이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
인턴 때 고객 문의가 하루에 20~30건씩 들어오는 환경에서 이슈 대응을 맡았습니다. 처음에는 하나씩 개별 대응했지만, 비슷한 내용이 반복된다는 것을 느꼈습니다.
한 주 치 이슈를 유형별로 분류해보니 전체의 40%가 같은 기능 관련 문의였습니다. 그 기능의 응답 로그를 분석해보니 특정 조건에서 에러 메시지가 사용자에게 그대로 노출되고 있었습니다. 메시지를 보기 좋게 바꾸는 간단한 수정 하나로 관련 문의가 다음 주에 절반으로 줄었습니다.
그 경험에서 이슈 하나하나를 보는 것보다 전체 패턴을 먼저 보는 것이 효율적이라는 것을 배웠습니다. 많은 이슈 중 20%가 80%의 문의를 만든다는 것을 실제로 확인했습니다. 지금도 이슈 분석은 분류부터 시작합니다. 그 경험이 데이터를 보는 방식을 바꿔주었습니다.
운영 중인 서비스에서 특정 사용자들만 기능을 못 쓴다는 CS 이슈가 들어왔는데, 로컬에선 재현이 안 됐어요.
영향받은 사용자들의 로그를 수집해서 공통 조건을 뽑아봤더니 특정 지역 설정이 있는 계정에서만 발생한다는 걸 알게 됐어요. 그 조건을 로컬 환경에 세팅하고 나니 재현이 됐고, 날짜 포맷 파싱이 지역 설정에 따라 달라지는 게 원인이었습니다. 수정 후 해당 조건 사용자 전체에 패치를 배포하니 CS가 없어졌어요.
필드 데이터 분석에서 '어떤 사용자에게, 어떤 조건에서'를 먼저 좁히는 것이 가장 중요하다는 걸 배웠어요. 전체를 보면 원인이 보이지 않고, 좁혀야 재현 조건이 나온다는 흐름을 그 경험에서 익혔습니다. 그 경험 덕분에 한 단계 성장할 수 있었습니다.
고객 지원 업무를 맡았을 때 이슈가 너무 많아서 어떤 것부터 처리해야 할지 판단이 안 됐어요. 담당자가 그냥 '중요한 것부터'라고 했는데, 중요한 기준이 없으니 개인 판단에 의존하는 상황이었습니다.
이슈 발생 빈도, 영향받은 사용자 수, 비즈니스 핵심 기능 여부 세 기준으로 점수를 매기는 간단한 시트를 만들었어요. 모든 이슈에 점수를 매기고 상위 10건을 먼저 처리하는 방식으로 바꿨습니다. 처음엔 점수 매기는 게 주관적이라는 의견이 있었는데, 기준이 있는 주관이 기준 없는 직관보다 낫다는 걸 팀이 경험하면서 납득했어요.
그 이후로 대응 속도보다 올바른 우선순위가 더 중요하다는 걸 배웠어요. 덜 중요한 이슈를 빠르게 처리하는 것보다 중요한 이슈를 제대로 해결하는 게 사용자 만족도에 훨씬 영향이 컸습니다. 그 경험이 이슈 관리에 대한 생각을 체계화해줬어요.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 토스 품질보증 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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