이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
주니어 1년차 때, 저는 SQL로 서비스 이용 데이터를 뽑아본 경험이 있습니다. 마케팅 팀에서 어떤 사용자가 더 오래 머무는지 궁금해했는데, 그걸 확인하려면 데이터를 직접 뽑아야 했습니다. 처음에 저는 원하는 데이터를 한 번에 뽑으려다, 쿼리가 복잡해져 결과가 이상하게 나왔습니다. 그래서 저는 방식을 바꿔, 작은 조건부터 하나씩 확인하며 쿼리를 단계적으로 키웠습니다. 그렇게 하니, 가입 첫 주에 특정 기능을 쓴 사용자가 더 오래 머문다는 걸 찾아냈습니다. 처음에는 한 번에 다 뽑으려다 막혔는데, 작게 쌓아 올리니 풀렸습니다. 지금도 저는 데이터를 다룰 때 작은 단위부터 확인하며 키웁니다.
인턴 때 SQL로 캠페인 결과 데이터를 뽑아 정리하는 일을 도왔습니다. 처음에 저는 쿼리를 짜서 나온 숫자를 그대로 믿고 보고서에 넣을 뻔했습니다. 그런데 사수님이, 결과가 상식적으로 맞는지 한 번 확인하라고 하셨습니다. 그래서 저는 뽑은 숫자를, 대략 알고 있던 규모와 비교해봤습니다. 그러자 한 숫자가 지나치게 컸습니다. 살펴보니 조건 하나가 빠져 중복으로 집계된 것이었습니다. 그 검증 덕에 잘못된 보고를 막았습니다. 처음에는 쿼리가 돌아가면 결과가 맞는 줄 알았는데, 결과를 검증하는 단계가 꼭 필요하다는 걸 배웠습니다. 쿼리는 돌아가도 의도와 다를 수 있었기 때문입니다. 지금도 저는 데이터를 뽑으면 상식과 맞는지 확인합니다.
주니어 2년차 때, 저는 SQL로 뽑은 데이터를 실제 결정으로 잇는 일을 배웠습니다. 처음에 저는 데이터를 뽑아 표로 정리해 공유하는 데서 끝냈습니다. 그런데 마케팅 담당자가, 그래서 무엇을 하면 되냐고 물었을 때 저는 답하지 못했습니다. 그래서 저는 방식을 바꿨습니다. 데이터를 뽑은 뒤, 거기서 무엇이 보이는지와 그러니 어떤 시도를 해볼 수 있는지를 함께 적었습니다. 예를 들어 한 사용자 층의 반응이 좋으면, 그 층을 더 겨냥해보자고 제안했습니다. 처음에는 데이터를 뽑아 정리하면 끝인 줄 알았는데, 그것을 다음 행동으로 잇는 일까지가 데이터 작업이라는 걸 배웠습니다. 지금도 저는 데이터를 다룰 때 그래서 무엇을 할지를 함께 답합니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 여기어때 디지털·퍼포먼스 마케팅 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
이 페이지의 질문·답변·꼬리질문은 유사 직군 채용 시장의 공개된 면접 후기·커뮤니티 게시물을 분석해 구성한 학습 자료입니다. 특정 회사가 실제로 이 질문을 출제했다는 것을 보장하지 않으며, 모든 예시는 우문현답이 직접 작성한 창작물입니다. 해당 회사의 공식 입장과는 무관합니다. 회사 측의 정정 요청이 있을 경우 24시간 이내에 응답·수정합니다.