[ 합격 스펙 ]

연세대학교 / 3.77/4.3 / 토익: 960 / 사회생활 경험: 뤼이드 인턴 7개월

[ 합격 자소서 ]

[필수] 본 직무에 지원하게 된 동기를 간단하게 작성해주세요. 콘텐츠 산업은 콘텐츠를 소비하는 사람들이 어떤 것을 원하고, 어떤 시점에 이탈하고, 어떻게 충성고객이 되어가는지에 대해 수많은 의문을 제기하고 데이터를 통해 궁금증을 해결해나갈 수 있는 매력적인 분야라고 생각합니다. 그중에서도 네이버 웹툰은 창작 생태계를 조성하여 신인 작가를 계속해서 발굴하고, 지속적으로 콘텐츠를 생산하고 있습니다. 이는 다양한 웹툰 작가와 소비자층을 끌어들이는 강력한 힘으로 작용하고, 그 결과 다른 웹툰 플랫폼과 비교했을 때 훨씬 다양한 콘텐츠와 많은 이용자를 확보하고 있습니다. 여기서 생성되는 방대한 소비자 행동 데이터는 데이터를 분석하여 인사이트를 도출하기 위한 최고의 환경이라고 생각합니다. 저는 스타트업 데이터 분석 인턴으로 일하면서 직접 데이터를 추출하여 인사이트를 얻고, 이를 실제 기획에 반영하는데 기여하는 경험을 쌓고 있습니다. 지금까지 대시보드 관리, KPI 설정 및 모니터, 광고 및 캠페인 효율 분석 등의 업무를 수행하였습니다. 서비스와 데이터베이스 구조를 정확히 파악하고 SQL로 데이터를 직접 추출할 수 있으며, 데이터 분석의 목적을 이해하고 타당한 가설을 수립하여 검증하는 능력을 키웠습니다. 저의 경험을 활용하여 보다 많은 소비자들의 행동데이터가 쌓이는 곳에서 좀 더 고도화된 분석 작업에 기여해보고 싶었고, 국내 최대의 웹툰 플랫폼인 네이버웹툰에서 분석 경험을 쌓고 싶어 지원하게 되었습니다. 고객들이 원하는 콘텐츠를 가장 편리하게 찾아볼 수 있는 플랫폼이 될 수 있도록 데이터 분석을 통해 서비스를 개선해가고 싶습니다. [필수] 자신이 데이터분석 업무를 잘 할 수 있다고 생각하는 이유 3가지를 적고, 이를 뒷받침할 수 있는 사례가 있다면 소개해주세요. 저는 실시간으로 발생하는 고객들의 행동 데이터를 분석하여 인사이트를 도출하고, 더 좋은 서비스를 제공할 수 있는 방법을 찾는 Data Analyst가 되고 싶습니다. 저는 다음과 같은 이유로 제가 데이터 분석에 적합한 능력을 갖추고 있다고 생각합니다. “데이터에 기반한 가설 수립과 검증 능력” 인턴 기간 대시보드를 모니터링하던 중, 7월 말 서비스의 당일 가입률이 하락하였다는 사실을 발견하였습니다. 광고비 지출 증가, 제품의 문제, 시즈널 트렌드 등의 요소가 7월 당일 가입률 하락에 영향을 미쳤을 것이라고 가설을 세운 뒤, 직접 데이터 추출하여 검증하였습니다. 분석 중 웹 진입자 수를 그동안 잘못 인식해왔던 오류를 발견하고, 개발자와 협력하여 원인을 파악한 뒤 부서에 공유하였습니다. 지금까지 웹 진입을 실제보다 적게 인식해서 생긴 오류까지 꼼꼼하게 확인하였습니다. 이렇듯 저는 작은 변화를 그냥 지나치지 않는 호기심과, 이를 실제 액션까지 연결하는데 필요한 소통 능력을 기반으로 실무 경험을 쌓았습니다. “데이터 분석 및 지표설정 경험” 상품 기획 부서와 커뮤니케이션을 통해 대시보드를 재구성하여 관리하였습니다. 상품 특성상 상품이 교체되는 시기에 매출이 비교적 상승하였다가 서서히 감소하는 추세가 있다는 것을 인지하고, 상품 성과를 정확하게 비교할 수 있도록 판매 경과일 기준으로 매출액을 시각화한 차트를 추가하였습니다. 또한 특정 상품의 USP를 정의하기 위한 비교 지표를 설정한 경험이 있습니다. 상품 이용 가능 기간, 만료 시점, 특성을 고려하여 비교 대조군을 선택하고, 직접 데이터베이스에서 데이터를 추출하고 전처리하였습니다. 앱 접속률과 목표점수 달성률을 측정할 수 있는 지표를 만들고 인사이트를 도출하였습니다. > 이 경험을 기반으로 “데이터 추출 스킬 및 툴 사용경험” sql을 능숙하게 사용하여 원하는 데이터를 추출할 수 있습니다. 인턴 기간동안 직접 sql 쿼리를 작성하여 사내 대시보드 작업, 프로모션 및 제품 성과 분석 등 업무를 수행하였습니다. 또한, 학부 수업에서는 R과 Python 으로 데이터 분석 및 시각화에 필요한 패키지를 익혔습니다. 배운 내용을 활용하여 NBA 연봉 예측 모델 프로젝트를 진행한 적이 있습니다. Naive Bayes, Knn, Decision tree 등 R을 활용하여 직접 모델링 실습을 하면서 데이터를 전처리하고 패키지를 활용하여 모델링하는 방법을 익혔습씁니다. 인턴 기간 동안 앱스플라이어, 리대시, 앰플리튜드, 구글 애널리틱스 등 광고데이터와 사용자 행동 데이터를 분석하는 툴을 다양하게 접하였으며, 스스로 문서를 찾아 읽고 워크샵에 참여하여 사용하는 방법과 관련 용어를 익혔습니다. 전반적인 데이터에 대한 이해와 경험을 바탕으로, 새로운 데이터나 툴에 빠르게 적응하는데 강점을 가지고 있습니다. [필수] 본인이 가장 좋아하는 콘텐츠 서비스의 장단점을 설명하고, 이 서비스를 성장시키는데 어떻게 데이터 분석을 활용해볼 수 있을지에 대한 아이디어를 구체적으로 작성해주세요. 저는 게임 스트리밍 서비스인 ‘트위치’를 자주 시청합니다. 트위치는 스트리머와 시청자들의 활발한 ‘소통’이 가장 큰 장점입니다. 트위치의 실시간 소통 시스템은 시청자들이 앱에 오랫동안 체류하게 만들고, 후원 제도는 더 많은 소비를 하게 유도합니다. 소비자들은 단순히 콘텐츠를 보는 것에서 더 나아가서, 콘텐츠의 일부분이 되는 경험을 할 수 있습니다. 또한 트위치는 스트리머를 구독하는 기능을 통해 시청자들의 충성도를 높이고 각 스트리머만의 커뮤니티를 형성하여 소통 기능을 강화하고 있습니다. 트위치의 단점은, 시청자들이 다양한 방송을 접할 기회가 별로 없다는 것입니다. 트위치는 사용자의 취향에 따라 다양한 방송을 선택해서 보는 재미를 강조하지만, 사용자는 선택에 어려움을 겪습니다. 이에 시청자들은 자신이 좋아하는 특정 스트리머의 방송만 챙겨보는 경우가 많습니다. 이는 신입 스트리머들의 성장 기회가 적어지고, 결국에는 방송의 다양성이 저하되는 결과로 나타날 수 있습니다. 트위치가 성장하기 위해서는 시청자가 주로 이용하는 시간, 소통의 정도, 좋아하는 게임 카테고리 등 데이터를 분석하여, 시청자가 다양한 스트리머의 방송을 접할 수 있는 시스템을 만들어야 합니다. 보고 있던 방송이 종료되면 자동으로 다음 맞춤 콘텐츠로 연결해주는 기능을 만들거나, 내가 주로 보는 스트리머가 휴식하는 기간에 대체 콘텐츠를 추천해주는 등의 방법으로 시청자가 새로운 방송을 찾아다니지 않아도 자연스럽게 접할 기회를 만들 수 있을 것입니다. 데이터 분석을 활용하면 시청자들이 플랫폼에서 더 오래 시간을 보내도록 유도하고, 서비스를 성장시킬 수 있습니다. 뿐만 아니라 새로운 스트리머를 발굴할 수 있고, 다양한 콘텐츠가 계속 생산되면서 사용자 수도 증가하는 선순환 구조를 만들어갈 수 있을 것입니다. [필수] 본인이 직접 진행한 데이터 분석 프로젝트가 있다면 프로젝트를 진행했던 이유, 진행과정 및 결과에 대해서 소개해주세요. (팀프로젝트였던 경우 본인의 역할과 기여도 자세히 기술) 저는 교육 콘텐츠를 제공하는 앱 서비스 회사에서 인턴으로 일하고 있습니다. 인턴 기간 신규 유저 이탈을 방지하고 구매 전환율을 높이기 위한 데이터 분석 프로젝트에 참여했던 적이 있습니다. 저는 캠페인 기획 전 단계에서 sql로 데이터를 추출하여 각 퍼널에서의 이탈율을 정리하는 역할을 수행하였습니다. 전체 구매 비중에서 신규 유저의 구매가 70%정도로 많은 비중을 차지하고 있음에도 불구하고, 현재 93% 상의 신규 가입 유저가 다음달 이탈하고 있었습니다. 이 데이터에 근거하여 매출을 높이기 위해 가장 첫번째로 고려해야 할 타겟이 당월 신규 유입 유저임을 제시하였습니다. 회의를 통해 당월 신규 가입자 중 구매이력이 없는 무료유저에 할인 쿠폰을 제공하기로 결정되었습니다. 쿠폰 발급 당일에만 사용 가능한 30,000원 즉시 할인 쿠폰을 앱 푸쉬로 고객들에게 전달하였습니다. 저는 데이터를 추출하여 프로모션 결과를 정리하는 리포트를 작성하였습니다. 앱 푸쉬는 평소보다 두배 정도의 클릭율을 보였고, 결제고객 중 25%의 유저가 타임특가 쿠폰을 이용하여 결제한 고객이었습니다. 또한 이전 동일 요일과 비교하였을 때 매출건수가 약 20%정도 상승하였습니다. 이에 근거하여 앞으로 프로모션의 방향성에 대한 결론을 도출하였습니다. 고객에게 쿠폰을 전달할 방법이 한정적이었음에도 불구하고 좋은 효율을 보였으며, 앞으로 좀 더 세분화된 고객 세그먼트에게 구매를 유도하는 할인 프로모션이 필요함을 제시하였습니다. 이 프로젝트를 통해 고객의 컨텐츠 이용 현황, 구매 이력, 가입시기 등을 고려하여 다양한 고객 세그먼트를 설정하는 법을 배웠습니다. 또한 각 고객 세그먼트의 앱 이용율을 높이고 구매전환을 유도하는 방법에 대한 인사이트를 얻을 수 있었습니다.

출처: 대학생 대외활동 공모전 채용 사이트 링커리어 https://linkareer.com/

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