면접관은 어떤 지원자에게 관심을 갖나요?
8월 세미나 중 실시간으로 진행된 질의 응답 일부를 공유해요.
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- 8월 세미나 실시간 질의응답
월간 데이터리안 8월 세미나에서는 데이터 분석가 채용에 대한 이야기를 나눠봤습니다. 1부 강연과 2부에서 채팅으로 오고간 질의응답의 일부를 공유합니다.
강연 [이보민] “이력서는 서비스여야 한다”
인터뷰 [양승화] “마이리얼트립 데이터&인사이트실 실장 양승화님과 나누는 데이터 분석가 채용 이야기”
2부에서는 OP.GG 데이터 챕터 리드이신 윤정환님도 함께 해주셨는데요. 1부의 두 강연과 2부에서 어떤 이야기가 오고 갔는지 아래에서 확인해보세요. 월간 데이터리안 세미나의 분위기도 함께 느껴보실 수 있습니다.
[이력서는 서비스여야 한다] Q&A
Q. 채용 홈페이지를 보면 이력서를 PDF 파일로 제출하라고도 하던데, 그럴 때는 이력서 사이트 링크를 어떻게 활용할 수 있는지 궁금합니다.
보민: PDF로 제출하는 경우에는 강연에서 말씀드린 것처럼 데이터를 보기는 어려울 것 같아요. 이력서 안에 링크 등을 첨부한다면, 그 링크를 클릭하는지 체크해볼 수 있을 것 같습니다. 간단하게는 bitly 링크를 사용해서 확인해볼 수도 있겠네요ㅎㅎ
Q. PDF 파일로 제출을 요구하는 경우에는 노션 페이지를 PDF 파일로 저장해서 제출하시는 건가요?
보민: 네, 저는 그렇게 하고 있어요!
Q. 혹시 노션으로 웹사이트 만들면서 참고하셨던 서적이 있을까요? 저도 도전해보고 싶은데 노션으로 웹페이지를 만들어본 경험이 없어서 조금은 막막하네요.
보민: 제가 노션 이력서를 만들 때는 참고할만한 책이 없어서 다른 분들의 노션 이력서 레퍼런스 찾아보면서 만들었어요. 노션 기능이 엄청나게 어렵진 않거든요! 일단 시작하는 건 아래 블로그 글을 참고해서 해보세요.
내용을 꾸리는 건 oopy 홈페이지에 있는 레퍼런스들을 참고하시는 것을 추천드려요.
Q. 이력서 페이지에서 사용자들이 어느 정도 스크롤 했는지, 그 비율을 볼 수 있는 부분은 oopy 내에 있는 기능인가요?
보민: 스크롤은 GA에서 세팅해서 봐야 하는 기능이에요. oopy에서는 최근 30일 정도 트래픽 데이터만 보여주는 걸로 알고 있어요!
Q. 만약에 이력서 페이지에 GA(Google Analytics)를 연결한 후에 페이지 내용이 길어진다면, 그 50% 지점이 달라지는 걸까요?
보민: 네, 페이지 길이가 길어지면 스크롤 데이터가 찍히는 지점도 달라집니다.
Q. 웹사이트에서 퍼널 분석하실 때, 전환율을 알아보고 싶은 버튼만 지정을 할 수가 있는 건가요?
민주: GA에서 특정 버튼 클릭만 데이터를 수집하도록 설정할 수 있는데요! 자세한 방법은 아랫 글을 참고해주세요.
Q. 혹시 검색 엔진 최적화(SEO)를 위해서도 따로 노력하신 점이 있으신가요?
보민: 최적화를 해야지! 하고 했던 건 아니었는데요. 페이스북 커뮤니티에 올렸던 것처럼 외부 사이트에 링크를 올렸던 것이 검색 최적화에도 도움이 된다고 하더라고요.
Q. 혜정(진행자): 혹시 보민님 강연에서 어떤게 가장 기억에 남으시나요?
"이력서를 대외적으로 공개하신 용기와 자기 경력에 대한 자신감이 존경스러워요."
"이력서 내의 데이터도 분석의 대상이라는 것과 데이터를 분석할 기회를 놓치지 않는 태도가 인상적이었어요."
"이력서를 웹으로 만들고 그것조차 분석하는 모습을 보고 진짜 진정한 데이터 분석가라고 느꼈습니다."
"저도 이력서를 oopy로 웹으로 만들어봐야겠다는 생각이 들었어요!"
"토이 프로젝트에서는 보통 다른 데이터를 사용한다고 생각했는데, 자신의 문제를 해결한 결과인 점이 정말 좋네요."
"포트폴리오를 정리하는 이력서가 또 다른 포트폴리오가 된다는 게 발상의 전환인 것 같아요!"
[마이리얼트립 데이터&인사이트실 실장 양승화님 인터뷰] Q&A
Q. 평소에 이런 지식을 얻는 채널이 따로 있으신 건가요? 데이터를 공부하는 사람들에게 추천할만한 웹사이트나, 책 같은 게 있을까요?
승화: 실제 지식을 쌓는 건 책이나 강의를 들어야 한다고 생각하고요. 공부할 때에는 책을 많이 읽고 강의를 많이 듣는 편입니다. 문제 해결 관련 책 몇 개를 추천해 드릴게요.
1. 그로스 해킹 (양승화 저)
2. 린 분석 (엘리스테어 크롤, 벤저민 요스코비츠 저)
3. 빅데이터를 활용한 예측마케팅 전략 (외머 아튼, 도미니크 레빈 저)
4. 틀리지 않는 법 (조던 엘렌버그 저)
5. 디맨드 (에이드언 슬라이워츠키 저)
6. 진화된 마케팅 그로스 해킹 (션 엘리스, 모건 브라운 저)
Q. 혜정(진행자): 혹시 승화님 인터뷰에서 어떤게 가장 기억에 남으시나요?
"데이터 분야는 혼자서 해결하기보단 협업 과정이 중요하다는 점이 기억에 남습니다."
"스킬셋보다 같이 일하고 싶은 사람이 중요하다는 부분이 와닿았어요."
"채용은 상황에 좌우되고, 어떤 기준을 넘긴다고 되는 것이 아니라는 말씀이 인상 깊었습니다."
"자신만의 키워드가 중요하다는 말씀이 인상 깊어요!"
'어디서 무엇을 보나 대부분의 사람들이 ‘학습과 공부에 그쳐서는 안 된다’, ‘기록해야 한다’고 하는데, 승화님도 그런 말씀을 하셔서 이것은 진리라고 생각했습니다"
2부 Q&A
Q. 이력서를 보고 면접관이 나를 궁금하게 만든다는 것은, 그동안 했던 프로젝트에 대한 내용을 너무 구체적으로 적지 않는 것을 말하는 건가요?
승화: 프로젝트에 대한 관심을 가지게 만드는 게 중요하다는 의미로 이해하시면 좋을 것 같아요. 자세히 안 적은 것과, ‘이 사람을 만나서 물어보고 싶다’는 좀 다른 의미일 수 있으니까요.
Q. 앞의 질문과 연결되는 질문인데, 이력서로 궁금하게 만든다는 것은 사람 냄새가 나는 지원자를 선호한다는 말씀이실까요? 이력서를 읽었을 때 이 사람이 어떤 식으로 사고하고, 행동하는지 알 수 있다면 지원자에 대해 호기심이 생기지 않을까 하네요.
정환: 말씀하신 부분도 중요할 것 같아요. 어떤 식으로 사고하고 그 사고의 과정들은 어떤 기준으로 이뤄지는지가 궁금하게 하는 부분일 것 같아요. 예를 들면, 지원자들의 서류를 볼 때 이전에 했던 경험에서 어떤 판단으로 그런 결정을 내렸을까 같은 게 궁금하더라구요.
Q. 초기에 전사 데이터 문화 정착 및 온보딩 전까지 감수해야 하는 추출 및 시각화 업무 반복은 어떻게 해결하셨나요? 말씀하셨던 것처럼 데이터 분석가로 입사 후 다른 업무를 하게 되어 어려움을 겪는 경우가 있어 이 점을 어떻게 해결하셨는지 궁금합니다.
정환: 저는 기존에 루틴한 업무는 자동화를 통해서 업무를 줄이는 방식으로 접근했어요. 결국엔 데이터 분석에 집중할 수 있는 시간을 많이 확보하는 것이 핵심 같습니다.
Q. 데이터 기반 의사결정 및 개선안을 도출하는 것은 퍼포먼스 마케터와 데이터 분석가가 유사한 것으로 보이는데요. 혹시 퍼포먼스 마케터 직무에서 데이터 분석가로 직무 전환을 위해 어떤 핵심 역량을 강조하고, 더 키우면 좋을지 조언 부탁드립니다.
정환: CRM, 퍼포먼스 마케터, 데이터 분석가 (프로덕트 분석가로 가정해보겠습니다.)의 경우에 결국 최종 의사결정의 방향성이 다르지 않을까 싶어요. 데이터 분석 스킬은 결국 문제 해결에 필요한 수단이라고 생각해요. 결국 문제해결 과정에서 얼마나 데이터를 활용해서 정량적인 의사결정을 할 수 있냐가 핵심인 것 같습니다. 퍼포먼스 마케터도 정량적인 근거를 바탕으로 한 의사 결정 경험을 많이 키우신다면 좋을 것 같습니다.
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