이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
데이터 분석으로 문제를 해결한 경험은 수업 프로젝트에서 온라인 쇼핑몰 구매 전환율 개선 분석을 한 것이 가장 기억에 남습니다. 주어진 로그 데이터에서 어느 단계에서 이탈이 집중되는지를 퍼널 분석으로 파악했고, 상세페이지 이후 장바구니 진입 단계에서 이탈이 두드러지는 것을 발견했습니다. 이탈 시점을 특정하고 나서 상품 이미지 수와 구매 전환율 간 상관을 분석했더니 이미지가 3장 이하인 상품에서 이탈률이 높았습니다. 이 인사이트를 바탕으로 이미지 추가를 우선 개선 제안으로 제시했고, 담당 교수님께 현실적인 제안이라는 피드백을 받았습니다. 분석 과정에서 가설 없이 데이터를 보면 패턴을 찾기 어렵다는 걸 배웠습니다.
가설을 먼저 쓰고 데이터로 확인하는 방식이 더 효율적이었습니다.
데이터 분석으로 비즈니스 문제를 풀 때 순서를 정하고 들어간 것이 시간을 줄이는 데 도움이 됐습니다. 쇼핑몰 전환율 분석에서 데이터를 먼저 열어보는 것보다 어느 단계에서 이탈이 많은지 가설을 먼저 세우는 방식으로 접근했습니다. 가설이 있으면 어떤 데이터를 어떻게 집계해야 하는지가 보이는 자리가 생깁니다. 퍼널 단계별 이탈률을 집계한 후 상세페이지에서 장바구니로 넘어가는 구간이 눈에 띄었고, 그다음에 그 구간에서 어떤 변수가 이탈과 연관되는지 탐색했습니다.
가설 없이 데이터를 열면 무엇을 찾아야 하는지 막막한 자리가 생긴다는 걸 경험으로 배웠습니다. 아직 부족한 건 더 복잡한 데이터에서 가설을 빠르게 세우는 것인데, 이것은 더 많은 분석 경험이 필요한 자리입니다. 가설을 먼저 세우고 데이터로 확인하는 순서가 분석 효율을 높이는 방법이라는 걸 생각하고 있습니다.
데이터 분석에서 한 번의 결과를 다음 분석에서도 쓸 수 있는 형태로 남기는 것이 중요합니다. 이미지 수와 이탈률 상관 분석을 통해 개선 제안을 냈는데, 그 결과를 다음 분석의 출발점으로 남기는 방식이 반복 분석에서 효율을 높입니다. 이번 분석에서 확인된 상관을 인과로 확인하려면 이미지 추가 실험이 필요하다는 것을 다음 단계로 명시해두면, 다음 분석에서 같은 질문을 다시 정의하지 않아도 되는 자리가 생깁니다.
분석이 결론으로 끝나면 다음 질문이 보이지 않는 자리가 생깁니다. 아직 부족한 건 분석 결과를 실제 개선 실험으로 연결하는 전체 사이클을 경험하는 것인데, 수업 프로젝트는 제안까지가 범위였습니다. 분석에서 다음 실험 가설을 명시하는 것이 분석을 의사결정으로 연결하는 방법이라는 걸 생각하고 있습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성증권 공통직무·미지정 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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