이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
마케팅 수업 프로젝트에서 구독 취소 후 90일 이상 비활성 고객을 타겟으로 재관여 캠페인을 설계했습니다. 먼저 이탈 전 최근 구매 카테고리와 이탈 시점 직전 행동을 Google Analytics 데이터로 분류했고, 이탈 유형을 가격 민감형·콘텐츠 이탈형·단순 망각형 3가지로 나눴습니다.
유형별로 메시지를 다르게 설계했는데, 가격 민감형에는 재가입 할인 쿠폰, 단순 망각형에는 최근 업데이트 하이라이트를 중심으로 이메일을 보냈습니다. 팀 2명이 각각 이메일 초안을 작성하고 제가 A/B 안 비교를 정리해서 공유했고, 오픈율이 평균 대비 1.4배 높은 안을 최종안으로 선택했습니다. 전환까지 측정은 못 했지만, 고객을 하나의 덩어리가 아니라 이탈 이유별로 나눠 접근하는 방식을 그 프로젝트에서 배웠습니다.
이탈 고객 캠페인에서 팀원 두 명이 각자 메시지 초안을 작성하고 제가 정리하는 역할을 맡았는데, 처음에는 누가 어떤 유형을 담당할지 명확하지 않아서 초반에 작업이 겹쳤습니다. 다음 미팅 전에 이탈 유형별로 담당을 나눠 분업하자고 먼저 제안했고, 각자 초안을 만들어 온 다음 제가 두 안의 메시지 강도와 제목 어조 차이를 표로 정리해서 공유했습니다. 팀원마다 메시지 어조에 대한 감이 달랐는데, 기준 없이 토론하면 결론이 안 난다는 것을 알아서 오픈율이 목표 지표라는 것을 먼저 합의한 뒤에 두 안을 비교했습니다. 그 방식으로 짧은 제목 안이 더 유리하다는 판단을 빠르게 내렸습니다.
협업에서 기준을 먼저 맞추는 것이 논쟁보다 빠른 결론으로 이어진다는 것을 그 경험에서 배웠습니다.
이탈 고객을 하나의 덩어리로 보지 않고 이탈 전 마지막 행동 데이터를 기준으로 나누는 것이 이 프로젝트에서 가장 먼저 한 일이었습니다. 단순히 '90일 이상 비활성'으로만 잡으면 이유가 전혀 다른 사람들이 섞입니다. 결제 직전에 이탈한 경우와 콘텐츠 열람이 줄다가 빠진 경우는 다른 메시지가 필요합니다.
이탈 시점 직전 페이지뷰와 장바구니 이력을 보면서 세 유형으로 나누었고, 그 이후부터 메시지 초안 방향이 팀 내에서 이견 없이 정해졌습니다. 데이터로 유형을 먼저 정의하면 이후 결정이 빠르다는 것을 그 과정에서 경험했습니다. 분석이 목적이 아니라 메시지를 만들기 위한 수단이라는 것을 알고 나서 어느 데이터를 볼지 선택하는 게 훨씬 쉬워졌습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 유진그룹 디지털·퍼포먼스 마케팅 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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