[패스트캠퍼스 PM 부트캠프 7기] 미니프로젝트: AI 면접 코칭 서비스 개선 프로젝트

 

📌 프로젝트 개요

 

이번 미니 프로젝트는 채용 중개 플랫폼의 수익화 개선을 목표로 진행되었습니다.

저희 3조 “삼합” 팀은 원티드의 AI 면접 코칭 서비스를 개선하는 방향으로 프로젝트를 수행했으며, 짧은 기간 동안 실질적인 문제를 정의하고 해결 방안을 도출하기 위해 노력했습니다.

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🔍 프로젝트 배경 및 문제 정의

최근 채용 시장에서는 경기 침체와 신입 채용 감소로 인해 채용 경쟁이 더욱 치열해지고 있습니다.

이러한 변화 속에서 AI 및 자동화 솔루션의 도입이 증가하고 있으며, 채용 플랫폼 간 차별화된 경쟁력을 갖추기 위해 AI 기반의 채용 서비스를 개선하는 것이 필수적인 요소가 되고 있습니다.

 

특히 원티드는 지원자가 합격할 때 수익이 발생하는 구조(연봉 7% 수수료 모델) 를 기반으로 운영되고 있습니다.
하지만 최근 2년간 합격률이 51% 감소하면서 매출 또한 36% 감소, 영업이익은 119% 감소하는 등 심각한 하락세를 보였습니다.

 

📌 문제 정의: “채용 합격률을 높이는 것이 원티드의 수익성과 직결된다!”

• 원티드의 면접 합격률을 분석한 결과, 면접 전형에서 탈락률이 73.66%로 가장 높게 나타났습니다.
• 따라서 면접 전형을 지원하는 AI 면접 코칭 서비스의 개선이 가장 효과적인 해결책이 될 것이라고 판단했습니다.

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🎯 프로젝트 목표 및 개선 방향

 

저희 팀은 AI 면접 코칭 서비스 개선을 통해 사용자의 면접 성공률을 높이고, 원티드의 채용 매출을 증가시키는 것을 목표로 했습니다.
이를 위해 접근성과 기능성 두 가지 측면에서 개선 방향을 도출했습니다.

 

✅ 1. 접근성 개선 (UI/UX 개편)

• 기존 문제: AI 면접 코칭 서비스가 메인 화면에서 눈에 띄지 않아 사용자들이 쉽게 접근하기 어려움
• 개선 방향
  • 메인 화면 및 채용 공고 페이지에서 AI 면접 코칭 서비스로 바로 이동 가능하도록 UI 개선
  • 사용자가 지원한 포지션과 연결된 AI 면접 코칭 기능을 제공하여 자연스러운 유입 유도

 

✅ 2. 기능성 개선 (AI 면접 코칭 고도화)

• 기존 문제: 텍스트 기반 피드백만 제공 → 실제 면접과 거리감이 큼
• 개선 방향
  • 맞춤형 면접 질문 제공 (사용자의 이력서, 지원 기업, 직무 정보 반영)
  • 대화형 인터뷰 시스템 추가 (AI가 꼬리 질문을 생성하여 실전과 유사한 면접 환경 제공)
  • 비언어적 피드백 기능 도입 (음성 감정 분석, 시선 추적, 발화 속도 및 톤 분석)

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📊 검증 및 기대 효과

프로젝트 진행 후 A/B 테스트와 사용자 피드백을 통해 효과를 검증했습니다.

 

✅ A/B 테스트 결과

• 질문 개선 만족도 311% 증가
• 피드백 유용성 만족도 471% 증가
• 서비스 추천 지수 154% 증가
• 면접 코칭 서비스 찾는 데 걸리는 시간 94.6% 단축 (45.6초 → 2.4초)

 

✅ 비즈니스 임팩트 (수익성 개선 예상치)

• AI 면접 코칭 서비스 이용률 40% 증가
• 최종 합격률 30% 증가
• 채용 부문 매출 50~80% 증가 예상

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👥 팀원들과의 협업

이번 프로젝트는 팀원들과의 협업이 특히 빛났던 작업이었습니다.

 

그룹장

추진력과 실행력이 뛰어나 팀의 방향성을 잡아주었고, 유쾌하면서도 논리적인 태도로 팀워크를 강화해 주셨습니다.
프로젝트 전반에서 의사결정을 이끌고 팀원들의 의견을 조율하는 데 중요한 역할을 했습니다.

 

팀원 A

데이터 분석과 문제 해결 능력이 뛰어나며, 인사이트 도출 과정에서 핵심적인 역할을 담당했습니다.

특히, 데이터 간의 연관성을 찾아가는 과정에서 깊은 통찰을 보여주셨습니다.

 

회의는 주로 구글 밋과 줌을 활용하여 진행되었으며, 팀원들 간의 역할을 명확히 분배하여 효과적인 협업을 이끌어냈습니다.

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🎤 프로젝트 발표 및 피드백

 

프로젝트 발표에서는 원티드의 AI 면접 코칭 서비스의 문제점을 As-Is & To-Be 방식으로 정리하여 개선 방향을 설명했습니다.

발표 자료에서는 주요 개선안을 프로토타입으로 시각화하며, 접근성과 기능 개선의 효과를 명확히 전달하는 데 집중했습니다.

 

발표 후 강사님들께서 주신 피드백을 반영하여 서비스 설계의 구체성을 높이는 작업을 추가로 진행했습니다.

특히 기업의 니즈를 고려한 기능 추가, 원티드 내부 의사결정 과정 반영, AI 면접의 효과 검증 방식 보완 등 다양한 개선점을 도출했습니다.

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🏁 미니 프로젝트 회고

 

이번 프로젝트를 통해 협업의 중요성과 데이터 기반의 문제 해결 방식을 다시 한번 경험할 수 있었습니다.

AI 기술을 활용해 실제 사용자의 경험과 성과를 개선할 수 있는 가능성을 확인하며, 앞으로도 실질적인 가치를 창출할 수 있는 PM으로 성장하고자 합니다.

 

또한, 짧은 기간 내에 집중적으로 문제를 분석하고 솔루션을 도출하는 과정이 인상적이었으며,

데이터 분석을 기반으로 사용자의 Pain Point를 해결하는 기획이 얼마나 중요한지 다시 한번 깨닫게 되었습니다.

 

“우리가 제안한 기능이 실제 서비스에 반영된다면 어떨까?”

이런 생각을 하면서 프로젝트를 마무리할 수 있어서 더욱 의미 있는 시간이었습니다.

 

이번 프로젝트를 함께한 팀원들과의 협업 덕분에 더욱 성장할 수 있었던 기회였고,

앞으로도 이런 협업의 순간들을 더 많이 만들어가고 싶습니다. 🚀

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✨ 마무리

 

이번 미니 프로젝트를 통해 AI 기반의 채용 솔루션 개선이 구직자와 채용 기업 모두에게 실질적인 가치를 제공할 수 있는 방향임을 확인했습니다.

짧은 시간이었지만, 데이터를 기반으로 문제를 정의하고 해결하는 과정이 매우 의미 있었고,

앞으로의 프로젝트에서도 이러한 접근 방식을 적극 활용할 계획입니다.

 

마지막까지 함께 달려준 팀원들에게 감사하며, 더 성장한 모습으로 다음 프로젝트에서 만나기를 기대합니다! 😊