예시 답변 1
정성+정량 결합 방법론
CX 데이터를 분석할 때 CSAT 점수 같은 정량 지표와 함께 상담 기록 텍스트를 정성적으로 분석하는 방식을 함께 사용했습니다. 점수만으로는 왜 낮은지 알 수 없었는데, 상담 기록을 태깅해보니 배송 지연 관련 불만이 저점수의 절반 이상을 차지한다는 것을 확인할 수 있었습니다. 숫자와 텍스트를 함께 봐야 실제 원인에 닿을 수 있다고 생각합니다.
정량 지표와 정성 데이터를 결합한 구체적 방법론을 제시했다
면접관이 이 한 문장으로 확인하려는 것들. 각 갈래를 알면 답의 뼈대가 잡혀요.
CX 데이터를 분석할 때 CSAT 점수 같은 정량 지표와 함께 상담 기록 텍스트를 정성적으로 분석하는 방식을 함께 사용했습니다. 점수만으로는 왜 낮은지 알 수 없었는데, 상담 기록을 태깅해보니 배송 지연 관련 불만이 저점수의 절반 이상을 차지한다는 것을 확인할 수 있었습니다. 숫자와 텍스트를 함께 봐야 실제 원인에 닿을 수 있다고 생각합니다.
고객 여정을 유입, 탐색, 구매, 재구매 단계로 나눠 각 단계별 이탈률을 살펴보는 퍼널 분석 방식을 사용했습니다. 탐색에서 구매로 넘어가는 단계의 이탈이 유독 컸는데, 그 단계의 고객 행동 로그를 세부적으로 뜯어보니 결제 수단 등록 단계에서 상당수가 이탈한다는 것을 확인했습니다. 단계를 쪼개 보는 방식이 뭉뚱그린 전체 전환율만 볼 때보다 원인을 찾기 쉬웠습니다.
특정 지표 변화의 원인을 하나로 단정하지 않고, 두세 가지 가설을 세운 뒤 각각을 데이터로 검증하는 방식을 씁니다. 한 번은 재구매율 하락 원인을 가격 인상으로 추정했지만, 실제로는 같은 시기 경쟁사 프로모션이 원인이었다는 것을 시장 데이터 비교로 확인했습니다. 처음 떠오른 가설을 그대로 믿지 않고 교차 검증하는 절차가 중요하다고 느꼈습니다.
같은 실수가 반복돼요. 이것만 피해도 절반은 갑니다.
진짜 면접은 두 번째 질문부터예요. 이 답 뒤에 따라올 법한 것들.