면접관이 이 한 문장으로 확인하려는 것들. 각 갈래를 알면 답의 뼈대가 잡혀요.
가입 후 첫 7일 이탈률이 높다는 가설을 세우고 코호트별 잔존율을 SQL로 추출해 분석했습니다. 실제로 3일 차 이탈이 전체 이탈의 40퍼센트를 차지한다는 것을 확인했고, 이탈자와 잔존자의 초기 행동 로그를 비교해보니 온보딩 튜토리얼을 끝까지 완료하지 않은 비율이 이탈군에서 두 배 이상 높다는 것을 발견했습니다. 이 결과를 바탕으로 튜토리얼 단계를 줄이자는 제안을 정리해 전달했습니다.
매출 데이터를 분석해 발견한 인사이트를 한 페이지 요약본으로 만들어 전달한 적이 있습니다. 특정 카테고리의 재구매율이 낮다는 것을 발견했을 때, 원인 후보와 근거 데이터, 제안 액션을 표 하나에 정리해 담당 팀에 전달했습니다. 긴 보고서 대신 핵심만 담은 요약본을 쓰니 담당자가 바로 의사결정에 활용할 수 있었다는 피드백을 받았습니다.
여러 소스에 흩어진 로그 데이터를 파이썬으로 병합하고 정제해 하나의 분석 테이블로 만든 경험이 있습니다. 결측치가 전체의 15퍼센트에 달해 단순 삭제 대신 발생 패턴을 확인한 뒤 결측 원인이 특정 기기에서만 발생한다는 것을 파악하고 해당 구간을 별도로 표시해 분석에 왜곡이 없도록 처리했습니다. 이 과정이 전체 분석 신뢰도를 좌우한다고 느꼈습니다.
같은 실수가 반복돼요. 이것만 피해도 절반은 갑니다.
진짜 면접은 두 번째 질문부터예요. 이 답 뒤에 따라올 법한 것들.