이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
데이터 마케팅 수업에서 GA4와 BigQuery를 연동해 유저 코호트를 분석하는 실습을 했습니다. 저는 첫 방문 채널별로 코호트를 나누고, 7일 재방문율을 비교하는 쿼리를 직접 작성했습니다. SQL 문법은 수업에서 기초를 배웠고, WITH 절로 서브쿼리를 정리하는 방식이 가독성을 높인다는 걸 실습하며 익혔습니다. 분석 결과 유기적 검색 유입의 재방문율이 유료 광고 유입보다 높게 나타났고, 콘텐츠 기반 유입이 장기 사용자 확보에 더 효과적이라는 해석을 도출했습니다. 아직 복잡한 쿼리를 독립적으로 작성하기보다 학습 중인 단계이지만, 데이터로 사용자 행동을 읽는 흐름은 실습을 통해 익혔습니다.
숫자 뒤의 맥락을 해석하는 능력이 도구 사용보다 중요하다고 봅니다.
유저 코호트 분석에서 데이터 쿼리 결과가 예상과 달리 나왔을 때 담당자에게 확인하는 것이 시간을 아끼는 방법이라는 걸 배웠습니다. 수업 과제에서 SQL로 코호트를 정의했는데, 결과 행 수가 예상보다 훨씬 많게 나왔습니다. 쿼리 오류인지 데이터 자체의 특성인지 혼자 판단하기 어려웠습니다. 담당 교수에게 쿼리를 보여줬더니 JOIN 조건에서 중복이 발생한 것임을 바로 짚어줬습니다. 쿼리 결과가 이상할 때 혼자 오래 붙잡기보다 빠르게 확인하는 것이 효율적이라는 것을 배웠습니다.
데이터 분석 막힘은 경험자에게 빠르게 확인하는 것이 효율적이라는 인식이 생겼습니다. 입사 후에도 쿼리 결과가 예상과 다를 때 담당자에게 빠르게 확인하는 방향으로 임하겠습니다.
유저 코호트 분석을 반복하면서 자주 쓰는 쿼리 패턴을 템플릿으로 정리하면 이후 분석 시간이 크게 줄어든다는 것을 경험했습니다. 수업 과제에서 코호트를 정의하는 쿼리를 매번 처음부터 작성하다 보니 비슷한 구조를 반복해서 쓰는 경우가 많았습니다. 자주 쓰는 필터 조건과 집계 방식을 모듈화해 재사용 가능한 쿼리 템플릿으로 정리했더니, 다음 분석에서 구조를 빠르게 재활용할 수 있었습니다. 분석 스킬은 도구 숙련뿐 아니라 재사용 가능한 자산을 쌓는 것에서도 높아진다는 것을 배웠습니다.
쿼리 템플릿은 분석 속도를 높이는 자산이라는 인식이 생겼습니다. 입사 후에도 반복 사용하는 코호트 쿼리 패턴을 템플릿으로 정리해 재활용하는 방향을 유지하겠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 무신사 마케팅 일반 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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