이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
대외활동에서 운영하던 웹사이트에 Google Analytics 4를 연동하고 지표를 분석한 경험이 있습니다. 가장 유의미한 인사이트는 이탈률이 높은 페이지를 발견한 것이었습니다. 홈에서 유입된 사용자가 특정 메뉴에서 80% 이상 이탈하는 패턴을 발견했고, 해당 페이지 로딩 속도와 콘텐츠 구조를 점검했습니다. 로딩 속도 문제는 이미지 최적화로 해결했고, 이후 이탈률이 약 20%p 감소했습니다. 또 유입 경로별 전환율 차이를 확인해, 오가닉 검색 유입이 SNS 유입보다 전환율이 3배 높다는 점을 발견해 콘텐츠 전략을 조정했습니다. GA는 문제가 어디에 있는지를 좁혀주는 도구이고, 실제 원인과 해결책은 현장 확인이 필요하다는 걸 그때 배웠습니다.
데이터 분석 도구를 쓸 때 제가 유용하다고 본 것은 사용자가 어느 단계에서 빠져나가는지를 단계별로 쪼개 보는 것입니다. 대외활동 웹사이트를 분석하면서, 전체 이탈률만 보면 '많이 떠난다'는 것밖에 몰랐는데, 가입 과정을 단계로 나눠 보니 특정 입력 단계에서 절반이 이탈한다는 것이 드러났습니다. 그 단계의 입력 항목이 너무 많았던 것이 원인이었습니다. 또 가입 시기별로 사용자를 묶어 보니, 어느 시기에 들어온 사용자가 더 오래 남는지도 비교할 수 있었습니다. 단순 합계가 아니라 어느 지점, 어느 그룹에서 문제가 생기는지까지 내려가는 것이 진짜 인사이트라고 느꼈습니다. 그래서 저는 숫자를 볼 때 전체가 아니라 쪼개서 어디가 문제인지를 찾으려 합니다.
데이터 분석 도구를 쓰면서 제가 배운 것은 도구가 보여주는 숫자를 그대로 믿으면 안 된다는 점입니다. 웹사이트 지표를 보다가, 어느 날 방문자가 갑자기 튀어 좋아했는데 알고 보니 이벤트 추적 코드가 중복으로 심겨 같은 행동이 두 번 잡힌 것이었습니다. 그때 데이터 정합성을 먼저 확인하지 않으면 잘못된 결론으로 이어진다는 것을 알게 됐습니다. 또 도구가 모든 행동을 다 잡는 것도 아니어서, 측정되지 않는 부분이 있다는 것도 의식해야 했습니다. 그래서 저는 분석 결과가 이상하면 먼저 데이터가 제대로 쌓였는지를 의심하고, 숫자만으로 단정하지 않으려 합니다. 분석은 도구가 주는 답을 받아쓰는 것이 아니라, 그 답이 믿을 만한지까지 따지는 것이라고 생각합니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 무신사 프로덕트 매니저 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
이 페이지의 질문·답변·꼬리질문은 유사 직군 채용 시장의 공개된 면접 후기·커뮤니티 게시물을 분석해 구성한 학습 자료입니다. 특정 회사가 실제로 이 질문을 출제했다는 것을 보장하지 않으며, 모든 예시는 우문현답이 직접 작성한 창작물입니다. 해당 회사의 공식 입장과는 무관합니다. 회사 측의 정정 요청이 있을 경우 24시간 이내에 응답·수정합니다.