이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
인턴 기간 중 광고 효율 분석 업무를 담당하면서, 전체 ROAS 하락의 원인을 찾는 작업을 했습니다. 처음에는 모든 채널을 합산해 평균 수치만 봤는데, 채널별로 나눠보니 특정 채널의 전환율만 떨어지고 있다는 것을 발견했습니다. 세그먼트 분석으로 신규 유입과 재방문 유입을 나눠봤더니, 신규 유입 증가가 오히려 전체 전환율을 낮추는 방향으로 작용하고 있었습니다.
예산 재배분 제안을 만들 때는 원인 분석 결과를 근거로 어떤 채널에서 예산을 줄이고 어디에 늘려야 하는지를 함께 설명했습니다. 개선 효과는 제가 직접 확인하지 못했지만, 분석에서 제안까지 연결하는 것이 단순 보고와 다른 점이라는 것을 이 경험에서 배웠습니다. 효율 분석은 숫자를 정확하게 보는 것보다 비즈니스 의사결정에 연결되는 인사이트를 만드는 것이 목적이라는 것을 알게 됐습니다.
마케팅 효율 분석에서 분석 결과가 항상 명확한 원인과 해결책을 제시하지 않는다는 한계를 인식한 경험이 있습니다. 인턴 기간 중 특정 채널의 ROAS 하락 원인을 분석했는데, 퍼널 데이터를 봐도 어느 단계에서 문제가 발생했는지가 명확하지 않았습니다. 데이터가 충분히 쌓이지 않은 기간의 지표는 통계적으로 신뢰하기 어렵다는 것을 그때 확인했습니다. 데이터가 부족할 때 분석 결과를 확신으로 바꾸지 않는 것이 중요하다는 것을 배웠습니다.
데이터 부족 구간의 분석 결과는 가설 수준으로 다뤄야 한다는 인식이 생겼습니다. 입사 후에도 분석 결과의 신뢰도를 데이터 기간과 함께 판단하는 방향으로 임하겠습니다.
마케팅 효율 분석 후 단일 채널 최적화만이 아니라 채널 믹스 전체 관점에서 예산을 조정한 경험이 있습니다. 인턴 기간 중 특정 채널의 효율이 낮다는 것을 분석했는데, 처음에는 해당 채널 예산을 줄이는 방향을 제안했습니다. 담당자가 그 채널이 인지도 단계에서 다른 채널의 전환을 지원하는 역할을 한다는 것을 설명했고, 단순 효율만으로 판단하면 안 된다는 것을 그때 배웠습니다. 이후에는 채널별 기여도를 퍼널 단계별로 분리해서 분석하는 방식으로 접근을 바꿨습니다.
채널 효율은 단독이 아니라 채널 믹스 안에서 기여도로 판단해야 한다는 인식이 생겼습니다. 입사 후에도 채널 효율 분석 시 채널 믹스 전체 기여도를 함께 확인하는 방향을 유지하겠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성물산 패션부문 디지털·퍼포먼스 마케팅 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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