추석에 들어온 주문 한 건을 연말 재구매로 확실하게 이어가기 위해서는, 누구에게, 언제, 무엇을 보낼지와 그걸 어떻게 검증할지를 정해야 합니다.

A/B 테스트에 필요한 샘플 사이즈(표본 크기)와 테스트 기간 구하는 법을 실제 수치로 정리했습니다. 전환율 3%에서 10% 개선을 검출하려면 variation당 몇 명이 필요한지, 실험 후 SRM과 p-value로 결과를 판정하는 순서까지 무료 계산기로 확인할 수 있습니다.

이제 핵클 간편발송에서도 카카오 알림톡과 브랜드 메시지의 발송 성공·열람·클릭 성과를 확인할 수 있습니다. 이번 글에서는 성과 분석이 필요한 이유와 실제 활용 방법을 살펴봅니다.

수백 개 기업이 실험을 시작하는 과정을 지켜보며 반복해서 만난 장면들이 있습니다. 남의 성공 사례를 그대로 가져오는 일, 실험을 돌리고도 무엇에 답할 수 있는지 모르는 일. 분석은 AI가 해주지만 AI는 우리 회사 사정을 모릅니다. 무엇을 물어볼지 정하는 건 결국 사람입니다.