Wanted Lab, 가입 전환율 150% 향상과 실험 문화 정착

인사이트/실행/결과: Wanted Lab은 지속적인 실험 문화를 구축하기 위해 팀 내 데이터 접근 장벽을 낮추고, 누구나 데이터를 활용할 수 있는 환경을 만들고자 했습니다. Amplitude를 조직의 공통 데이터 언어로 활용한 결과, 랜딩 페이지의 회원가입 전환율을 4%에서 10%로 높여 150% 향상시켰으며, 연간 1,300개 이상의 차트를 생성하는 자율적인 실험 문화를 구축했습니다.

Wanted Lab의 시니어 퍼포먼스 마케터로서 저는 쉽지 않은 과제를 맡게 되었습니다. 채용 시장이 위축되고 마케팅 예산이 줄어드는 상황에서도 회원가입과 입사지원은 늘리고, 동시에 마케팅 효율까지 높여야 했습니다.

제한된 예산으로 새로운 성장 동력에 투자하기는 어려웠습니다. 대신 기존 퍼널을 최적화해 성장을 만들어내야 했습니다. 개선할 수 있는 부분은 많았지만, 이를 위해서는 먼저 데이터를 보다 목적에 맞게 활용할 수 있는 환경이 필요했습니다.

Wanted는 AI 기반의 국내 대표 채용 플랫폼으로, 수백만 명의 인재와 우수한 기업을 연결합니다. 또한 추천을 통해 채용이 성사될 경우 사용자에게 보상을 제공하는 추천 채용 모델을 운영하고 있습니다.

더 많은 사용자의 커리어 성장을 지원하는 데 있어 가장 큰 내부 과제는 데이터 리터러시와 접근성이었습니다. 특히 다음과 같은 문제들이 있었습니다.

• Wanted의 마케팅팀과 프로덕트팀은 서로 다른 방식으로 데이터를 이해하고 활용하고 있었습니다. 그 결과, 이미 업무 부담이 큰 분석팀에 대한 의존도가 높아졌습니다.
• 프로덕트에 문제가 발생했을 때 기능 단위의 성과를 세부적으로 분석하기 어려웠습니다.
• 문제를 해결하기 위해 여러 팀 간의 협업과 인계가 필요했고, 이로 인해 전반적인 업무 속도가 느려졌습니다.
• 각 팀이 사일로 형태로 업무를 진행하다 보니, 높은 지원 의향을 나타내는 ‘이력서 작성 완료’와 ‘광고 클릭’ 사이의 연관성을 파악하기 어려웠습니다.

해결책은 분명했습니다. 데이터 활용의 민주화를 실현할 수 있다면 기술적인 전문 지식이 없는 마케터도 직접 가설을 세우고 실험을 설계할 수 있을 것이라고 생각했습니다. 동시에 분석팀의 업무 부담을 줄이고, 문제 해결과 프로덕트 개선 속도도 높일 수 있을 것으로 기대했습니다.

하지만 한 가지 문제가 있었습니다. 사용자 행동을 심층적으로 이해하면서도 각 팀이 스스로 데이터를 분석하고 활용할 수 있도록 지원하는 분석 도구가 없었습니다.

그러던 중 Amplitude를 만나게 되었습니다.

Amplitude로 공통 데이터 언어 구축하기

Amplitude는 프로덕트, 개발, 마케팅팀이 함께 사용하는 Wanted의 공통 데이터 언어로 자리 잡았습니다.

저는 인사이트를 실제 실행으로 연결하기 위해 Amplitude의 데이터 분석 기능을 활용해 공식적인 ‘실험-분석-개선’ 사이클을 설계했습니다.

Amplitude Analytics를 활용하면 각 팀이 분석팀에 별도로 요청하지 않고도 사용자가 프로덕트를 어떻게 탐색하는지, 어느 지점에서 망설이는지, 그리고 어디에서 이탈하는지를 직접 파악할 수 있었습니다.

다음으로 각 기능의 성과를 실시간으로 모니터링하고 문제를 빠르게 발견할 수 있도록 Amplitude의 지표 차트를 활용해 기능별 대시보드를 구축했습니다. 이러한 대시보드는 팀 간 데이터 사일로를 해소하고 마케팅, 프로덕트, 분석팀이 동일한 데이터를 기반으로 소통할 수 있도록 도와주었습니다.

문제가 발견될 때마다 Amplitude Feature Experimentation을 활용해 이를 새로운 실험 과제로 전환했습니다. 이러한 프로세스는 조직 전반에 데이터 활용과 실험 문화를 확산하는 데 도움이 되었습니다.

지금까지 저는 웹과 앱은 물론 개별 기능 단위까지 다양한 영역에서 프로덕트 개선을 위한 실험을 설계해 왔습니다.

또한 행동 코호트를 활용해 단순한 인구통계학적 특성이 아니라 사용자의 실제 행동을 기준으로 그룹을 나누고, 각 세그먼트에 최적화된 개인화 캠페인을 실행할 수 있었습니다.

이러한 인사이트는 AI 매칭 정확도를 높이고 각 사용자 세그먼트의 경험을 개선하는 초개인화 캠페인에도 활용되고 있습니다. 예를 들어, 매칭률이 낮은 사용자를 별도의 코호트로 구성하고 이력서 작성으로 이어지는 클릭률을 높이기 위한 실험을 진행했습니다.

데이터로 제품 개선을 가속화하다

Amplitude는 회원가입과 입사지원 증가뿐만 아니라 마케팅 효율을 개선하는 데에도 도움이 되었습니다. 현재 Wanted에서는 연간 1,300개 이상의 차트가 생성되고 있으며, 데이터를 기반으로 지속적인 제품 개선이 이루어지는 환경이 자리 잡았습니다.

• 핵심 퍼널 최적화: 사용자가 어느 지점에서 망설이는지 파악하고 회원가입 과정에서 발생하는 마찰 요소를 제거했습니다. 그 결과 랜딩 페이지의 회원가입 전환율을 4%에서 10%로 높여 기존 대비 2.5배 수준으로 향상시켰습니다.
• 놓친 기회 회복: 구직 의향이 높은 사용자의 전환을 방해하는 요소를 파악하고 개선함으로써 인기 검색어의 전환율을 38% 향상시켰습니다. 또한 일괄 지원 버튼에 대한 단 한 번의 UX 테스트를 통해 기존의 사용성 문제로 놓치고 있던 월 7,000건 이상의 입사지원을 회복할 수 있었습니다.

데이터 의존에서 자율적인 데이터 활용으로

Amplitude 도입을 통해 얻은 성과는 KPI 개선에만 그치지 않았습니다. 조직 전체의 데이터 리터러시 역시 크게 향상되었습니다.

대시보드를 통해 누구나 필요한 데이터에 접근하고 활용할 수 있게 되었으며, 여러 팀이 동시에 프로덕트 개선에 참여할 수 있는 환경이 만들어졌습니다. 그 결과 회사 전체적으로 문제가 발생한 뒤 일회성으로 대응하는 방식에서 벗어나, 데이터를 기반으로 지속적으로 가설을 세우고 검증하는 실험 문화가 자리 잡았습니다.

저 역시 Amplitude Coffee Chat, Wanted 사전 온보딩, MGS2025 등 다양한 사내외 프로그램과 이벤트를 통해 데이터 해석과 실험 과정에서 얻은 경험과 인사이트를 지속적으로 공유하며 이러한 문화를 조직 안팎으로 확산하는 데 기여하고 있습니다.

이제 Wanted Lab의 프로덕트 경험팀과 마케팅 퍼포먼스팀은 분석팀에 과도하게 의존하지 않습니다. 각 팀이 데이터를 직접 활용하면서도 서로 긴밀하게 협업하고 있으며, 이전보다 훨씬 빠르게 인사이트를 실행으로 옮길 수 있게 되었습니다.

그리고 우리는 함께, 처음에는 불가능해 보였던 과제를 현실로 만들어냈습니다.