[페이타랩] Growth Marketer(CRM) 공고 분석

이 자리가 왜 생겼을까요

1하게 될 업무

• 타겟팅 로직: 유저의 행동과 상황에 따라 누구에게, 언제, 어떤 메시지를 보낼지 정하는 타겟팅 로직을 처음부터 설계하고, Braze 또는 자체 솔루션으로 고객 여정별 CRM 자동화 시나리오를 구축합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  공고가 이 일의 목표로 꼽은 것은 사람이 매번 판단하지 않아도 고객에게 맞는 경험이 전달되는 상태입니다. 같은 팀 Data Analyst(Growth)는 세그먼트를 정의하고 소구점·채널·발송 시점을 제안하는 자리입니다. 이 자리는 그 로직을 Braze나 자체 솔루션의 시나리오로 직접 구현합니다. 만든 시나리오의 발송 조건과 단계를 흐름도 하나로 그려 가면 면접에서 설명하기 쉽습니다.

• 실험: 고객의 목소리와 행동 데이터를 결합해 가설을 세우고 반복 실험으로 리텐션·전환율 등 핵심 지표를 개선하며, 효과가 검증된 시나리오는 자동화 로직에 반영합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  실험 결과가 보고로 끝나지 않고 자동화 로직으로 옮겨 가는 구조입니다. 검증한 실험을 상시 시나리오로 바꾼 경험이 있다면 바꾼 시나리오와 그 뒤의 지표가 이 업무의 결과입니다.

• 퍼널 개선: 고객 여정 전반의 데이터를 분석해 이탈이 발생하거나 전환이 막히는 지점을 찾고, 원인을 정의해 개선 과제를 도출·실행하며 퍼널의 전환 효율을 높입니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  이탈 지점을 찾는 데서 개선 과제 실행까지 한 사람이 이어서 맡습니다. 이탈 지점을 찾아 고친 경험은 단계별 전환율의 변화로 정리하면 됩니다.

• 시스템화: 반복적으로 발생하는 캠페인과 운영 업무를 자동화할 수 있는 구조로 바꾸고, 검증된 방식이 반복해서 성과를 만들도록 시스템에 쌓아 갑니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  팀 소개는 지금의 목표를 '가내수공업식 마케팅'을 넘어 반복되는 수동 업무를 시스템화하는 것으로 적었습니다. 수작업으로 보내던 캠페인을 자동 발송으로 바꿔 줄어든 작업 시간이나 늘어난 발송량을 숫자로 보여 줄 수 있습니다.

2자격 요건

• CRM 캠페인 운영 경험과 함께, 대규모 고객 데이터를 활용해 자동화된 마케팅 구조를 만들고 실제 성과까지 개선해 본 경험이 반드시 필요합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  공고는 캠페인을 운영해 봤더라도 100만 건 이상 대규모 캠페인 설계, Braze나 자체 솔루션의 여정별 자동화, 실험으로 지표를 개선한 경험이 없으면 맞지 않는다고 밝혔습니다. 소개 중심으로 꼽은 '어떤 데이터로 타겟과 시나리오를 설계했나'와 '어떤 가설과 실험으로 지표를 바꿨나'는 사전질문 두 개가 묻는 자동화 로직·실험 사례와 같은 축입니다. 이 자리는 팀 소개가 말하는 1,000만 명 누적 데이터에 자동화를 돌립니다. 발송 규모와 함께 수신 피로도를 어떻게 관리했는지까지 밝히면 규모를 다뤄 본 깊이가 보입니다.

• CRM 또는 그로스 마케팅 경력 2년 이상, 혹은 그에 준하는 역량과 성과가 필요합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  '그에 준하는 역량과 성과'라는 단서는 페이타랩 인재상의 '연차는 경력이 아닙니다. 실력이 경력입니다'와 같은 생각에서 나온 것으로 보입니다. 캠페인 자동화와 실험을 직접 맡은 일을 자세히 쓰면 업무 목록에 적힌 일을 해 본 경험으로 보여 줄 수 있습니다. 수습 기간은 경력 3년 미만이면 6개월, 3년 이상이면 3개월입니다.

• 발송량 100만 건 이상의 대규모 CRM 캠페인을 직접 설계·운영해 본 경험이 있어, 어떤 규모로 어떤 캠페인을 운영했는지 설명할 수 있는 분을 찾습니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  발송량 기준이 숫자로 적혀 있습니다. 운영한 캠페인의 발송 규모와 채널, 주기를 함께 적으면 100만 건 기준을 넘는지가 바로 확인됩니다.

• Braze 또는 자체 CRM 솔루션으로 고객 여정별 자동화 시나리오를 구축해 본 경험이 있어, 어떤 여정을 어떤 로직으로 설계했는지 말할 수 있는 분을 찾습니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  Braze에서 여정을 짜는 기능은 Canvas입니다. 진입 조건과 분기 구조로 Canvas 설계를 설명하면 설계의 깊이가 드러납니다. 사내 자체 솔루션으로 만든 시나리오도 같은 항목의 경험입니다. 이때는 발송 조건을 어떤 데이터로 정의했는지가 툴 이름을 대신합니다. 둘째 사전질문은 사용한 툴, 자동화 목적과 설계 구조, 본인의 역할, 결과 순으로 이 경험을 묻습니다.

• 데이터 기반 실험으로 리텐션·전환율 등 지표를 목표치 이상 개선해 본 경험이 있어, 어떤 가설로 어떤 실험을 했고 지표가 얼마나 개선됐는지 설명할 수 있는 분을 찾습니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  '목표치 이상'이라는 기준이 붙어 있습니다. 실험 전에 세운 목표와 실제 결과를 나란히 적어야 이 기준에 맞는지 확인됩니다.

• 일회성 성과보다 지속 가능한 로직과 시스템으로 성장을 만드는 일에 가치를 두는 분을 찾습니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  회사는 효율을 '선택'이 아니라 '전제 조건'이라고 적고 구성원이 AI로 개선한 사례가 270개를 넘는다고 공개했습니다. 한 번 잘된 캠페인을 상시 자동화 시나리오로 바꿔 봤다면 바꾸기 전과 뒤의 숫자로 이 태도를 설명하는 게 좋습니다.

• Braze 등 CRM 자동화 솔루션을 능숙하게 다루고, SQL·Python으로 데이터를 직접 추출·분석할 수 있어야 합니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  채용 가이드는 그로스해킹팀 직무의 추가 전형으로 SQL 테스트를 적었습니다. 쿼리로 세그먼트를 직접 뽑아 캠페인에 쓴 경험이 있다면 그 과정을 구체적으로 쓰는 편이 좋습니다.

• LLM·AI 툴을 실무에 도입해 본 분을 찾습니다.

  이렇게 볼 수 있어요

  스킬 칸에 LLM·AI 툴 도입이 따로 있습니다. 메시지 문구 작성이나 세그먼트 분석에 AI 툴을 써 봤다면 맡긴 작업과 결과를 함께 적으면 됩니다.

4기타 사항

• 게시일 : 2025년 11월 9일
• 고용형태 : 정규직(수습 3개월, 경력 3년 미만은 6개월)
• 근무지 : 서울 삼성역 인근 (강남구 영동대로 85길 34, 6층) / 부산 서면역 인근 (부산진구 서면로 39, 6층)
• 경력 조건 : 경력 2년 이상
• 학력 조건 : 해당 내용은 원본 공고에서 확인되지 않습니다.

쓰는 기술

공고 본문에 적힌 기술만 모은 목록입니다.

• Braze
• SQL
• Python

전형과 지원

페이타랩은 전형이 여섯 단계이고 직무에 따라 추가 전형의 시험이 다릅니다. 분석 시점 공고 41건 가운데 9건은 이력서와 함께 낼 사전질문이 따로 있어서, 지원하려는 공고의 제출 서류 칸을 먼저 확인하는 편이 좋습니다.

지원 전 준비할 것

1. 1

   사전질문 두 개를 정해진 형식으로 쓰기

   공고는 첫 질문을 문제 정의부터 회고까지 다섯 단계로, 둘째 질문을 사용한 툴, 자동화 목적과 설계 구조, 본인의 역할, 결과의 구조로 쓰라고 형식을 정했습니다. 실험 사례와 자동화 사례를 하나씩 골라 형식에 맞춰 초안을 먼저 써 두세요.

2. 2

   SQL 테스트 대비하기

   채용 가이드는 그로스해킹팀 직무에 약 1시간 30분의 SQL 테스트를 필수 과정으로 적었고, 공고는 사전 테스트를 필요하면 생략할 수 있다고 적었습니다. 세그먼트 추출이나 코호트별 리텐션처럼 CRM 업무에서 쓰는 쿼리로 연습해 두는 것이 좋습니다.

3. 3

   발송 규모와 여정 로직을 표로 정리하기

   자격 요건은 발송량 100만 건 이상 캠페인과 고객 여정별 자동화 시나리오를 규모와 로직으로 설명하라고 합니다. 캠페인별 발송량, 여정의 단계 수, 분기 조건, 개선된 지표를 표 하나로 정리해 둡니다.