이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
팀 프로젝트에서 사용자 테스트 중 예상 못 했던 흐름을 발견했습니다. 참여자들이 특정 버튼을 어디서 클릭해야 할지 몰라서 여러 번 탐색하는 패턴이 반복됐는데, 설계 단계에서 우리가 당연하게 여긴 것이 사용자에게는 자명하지 않았던 겁니다. 저는 이 부분을 팀에 데이터로 정리해서 공유했고, 레이블 문구를 바꾸고 버튼 위치를 조정하는 제안을 했습니다. 수정 후 재테스트에서 탐색 시간이 절반 이하로 줄어든 것을 확인했습니다. 이 경험 이후로 문제는 기능 내부보다 사용자 접점에서 먼저 발생한다는 감각이 생겼습니다.
사용자 접점을 직접 관찰하고 데이터로 팀과 공유하는 방식이 가장 설득력 있는 개선 제안이라는 걸 이 경험에서 배웠습니다. 앞으로도 그 방식으로 문제를 발견하겠습니다.
주도적으로 문제를 발견할 때 감각보다 데이터를 기반으로 하면 팀 설득이 훨씬 쉬워집니다. 프로젝트에서 사용자 행동 로그를 분석하다가 특정 단계에서 이탈률이 유독 높은 구간을 발견했습니다. 처음엔 팀 내에서 큰 문제가 아닐 수 있다는 의견도 있었는데, 이탈 패턴을 시각화해서 보여주자 개선 우선순위에 포함됐습니다. 개선안을 제안할 때 왜 이것이 문제인지를 수치로 먼저 보여주는 것이 더 설득력 있었습니다. 이후 해당 구간 UI를 변경했고 이탈률이 줄었습니다.
데이터가 문제 설득력을 만듭니다. 수치 기반 발견이 팀 우선순위를 바꿉니다. 근거 있는 제안이 반영으로 이어집니다.
문제 발견의 시작은 사용자 인터뷰에서 반복적으로 등장한 불편 포인트였습니다. 여러 참여자가 비슷한 지점에서 불편함을 표현했는데, 팀에서는 기존 기능으로도 해결 가능하다고 봤습니다. 사용자가 기존 기능을 인지하지 못하고 있다는 것이 진짜 문제라는 걸 인터뷰 데이터로 보여주고, 접근 경로를 개선하는 안을 제안했습니다. 작은 수정이었지만 기능 발견율이 올라갔고, 이후 프로젝트 회고에서 사용자 인터뷰를 설계 단계에 포함하는 루틴이 생겼습니다.
인터뷰 반복 패턴이 숨은 문제를 드러냅니다. 기능 인지 문제가 기능 부재보다 흔합니다. 사용자 데이터 기반 제안이 팀 프로세스를 바꿉니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 토스 SW·IT 일반 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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