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특히 보험업계 데이터를 기반으로 진행한 '고객 이탈 예측 모델링 프로젝트'는 제게 분석이 곧 전략이라는 인식을 확립하게 해주었습니다.
데이터 분석 직무에서 가장 중요하다고 생각하는 역량은 무엇인가요?
따라서 시계열 데이터와 이벤트 기반 분석이 중요하며, 고객의 생애주기와 니즈 변화에 맞춰 데이터를 분석하고 전략을 수립해야 합니다.
고객 이탈 예측, 상품 추천, 채널 성과 분석 등 머신러닝 기반 모델 구축과 비정형 데이터 분석 영역에서 기여할 수 있습니다.
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특히 보험업계 데이터를 기반으로 진행한 '고객 이탈 예측 모델링 프로젝트'는 제게 분석이 곧 전략이라는 인식을 확립하게 해주었습니다.
이 경험은 한화생명에서 데이터 기반의 고객 건강관리 및 보험상품 설계에도 충분히 응용 가능한 구조라고 생 각하며, 분석을 통해 사람의 삶을 바꾸고자 하는 제 태도를 더욱 공고히 해주었습니다.
특히 고객 세분화, 계약 유지율, 청구 패턴 분석 등 보험서비스 전반에 걸친 데이터를 분석하고, 이를 통해 고객행동의 흐름을 예측하는 능력을 갖추는 것이 목표입니다.
예를 들어 고객 라이프 사이클 기반보험 니즈 예측 모델을 구축하거나, GA채널의 영업성과 데이터를 기반으로 채널별 맞춤 전략을 수립하는 등 분석이 전략과 연결되는 흐름을 만들고자 합니다.
장기적으로는 분석을 기반으로 경영전략 수립에 직접 기여할 수 있는 '데이터 전략가'로 성장하고자 합니다.
데이터 분석 직무에서 가장 중요하다고 생각하는 역량은 무엇인가요?
기술적인 도구 활용 능력도 중요하지만, 가장 중요한 것은 '문제정의능력'이라고 생각합니다.
따라서 시계열 데이터와 이벤트 기반 분석이 중요하며, 고객의 생애주기와 니즈 변화에 맞춰 데이터를 분석하고 전략을 수립해야 합니다. |
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2025.03.31
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