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[파이낸셜뉴스] 대한민국 1세대 가상자산 거래소 ‘빗썸’의 데이터 분석가 유준호 씨. 데이터에 관한 질문에 답할 때면 마치 사랑에 빠진 듯 진중해 보이던 그는 데이터를 두고 “매일 보지만 볼 때마다 어렵다”라고 말한다. 열 번이고 스무 번이고 같은 일을 반복하며 데이터를 추출하는 것도 결과를 매번 다르게 해석할 수 있기 때문이라고. 그 때문에 데이터 분석 업무는 자격증과 교육도 중요하지만, 무엇보다 실무적인 ‘경험’이 가장 중요하다고도 덧붙였다. 정량적인 업무에 정성적인 진심까지 더하는 그의 열정에 스튜디오 안은 열기로 가득했다.
경험과 분석이 만들어내는 시너지가 가장 중요해
고객들이 만족하는 거래소를 만드는 것이 최종 목표
이하 인터뷰어는 ‘김’ 인터뷰이는 ‘유’로 표시합니다.
[Interview Chapter 1: 빗썸 데이터 마케팅팀 데이터 분석가 유준호]
김: 준호 님 안녕하세요. 빗썸에서 데이터 마케팅 업무를 담당하고 계시는데요. 데이터 마케팅 업무에 대해 구체적으로 설명해 주세요.
유: 안녕하세요. 데이터 마케팅은 고객들의 유입 경로, 행동 패턴을 분석해 고객에게 더 좋은 서비스를 제공하는 업무입니다.
김: 데이터를 분석할 때 가장 중요하게 생각하는 데이터가 있을까요?
유: 주로 고객들의 로그(Log) 데이터를 가장 많이 확인하는데요. 어느 경로로 들어와서 어디에서 가장 많은 시간을 머무르며 어떤 행동을 하는지 분석합니다. 분석한 데이터를 바탕으로 고객 프로모션을 진행하고 있고요.
김: 데이터 분석 시 어떤 도구를 가장 많이 사용하시나요?
유: 일반적으로 ‘R(R Programming)’이나 ‘파이썬(Python)’ 같은 프로그램을 많이 쓰는데요. 저는 팀원들과 코드를 공유하기 용이한 파이썬을 가장 많이 사용하고 있습니다.
김: 일주일간의 업무 루틴이 궁금한데요.
유: 우선 월요일에 일주일간의 데이터를 수집하여 데이터 현황을 공유합니다. 이후 수집한 데이터를 바탕으로 변화를 분석하고, 마케팅 플랜(전략)을 수립합니다. 이후 진행한 캠페인의 성과를 측정하는 업무까지 담당하고 있습니다.
김: 빗썸의 혜택 존(Zone)을 예시로 마케팅 플랜(전략)을 짜는 과정을 설명해 주시겠어요?
유: ‘룰렛’이라는 이벤트를 예로 들어볼게요. 이 게임은 고객이 룰렛을 돌리면 확률에 의해 리워드를 받는 구조인데요. 데이터 마케팅은 이때 제공하는 리워드 상품을 조금 특별하게 바꾸면 어떨까 하는 데에서 시작합니다. 포인트 외에 피자나 치킨 혹은 배달 앱 금액 상품권 등 다양한 아이템을 추가해서 이벤트를 진행해 보고 싶었어요. 조금 더 재미있게요. 데이터를 분석해 다양하게 시뮬레이션했더니 승산이 있다고 판단이 되었고 실제로 진행했더니 고객 참여도가 좋게 나왔어요.
김: 데이터 마케터로서의 목표도 알 수 있을까요?
유 : 빗썸을 국내 고객들이 만족하는 거래소로 만드는 것이 제 목표인데요. 수집한 데이터를 기반으로 고객들이 느끼는 불편 사항이나 보완이 필요한 곳이 있는지 분석하고, 적절히 대응하여 고객 만족을 끌어내고 싶습니다.
[Interview Chapter 2: 정성적으로, 정량적으로]
김: 빗썸 이전에 컨설팅 회사와 이커머스 회사에서 재직한 경험이 있다고 하셨는데요. 그곳에서는 어떤 일을 하셨나요?
유: 컨설팅 회사에서는 유동 인구 데이터를 만들었고요. 동시에 오프라인 매장 컨설팅도 진행했습니다. 커머스 회사에서는 딥러닝 모델을 만드는 업무를 담당했으며, 데이터베이스들을 관리하고 데이터 스케줄링 작업도 했습니다.
김: 데이터 분석에 관심을 두게 된 계기가 있을까요?
유 : 대학교 3학년 때 학교에서 데이터 관련 강의를 수강한 적이 있어요. 그때 강의를 듣고 공부를 시작하게 되었습니다.
김: 수학과를 졸업하셨다고 들었는데, 수학과에서 데이터 분석 전문가 쪽으로 취업하는 경우가 흔한가요?
유: 대부분은 학원에서 근무하거나 교사가 되기 위해 임용고시를 준비하는 경우가 많아요. 그런데 최근에는 데이터 관련 강의가 많이 개설되어서 저처럼 데이터 분석 쪽에 관심을 두는 사람들도 늘어나는 것 같습니다.
김: 데이터 분석가가 되는 데 도움이 될 만한 교육이나 자격증을 추천해 주실 수 있나요?
유: ‘ADsP’ ‘빅데이터분석기사’ ‘SQLD’ 같은 자격증들이 있어요. ‘ADsP’는 데이터 분석 기술 및 통계학, 머신러닝 알고리즘, R 언어 등의 내용을 포함하고 있고요. ‘SQLD’는 SQL 언어에 대한 평가 시험을 말합니다. 이런 자격증은 사실 기본적인 것들이라 취득해 두면 좋을 것 같아요.
자격증 외에 데이터 진흥원에서 하는 강의나 프로젝트들 혹은 ‘코세라(Coursera)’라는 온라인 플랫폼에서 저렴한 가격으로 제공하는 해외 대학교 강의들도 도움이 될 것 같고요.
김: 데이터 관련 경험 외에 업무적으로 필요한 소양이나 지식 같은 것도 있을까요?
유: 데이터 분석을 하다 보면 여러 알고리즘을 실제 업무에 적용해야 하는데, 이때 알고리즘들이 어떻게 구현되고 작동되는지 사람들에게 공유하기 위해서는 알고리즘에 대한 이해가 필요하다고 생각해요. 이것을 이해하는 데 가장 큰 도움이 될 수 있는 게 ‘선형 대수학’이라고 생각합니다.
김: 데이터 분석 전문가의 면접도 궁금한데요. 본인이 작업한 주요 프로젝트나 성과를 보여주는 방법이 있을까요?
유: 어떤 프로젝트를 했고, 내가 그 프로젝트에서 어떤 역할을 맡았는지 보여주는 게 포인트라고 생각합니다. 또 어떤 로직을 만들었는지도 설명하면 좋고요. 실제로 어느 정도 퍼포먼스가 나왔는지 본인이 달성한 성과에 대해서는 구체적인 수치로 이야기합니다.
김: 빗썸 채용 과정도 궁금한데요. 총 몇 차례의 단계를 거치셨나요?
유: 서류 심사 이후 면접을 진행하고, 대면 면접 이후 코딩 테스트를 봅니다.
김: 면접 질문이나 코딩 테스트 문제 중에 기억에 남는 것이 있을까요?
유: ‘상사 혹은 팀원들과 트러블이 있을 때 어떻게 해결하는지?’라는 질문을 받았던 게 기억에 남아요. 저는 시간을 투자해서라도 여러 가지 방안을 마련하여 결과를 도출한 뒤 이 결과를 가지고 대화를 통해 문제를 해결한다고 대답했습니다.
김: 열 번이고 스무 번이고 끈기 있게 계속 시도를 해보고 최선의 결과를 도출한 뒤 대화를 통해 해결하셨다는 거네요. 이런 질문을 하신 걸 보면 빗썸은 인성을 중요시하는 회사인 거 같아요.
유: 네(웃음). 그런 것 같네요.
김: 데이터 분석가에게 데이터란 무엇인가요?
유: 매일 보면서도 참 어려운 게 데이터인 것 같아요. 볼 때마다 계속 인사이트가 달라져서요. 데이터나 수치적인 것만 쫓다 보면 오히려 정성적인 판단이 필요할 때 놓치는 경우도 생기거든요. 그렇지만 한편으론 확실한 정보를 캐치할 수 있다 보니 필요한 점을 정확히 파악할 수 있고, 문제점을 개선할 수 있다는 점이 좋기도 합니다.
[Interview Chapter 3: What’s Your Routine?]
김: 경험과 분석을 조화롭게 여기는 준호 님의 면접 루틴이 궁금한데요.
유: 빗썸 같은 플랫폼 회사에 지원할 때는 실제 서비스를 사용해 보면서 좋았던 점과 불편했던 점을 직접 확인해 봅니다. 이것들을 바탕으로 제가 잘할 수 있는 일들과 연관 지어 어떤 방식으로 기여해 볼 수 있을지 시뮬레이션을 해봐요.
또 예전에 같이 일했던 분들 중 존경하는 분들이 많이 있는데요. 그분들이라면 이 면접 질문에 어떻게 답변했을지 생각하면서 답변했더니 좋은 결과를 얻을 수 있었던 것 같아요.
kind@fnnews.com 김현선 기자
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