[일일 회고] 2021. 11. 11

  하루 동안 경험했던 사실

• 데이터 드리븐 UX 7장. 개선 결과 검증하기 정독

 

  이에 대한 나의 느낌

• 웹 사이트가 나아가야 할 방향성과 목적을 명확히 해야 한다.
• 요즘 일일 회고가 독서장이 되는 것 같다. 
• 그래도 덕분에 꾸준히 기록할 수 있고 책을 읽어 나갈 수 있다. 

 

  여기서 배운 점

• A/B Testing 
  • 서비스 실제 사용자가 될 수 있는 두 집단에 각각 A, B를 제공하고 이에 대한 결과 차이로 A와 B 중 더 나은 안을 찾아내는 것
• A/B Testing 진행
  1. 정량적 목표 설정(ex. 특정 콘텐츠 링크로 전환되는 클릭 증가 or 지정 위치가지의 스크롤 도달률 증가)
  2. 현황 분석 및 문제에 대한 원인 파악(히트맵, 분석 데이터, 설문조사, 인터뷰 등)
  3. 가설 수립 및 B안 제작(주의점: A와 B안의 차이점이 두 가지 이상 존재하지 않도록 주의. 해당 차이점은 테스트 이후 '결과의 원인'으로 해석되므로 검증하고자 하는 가설이 두 가지 이상이라면 B 안을 여러 개 만들어 비교해야 한다.)
  4. 대상 사용자 규모 설정(전체 사용자 중 리스크를 최소화 하면서 테스트 신뢰성을 높일 수 있는 적정 수준의 비율 선정 중요)
     • 통계학에서 라플라스의 중심 극한 정리 이론에 따르면 표본이 충분히 클 때 그 결과가 정규 분포를 따를 수 있다고 한다. 오늘날 '충분히 크다'는 수치를 30이상의 값으로 해석하고 있다 p.268
  5. 기간 설정(페이지에 사용자가 골고루 유입될 수 있을 정도의 기간, 시간과 요일, 공휴일, 사이트 홍보 기간 여부 등 지표에 영향을 끼칠 수 있는 변수가 치중되지 않고 모두 포함될 수 있도록 주의)
  6. 결과 비교 
• A/B Testing 외 방법으로 개선 결과 검증
  • 히트맵, 지표 등

 

  미래 행동 계획

• 데이터 드리븐 UX 8장. 조직에 공유하기 정독