채널톡 프로덕트 디자이너는 어떤 일을 할까?
채널톡 프로덕트 디자이너는 어떤 일을 할까?
채널톡 프로덕트 디자이너의 역할과 디자인팀의 협업 문화, 문제 해결 방식을 소개했습니다. 사용자 인터뷰와 테스트를 바탕으로 복잡한 기능을 쉬운 UX로 바꾸는 사례를 보여주었습니다.
#Product Designer#UI/UX
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국내 IT 기업 기술 블로그 최신 글
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진짜 A/B 테스트: 토스의 푸시 생태계를 데이터로 재설계한 방법
토스는 푸시 CTR 하락 문제를 EDA와 장기 실험으로 진단했습니다. 연속 무반응 사용자를 제외하는 디타게팅 룰로 불필요한 푸시를 줄이고 전사 배포했습니다.
#A/B 테스트#EDA
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29CM 주문서 결제 혜택 UX 개편기:그래서 얼마에 살 수 있는 거에요?
주문서 결제 혜택을 더 직관적으로 보여주도록 UX와 상태 관리 구조를 개편했습니다. 그 결과 구매전환율과 혜택 사용 비중, 결제 속도가 함께 개선되었습니다.
#React#UI/UX
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1,000만 명이 들어와도 999만 명이 나가는 문제, 어떻게 해결했을까 | 언더커버 사일로 비하인드 5화: 계좌 사일로
계좌 개설 전환율이 낮은 문제를 퍼널 개선과 타겟형 퀴즈, 퍼즐 미션으로 풀어냈습니다. 미완성 심리를 활용해 계좌 개설과 매출을 함께 끌어올렸습니다.
#전환율#퍼널 개선
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클릭 한 번으로 실험 시작! 이터레이션 사이클을 단축하는 추천 실험 시스템 개발기
추천 실험의 병목을 줄이기 위해 Policy와 Experiment를 분리하고 Python DSL과 Z3 검증을 도입했습니다. 그 결과 설정 작성과 리뷰 시간이 크게 줄고, 엔지니어 개입 없이 실험을 운영할 수 있게 했습니다.
#ML#A/B 테스트
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성공이 가장 큰 위기일 때, 문제 없는 서비스 성장시키기 | 언더커버 사일로 비하인드 4화: 고양이 사일로
문제 없어 보이는 서비스도 사용자군을 나눠 보면 성장 기회를 찾을 수 있었습니다. 핵심 행동의 진입 장벽을 줄이고 아하 모먼트를 늘리는 방향으로 리텐션을 개선했습니다.
#UI/UX#리텐션
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쿠팡 파트너스
개발자를 위한 서적을 확인해 보세요
이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.
#개발서적#프로그래밍
“프로덕트를 잇고, 고객 경험을 확장해요”
미리디 프로덕트 디자인팀이 제품 간 연결로 고객 경험을 확장하는 방식과 팀의 방향성을 소개했습니다. 글로벌 확장, AI 고도화, 리서치와 협업 체계 강화에 집중하고 있습니다.
#UI/UX#디자인 시스템
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금전적 보상없이, 이벤트 바이럴이 가능할까?
금전적 보상 없이도 공감과 흥미를 주는 스토리형 이벤트로 바이럴을 만들었습니다. 전생 프로필 이벤트는 공유율과 전환율을 함께 끌어올렸습니다.
#UI/UX#마케팅
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누구나 실험할 수 있도록 — 한국 비즈니스 실험 심포지엄 발표자료 공유
대규모 검색 서비스의 셀프서브 실험 체계와 실무 적용 사례를 공유했습니다. 실험 문화 정착을 위해 플랫폼과 교육을 함께 운영한 내용을 담았습니다.
#A/B 테스트#검색
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누구나 실험할 수 있도록 — 한국 비즈니스 실험 심포지엄 발표자료 공유
대규모 검색 서비스에서 셀프서브 실험 체계를 정착시킨 사례를 공유했습니다. 플랫폼과 교육을 함께 설계해 실험 문화를 확산한 과정도 소개했습니다.
#검색#A/B 테스트
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“AI가 문제 냈어요?” 출제자 PO가 직접 답해드립니다 | 언더커버 사일로 비하인드 1화: 인플로우 사일로
토스의 인플로우 사일로가 바이럴 K를 높이기 위해 어떤 문제를 설계했는지 비하인드로 소개했습니다. 공유율과 기대감을 키우는 유저 플로우와 실험 방식이 핵심이었습니다.
#A/B 테스트#UI/UX
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1년 만에 광고 매출 27배 성장시키는 법
퀸잇은 AI 광고 매출 성장을 위해 무상 광고 머니, 샘플 광고, 광고 이벤트를 도입했습니다. 성과 체감과 액션 유도를 강화해 초기 대비 27배 매출 성장을 만들었습니다.
#광고#제품 관리
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정답 없는 AI 시대, 당근이 새로운 경험을 만드는 방식
당근이 AI 실험을 통해 새로운 사용자 경험을 만드는 과정을 소개했습니다. 호기심을 행동으로 바꾸는 설계와 반복 개선의 중요성을 강조했습니다.
#LLM#Claude
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AI 엔터테인먼트 제품은 어떻게 만들까?
제타를 캐릭터 대화 서비스가 아닌 사용자가 이야기를 만드는 내러티브 머신으로 재정의했습니다. 자체 모델과 사용자 피드백을 연결한 데이터-모델 플라이휠로 몰입도와 성장을 강화했습니다.
#LLM#모델 학습
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