이번 글은 코드잇 강의를 수강하면서 배운 내용을 주로 하여 정리되어 있습니다. (코드잇 스프린트 데이터 애널리스트 트랙 1기 훈련생)A/B 테스트 결과 분석하기결론 도출하기(결과 분석 및 성과 판단 가이드)A/B 테스트 실험 기간이 끝나면 A 그룹과 B 그룹 간의 성과를 평가해야 합니다. 이 과정에서는 각 그룹별로 설정된 성공 지표를 비교하고, 그 차이가 통계적으로 유의미한지 판단하는 것이 중요합니다. 1. 전환율 계산전환율 확인: 각 그룹에 노출된 사용자 수를 분모로, 총 이벤트를 일으킨 사용자 수를 분자로 하여 전환율을 계산합니다.예: 클릭 수 대신 클릭 전환율, 주문 수 대신 주문 전환율 등 상대적인 전환율을 확인합니다.2. 개선율 계산그룹 간 비교: 그룹 A 대비 그룹 B의 성과 개선율을 계산합니..

이번 글은 코드잇 강의를 수강하면서 배운 내용을 주로 하여 정리되어 있습니다. (코드잇 스프린트 데이터 애널리스트 트랙 1기 훈련생)A/B 테스트 시작하기목표 수립하기목표 수립의 중요성명확한 목표 설정: A/B 테스트에서 달성하고자 하는 목표가 명확해야 실험 결과를 제대로 해석할 수 있습니다.단일 목표 설정: 하나의 실험에서는 하나의 목표만 설정해야 합니다. 여러 목표를 동시에 설정하면 실험 설계와 결과 해석이 복잡해지고 어려워질 수 있습니다.목표 설정 방법정성적 목표:정의: 목표를 달성하기 위해 설정된 결과나 행동에 대한 설명입니다.예시: "사용자 경험을 개선한다", "사용자 만족도를 높인다"와 같은 목표.주의점: 정성적 목표만 설정하면 각자의 주관에 따라 해석이 달라질 수 있어, 어떤 안이 더 나은지..