이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
졸업 프로젝트에서 앱 신규 가입 후 첫 3일 이내 이탈률이 60%에 달한다는 데이터를 발견했습니다. 원인을 모르는 상태에서 '온보딩 과정이 너무 복잡해서 이탈한다'는 가설을 세웠습니다.
가설을 검증하기 위해 온보딩 단계를 5단계에서 2단계로 줄인 버전을 만들어 A/B 테스트를 진행했습니다. 동시에 짧은 인터뷰 5건으로 실제 이탈 이유를 직접 확인했습니다.
결과적으로 단계 수보다 각 단계에서 사용자가 무엇을 해야 하는지 불명확한 것이 더 큰 문제였습니다. 단계를 줄인 것보다 안내 문구를 바꾼 쪽에서 이탈률이 더 줄어들었습니다. 가설이 틀린 방향을 가리켜도 검증 과정에서 진짜 원인을 찾을 수 있다는 것이 그 경험이 준 교훈이었습니다. 실험은 가설을 증명하는 것이 아니라 진실에 가까워지는 과정입니다.
인턴 때 검색 기능 개선 프로젝트에 참여했는데, 검색어를 입력하고 결과 클릭 없이 나가는 사용자가 45%라는 걸 발견했어요. '검색 결과가 기대와 다르다'는 가설을 팀과 공유했습니다.
검색 로그에서 자주 쓰이는 키워드와 실제 클릭된 결과를 비교해보니, 키워드는 광범위한데 결과가 너무 정확 매칭 위주로만 나온다는 패턴이 보였어요. 유의어 확장이 없었던 게 문제였습니다.
그 분석을 공유했더니 유의어 확장 기능을 추가하는 방향으로 개선 작업이 시작됐어요. 저는 데이터 분석 부분만 기여했는데, 결과적으로 클릭율이 12% 개선됐다고 들었습니다. 로그 데이터에 사용자 행동 신호가 숨어 있다는 걸 처음 체감한 경험이었어요. 지표를 보는 눈이 달라진 시점이었습니다.
팀 프로젝트에서 만든 커머스 앱에서 장바구니 담기 이후 결제 완료까지 이탈률이 70%였어요. 처음엔 가격 때문이라고 생각했는데, 그렇다면 장바구니 자체를 안 담을 것 같아서 다른 원인을 찾아봤습니다.
실제로 결제 흐름을 직접 따라가 보니, 결제 수단 선택 단계에서 오류 메시지가 자주 나오는 걸 발견했어요. 안내가 불충분해서 사용자가 어떻게 해야 할지 모르는 상황이 반복되고 있었습니다.
오류 안내를 개선하는 것만으로 결제 완료율이 15% 가까이 올라갔어요. 처음 가설이 틀렸고, 데이터와 직접 사용자 테스트를 병행하지 않았으면 놓쳤을 원인이었습니다. '왜 이탈하는가'에 대한 가설은 한 개만 갖지 말고 여러 개를 동시에 열어두는 게 중요하다는 걸 배웠어요.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 토스 프로덕트 매니저 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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