이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
인턴 때 배너 광고의 CTR이 예상보다 낮은 것을 발견하고, 가설을 세워 테스트를 설계했습니다. 가설은 '타겟 연령대의 관심사와 배너 이미지가 불일치한다'는 것이었습니다. 사용자 행동 로그를 분석해 보니 클릭률이 높은 구간의 사용자 특성이 현재 타겟과 달랐고, 이미지를 두 가지 버전으로 교체해서 A/B 테스트를 돌렸습니다. 2주 후 CTR이 1.8배 올랐고, 이 결과를 기반으로 다음 분기 소재 방향이 수정됐습니다. 데이터가 먼저 신호를 보내고 가설이 그걸 설명할 때 테스트가 의미를 가진다는 걸 그때 배웠습니다.
데이터가 신호를 보낼 때 가설이 그걸 설명합니다. 그 순서를 지키는 것이 근거 있는 개선과 감에 의한 개선의 차이를 만들고, 저는 전자로 일하겠습니다.
광고 개선에서 가설이 맞으려면 데이터가 먼저 신호를 보내야 한다는 것을 인턴에서 배웠습니다. 처음에는 CTR이 낮다는 결과만 보고 이미지를 바꾸자는 의견이 팀 안에 있었는데, 먼저 사용자 행동 로그를 시간대·연령대별로 쪼개서 봤습니다. 특정 연령대에서만 CTR이 유독 낮다는 패턴이 보이기 시작했고, 그때 가설이 구체화됐습니다. '이미지가 문제가 아니라 이미지가 그 연령대 관심사와 맞지 않는 것이 문제'라는 방향입니다. 로그 데이터를 직접 쿼리하고 시각화하는 과정에서 어떤 기준으로 데이터를 나눠야 패턴이 보이는지를 반복 경험했습니다. 데이터를 다루는 역량은 분석 도구를 아는 것보다 어떤 질문을 던지느냐가 먼저라는 것을 그 경험에서 이해했습니다.
A/B 테스트에서 CTR이 1.8배 개선된 결과가 의미 있었던 것은 단순히 수치가 올랐기 때문이 아니라 그 결과가 다음 분기 소재 방향을 바꿨기 때문입니다. 팀장이 테스트 결과를 보고 기존 소재 기획 방식을 재검토하는 회의를 열었는데, 그 자리에서 데이터가 결론을 내준 것이 아니라 논의 방향을 바꿔줬다는 것이 더 인상적이었습니다. 결과 수치보다 왜 이 버전이 더 잘 됐는지를 설명하는 것이 다음 기획에 반영되는 방식이었습니다. 그 경험에서 분석 결과를 정리할 때 숫자만 보고하는 것이 아니라 해석과 방향을 함께 제시하는 것이 중요하다는 것을 배웠습니다.
데이터는 결론이 아니라 다음 질문의 출발점이고, 그 연결이 분석의 가치를 결정합니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 토스 데이터 사이언티스트 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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