이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
OTT 플랫폼에서 소비자 대상 제품을 개발했던 건 수업 프로젝트였는데, 콘텐츠 발견과 이탈 방지라는 두 가지 핵심 문제를 중심으로 접근했습니다. 스트리밍 서비스에서는 보고 싶은 걸 빠르게 찾지 못하면 이탈이 생기고, 찾더라도 끝까지 시청하지 않으면 재방문이 줄어드는 구조입니다. 홈 화면 구성이 발견 가능성에 얼마나 영향을 주는지 사용자 행동 데이터 기반으로 분석하고, 알고리즘 추천과 에디토리얼 큐레이션의 역할을 나눠서 정의했습니다. 트레일러 시청 여부, 장르별 완주율 같은 중간 지표를 설정해 콘텐츠 소비 패턴을 추적하는 방식이 유용했습니다. 소비자 입장에서는 선택의 피로가 이탈의 주요 원인이라는 점을 인터뷰에서 확인했고, 추천의 다양성보다 정확성을 높이는 방향을 우선순위로 제안했습니다.
OTT 제품에서 제가 가장 어렵게 본 건 선택의 피로였습니다. 콘텐츠가 많아도, 보고 싶은 걸 빠르게 못 찾으면 이탈했습니다. 그래서 진입부터 발견까지의 흐름을 먼저 짚었습니다. 홈 화면 구성이 발견 가능성에 얼마나 영향을 주는지 행동 데이터로 분석했습니다. 그다음 알고리즘 추천과 에디토리얼 큐레이션의 역할을 나눠 정의했습니다. 인터뷰에서 추천의 다양성보다 정확성이 이탈을 줄인다는 걸 확인해, 정확성을 우선순위로 제안했습니다.
막연히 '많이 보여주자'가 아니라, 빨리 찾게 하는 흐름을 순서로 잡은 게 핵심이었습니다.
OTT 제품을 한 번 분석하고 끝내지 않고 제가 한 건 중간 지표로 소비 패턴을 추적하는 것입니다. 단순 시청 수가 아니라, 트레일러 시청 여부, 장르별 완주율 같은 중간 지표를 설정했습니다. 그래야 어디서 이탈하고 무엇을 끝까지 보는지가 보였습니다. 발견만 잘해도, 끝까지 안 보면 재방문이 줄었기 때문입니다. 그래서 발견과 완주를 따로 추적하는 체계를 남겼습니다. 한 번의 분석이 아니라, 지표로 계속 패턴을 보며 개선하려 했습니다.
선택의 피로를 줄이는 건 한 번에 끝나는 게 아니라, 지표로 계속 다듬는 일이었습니다. 그래서 중간 지표를 절차로 박아뒀습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성전자 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.