구성원 인터뷰 - 캐릭터톡 스쿼드 PO 강철님
포스타입의 AI 캐릭터 챗 서비스 캐릭터톡을 소개하는 인터뷰였습니다. 신규 이용자 전환 개선 사례와 스쿼드의 실험 중심 운영 방식도 함께 다뤘습니다.
#인터뷰#마케팅#퍼널
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A/B 테스트 기술 블로그 글
A/B 테스트 태그가 달린 국내 IT 기업 기술 블로그 글을 최신순으로 모았습니다.
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비용과 성능을 한번에 - 언어 특화 토크나이저 도입기
한국어·일본어 전용 토크나이저를 기존 LLM 백본에 이식해 토큰 효율을 개선했습니다. 실서비스 A/B에서 GPU 사용량과 응답 지연을 줄이고 이용 시간을 높였습니다.
#LLM#토크나이저#BPE
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채널톡이 글로벌 상담 Agent를 GPT-5.6 Luna로 갈아탄 이유
글로벌 상담 AI Agent의 메인 모델을 GPT-5.6 Luna로 바꾼 이유를 자체 벤치마크로 설명했습니다. 공개 리더보드보다 실제 워크로드에서의 품질, 비용, 속도를 함께 보고 전환했습니다.
#LLM#벤치마크#A/B 테스트
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포스타입이 개인화 추천을 하는 방법 1부
포스타입의 개인화 추천이 태그 한계를 벗어나 벡터와 하이브리드 검색으로 동작하는 방식을 설명했습니다. 오프라인 검증과 A/B 테스트를 통해 추천 성과가 개선된 사례도 함께 소개했습니다.
#추천#OpenSearch#검색
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실험을 더 편하게 설계할 수 있게: 당근 실험플랫폼 이야기
당근 실험플랫폼이 지표 UI화, 상호배제 그룹, Experiment MCP로 실험 운영 병목을 줄인 사례를 소개했습니다. 실험 설계와 반복 작업을 더 빠르고 편하게 만들기 위한 구조와 자동화 방향을 다뤘습니다.
#A/B 테스트#LLM#MCP
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실험을 더 편하게 설계할 수 있게: 당근 실험플랫폼 이야기
신생 스쿼드인줄 알았는데요,
신생 스쿼드로 시작했지만 실제로는 인수 제품의 PMI와 성장 구조 구축을 동시에 진행한 분기였습니다. LTV와 CAC를 개선하며 다음 딜까지 준비했고, 복붙보다 상황별 대응이 중요하다는 배움을 얻었습니다.
#PMI#LTV#CAC
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신생 스쿼드인줄 알았는데요,
잘하는 PO라는 착각
블랙프라이데이 성공 이후의 실패 경험을 바탕으로, 빠른 실행보다 문제 정의가 먼저라는 점을 돌아봤습니다. 뷰티 사례에서는 흩어진 증정품 정보를 가격 판단 맥락에 연결하는 방향으로 다시 접근했습니다.
#Product Owner#UI/UX#A/B 테스트
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잘하는 PO라는 착각
한 번 성공하니 다음도 쉬울 줄 알았다: 최소주문금액바 4번의 A/B실험
최소주문금액바에 대한 4번의 A/B 실험을 통해 전환과 객단가의 관계를 검증했습니다. 메인 지표와 보조 지표를 함께 보며 다음 가설을 만드는 과정의 중요성을 정리했습니다.
#A/B 테스트#UI/UX#커머스
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한 번 성공하니 다음도 쉬울 줄 알았다: 최소주문금액바 4번의 A/B실험
임베딩 안정화로 검색 리랭킹의 콜드 스타트 문제를 해결하다: LINE Part Time Jobs 적용 사례
검색 리랭킹의 콜드 스타트와 임베딩 공간 불일치 문제를 안정화 기법으로 해결했습니다. 오프라인과 A/B 테스트에서 성능과 매출 개선도 확인했습니다.
#검색#LLM#ML
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AI 리뷰를 신뢰할 수 있을까요?
AI 코드 리뷰의 신뢰성을 높이기 위해 자체 벤치마크와 반영률 지표를 만들고 개선 과정을 정리했습니다. 서브에이전트와 프롬프트 튜닝의 한계를 확인한 뒤 데이터 기반으로 모델과 워크플로를 바꿨습니다.
#LLM#Claude#GitHub
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AI 리뷰를 신뢰할 수 있을까요?
AI로 미국을 정복하다
미국 시장을 겨냥해 알라미 사진 미션을 재설계하고 반복 개선한 사례를 다뤘습니다. 직접 사용과 데이터 검증으로 첫 경험을 쉽게 만들며 유입과 리텐션을 함께 끌어올렸습니다.
#A/B 테스트#분석#UI/UX
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AI로 미국을 정복하다
신입 디자이너가 꼭 알아야 할 실험 설계 팁
실험 경험이 없는 인턴 디자이너가 비회원 가입 퍼널 개선 실험을 설계한 과정을 공유했습니다. 기존 러닝을 분석해 명확한 가설을 세우고, 문구와 이미지 개선으로 전환율을 높였습니다.
#UI/UX#실험 설계#A/B 테스트
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스캐터랩이 가장 재밌는 LLM을 찾는 방법
실제 유저 반응으로 LLM의 재미를 평가하기 위해 A/B 테스트, MAB, 리더보드를 활용했습니다. 세 방식의 편향과 리스크를 보완하며 모델 탐색부터 최종 배포 검증까지 설계했습니다.
#LLM#A/B 테스트#MAB
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여기어때 App 업데이트 QA 프로세스 가이드
여기어때 App 업데이트 QA 프로세스를 단계별로 소개했습니다. 기획 검토부터 점진적 배포와 회고까지 안정적 배포를 위한 흐름을 정리했습니다.
#QA#A/B 테스트#iOS
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여기어때 App 업데이트 QA 프로세스 가이드
신뢰할 수 있는 메트릭과 실험 플랫폼
Event·Metric Config와 증분 집계로 실험 메트릭 계산을 표준화했습니다. Z-test·Delta Method와 통합 UI로 결과 해석 불일치를 줄였습니다.
#A/B 테스트#Spark#Airflow
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오늘의집 검색/디스플레이 광고 내재화 프로젝트 #2
검색·디스플레이 광고 내재화 과정에서 Two Tower와 SASRec 기반 후보 생성을 고도화했습니다. Calibration·랭킹 손실·피처 표현 개선으로 CTR과 광고 수익 지표를 높였습니다.
#Two Tower#SASRec#추천 시스템
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직관이 아닌 데이터로: NOL PM의 실험 설계 이야기
PM이 직관이 아닌 데이터로 가설을 검증하는 실험 설계 방법을 정리했습니다. NOL 사례를 통해 작은 UI 변화도 전환과 경험 개선으로 이어질 수 있음을 보여주었습니다.
#A/B 테스트#SQL#데이터 분석
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직관이 아닌 데이터로: NOL PM의 실험 설계 이야기
오늘의집 검색/디스플레이 광고 내재화 프로젝트 #1
검색·추천 결합과 실험 자동화로 광고 내재화 초기의 낮은 CTR 문제를 개선했습니다. 실시간 지표와 서버 기반 설정으로 빠른 실험·런칭 사이클을 구축했습니다.
#검색 광고#추천 시스템#pCTR
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“함께 구매하면 좋은 상품” 추천 모델 고도화
장바구니 맥락을 반영한 추천 모델로 Item2Vec의 한계를 개선했습니다. 오프라인 평가와 A/B 테스트에서 담기율, 다양성, 주문율이 함께 향상되었습니다.
#ML#추천#Transformer
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“함께 구매하면 좋은 상품” 추천 모델 고도화
동적 사용자 분할을 활용한 새로운 A/B 테스트 시스템을 소개합니다
사용자 세그먼트 기반으로 A/B 테스트 그룹을 나누는 동적 분할 시스템을 소개했습니다. 타겟팅·할당·로그 수집 흐름과 실제 활용 사례도 함께 정리했습니다.
#A/B 테스트#Spark#Redis
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