이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
데이터 분석의 시작은 '사용자가 어디서 막히는가'를 찾는 것이라고 생각합니다. 인턴십에서 앱 내 특정 기능의 사용률이 낮다는 피드백이 들어왔을 때, 이탈률이 높은 화면을 먼저 Mixpanel로 확인했습니다.
단순히 어디서 이탈하는지뿐 아니라 이탈 직전 사용자의 행동 패턴도 함께 분석했는데, 대부분이 입력 화면에서 이탈했고 입력 항목이 많다는 공통점이 있었습니다. 퍼널 전환율 분석을 통해 어느 단계에서 얼마나 이탈하는지를 수치화한 뒤, 이탈 원인을 UX 복잡도·기능 인식 부족·기술 오류 세 가지로 분류했습니다.
원인 분류가 개선 기획의 첫 단계가 되면 어디에 집중할지가 명확해집니다. 지표 변화를 실제 사용자 행동과 연결해 해석해야 숫자 이면의 문제를 파악할 수 있다는 것을 그 경험에서 배웠습니다.
플랫폼 기능 개선을 위해 데이터를 분석할 때 제가 의식하는 건, 어느 단계를 고쳐야 최종 전환에 가장 크게 닿는지입니다. 퍼널을 단계로 쪼개 각 단계의 이탈률을 보되, 그냥 가장 많이 빠지는 데를 고치는 게 아니라 그 단계의 이탈을 줄였을 때 최종 전환이 얼마나 오르는지를 역산해 우선순위를 정합니다. 이탈이 많아도 최종 전환에 영향이 작은 단계도 있기 때문입니다. 또 같은 기능도 신규·재방문·유료 고객의 패턴이 달라 세그먼트로 나눠 봅니다. 다만 제 한계도 인정합니다. 저는 이 원리를 이해하는 단계라, 실제로 각 단계의 개선 효과를 역산하거나 개선 전 베이스라인을 기록해 A/B 테스트로 검증해 본 경험은 적습니다. 또 정량 데이터는 어디서 빠지는지는 보여 줘도 왜 빠지는지는 안 알려 줘, 인터뷰나 VOC로 보완해야 합니다. 그래서 기능 개선을 데이터로 어디가 약한지 보되, 임팩트 큰 단계를 역산해 우선순위를 정하고 정성으로 이유를 메우는 일로 보려 합니다.
인턴 때 앱 내 특정 기능의 사용률이 낮다는 피드백이 들어왔을 때, 제가 직접 한 건 이탈률이 높은 화면을 분석 도구로 먼저 확인하는 일이었습니다. 그런데 어디서 이탈하는지뿐 아니라 이탈 직전 사용자의 행동 패턴도 함께 봤더니, 대부분이 입력 화면에서 빠지고 입력 항목이 많다는 공통점이 있었습니다. 퍼널 전환율로 어느 단계에서 얼마나 빠지는지를 수치화한 뒤, 이탈 원인을 UX 복잡도·기능 인식 부족·기술 오류 셋으로 분류했습니다. 원인 분류가 개선 기획의 첫 단계가 되니, 어디에 집중할지가 또렷해졌습니다. 지표 변화를 실제 행동과 연결해 해석해야 숫자 이면의 문제가 보인다는 걸 배웠습니다. 다만 제 한계도 인정합니다. 저는 분석을 보조한 단계라, 개선안을 만들어 A/B 테스트로 임팩트를 검증하거나 세그먼트별로 쪼개 보는 데까진 못 갔습니다. 그래서 이탈 지점·원인 분류를 토대로, 개선을 실행해 검증으로 닫는 역량을 더 키우려 합니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 무신사 프로덕트 매니저 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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