이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
PM 스터디에서 Unit Economics 개념을 처음 배웠을 때, 단순히 CAC·LTV 공식을 외우기보다 '이 지표가 어떤 비즈니스 결정과 연결되는가'를 중심으로 이해했습니다. 예를 들어 LTV/CAC 비율이 3 미만이면 고객 획득 비용이 수익을 초과할 가능성이 크고, 이 경우 신규 유입보다 리텐션에 자원을 집중하는 방향이 합리적이라는 논리를 직접 스프레드시트로 시뮬레이션했습니다. 인턴 시절에는 구독 서비스 팀의 코호트 분석을 보조하면서 월별 구독 취소율이 LTV 계산에 어떻게 반영되는지를 실제 데이터로 확인했습니다. Unit Economics 검증에서 제가 중요하게 보는 것은 가정(assumption)을 명시적으로 적는 것입니다. 같은 데이터도 어떤 가정을 쓰느냐에 따라 결론이 달라지기 때문에, 가정 목록을 먼저 합의하고 수치를 채우는 순서를 선호합니다.
PM 스터디에서 유닛 이코노믹스를 배웠을 때, 저는 공식을 외우기보다 이 지표가 어떤 결정과 연결되는지를 중심으로 이해했습니다. 직접 한 건, LTV와 CAC를 스프레드시트에 넣어 비율이 3 미만이면 획득 비용이 수익을 넘을 수 있고, 그럴 땐 신규 유입보다 리텐션에 자원을 집중하는 게 합리적이라는 논리를 시뮬레이션한 일입니다. 여기서 제가 가장 중요하게 본 건 가정을 명시적으로 적는 것이었습니다. 유지율이나 단가, 전환율 같은 가정을 무엇으로 두느냐에 따라 결론이 달라지기 때문에, 가정 목록을 먼저 합의하고 수치를 채우는 순서를 택했습니다. 다만 제 한계도 인정합니다. 저는 스터디와 인턴 보조 수준이라, 실제로 코호트별 LTV를 추적하거나 채널별로 분리해 검증해 본 경험은 적습니다. 또 가정을 적어도 그 값이 현실적인지는 실데이터로 봐야 합니다. 그래서 유닛 이코노믹스를 가정을 명시하고 결정과 연결해 보는 일로 보되, 코호트·채널 분석까지 가는 역량을 더 키우려 합니다.
유닛 이코노믹스를 검증할 때 제가 의식하는 건, 평균이 현재를 가린다는 점입니다. 전체 평균 LTV/CAC가 좋아 보여도, 그건 과거 코호트의 좋은 수치가 섞인 것일 수 있어 지금의 투자 효율을 과대평가하게 만듭니다. 그래서 저는 획득 시기별로 고객을 코호트로 나눠, 최신 코호트의 지표로 현재 효율을 보는 게 핵심이라고 봅니다. 인턴 때 구독 팀의 코호트 분석을 보조하며, 월별 취소율이 LTV 계산에 어떻게 반영되는지를 실데이터로 본 게 그 감각의 시작이었습니다. 또 같은 CAC라도 채널마다 LTV가 달라, 채널별로 분리해 봐야 예산 배분이 정밀해진다고 봅니다. 다만 제 한계도 인정합니다. 저는 분석을 보조한 단계라, 코호트가 충분히 쌓이지 않은 초기 단계에서 LTV를 어떻게 추정할지나 민감도 분석으로 핵심 동인을 가르는 건 더 익혀야 합니다. 그래서 유닛 이코노믹스를 평균이 아니라 최신 코호트와 채널로 나눠 보는 일로 보려 합니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 와이즐리컴퍼니 서비스 오너 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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