이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
현장의 목소리와 데이터 사이의 간극을 메우기 위해 쓰는 방법은 둘을 따로 보지 않고 서로를 설명하는 도구로 사용하는 것입니다. 데이터에서 이상한 패턴이 보일 때 현장 인터뷰로 왜 그런지를 확인하고, 반대로 현장에서 들은 이야기를 데이터로 검증하는 방식으로 접근합니다.
데이터는 패턴을 보여주지만 이유를 설명하지 않고, 인터뷰는 이유를 말해주지만 규모를 알 수 없습니다. 두 가지를 교차 사용할 때 더 정확한 판단이 가능합니다. 간극이 생기는 경우는 데이터 수집 방식 자체에 한계가 있거나, 현장 목소리가 특정 집단 편향을 담고 있을 때가 많습니다.
가설을 세우고 어떤 데이터로 검증할 것인지를 미리 정하는 것이 간극을 줄이는 방법입니다. 둘이 충돌할 때는 왜 충돌하는지를 파고드는 것이 새로운 인사이트를 만들어줍니다.
현장 목소리와 데이터의 간극을 다룰 때 제가 직접 쓰는 방법은 둘이 어긋날 때 어느 쪽이 틀렸는지를 단정하지 않고 왜 다른지를 파고드는 것입니다. 과제에서 사용자 인터뷰에서는 한 기능이 불편하다고 했는데 데이터상으로는 많이 쓰이는, 모순된 상황을 본 적이 있습니다. 처음엔 어느 쪽을 믿을지 막막했지만, 들여다보니 인터뷰한 사용자가 특정 집단에 치우쳐 전체와 달랐던 것이었습니다. 반대로 데이터가 그 불편을 제대로 측정 못 한 경우도 있었습니다. 그래서 저는 둘이 충돌하면 표본이 치우치지 않았는지, 지표가 현상을 제대로 잡는지를 먼저 의심합니다. 간극은 골칫거리가 아니라 왜 다른지를 파고들면 오히려 새로운 발견으로 이어진다는 것을 배웠습니다.
현장과 데이터를 다루며 제가 의식하는 한계는 어느 한쪽만으로는 의사결정의 근거가 되지 못한다는 점입니다. 데이터는 규모를 보여주지만 왜인지는 말해주지 않고, 인터뷰는 이유를 주지만 그것이 몇 명의 이야기인지는 알 수 없습니다. 한쪽만 믿으면 한쪽은 편향에, 한쪽은 표본 부족에 빠집니다. 그래서 저는 현장에서 들은 것을 가설로 바꿔 데이터로 검증하고, 데이터에서 본 패턴은 현장에서 이유를 확인하는 순환을 만들려 합니다. 둘을 따로 두지 않고 서로를 검증하는 도구로 쓰는 것입니다. 다만 이 과정에 시간이 걸려, 급한 결정에서는 한계가 있습니다. 그럴 때는 어느 쪽 근거가 더 약한지를 분명히 인지하고 결정하는 것이, 모르고 한쪽만 믿는 것보다 낫다고 생각합니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 무신사 프로덕트 매니저 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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