LTV를 넘어 서비스의 가치를 측정하는 새로운 지표, MTVi
토스는 서비스의 재무적 가치를 플랫폼 관점에서 측정하기 위해 MTVi 지표를 만들었습니다. LTV의 한계를 보완하고, DID와 세그먼트 분석으로 증분 가치를 정량화했습니다.
#LTV#DID#A/B테스트
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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#실험
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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#인과추론
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딥러닝 추천 모델에 인과추론 접목시켜 전환율 예측 성능을 향상시키자!
추천시스템에서 상관관계만 학습할 때 생기는 편향과 누락 문제를 인과추론 관점에서 설명했습니다. 전환율 예측에서는 MTL과 IPW, DR을 결합한 방법으로 성능을 높이는 흐름을 소개했습니다.
#ML#추천시스템#인과추론
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딥러닝 추천 모델에 인과추론 접목시켜 전환율 예측 성능을 향상시키자!
아자르에서 AI 기반 추천 모델의 타겟 지표를 설정하는 방법 (feat. 아하 모멘트)
아자르가 추천 모델의 목표를 리텐션으로 두고 아하 모멘트 기반으로 1차 지표를 찾는 과정을 소개했습니다. 세그먼트 분석과 A/B 테스트를 통해 신규·기존 사용자 모두에서 유효한 지표를 검증했습니다.
#추천 시스템#리텐션#A/B 테스트
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