데이터분석

https://datarian.io/blog/4things-you-should-know-for-user-activity-log-analysis 1. 사용자들은 우리가 원하는 대로 서비스를 쓰지 않는다. 사용자 행동 데이터를 분석하다 보면 내가 생각한 대로 데이터가 안나오는 경우들이 빈번하게 있습니다. 디자이너가 예쁘게 직각 맞춰서 길을 만들어놓아도 사람들은 편하고 빠른 지름길을 만들어 내잖아요. 웹 서비스에서도 마찬가지예요. 기획자나 개발자를 이렇게 사용하겠지라고 생각하고 만들어놓은 기능, 단계들을 사용자들이 그대로 정확하게 사용할 거라는 생각은 잠시 접어두시는 게 좋을 겁니다. 사용자들은 언제 예상치 못한 방법으로 서비스를 사용하기 때문에 데이터를 살펴볼 때에도 실제 사용자들의 행동은 우리 예상과는 다..

https://datarian.io/blog/a-b-testing A/B 테스트는 웹 사이트 방문자를 임의로 두 집단으로 나누고, 한 집단에게 기존 사이트를 보여주고 다른 집단에게는 새로운 사이트를 보여준 다음, 두 집단 중 어떤 집단이 더 높은 성과를 보이는지 측정하여, 새 사이트가 기존 사이트에 비해 좋은지를 정량적으로 평가하는 방식을 말한다. 여기서 성과란 새 사이트가 목표로 했던 바에 따라 다른데, 보통은 회원 가입율, 재방문율, 구매전환율 등의 지표를 본다. 과학 혹은 의학에 무작위비교연구라 불리우는 방법을 인터넷 마케팅에 적용한 것으로 생각하면 된다. 주로 웹 사이트의 마케팅과 관련하여 많이 쓰이지만 디자인 인터페이스, 상품 배치을 개선하기 위해서 사용하기도 하며, 웹 사이트가 아닌 모바일 앱..