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
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AB 테스트 태그가 달린 국내 IT 기업 기술 블로그 글을 최신순으로 모았습니다.
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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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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
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 리터러시
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직관이 아닌 데이터로: NOL PM의 실험 설계 이야기
“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 시스템#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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왜 막상 배포하면 효과가 없지? 타겟 지표에 맞는 ML모델 train/eval 설계하기
실제 서비스에 맞는 ML 타겟 메트릭과 학습·평가 설계를 소개했습니다. 랜덤 수집 데이터와 relative mean CR lift로 배포 효과를 오프라인에서 가늠했습니다.
#ML#A/B 테스트#인과 추론
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개인화 추천 시스템 1편 - 유저의 행동은 “언어”일까? : Collaborative Embedding 구축기 (feat. Knowledge Distillation)
상품 텍스트를 Semantic ID로 압축하고 유저 행동을 Transformer로 해석해 개인화 추천 모델을 구축했습니다. 지식 증류와 데이터 엔지니어링으로 정확도와 속도를 함께 개선하고 A/B 테스트 성과를 확인했습니다.
#추천 시스템#Transformer#Knowledge Distillation
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어떤 광고가 돈이 될까? AI 기반 광고 수익 최적화 (SK AI SUMMIT 발표)
OpenRTB 기반 광고 플랫폼에서 수익 최적화를 위해 휴리스틱, MAB, GMM을 단계적으로 진화시켰습니다. AWS MLOps와 이상 탐지로 실시간 보정까지 연결해 광고 매출 효율을 높였습니다.
#LLM#AWS#cloud
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어떤 광고가 돈이 될까? AI 기반 광고 수익 최적화 (SK AI SUMMIT 발표)
“우리는 왜 지금, 프롬프트 엔지니어를 찾고 있을까요?”
미리디는 멀티모달 AI 디자인 품질을 높이기 위해 프롬프트 엔지니어의 역할을 중요하게 보고 있습니다. 프롬프트 설계뿐 아니라 실험, 평가 지표, 협업 역량까지 요구하고 있습니다.
#prompt#LLM#멀티모달
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토스에서 가장 안 좋은 경험 만들기
토스의 광고 경험 개선 사례를 통해 비즈니스와 사용자 경험의 교집합을 찾는 방법을 다뤘습니다. 예고, 배치, 보상 설계로 불쾌감을 줄이면서 성과를 만든 과정을 소개했습니다.
#UI/UX#광고#A/B 테스트
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여기어때 검색 광고: 랭킹 부스팅 구축기
검색 광고의 랭킹 부스트 기능을 설계하고, 노출 수 예측 대신 순위 상승 보장 방식으로 전환했습니다.\n데이터 수집, Delta Score 계산, Elasticsearch 가중치 주입과 A/B 테스트 검증 과정을 정리했습니다.
#검색#Elasticsearch#Redis
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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#B2B SaaS
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채널톡 프로덕트 디자이너는 어떤 일을 할까?
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#모바일 알림
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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#cache
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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#UI/UX
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