sawo11 님의 블로그

주제: 실험 조직으로 거듭나기: ② 검증할 '만'한 가설은? 실험 조직으로 거듭나기: 2 검증할 ‘만’한 가설은? | 요즘IT오늘은 실험 조직으로 거듭나기 2편으로, 가설의 뼈대를 만드는 방법을 살펴보겠습니다. 그로스(Growth)와 실험 문화를 팀에 도입하고 싶은 분, '무엇'을 '어떻게' 검증해야 할지 헷갈리는 분, 가설yozm.wishket.com요약가설 검증 프로세스검증할 가설 선택 → 가설 검증 방식 결정 → 검증 지표와 목표 수치 결정 → 실험 기간 결정 → 기존 실험 환경을 튜닝해 최적의 실험 환경 만들기 → 실험 진행 및 검증 데이터 수집 → 데이터 분석을 통한 가설 검증검증 가설 선택하기주어진 시간 동안 검증할 수 있는 가설의 수는 한정되어 있으므로 우선순위를 매겨 가장 가치가 높아 보이..

주제: 데이터 분석가가 되고 싶은 취준생을 위한 안내서 데이터 분석가가 되고 싶은 취준생을 위한 안내서 | 요즘IT최근 저희 조직에 학부생 인턴으로 지원한 분들과 면접을 진행했습니다. 인터뷰를 통해 대학생들의 다양한 가치관과 생각, 그리고 앞으로의 목표 등을 배울 수 있는 기회였는데요. 면접에서 지yozm.wishket.com요약면접을 재미없게 만드는 데이터 특징 3가지데이터실제 현장에서는 전처리 작업을 필요로 하는 경우가 많음법과 저작권의 문제를 넘지 않는 선에서 직접 데이터 수집(크롤링) 추천목표구하기 쉽고 잘 정리된 데이터는 ‘문제를 해결하기 위해’ 데이터를 수집한 것이 아니라 ‘데이터를 위해’ 만들었기 때문에 목표에 관한 명확한 방향성을 설명하기 어려움액션데이터 분석가의 존재 의의는 조직의 문제를..

주제: 이커머스에서 고객 지표 이해하는 법 (feat. 태블로) 이커머스에서 고객 지표 이해하는 법 (feat. 태블로) | 요즘IT태블로(Tableau)는 데이터를 연동해 지표를 시각화하여 분석하는 툴이다. 특히 이커머스에서 태블로를 활용하면, RFM(Recency, Frequency, Monetary), 최근 구매 시기, 구매 빈도, 총구매 금액을 기반으로 분yozm.wishket.com요약이커머스 고객 지표 분석하기 기본 지표: 클릭률, 유입률, 전환율 (노출한 광고 기준)클릭률: (클릭 수 / 노출 수)*100유입률: (사용자 수 / 노출 수)*100전환율: (구매자 수 / 사용자 수)*100고객 유형에 따라 기본 지표는 달라지며 고객 유형별로 타깃 고객, 상품, 전시, 광고 소재 등을 재점검하는..

주제: 그 데이터는 잘못 해석되었습니다 그 데이터는 잘못 해석되었습니다 | 요즘IT무엇이든 데이터가 있으면 쉽게 결정을 내릴 수 있을 것 같습니다. 하지만 현업에서는 데이터가 있어도 결정을 내리기 어려운 상황들이 있습니다. 특히 데이터를 통한 의사결정을 내릴 때, 가장yozm.wishket.com요약생존자 편향의 오류'이탈 고객 중 서비스를 장기간 이용한 고객의 비율'이 상승했다면 최근 고객들의 불만도가 높아졌다고 해석 가능하지만, 직관과 반대로 이 지표가 상승할 때 서비스가 올바른 방향으로 성장한다고 해석할 수도 있음예를 들어, 전체 이탈자가 100명일 때 아래와 같은 경우 B 서비스가 더 좋은 서비스A 서비스는 80명이 단기간 이용 유저, 20명이 장기간 이용 유저B 서비스는 20명이 단기간 이용 유..

주제: 사용자 데이터를 효과적으로 분석하는 법 사용자 데이터를 효과적으로 분석하는 법 | 요즘IT사용성 평가나 설문 조사 그리고 인터뷰와 같은 사용자 조사는 고객 관점에서의 사업 기회 발굴과 디자인 개선에 대한 인사이트를 제공해 줍니다. 그렇지만 단순히 사용자 조사로 수집된 데이yozm.wishket.com요약1. 기술 통계: 빈도나 평균과 같은 데이터의 특성을 파악하는 데 활용됨범주형 데이터선호하는 디자인 타입이나 과제 성공 여부 등과 같은 데이터를 분석해 빈도나 백분율과 같은 통계값을 구할 수 있음수치형 데이터만족도나 수행 시간 등을 분석해 평균이나 표준 편차와 같은 통계 값을 구할 수 있음중심 경향 지표참가자의 전형적인 행동을 파악할 수 있는 지표ex. 평균, 중앙값, 최빈값1) 시각화 방법범주형 ..

주제: 알라미의 A/B 테스팅 일지 #1 알라미의 A/B 테스팅 일지 #1A/B 테스팅을 하면서 다른 팀들은 어떤 가설을 기반으로 어떠한 결과를 냈는지 궁금한 적이 많았는데, 이번 기회에 알라미에서 진행했던 A/B 테스팅 중 몇몇 경험들을 공유해보려고 한다.medium.com요약💡앱 등록정보 A/B 테스팅 성공 사례그래픽 이미지간단한 설명자세한 설명캡쳐화면 💡전환 문구 A/B 테스팅 사례가설: 보상이 늘어나면 앱 다운로드 역시 증가할 것이다실제 전환률*: 30일 보상 6% | 60일 보상 14% | 100일 보상 10%*why? 100일의 경우 보상이 너무 커 희소성이 60일에 비해 낮다고 느낌추천앱 리스트가 5개인 것보다 3개인 것이 효율이 높음 (선택지가 많아지면 구매력이 떨어지는 선택의 역설)단..

주제: A/B 테스트 제대로 이해하기: A/B 테스트에 적정한 표본과 주의 사항 A/B 테스트 제대로 이해하기: 5 A/B 테스트에 적정한 표본과 주의 사항 | 요즘IT지금까지 ‘A/B 테스트 제대로 이해하기’ 시리즈를 통해 A/B 테스트의 기본 정보와 가설, 세팅 방법, 그리고 분석 결과 등 여러 정보를 정리했다. 시리즈의 마지막인 이번 글에서는 기획자, PM, 마yozm.wishket.com요약💡표본, 실험의 트래픽은 얼마나 모아야 할까?→ A안과 B안 사이의 차이가 어느 정도 되기를 기대하느냐에 따라 다르다→ 동일한 신뢰 수준이라도 표본의 크기에 따라 유의미한 결과 여부가 달라질 가능성이 있기 때문!→ 표본은 얼마나 필요한가? = 두 방안의 결과가 몇 % 정도 차이가 날 것이라고 기대하는가→ 이는..

데이터 분석 개요 및 핵심 요약데이터 분석이란?데이터 분석은 **로우 데이터(raw data)**에서 유용한 인사이트를 도출하기 위해 데이터를 정리, 변환, 분석, 해석하는 과정입니다. 이는 기업, 조직, 또는 개인이 더 나은 결정을 내리도록 돕는 데 사용됩니다.주요 포인트 정리데이터 분석가의 역할데이터 수집: 필요한 데이터를 모으는 작업.데이터 정제: 오류를 수정하고 데이터 품질을 높임.분석 수행: 기술적, 진단적, 예측적, 처방적 분석.인사이트 도출 및 공유: 분석 결과를 바탕으로 유의미한 결론과 행동 방안을 제시.데이터의 정의와 유형정성적 데이터 (Qualitative Data):숫자가 아닌 데이터.관찰, 설문조사, 사용자 인터뷰에서 수집.예: 고객 피드백, 사진, 텍스트.정량적 데이터 (Quant..