이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
서비스를 분석하고 개선할 때 가장 먼저 하는 건 현재 서비스의 핵심 지표가 무엇인지를 정하는 것입니다. 사용자 수, 전환율, 재사용률처럼 서비스의 건강 상태를 보여주는 지표가 명확해야 분석의 방향이 잡힙니다. 수업 프로젝트에서 앱 서비스 개선을 다뤘을 때, 지표 하락의 원인을 찾는 과정에서 퍼널의 어느 단계에서 사용자가 빠지는지를 먼저 봤습니다. 전체가 나쁜 게 아니라 특정 단계만 문제인 경우가 많았습니다.
개선은 전체를 바꾸는 것이 아니라 가장 영향이 큰 지점에 집중하는 것이 효율적입니다. 변경 전후를 비교할 수 있는 기준선이 없으면 개선 효과를 측정하기 어렵습니다. 분석과 개선은 한 번으로 끝나지 않고 반복하는 사이클입니다.
서비스 분석 개선에서 본인이 직접 한 자리를 설명하면, 수업 프로젝트에서 앱 퍼널 데이터를 직접 분석하는 작업을 했습니다. 전체 이탈률이 높다는 것에서 시작해, 각 단계에서 얼마나 이탈하는지를 스프레드시트에 정리했습니다. 단계별 이탈률을 정리하면서 다른 단계보다 특정 한 단계에서 이탈이 유독 많다는 것이 보였고, 그 단계가 문제 자리라는 것을 파악했습니다.
문제 단계를 좁혀서 그 단계에서 어떤 사용자 행동이 발생하는지를 추가로 파악하려 했고, 그 과정에서 UX 문제가 이탈 원인일 수 있다는 가설을 세웠습니다. 본인이 손을 댄 자리가 단계별 이탈 데이터를 정리하고 문제 자리를 특정하는 것이었고, 그것이 개선 방향을 좁히는 기반이 됐습니다.
서비스 분석에서 본인 손이 닿는 자리는 전체 지표를 보는 것이 아니라 단계별로 분해해 문제 자리를 특정하는 작업이라는 것을 알고 있습니다.
서비스 분석 개선에서 한계를 경험한 자리가 있습니다. 퍼널 데이터를 분석해서 어느 단계에서 이탈이 많은지는 파악할 수 있지만, 왜 그 단계에서 이탈하는지를 데이터만으로 알기 어려운 자리가 있습니다. 이탈 이유가 UX 문제인지, 콘텐츠 문제인지, 가격 문제인지를 퍼널 수치만 보면 구분이 안 되는 자리가 있었습니다.
또 개선안을 만들어도 A/B 테스트 같은 실험 환경 없이는 개선 효과를 측정하기 어려운 자리가 있었습니다. 변경 전후 비교가 안 되면, 개선이 효과가 있었는지 없었는지를 판단하는 것이 어려운 자리가 생깁니다. 분석의 한계는 데이터가 '무슨 일이 일어났는지'는 보여주지만 '왜 일어났는지'는 추가 검증이 필요한 자리가 있다는 것입니다.
서비스 분석의 한계는 퍼널 데이터가 이탈 자리를 보여주지만 이탈 이유는 별도 검증이 필요한 자리가 있다는 것이라는 것을 알고 있습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 누아 여행·관광 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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