오늘의 관심사 - User story/분석과 모델링/A/B테스트

오늘의 관심사 - User story/분석과 모델링/A/B테스트

Summary:

오늘 접했던 소식 중 인상 깊은 내용들을 전합니다.


User Story

[pxd talks 69] User Story와 애자일 방식의 활용방법

고객의 요구사항 정의는 프로젝트 관리의 첫번째 단계이자 가장 중요한 파트다. 고객의 요구사항을 파악하는 데 있어 발생하는 문제점과 그것을 해결하는 방법은 무엇일까. 고객도 요구사항이 뭔지 잘 모르면서 뭔가 요청을 하는 경우를 문제로 본다면 User Story와 애자일 방법론을 통해 해결에 도움을 받을 수 있다.

User Story를 사용하면 고객이 요구한 것에 대해서 고객이 빠른 시일 내에 확인하고 학습할 수 있는 방향으로 요구사항들을 정리할 수 있다. 그리고 프로젝트 기간을 여러 개의 마디로 쪼갠 후 각 마디마다 고객이 가지고 있었던 가설 혹은 가정을 검증해서 가지고 있던 가설이 틀렸다는 것을 깨우치게 해주거나, 또는 확인시켜 주는 것이다.

이러한 것을 반복하다 보면 고객들은 단계별로 제시되는 결과를 확인하고 신뢰가 쌓이면서 자신들이 가지고 있던 생각의 틀을 깨고, 점점 더 원하는 것이 무엇인지 정확하게 알 수 있는 상태가 되어갈 수 있을 것이다.

User Story는 사용자의 요구사항을 정의하고 그것을 관리해나가는 방법이다. “As a ‘role’, I want ‘function/goal/desire’, and so that ‘benefit’” 형식으로 작성한다.

출처: https://www.mountaingoatsoftware.com


분석과 모델링

[pxd talks 70] 게임 속 데이터 분석을 통한 사용자 경험 설계

분석은 ‘얽혀있거나 복잡한 것을 풀어서 개별적인 요소나 성질로 나눔’, 모델링은 ‘대상을 좀 더 단순한 형태로 본떠 만듦’을 의미한다. 따라서 유저 분석은 유저가 서비스를 사용함으로써 만들어낸 데이터를 나누고 분리해서 단순환 형태로 구체화하는 것을 뜻한다. 유저 분석의 목적은 ‘우리의 서비스 유저가 누구인가?’를 이해하기 위함이다. 20~30대 따위의 나이, 성별로 사용자를 정의하는 것이 아니라, 행동패턴, 결제횟수/규모, 선호카테고리, 관심도 등으로 사용자가 누구 인지 알아야 이들을 이해하고 공감해서 더 나은 서비스를 제공할 수 있다.

유저를 그루핑 하는 데는 행위기반 클러스터링, 시퀀스 마이팅, 네트워크 분석 등 3가지 모델링 기법을 이용한다. 행위기반 클러스터링은 유사 행위를 하는 유저끼리 묶는 방법으로 보통 K-means clustering 알고리즘을 이용해서 분류한다. 시퀀스 마이닝은 시간에 따라 유저가 어떻게 변화하는지 유형을 분류하는 작업이다. 행위기반 클러스터링에서 나온 결과에 시퀀스 마이닝으로 분류를 더해 유저를 관찰한다.

네트워크 분석은 유저 간 인터렉션을 살피는 분석방법이다. 행동의 유사은 행위기반 클러스터링, 변화의 유사성은 시퀀스 마이닝으로 하나의 개체에 집중해 분석한다면, 네트워크 분석은 사용자와 사용자 사이의 관계 형성을 노드와 엣지로 구조화하여 분류한다. 위 세 가지 방법을 통해 다양한 관점에서 사용자를 입체적으로 파악할 수 있고 유저 관리를 위한 인사이트를 도출할 수 있게 된다.


A/B Test

당신의 A/B 테스팅은 실패하지 않았습니다

A/B 테스트는 사용자 경험에 관한 가설을 두 집단으로 나눠 검증하고 더 나은 것을 판별하는 기법이다. 상품 페이지의 전환율을 측정하려고 할 때 A, B안의 상품페이지를 만들어 트래픽의 반은 A안으로, 반은 B안으로 보내 퍼포먼스를 비교하는 방식으로 이뤄진다.

A/B 테스트의 핵심은 ‘가설을 어떻게 가장 효과적으로 증명할 수 있을까?‘다. 그리고 그 과정에서 ‘나는 우리 사용자에 대한 모든 답을 가지고 있지 않다‘는 태도를 가져야 한다.


Hyeyeon

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