코멘토, 데이터가 흐르는 조직이 고객 행동 기반으로 성장하는 방법
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코멘토, 데이터가 흐르는 조직이 고객 행동 기반으로 성장하는 방법

커리어의 시작과 성장을 도와주는 플랫폼 ‘코멘토’는 고객 행동 데이터 기반 서비스 제공을 위해 A/B 테스트를 진행하고 데이터를 보며 성장하고 있어요.

Minah
,
Product Marketer
January 21, 2025
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시작하는 사람들의 커리어 커뮤니티 ‘코멘토’는 커뮤니티, 교육, 채용 서비스를 통합 제공하며 사용자들의 커리어 성장을 지원하는 플랫폼이에요. 코멘토는 화면 단위 개선부터 고객 경험 최적화까지, A/B 테스트를 적극적으로 활용하며 데이터 기반으로 성장하고 있어요. 더 나아가, 보다 고도화된 A/B 테스트를 통해 빠르게 결과를 확인하고 개인화된 서비스를 제공하고자 핵클을 도입했죠. 핵클의 A/B 테스트, 데이터 분석, 기능 플래그 등을 활용해 코멘토는 효율적으로 서비스를 개선하며 고객 경험을 혁신하고 있어요. 이번 사례에서는 코멘토가 핵클과 함께 데이터를 활용해 고객 중심 성장을 이루고 있는지 소개할게요.

[ 코멘토 성공 사례 요약]
- 배경: 편리하게 A/B 테스트를 진행하고 빠르게 데이터 분석해서 보다 개인화된 서비스 제공하기
- 해결 방법: 핵클 A/B 테스트로 쉽게 실험 진행하고 데이터 분석
- 결과: 코멘토 팀이 하나의 솔루션으로 데이터 분석하고 확인

코멘토 소개

출처: 코멘토

코멘토는 커리어의 시작을 준비하는 사람들이나 이제 막 커리어를 시작한 사람들의 커리어 시작과 성장을 도와주는 플랫폼이에요. 직무 탐색부터 이직, 실무 프로젝트까지 커리어와 관련된 모든 여정을 코멘토 안에서 경험할 수 있어요. 코멘토는 이러한 서비스를 통해 주니어의 커리어 고민을 해결하며, 라이프타임 커리어 파트너로 자리 잡고자 합니다.

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코멘토가 해결하고 싶었던 문제와 목표

코멘토는 고객 행동 데이터를 기반으로 더욱 개인화된 서비스를 제공하고자 했어요. 코멘토는 화면 단위 개선에 A/B 테스트를 적극적으로 활용하는 등 데이터 기반으로 성장하고 있었어요. 다만, 로직에 대한 개선이 필요한 순간도 있었고 데이터 분석 차트를 통해 실험 결과를 보다 면밀하게 살피고 싶었어요. 이때 내부적으로 모든 기능을 직접 구축하려면 시간과 비용이 많이 소요되기에 적절한 솔루션 도입이 필요했는데요. 그리고 프로덕트팀과 개발팀이 함께 전사적으로 활용할 수 있는 솔루션이 필요했어요.

해결방법: 핵클의 A/B 테스트와 데이터 분석으로 고객 경험 개선

코멘토는 핵클을 도입하여 보다 고도화된 데이터 기반 조직으로 나아가고 있어요. 특히 대시보드 상에서 A/B 테스트를 쉽게 설정하고, 데이터 분석 차트를 통해 고객이 의도한 대로 행동하는지 면밀히 살펴보고 있죠. 더불어 기능 플래그를 활용해 특정 상황에서 기능을 유연하게 관리하거나, 문제가 발생했을 때 즉시 복구할 수 있도록 대비하고 있어요.

❗️ 코멘토는 과학기술정보통신부의 2024 중소기업 클라우드 바우처 사업 수요 기업으로 선정되어 공급 서비스인 핵클의 이용료를 지원받았어요.
📌 2024 중소기업 서비스 보급 ∙ 확산 사업
국내 중소기업의 클라우드 기반 디지털 전환을 촉진하기 위해 혁신성 있는 클라우드 서비스의 도입 비용(이용료ㆍ전환비용) 및 컨설팅 등을 지원합니다.

  

코멘토의 사용자 행동 분석 리포트 예시

코멘토 실험 후 세부 지표 리포트 예시

코멘토의 핵클 활용 사례 - 검색 결과 화면 개선

코멘토 서비스 상단에 위치한 검색 기능의 사용자 경험을 개선하고자 했어요. 기존에는 어떤 페이지에서 검색하더라도 통합 검색 내용이 가장 먼저 나오고, 필요에 따라 ‘커뮤니티무부트캠프 / 실무PT / VOD / 답변하기’ 탭으로 가서 특정 서비스의 검색 결과를 확인할 수 있어요. 

코멘토 팀은 검색 결과 화면에서 콘텐츠 클릭 전환율을 높이기 위해 다음과 같은 가설을 세웠어요.

- 가설: 검색 사용자가 통합 검색 화면이 아닌, 검색한 서비스 탭의 결과 화면을 바로 보게 되면 전환율이 높아질 것이다.

‘클래스’ 서비스에서 ‘대기업’을 검색했을 때 나올 수 있는 화면 예시

이 가설을 검증하기 위해 기존 화면과 새로운 화면을 비교하는 A/B 테스트를 진행했어요. 결과적으로 두 안의 클릭률에 유의미한 차이는 없었는데요. 그렇다고 해서 이 실험이 실패했다고 볼 수는 없어요. 사용자가 이미 검색을 통해 원하는 결과를 확인하고 있었을 수도 있고 이외에도 다양한 원인이 있었을 텐데요. 

코멘토 팀은 이를 바탕으로 검색 화면 개선이 전환율에 미치는 영향을 파악했고, 이후에도 지속적으로 관련 실험을 진행하며 콘텐츠 클릭 전환율을 높이기 위한 최적화 작업을 이어가고 있어요.

📌 핵클 팀의 코멘트

A/B 테스트에서 성공적인 결과가 나올 확률은 약 20%
에 불과해요. 즉 나머지 80%는 유의미한 결과가 나오지 않고, 누군가는 ‘실패한 실험’이라고 판단할 수 있죠. 하지만 이 또한 중요한 발견이에요. 
더 나아가 ‘애자일(Agile) 방법론’으로 성장해가고 싶다면, 계속해서 실험을 반복하며 끊임없이 개선하기 위해 노력해야 해요. 코멘토처럼 지속적으로 실험을 반복하고 개선한다면, A/B 테스트의 성공 확률을 점차 높여갈 수 있어요.

“핵클의 A/B 테스트 대시보드는 실험 세팅부터 결과 해석까지 직관적으로 사용할 수 있어 빠른 의사결정을 돕습니다. 특히 실험군 분배와 결과 분석이 신뢰할 수 있는 수준으로 제공되기 때문에, 팀원들이 실험 결과를 객관적으로 이해하고 바로 다음 실험을 설계할 수 있었습니다.”

- 하진규, 코멘토 COO

결과: 데이터가 흐르는 조직

코멘토는 주니어에 특화된 커리어 성장 슈퍼앱으로 자리 잡기 위해 데이터 기반 의사결정을 최우선 과제로 삼고 있어요. 고객 행동 데이터를 활용한 실험과 분석은 이 여정에서 핵심적인 역할을 하고 있죠.

앞으로도 코멘토가 핵클과 함께 데이터가 흐르는 조직으로서 더 가파르게 성장해가는 과정을 기대해 주세요.

“핵클을 도입한 이후, 팀원들이 데이터를 기반으로 의견을 제시하고 실험 결과에 따라 의사결정을 내리는 문화가 보다 확고하게 자리 잡았어요. 리더의 직관에 의존하기 보다 데이터가 흐르는 조직으로 나아가는 데 핵클이 중요한 역할을 했습니다.”

- 하진규, 코멘토 COO

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