엑셀만 두드리다 끝나는 인턴십에 질리셨나요?블리츠는 당신에게 세팅을 건드릴 권한까지 쥐어드립니다. <h3>오늘 당신이 바꾼 세팅이, 내일 아침 주문 수로 돌아옵니다.</h3>이 자리는 하나의 목표를 위해 존재합니다.맡은 브랜드·지점·플랫폼의 객수를 세팅으로 끌어올려, 그 가게의 주간 공헌이익을 늘리는 것입니다.배달앱에서 한 가게의 매출은 결국 몇 명이 주문했느냐로 결정됩니다. 그 객수는 지면에 얼마나 노출되는지, 노출된 사람 중 몇 명이 눌러보는지, 눌러본 사람 중 몇 명이 결제까지 가는지로 결정됩니다. 어느 단계에서 사람이 새고 있는지 찾아내고, 할인·광고·노출 세팅 중 무엇을 올려야 그 구멍이 막히는지 판단하는 일. 그것이 이 포지션의 핵심입니다. <h3> </h3>

Platform 퍼포먼스마케터(AE) 인턴/계약직

<h3>구체적으로는 이런 일을 합니다.</h3>1. 데이터 분석 담당 가게의 주간 숫자를 노출 → 클릭 → 주문 → 재주문으로 분해합니다. "매출이 떨어졌다"가 아니라 "클릭률은 그대로인데 주문 전환이 3%p 빠졌다"까지 좁혀서 말할 수 있어야 합니다. 그다음 이번 주에 올릴 레버 후보를 정리합니다.2. 지면·경쟁·플랫폼 체크 우리 가게가 지금 지면에서 어떻게 보이는지를 캡처로 남기고, 경쟁 가게가 어떤 세팅을 걸었는지 추적합니다. 배민·쿠팡의 지면 구성이나 할인 정책이 바뀌면 남보다 먼저 알아채고, "이 변화로 우리 객수가 어디서 얼마나 움직인다"는 가설로 바꿉니다.3. 데이터 확보와 실행 판단에 필요한 숫자를 요청해서 받아오고, 세팅 변경 건을 승인 절차에 올려 실제로 반영될 때까지 끌고 갑니다. 분석만 하고 끝나는 자리가 아니라, 바뀐 세팅이 지면에 걸리는 것까지가 이 자리의 역할입니다4. 판정2주 전에 올린 세팅이 실제로 객수를 움직였는지 숫자로 확인합니다. 판단 기준은 그 주의 단순 주문 수가 아니라 CC(Carrying Capacity)입니다. 할인을 걸면 그 주 주문은 늘게 되어 있습니다. 따라서, 세팅을 되돌린 뒤에도 객수가 유지 되는지를 봅니다. 그 결과에 따라 세팅을 유지할지, 되돌릴지, 다른 레버로 갈아탈지를 정하고 다음 사이클로 넘어갑니다. <h3>진짜 성과가 무엇인지 아는 분과 함께 하고 싶습니다</h3>숫자는 잘 뽑는데 가설을 걸어본 적이 없다면, 분석은 예쁜 보고서로만 남고 지면에서는 아무것도 바뀌지 않습니다. 반대로 감은 좋은데 판정 기준을 미리 걸어본 적이 없다면, 무엇 때문에 올랐는지 영영 알 수 없어 다음에 재현할 수가 없습니다.그리고 한 가지 더. 할인을 적용한 주에는 주문이 늘어날 수 밖에 없습니다. 그 상승은 성과로 보지 않습니다. 할인을 끄고 세팅을 되돌린 뒤에도 주문이 남아 있는지가 진짜 판정선입니다.

<h3>이 자리가 요구하는 것을 미리 말씀드립니다</h3>프로모션을 적용한 주의 주문 상승을 그대로 성과로 보고하는 일, 없는 숫자를 그럴듯한 추정으로 채워 넣는 일, 세팅으로 해결할 수 있는 게 남아 있는데 메뉴판 리뉴얼이나 신메뉴개발부터 제안하는 일 - 이 세 가지는 이 자리에서 가장 하지 말아야 할 일입니다.저희가 함께 일하고 싶은 사람은 확인되지 않은 값을 결론에 올리지 않고 출처를 확보한 뒤 판단하는 분, 한 번에 안 되면 방법을 바꿔가며 세팅으로 해결할 수 있는 것을 다 소진할 때까지 붙는 분입니다. <h3>이런 분은 우대합니다</h3><ol><li data-list="bullet">통계·데이터 분석 수업 프로젝트, 데이터 분석 공모전 참가·수상 경험이 있는 분</li><li data-list="bullet">배달앱 헤비유저 : 소비자로서 "이 집은 왜 리뷰가 많지", "3천원 비싼데 왜 잘 팔리지"를 스스로 분석해본 적이 있는 분</li><li data-list="bullet">직무 관련 연구실 인턴 경험이 있는 분</li></ol>

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이런 분을 찾습니다<ol><li data-list="bullet">수백~수천 행 규모의 데이터를 직접 정리해, 그 숫자를 근거로 결론까지 내본 분</li><li data-list="bullet">"이렇게 하면 이 숫자가 오른다"는 가설을 세워 직접 검증하고, 맞았는지 틀렸는지를 판정해본 분</li><li data-list="bullet">그 판정 과정을 구조적인 논리로 설명할 수 있는 분</li><li data-list="bullet">스마트스토어·SNS 등에서 본인 계정으로 직접 팔아본 경험이 있는 분</li><li data-list="bullet">본인 예산이나 학교 매장·동아리 계정으로 광고를 돌리거나 할인을 걸고, 그 결과를 숫자로 확인해본 분</li></ol>

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