이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
셀렉션 성공 지표 설정 시 저는 단기 전환 지표와 장기 품질 지표를 동시에 고려하는 방식을 생각합니다. 단기 지표는 클릭률, 전환율, 셀렉션 내 체류 시간이고, 장기 지표는 재구매율, 카테고리 충성도, 반품률입니다. 수업 케이스에서 배운 것은 셀렉션이 잘됐다고 판단하려면 팔렸다는 것보다 고객이 다시 왔느냐를 봐야 한다는 것이었습니다. 또한 셀렉션의 목적이 새 고객 유입인지, 기존 고객 업셀인지에 따라 지표 설계가 달라져야 합니다. 잘못된 지표를 최적화하면 단기 매출은 오르지만 고객 만족이나 재방문율이 오히려 떨어질 수 있습니다. 앞으로도 지표를 설계할 때 목적과 정렬된 지표인지를 먼저 확인하는 방식을 유지하겠습니다.
지표는 목적을 반영할 때만 의미 있습니다. 앞으로도 셀렉션 성과를 평가할 때 단기 전환보다 재방문과 충성도를 중심에 두는 방식을 유지하겠습니다. 지표가 목적을 반영할 때만 최적화가 의미 있습니다.
셀렉션 지표를 잡을 때 저는 실험으로 측정 가능한 형태인지 먼저 확인하는 방식을 씁니다. 아무리 의미 있어 보이는 지표도 A/B 테스트로 검증할 수 없으면 개선 방향을 판단하기 어렵기 때문입니다. 수업 케이스에서 체류 시간을 핵심 지표로 뒀다가 체류 시간이 긴 사용자가 오히려 이탈률이 높게 나온 경험이 있었습니다. 그 뒤로는 지표를 정할 때 방향이 직관과 반대로 나왔을 때 어떻게 해석할지를 미리 합의하는 단계를 거칩니다. 단일 지표만 최적화하면 다른 구간에서 부작용이 발생하는 경우가 자주 있어서 CTR·전환율·이탈률을 묶어서 보는 방식을 선호합니다. 셀렉션 목적이 탐색인지 구매 유도인지에 따라 우선 지표와 보조 지표의 구분 자체가 달라져야 한다고 생각합니다. 실험 전에 지표 간 상충 가능성을 팀과 먼저 논의해두는 습관이 결과 해석에서 오해를 줄여줬습니다.
셀렉션 성공 지표를 설정할 때 저는 어떤 데이터를 실제로 수집할 수 있는지부터 확인하는 방식을 씁니다. 지표를 먼저 확정하면 정작 측정에 필요한 로그 자체가 없는 상황을 나중에 발견하게 되기 때문입니다. 수업 케이스에서 재구매율을 지표로 쓰려 했는데 회원 구매 데이터와 비회원 구매 데이터가 분리돼 있어 동일 기준으로 집계가 안 됐던 경험이 있었습니다. 그 뒤로는 지표를 결정하기 전에 데이터 수집 구조와 집계 기준을 먼저 확인하는 순서를 지킵니다. 또 결과를 평가할 때 수치만 보면 놓치는 부분이 있어서 지표 외에 사용자 경험 피드백을 함께 보려 합니다. 셀렉션이 잘됐다는 판단은 숫자가 올랐다는 사실보다 어떤 사용자에게 어떤 방향으로 올랐는지를 같이 봐야 신뢰할 수 있다고 생각합니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 토스 서비스 오너 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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