이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
시즌별 및 아이템별 전략을 수립할 때 가장 먼저 활용하는 데이터는 전년 동기 판매 실적입니다. 같은 시즌에 어떤 아이템이 잘 팔렸는지, 어떤 구간에서 판매가 급증하거나 감소했는지를 보면 이번 시즌 기획의 기준선이 됩니다. 수업 MD 전략 과제에서 과거 실적 데이터와 시즌 트렌드를 교차 분석해서 기획 방향을 도출하는 방식을 연습했습니다. 트렌드 리서치는 전년 실적이 미래를 완전히 설명하지 못하는 부분을 보완합니다. 소비자 관심이 이동하고 있는 방향을 파악해서 신규 아이템 편성이나 카테고리 비중 조정에 반영합니다. 재고 소진율은 어느 아이템이 판매 속도 대비 재고를 잘 유지했는지 파악하는 데 씁니다. 경쟁사 동향은 시장 전체의 방향성을 파악하는 외부 데이터로 활용합니다. 이 네 가지 데이터가 함께 쓰일 때 전략이 근거를 갖습니다.
시즌·아이템 전략에서 제가 본 핵심은 내부 판매 데이터와 외부 트렌드를 교차하는 것입니다. 내부는 SKU별 매출·회전율·마진, 외부는 패션 플랫폼 검색량·소셜 언급량·트렌드 리포트를 봤습니다. 시즌 단위로는 전년 동기 Sell-Through와 카테고리 성장률을 기준으로, 아이템 단위로는 ABC 분석(매출 기여도 분류)으로 집중 육성·유지·퇴출을 결정했습니다. 막연히 '데이터를 본다'가 아니라, 내부 실적과 외부 트렌드를 엮고 ABC로 분류했습니다.
내부만 보면, 시장 이동을 놓쳤습니다. 그래서 교차 분석과 ABC가 전략의 절차였습니다. 과거 실적과 미래 트렌드를 함께 봐야 했습니다.
시즌·아이템 데이터에서 제가 의식한 한계는 어떤 지표가 실제 구매를 바꿨는지 인과를 짚기 어렵다는 것입니다. 데이터 수집 도구를 고르는 것보다, 어떤 지표가 실제 구매 결정을 바꿨는지 인과관계가 진짜였습니다. 검색량이 늘었다고, 그게 꼭 매출로 이어진 건 아니었습니다. 한 번은 상관만 보고 인과로 착각해, 엉뚱한 아이템에 베팅할 뻔한 적이 있습니다. 그래서 상관과 인과를 구분하려 했습니다.
여러 데이터를 모아도, 무엇이 진짜 동인인지 모르면 전략이 빗나갔습니다. 그래서 전년 실적·트렌드·소진율·경쟁사를 함께 보되, 무엇이 실제 구매를 움직였는지를 짚는 게 한계이자 핵심이었습니다. 데이터 양보다 인과가 중요했습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 무신사 MD·상품기획 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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