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팀 소개
Customer Experience Product 팀은 이커머스 여정에서 고객이 모바일/웹 프로덕트와 상호작용하는 방식을 개선하는 것을 목표로 합니다. Decision science 기법을 활용한 제품 개발을 지원하고, 제품 이용 중에 발생하는 고객 행동을 파악하여 고객을 위해 더 나은 제품을 만드는 역할을 담당합니다.
업무 내용
가설 검증 – 테스트 가설을 생성하고, 기회를 검증하며, 고객 경험 및 비즈니스 KPI를 긍정적으로 개선하기 위한 조치 방법을 추천합니다.
테스트 분석 – 통계적 엄격성을 바탕으로 올바른 A/B 분석을 수행하고, 코호트 연구를 실시하여 테스트 결과에 영향을 미치는 요인들이 “왜” 그런가에 대한 해답을 찾습니다. 분석/인사이트 기반 리포팅 관점에서 더욱 복잡도 높은 테스트를 구상합니다.
자동화된 data workflow와 dashboard를 개발하여 진행중인 테스트의 성능 및 결과를 모니터링하고, 주요 데이터 아티팩트와 계보(예: ETL, 데이터 모델, 쿼리)를 유지 관리합니다.
관련 시각화 툴(Tableau/PowerBI/Superset 등)을 활용하여 지표를 추적하고 데이터 이상 징후를 조사하며, 적절한 데이터 차원에 맞게 지표를 더욱 세분화하여 보다 심층적인 역학 관계를 파악합니다.
비즈니스의 기술 및 운영 관련 세부 사항(예: 주요 디펜던시, 비즈니스 동인(driver) 및 KPI, 실행가능한 비즈니스 인사이트 구축 등)을 심도 있게 분석하고 기술에 대한 건설적 토론에 기여합니다.
보다 기술적/연산적 효율성이 높은 솔루션을 탐색하고 테스트합니다. 데이터를 수집, 처리 및 분석하는 방법에 대한 지식을 갖추고 있습니다.
데이터 세트 품질을 개선하고 매뉴얼 프로세스를 자동화합니다.
제품 팀의 비즈니스 의사 결정에 도움이 되는 인사이트와 솔루션을 제공합니다.
제안 및 발견점을 이해관계자와 공유하며, 더 많은 사람들에게 배포되어 읽힐 수 있도록 위키를 통해 문서화합니다.
시니어 직무(Staff 레벨)의 경우, 복잡성이 계속해서 커지고 있는 CX 프로덕트 내 분석 도메인 하나를 담당, 다수의 PO와 독립적으로 소통하여 분석적/의사결정학적(decision science) 아젠다의 우선순위를 결정하고 추진하며, 애널리스트로 구성된 소규모 팀(2~4인)을 관리합니다.
자격 요건
풍부한 SQL 활용 경험이 있는 분으로, Python(jupyter 노트북 활용 가능자 선호) 및 Spark를 다루실 수 있는 분 우대
A/B 테스트 및 해당 테스트의 통계적 개념에 대한 이해를 갖추고, A/B 테스트 결과를 설계하고 해석한 경험이 있는 분
분산 시스템, 데이터 모델링 및 과학적 방법에 대한 기본적인 이해를 갖춘 분으로, 높은 수준의 기술 통계 지식이 있으며 추론 통계 분야에도 익숙한 분
데이터에 익숙하지 않은 관계자들과 소통하는 경우가 많으므로, 데이터 설명 시 뛰어난 프레젠테이션 및 커뮤니케이션 능력을 발휘할 수 있는 분
탐구 정신이 있는 분 – 알려지지 않은 것을 탐구하고자 깊게 파고들어, 새로운 사실을 발견하고 이를 다른 사람들과 공유할 수 있는 분, 애매모호하고 구조화되지 않은 문제를 해결하기 위해 비판적 사고력과 꼼꼼한 집중력을 발휘할 수 있는 분
영어 구사 능력 우대
About us :
We’re part of Customer Experience Product team, which aims to improve how our customers interact with your mobile/web products with their e-commerce journey.
We’re responsible for providing support in utilizing decision science techniques in product development, along with discovery of customer behaviors within our products, in journey of creating better customer-facing products.
Qualifications :
Wealth of experience in using SQL. Python(ideally using jupyter notebook) and Spark skill is a plus
Understanding of A/B tests and its statistical concepts, with experience in designing and interpretation of A/B test results
Having basic understanding of distributed systems, data modelling, and scientific methods. Proficient in descriptive statistics and familiar with inferential statistics
Good presentation and communication skills in explaining data, as we often engage non-data savvy stakeholders
Having inquisitive mindset- should be ready to dive into the unknown, discover, and share findings with others, while employing critical thinking and detail-oriented focus to solve ambiguous and unstructured problems
Good command of English is a plus
What you will do with us :
Validate hypotheses – generate test hypotheses, validate opportunities and recommend actions that can have positive improvements in customer experience and business KPIs.
Test Analysis – Drive proper A/B analysis with statistical rigor and perform cohort studies to answer “why?” on test result drivers. Ideate more complex tests from an analytical and insightful reporting perspective.
Develop automated dataworkflows and dashboards to monitor ongoing test performance/results, with maintaining key data artifacts and lineage (e.g., ETL, data models, queries)
Utilizes relevant visualization tools (Tableau/PowerBI/Superset/etc.) to help track metrics and investigate data anomalies, and further segment metrics along suitable dimensions to reveal deeper dynamics
Dive deeply into technical and operational details of the business (e.g., key dependencies, business drivers/KPIs, develop actionable business insights, etc.) and contribute to constructive technical discussions
Explore and test more technically/computationally efficient solutions. Know how to ingest, process, and analyze data.
Improve dataset quality and automate manual processes
Provides insights and solutions that inform product team’s business decisions
Communicate proposals, findings with stakeholders and document through wiki for further consumption and distribution
For more senior roles (Staff Data Analysts I,II), we expect you to be able to own an analytical domain of increasing complexity within the CX products and independently engage with multiple POs to prioritize and drive analytical/decision science agenda, while managing a small team(2-4) of analysts.
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