이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
사이드 프로젝트에서 검색 클릭률은 높은데 구매 전환율이 낮은 패턴을 발견했습니다. 상품 상세 페이지에서 이탈이 집중되는 걸 확인하고, 5명에게 직접 써보게 했더니 '상품 정보가 충분하지 않아서 불안하다'는 말이 4명에게서 나왔습니다. 이미지 수와 설명 항목을 보완하는 방식으로 개선했고, 구매 전환율이 2주 만에 8% 올랐습니다. 검색에서 구매까지 이어지는 흐름은 검색 결과보다 상세 페이지에서 끊기는 경우가 더 많다는 걸 그때 배웠습니다.
개선 전후 전환율을 비교했을 때 수치로 차이가 나오는 걸 보면서 작업이 의미 있었다는 확신이 생겼습니다. 숫자가 있어야 설득이 됩니다.
학교 프로젝트에서 검색창에 '트레이닝 바지'를 쳤을 때 결과가 없는 문제를 발견했습니다. 동일 상품이 '조거 팬츠'로 등록돼 있었고, 사용자가 쓰는 단어와 판매자가 쓰는 단어가 달랐던 게 원인이었습니다. 자주 검색하는 단어와 실제 상품명 사이의 불일치 20개를 수작업으로 매핑했습니다.
빈 결과 쿼리가 40% 감소했고, 팀원들이 이 작업 효과가 기대보다 크다고 했습니다. 검색 개선은 알고리즘보다 먼저 언어 불일치를 줄이는 것이 효과적임을 배웠습니다.
고객 피드백을 직접 읽으면서 제가 당연하다고 생각했던 UI가 실제로는 헷갈렸다는 걸 알게 됐습니다. 가정을 검증하는 게 개선의 시작입니다.
인턴 때 검색 후 필터를 거의 안 쓴다는 데이터를 발견했습니다. 담당자에게 보고했더니 필터 위치가 너무 아래 있는 게 원인일 것 같다고 했습니다. 내부 테스터 6명에게 직접 써보게 하니 4명이 필터 존재를 모르고 있었습니다. 필터를 상단으로 올리고 레이블을 더 명확하게 바꿨습니다. 배포 후 필터 사용률이 3배로 올랐고, 필터를 쓴 사용자의 구매 전환율이 높게 나왔습니다. 개선은 기능을 추가하기 전에 있는 기능이 잘 보이는지 먼저 확인하는 게 더 효과적임을 배웠습니다.
배포 후 이틀 동안 로그를 직접 모니터링하면서 예상치 못한 엣지 케이스를 잡았습니다. 출시가 끝이 아니라 시작이라는 걸 배웠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 토스 서비스 오너 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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