이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
데이터 기반으로 상품 개선을 진행한 경험은 수업 소비자 조사 방법론 과제에서였습니다. 특정 생활용품의 온라인 리뷰 데이터를 수집해서 자주 언급되는 키워드와 긍정·부정 감성을 분류하는 분석을 수행했습니다. 리뷰 텍스트에서 특정 사이즈나 소재 관련 불만이 전체 부정 리뷰의 40% 이상을 차지하는 패턴을 발견했습니다. 이 데이터만으로도 어떤 속성에서 고객 기대와 실제 제품의 간극이 큰지 파악할 수 있었습니다. 개선 방향으로는 사이즈 가이드 정보를 더 구체적으로 제공하거나 소재 옵션을 추가하는 방안을 제안했습니다. 실제 판매 데이터가 있었다면 개선 후 재구매율이나 반품률 변화로 효과를 측정할 수 있었을 텐데, 수업 과제 범위에서는 가설 검증까지만 진행했습니다. 이 경험을 통해 고객이 직접 남기는 텍스트 데이터가 얼마나 구체적인 개선 단서를 담고 있는지 알게 됐습니다.
데이터 기반 상품 개선에서 제가 직접 한 건 리뷰 텍스트를 분류해 패턴을 찾은 것입니다. 특정 생활용품의 온라인 리뷰를 수집해, 자주 언급되는 키워드와 긍정·부정 감성을 분류했습니다. 그러자 특정 사이즈나 소재 관련 불만이, 전체 부정 리뷰의 40% 이상을 차지하는 패턴이 보였습니다. 막연히 '리뷰를 봤다'가 아니라, 키워드와 감성으로 분류해 어디가 문제인지를 좁혔습니다.
리뷰를 다 읽기만 하면, 무엇이 핵심 불만인지 안 보였습니다. 그래서 분류로 패턴을 찾으니, 고객 기대와 실제 제품의 간극이 큰 속성이 드러났습니다. 텍스트를 구조화한 게 제 절차였습니다.
데이터 기반 개선에서 제가 이후로 본 건 개선 방향을 제안하고 효과를 측정하는 것입니다. 불만 패턴을 찾은 뒤, 사이즈 가이드 정보를 더 구체적으로 제공하거나 소재 옵션을 추가하는 방안을 제안했습니다. 다만 솔직한 한계는, 실제 판매 데이터가 없어 가설 검증까지만 진행한 것입니다.
판매 데이터가 있었다면, 개선 후 재구매율이나 반품률 변화로 효과를 측정할 수 있었을 것입니다. 그래서 수업 과제 범위에선 가설까지였고, 실무에선 효과 측정으로 이어야 했습니다. 분석만 하고 효과를 안 재면, 진짜 나아졌는지 몰랐습니다. 그래서 고객 텍스트가 구체적인 개선 단서를 담고 있음을 알았고, 다음엔 효과 측정까지 잇겠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 설로인 MD·상품기획 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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