1. 신한카드를 선택한 이유와 그에 따라 기대하고 있는 10년 뒤 본인과 신한카드의 모습은?
신한카드는 시너지 효과를 낼 수 있는 곳이라 생각했습니다.
대학원에서 통계와 머신러닝, 딥러닝 분석 방법론을 배우며 다양한 배경의 사람들과 팀프로젝트를 했습니다. 프로젝트를 진행하며 초개인화 마케팅이 금융권 화두이고 카드사에는 방대한 정형 데이터가 적재된다는 사실을 알게 되었습니다. Python을 사용해 반려동물 양육가구 페르소나를 설정할 때 정형 데이터의 매력을 느꼈던 저는 카드사 데이터를 활용한 인사이트 도출에 자신이 있었습니다. 또한, 데이터와 디지털 활용 역량 극대화를 추구하는 신한카드라면 초개인화 마케팅 실현에 시너지 효과를 낼 수 있으리라 생각했습니다.
10년 뒤 신한카드는 지불결제 시장 지배력을 유지하면서 독보적인 초개인화 마케팅 컨설팅을 통해 금융 트렌드를 선도할 것이라 전망합니다. 저는 오랜 기간 쌓은 필드 지식과 데이터 분석 역량, 인사이트 도출 경험을 종합하여 기업별 초개인화 마케팅의 방향성을 제시하는 수석 데이터 분석가로 활동할 것입니다.
2. 데이터 분석에 충분한 역량/잠재력을 갖고 있다고 어필할 수 있는 근거를 경험(인턴/아르바이트/과제)을 활용하여 이야기
제 잠재력은 데이터 분석 기술뿐 아니라 비즈니스 역량도 갖추었다는 점입니다.
기업 비용 절감을 주제로 데이터를 분석할 때 머신러닝에 파레토의 법칙을 적용하여 우수한 결과를 도출한 경험이 있습니다. 기업 비용 최적화를 위해 매출 상위 20% 고객을 머신러닝으로 예측한 후 공격적 마케팅을 진행해 매출을 유지하는 전략을 고안했습니다. 다양한 변수 중 VIF값으로 상관관계가 높은 변수를 제거하고 결측치 치환, 변수 스케일링으로 전처리를 적용해 머신러닝에 학습시켰습니다. 학습 결과 0.931의 높은 정확도를 가진 랜덤포레스트 고객예측 모형을 도출하였습니다.
데이터와 비즈니스 역량은 기업 생존에 필수입니다. 마케팅을 전공했지만 데이터와 비즈니스 지식의 필요성을 느껴 대학원에 진학했고 도메인 지식을 쌓기 위해 노력했습니다. 덕분에 총점 4.3 만점에 평점 4.22를 받고 수석으로 졸업할 수 있었습니다. 데이터와 비즈니스 역량을 기반으로 신한카드의 Deep pLay 전략에 기여하겠습니다.
3. 살면서 가장 소속감을 가졌던 조직/커뮤니티의 발전을 위해 열의를 다했던 경험과 이를 통해 어떤 것을 얻을 수 있었는지 기술
광고회사에서 근무할 때 고객 데이터를 분석하고 이를 근거로 설득하여 광고중단을 막은 경험이 있습니다. 리타게팅 고객의 객단가가 떨어진다며 광고를 중단하는 의류업체가 유독 많았습니다. 회사에서는 잦은 고객이탈 원인을 찾아 개선하기를 원했습니다. 저는 중단한 업체들과 유사한 수십 개의 의류업체를 비교하여 객단가 감소가 여름에 발생하는 현상임을 발견했습니다. 이들 데이터를 분석한 결과 저렴한 여름 의류가격으로 인한 일시적 현상이라는 결론을 도출하였고 이를 광고주에게 알렸습니다. 또한, 리타게팅 객단가를 향상할 수 있는 세트상품 구성의 크로스셀링을 제안함으로써 광고주의 신뢰를 얻어 이탈을 막을 수 있었습니다.
광고 담당자로서 광고주의 문제에 공감하고, 근본적인 문제를 해결하고자 하였으며 회사를 대표해 적극적으로 소통하여 신뢰를 얻었습니다. 이 과정에서 고객을 설득할 때 데이터의 맥락을 알고 도출한 인사이트를 객관적 근거로 삼았던 경험은 이후 데이터를 분석하는 바탕이 되었습니다.
4. 본인이 생각하는 신한카드 비즈니스의 경쟁상대는 무엇이며, 그 이유를 신한카드의 VISION 관점에서 비교 기술해주세요
신한카드의 경쟁상대는 카카오페이라고 생각합니다. 카카오 공동체로서 카카오맵을 통한 출/퇴근 데이터, 카카오헤어샵을 통한 미용실 예약 데이터 같은 비금융 데이터에 접근할 수 있기 때문입니다. VISION의 관점에서 비교하면 신한카드보다 연결성이 뛰어나다고(connect more) 할 수 있습니다. 하지만 카카오페이는, 최고 가치창출(create the most)에서 부진하고 있습니다. 다각도의 데이터를 확보했음에도 특색 없는 통합조회 서비스만을 제공하기 때문입니다.
따라서 신한카드는 초개인화된 혜택 제공에 힘써야 합니다. 기존 데이터로는 알 수 없었던 자산정보, 통신정보, 보험정보 등을 마이데이터로 확보한 후 분석기법을 다각도로 적용하면 고객의 잠재적 니즈에 부합하는 맞춤형 혜택 제공이 가능할 것입니다. 그뿐만 아니라, 카카오페이의 연결성을 상쇄하는 가치창출과 신한pLay를 통한 Life & Finance 플랫폼 기업 도약 역시 실현 가능할 것입니다.
