이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
제가 졸업 프로젝트에서 앱의 이상 신호에 대응해본 경험이 있습니다. 어느 날 특정 화면의 이탈률이 갑자기 치솟았습니다.
저는 먼저 상황을 멈추고, 무엇이 언제부터 이상한지 확인했습니다. 다음으로 원인을 좁히려고 사용 기록을 단계별로 살폈고, 마지막으로 고친 뒤 다시 지표를 확인했습니다.
처음엔 제가 원인도 모른 채 화면부터 급하게 바꿨다가, 이탈률이 그대로였던 적이 있었습니다. 그 실패 뒤 저는 짐작 → 데이터 확인 → 진짜 원인 → 조치 → 재확인 순서를 지킵니다. 살펴보니 진짜 원인은 직전에 바뀐 한 기능이었고, 그걸 되돌리자 이탈률이 정상으로 돌아왔습니다. 저는 이상 신호 대응이 급하게 손대는 게 아니라, 원인을 데이터로 짚고 그 원인을 고치는 일이라는 점을 배웠습니다. 추측으로 손대면 진짜 원인을 놓친다는 걸 익혔습니다.
제가 팀 프로젝트에서 시스템에 이상 신호가 나타난 상황을 풀어본 경험이 있습니다. 사용자 오류 신고가 평소의 몇 배로 늘었습니다.
저는 원인이 될 만한 게 많아 막막했습니다. 처음엔 제가 가능성 하나를 골라 바로 손댔다가, 효과가 없던 적이 있었습니다.
그 실패 뒤 저는 원인 후보를 몇 개로 정리하고, 각각을 데이터로 검증했습니다. 오류 신고를 시간대·기기·화면별로 갈라 보니, 특정 조건에서만 오류가 몰린다는 게 드러났습니다. 진짜 원인이 좁혀진 것입니다. 그 부분을 고치자 신고가 정상으로 줄었습니다. 저는 이 경험에서 이상 신호의 원인은 짐작으로 고르면 안 되고, 데이터를 갈라 보며 좁혀야 한다는 점을 배웠습니다. 좁히고 나서 손대면 적은 힘으로 풀린다는 걸 익혔습니다.
제가 4명 팀 프로젝트에서 발표 직전 이상 신호가 나타난 상황을 풀어본 경험이 있습니다. 앱의 한 지표가 갑자기 비정상으로 튀었습니다.
처음엔 제가 혼자 원인을 찾으려 끌어안았다가, 시간만 흘려보낸 적이 있었습니다. 원인이 제 파트 밖에 있었기 때문입니다.
그 실패 뒤 저는 바로 팀에 상황을 공유하고, 각자 자기 파트를 동시에 점검하게 했습니다. 그러자 다른 팀원이 금세 원인을 찾았습니다. 또 저는 무엇이 문제이고 무엇을 확인했는지 기록해 공유했습니다. 모두가 같은 정보를 봐야 했기 때문입니다. 저는 이 경험에서 이상 신호 대응은 혼자 끌어안는 게 아니라, 빨리 알리고 팀과 함께 봐야 빠르다는 점을 배웠습니다. 그리고 대응 과정을 기록하면 다음에 같은 일이 나도 빠르게 대응할 수 있다는 걸 익혔습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 토스 프로덕트 매니저 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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