 |
데이터 분석가로서 5년 뒤 목표는 무엇인가요?
5년 뒤에는 금융사의 디지털 전략 부서 혹은 CRM 부서에서 고객 데이터를 활용한 마케팅 전략, 맞춤형 상품 개발, 고객 생애가치(LTV) 분석 등을 주도하는 분석가가 되고 싶습니다. 단순 리포팅이
|
|
 |
있을 것입니다.
11. 공공데이터의 한계점은 무엇이라고 생각하시며, 이를 어떻게 극복할 수 있을까요?
공공데이터는 단일 목적에 따라 수집된 경우가 많아 분석 활용 시 변수 간 연계가 부족하거나 결측치가 많은 경우가 많습니다. 이를 극복
|
|
 |
해 금융 서비스를 개선하려면 데이터의 신뢰성이 확보되어야 하며, 실시간 분석이 가능해야 합니다. 또한, 단순한 데이터 해석을 넘어 고객의 니즈를 반영한 맞춤형 서비스를 기획하는 것이 중요합니다.
Q3. 하나은행의 디지털 금융 전략에서
|
|
 |
심이 많아, UX 관점에서의 금융 서비스 분석에도 지속적으로 공부 중입니다.
*4. 향후 데이터 분석 전문가로서 가장 기여하고 싶은 분야는 무엇인가요?*
고객 중심의 맞춤형 금융 설계를 돕는 데이터 분석에 기여하고 싶습니다. 특히 개인의 소
|
|
 |
합한 알고리즘 기반 캠페인 전략이 효과적이라고 봅니다.
11. 데이터가 불완전하거나 신뢰도 낮은 경우, 어떻게 분석 방향을 잡나요?
처음부터 완벽한 데이터는 없다고 생각합니다. 일단 가설을 명확히 하고, 그 가설을 검증할 수 있는 최소한
|
|
 |
이 이해하고 신뢰할 수 있어야 합니다. 기술적 설명만으로는 현장 사용자나 의사결정권자가 행동으로 옮기기 어렵기 때문에, 설명 가능한 결과 도출과 비즈니스 관점의 해석이 매우 중요합니다. 저는 데이터 분석과 커뮤니케이션의 균형을
|
|
 |
분석에서 가장 중요한 것은 무엇이라고 생각하나요?
수치 뒤의 맥락을 읽는 능력이라고 생각합니다. 클릭 수, 체류시간만 보면 오해할 수 있는 지표가 많고, 데이터만으로 판단하기보다 인터뷰나 리뷰 등 정성 데이터를 함께 고려해야 전체
|
|
 |
데이터를 활용하여 소비자 행동을 분석하고, 이를 기반으로 광고 메시지 및 타겟팅을 조정하여 성과를 극대화할 수 있습니다.
2. AI 기반 마케팅이 기존 방식과 차별화되는 점은 무엇인가요?
→ AI는 머신러닝을 통해 소비자 패턴을 학습하고,
|
|
 |
델을 활용하여 대출 부실 가능성을 사전에 탐지하고, 이를 기반으로 한 리스크 관리 전략을 제안하는 역할을 수행하고 싶습니다.
3) 데이터 기반의 내부 운영 최적화 및 효율성 개선
빅데이터 분석은 고객 서비스뿐만 아니라 은행 내부 운영의
|
|
 |
데이터분석 직무에서 가장 먼저 하고 싶은 일은 무엇입니까?
매장별 판매 데이터와 고객군 데이터를 분석해 고객 맞춤형 식단 제안 시스템을 개선하고 싶습니다. 이는 고객 만족도 향상뿐 아니라, 재고 관리 효율화에도 기여할 수 있습니다.
6
|
|
메뉴펼치기
