 후 같은 패턴의 행동이 24% 줄었고, 장바구니에서 주문서로 넘어가는 전환율도 소폭 올랐습니다. 결과가 작아 보여도 과제 도출 근거와 측정 방법이 있으면 설명이 훨씬 쉬워요.
데이터로 이야기해야 팀이 움직인다는 걸 느낀 경험이었습니다. 행동 데이터가 기획의 출발점이 됐고, 로그 읽는 습관이 바뀐 계기였어요.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 마켓컬리 프로덕트 매니저 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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