이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
졸업 직전 소규모 브랜드의 운영을 돕는 프로젝트에서 3개월 매출 데이터 분석을 맡았는데, 처음엔 전체 합계만 보다가 무엇이 왜 올랐는지 알 수 없었습니다.
그래서 채널별 매출, 제품군별 매출, 기간별 추이 세 축으로 나눠 분석했습니다. 채널별로 SNS 광고와 유기 검색 유입을 분리했고, 제품군별로는 신규 출시 2종이 전체 매출의 38%를 차지하는 걸 발견했습니다. 기간별 추이에서는 특정 요일에 매출이 몰리는 패턴이 보여 그 타이밍에 프로모션을 집중하는 안을 제안했습니다.
데이터를 전부 한 장에 담으려다 결론이 흐려졌던 경험 이후, 분석 목적에 맞는 축을 먼저 정하고 나머지는 버리는 것이 매출 분석에서 먼저 해야 할 일이라는 걸 배웠습니다.
매출 분석에서 전체 합계가 아니라 세 축으로 나눠 보는 방식을 선택한 이유를 말씀드리겠습니다. 인턴에서 월별 매출이 전달 대비 10% 줄었다는 보고를 받았는데, 단순 합계만 보면 '이유가 없다'는 결론이 됐습니다. 이후 채널별·상품군별·고객 코호트별 세 축으로 나눠 보니, 기존 고객 재구매는 안정적인데 신규 유입이 줄었다는 것을 발견했습니다.
신규 유입 감소는 특정 광고 예산 삭감과 시기가 겹쳤고, 이를 기반으로 원인 분석 보고서를 만들었습니다. 이 경험으로 매출 분석에서 '전체가 줄었다'는 것은 시작이고, '어느 부분에서 줄었는가'를 찾는 것이 분석의 핵심이라는 걸 배웠습니다.
매출 분석 결과를 실제 전략 결정으로 이어간 경험이 있습니다. 인턴에서 채널별·코호트별 매출을 분해해 분석했더니, 특정 프로모션 코드를 쓴 고객이 재구매율이 3배 높다는 것을 발견했습니다. 처음엔 단순히 프로모션이 효과적이라는 결론만 냈는데, 코호트를 더 세분화해보니 첫 구매 금액이 높은 고객에게 집중됐다는 것을 알게 됐습니다. 이를 기반으로 첫 구매 금액 기준으로 고가 구매 고객에게 프로모션을 집중하는 방향을 제안했고, 다음 달 재구매율이 개선됐습니다. 이 경험으로 분석은 수치 확인에서 끝나지 않고 세분화를 통해 '누구에게 집중할지'를 찾아야 한다는 것을 배웠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 SPC그룹 디지털·퍼포먼스 마케팅 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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