이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
BI 솔루션을 영업해본 실무는 없습니다. 다만 학과 데이터 시각화 수업에서 Tableau Public 무료 버전을 한 학기 동안 다뤘고, 인턴 6주 동안 사수가 만든 Looker Studio 대시보드를 옆에서 본 경험이 있습니다.
그 수업 과제로 저는 지역 상권 카드 데이터 1.2만 건을 5개 차트로 묶은 대시보드를 만들었습니다. 처음엔 멋진 시각화에 무게를 뒀는데, 교수님이 이 화면을 가게 사장님이 본다면 첫 줄에 무엇을 보여야 하느냐고 물으셨고, 그때 시각화의 목적은 결정 한 번을 빠르게라는 시각이 생겼습니다.
첫 대시보드가 차트 9개로 어지러워 발표 청중이 길을 잃은 실패가 있었고, 그 뒤로 저는 대시보드 한 장 안에 결정 한 개만 두는 습관이 생겼습니다. 영업에 들어가면 이 시각을 고객 대시보드 데모에서 그대로 보여드리고 싶습니다.
BI 지식은 네 갈래로 쌓아왔습니다.
첫째, 도구 직접 사용. Tableau·Looker Studio·Power BI 튜토리얼을 각 한 코스씩 끝까지 봤고, 그 중 두 도구로 개인 프로젝트 대시보드 2개를 운영합니다. 둘째, 데이터 모델링 기초. 별/눈송이 스키마·집계 단위·NULL 처리를 학교 수업과 책으로 익혔습니다. 셋째, 고객 사례 통독.
제조·금융·유통 3개 산업의 BI 도입 사례 글 30편을 읽고 공통 통증·공통 해결을 메모해뒀습니다. 넷째, 경쟁 솔루션 비교. 같은 질문을 세 도구로 풀 때 무엇이 다른지 한 페이지 표로 정리.
첫 시도에 도구 사용법만 익히다 데이터 모델링을 빠뜨린 실패가 있었고, 그 뒤로 모델링·도구·사례·비교가 같이 가야 한다는 시각이 굳어졌습니다.
BI 지식이 영업 자리에서 쓰이는 자리를 세 곳으로 봤습니다.
첫째, 고객 데모. 고객이 가져온 샘플 데이터를 30분 안에 한 화면 대시보드로 만들어 보여주는 자리. 둘째, 경쟁 비교 응대. 왜 우리가 더 빠른지·왜 그쪽 도구가 못 푸는지를 고객 언어로 답하는 자리. 셋째, 도입 이후 컨설팅. 도입 3개월 뒤 대시보드 사용률이 떨어지는 신호를 내가 먼저 발견하고 사용 방안을 제안하는 자리.
인턴 때 사수가 한 고객의 사용률이 4주 차에 절반으로 떨어진 신호를 로그로 먼저 잡아내신 자리를 봤고, 그 뒤로 저는 판매가 끝이 아니라 사용률이 시작이라는 시각을 가졌습니다. 첫 수업 과제에서 도입 이후를 생각하지 않은 실패가 그 시각을 만들었습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 SK networks service 기술영업 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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