이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
학부 졸업 프로젝트에서 소규모 식음료 매장의 재고 손실을 줄이는 방법을 찾는 작업을 맡았습니다. 처음에는 막연하게 "재고가 너무 많이 버려진다"는 문제를 받았는데, 어떤 품목에서 손실이 집중되는지를 파악하는 것부터 시작했습니다. 일주일치 판매 데이터와 폐기 내역을 수기 장부에서 옮겨 정리했고, Excel로 요일·시간대별 판매량을 시각화했습니다. 분석 결과 특정 음료 2종이 월요일 오전에 유독 많이 남는 패턴이 있었고, 주말 판매 예측을 과대 적용한 발주 기준이 원인이었습니다. 발주 기준을 요일별로 분리하는 것을 개선안으로 제안했고, 파일럿 적용 후 2주 동안 해당 품목의 폐기량이 40% 가까이 줄었다는 결과를 확인했습니다. 데이터가 많지 않아도 패턴을 먼저 찾는 것이 문제 정의를 명확하게 한다는 걸 그 경험에서 배웠습니다.
대학 동아리 운영진으로 있을 때 회원 이탈률이 지속적으로 늘어나는 문제를 맡아 원인을 분석한 경험이 있습니다. 처음에는 "행사 퀄리티가 낮다"는 막연한 이야기만 있었는데, 실제로 어느 시점에 이탈이 집중되는지를 확인하는 것부터 시작했습니다. 반년치 출석 데이터와 행사 참여 기록을 정리했고, 입회 후 3개월 시점에 이탈이 집중되는 패턴을 발견했습니다. 원인을 추적해보니, 입회 초기 행사와 3개월 이후 행사의 성격이 달라지는 구조가 문제였습니다. 신입 위주 행사가 끝나고 기존 회원 중심 활동으로 전환되는 시점에서 신입들이 소외감을 느끼는 경우가 많았습니다.
활동 구조를 시기별로 재편하자는 제안을 내놨고, 다음 기수에서 같은 시점의 이탈률이 눈에 띄게 줄었습니다. 데이터가 많지 않더라도 패턴을 먼저 특정하는 것이 문제 정의의 출발점이라는 걸 그 경험에서 배웠습니다.
편의점 아르바이트를 하면서 특정 시간대에 계산 실수가 유독 많다는 걸 인식한 게 시작이었습니다. 점주가 막연히 바빠서 그런 것 같다고 했는데, 정말 바쁜 시간대와 실수 시간대가 일치하는지를 직접 확인해보고 싶었습니다. 한 달치 영수증 오류 내역과 시간대별 매출 데이터를 정리했고, 오류가 오전 피크보다 오후 중간 시간대에 집중된다는 패턴을 발견했습니다. 원인을 추적해보니, 오전 피크는 인원이 두 명이지만 오후 중간 시간대는 혼자 근무하는 구간이어서 동시에 여러 고객을 응대하다 오류가 생기는 구조였습니다.
근무 스케줄을 조정해 오후 시간대 인원을 보충하는 방안을 제안했고, 다음 달부터 오류가 줄어드는 결과로 이어졌습니다. 얼마나 많은 데이터인지보다 어디를 보는가가 문제 정의에서 더 중요하다는 것을 그 경험에서 확인했습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 SPC그룹 사업기획 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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