이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
정량적 분석을 통해 비즈니스 의사결정을 내린 경험은 수업 프로젝트에서 두 가지 기능 방향 중 어느 것이 더 전환율을 높이는지를 데이터로 판단한 것입니다. 직관이나 의견 대신 어떤 데이터를 보면 답이 나올 수 있는지를 먼저 정의하는 것이 출발점이었습니다. 가설을 세우고 가설을 지지하거나 반박할 수 있는 데이터를 수집하는 구조로 진행했습니다. 결과 해석에서는 통계적 유의미성을 고려하고 샘플 크기가 충분한지를 확인하는 것이 잘못된 결론을 방지합니다. 데이터가 의사결정을 지지할 때는 이유와 함께 이해관계자에게 설명하는 방식이 설득력을 높였습니다. 정량적 분석은 숫자로 판단하는 것이 아니라 숫자를 이해하고 맥락과 함께 해석하는 것입니다.
정량 분석으로 결정을 내릴 때 제가 가장 먼저 한 것은 무엇을 보면 답이 나오는지를 정하는 것이었습니다. 수업 프로젝트에서 두 기능 방향을 두고 의견이 갈렸는데, 서로 주장만 반복하면 끝이 없었습니다. 그래서 저는 각 방향이 맞다면 어떤 데이터가 어떻게 나와야 하는지를 가설로 먼저 세우고, 그것을 확인할 데이터를 모았습니다. 직관이나 목소리가 아니라 숫자로 판단하기 위해서였습니다. 결과를 볼 때는 표본이 충분한지, 우연한 차이는 아닌지도 확인했습니다. 작은 차이를 효과로 착각하면 잘못된 결정이 되기 때문입니다. 정량 분석은 데이터를 모으는 데서 시작하는 것이 아니라, 무엇을 검증할지를 가설로 먼저 정하는 것에서 시작된다고 생각합니다. 질문이 없으면 데이터도 답을 주지 않습니다.
정량 분석에서 제가 중요하게 본 것은 숫자를 그냥 던지지 않고 맥락과 함께 전달하는 것입니다. 데이터로 결론이 나와도, 다른 사람들이 그것을 납득하지 못하면 결정으로 이어지지 않았습니다. 그래서 저는 왜 이 숫자가 그런 결론을 가리키는지, 그 결정으로 무엇이 좋아지는지를 함께 설명했습니다. 숫자만 보여주면 해석이 갈리지만, 맥락을 붙이면 설득력이 생겼습니다. 또 결정을 내린 뒤 그 근거를 기록으로 남겨, 나중에 '왜 이렇게 정했지'를 다시 논의하지 않게 했습니다. 정량 분석은 숫자로 판단하는 것이 아니라, 숫자를 이해하고 맥락과 함께 해석해 사람들이 움직이게 만드는 것이라고 생각합니다. 데이터가 결정으로, 결정이 기록으로 이어질 때 분석이 완성된다고 봅니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 와이즐리컴퍼니 서비스 오너 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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