바야흐로 협업의 시대다. 탁월한 넘버원이 성장을 주도하는 시대는 저물었고, 다양한 재능과 성향을 가진 사람들의 유의미한 협업을 통해 혁신이 일어난다. 협업의 핵심은 '연결'이다. 도저히 어울리지 않을 법한 여럿을 조합해 전혀 새로운 혁신을 창조해낸다. 조직을 성장시켜야 하는 비즈니스 리더는 다양한 사람들을 한 팀으로 모으고 그들이 강력한 시너지를 발휘하도록 만들어야 한다. 그래야 사업이

'앱 과부하'로 고통받는 리더에게 필요한 협업 콕핏

최근 통계에 의하면 기업에서 평균적으로 8~10개의 앱(업무툴)을 사용한다고 합니다. 동시에 사용하는 앱 개수가 늘어나면서 ‘앱 과부하'로 고통받는 사람들이 늘어나고 있습니다. 사람들은 필요한 정보를 찾기 위해 ‘앱 전환'을 끊임없이 해야 하고, 실시간으로 수많은 채널에서 몰려오는 요청에 대응해야 합니다. 이는 피로감을 유발할 뿐 아니라 번아웃, 집중력 저하, 생산성 저하라는 치명적인 결과로 이어집니다. 
AI시대에 인간들의 협업 방식은 어떤 변화를 해야 하는지, 직원들이 더 창의적이고 전략적인 작업에 집중하게 하려면 리더는 무엇을 해야 하는지에 대한 인사이트 글을 지금 확인해 보세요.🔽

💡 [추천] 이런 고민을 하시는 기업이라면, 아티클을 꼭 읽어보세요.

* 팀별로 사용하는 업무툴이 달라서 부서 간 정보 공유가 잘 안된다.
* 여러 툴에 흩어진 업무 정보를 찾느라 시간 소모가 많다. 
* 불필요한 얼라인 미팅이나 업무 보고 시간을 줄이고 싶다.
* 불필요한 업무툴은 줄이고, 꼭 필요한 업무툴은 스마트하게 사용하고 싶다.

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‘앱 과부하’로 고통받는 리더에게 필요한 협업 콕핏!

네이버도 대놓고 지키라고 하는 테크니컬 SEO 이승환: 본인과 발표 소개를 부탁드립니다. 조경상: NNT 대표: NNT 대표 조경상입니다. NNT는 데이터엔지니어링부터 SEO까지, 디지털 마케팅과 데이터분석의 다양한 영역을 컨설팅하고 운영하는 에이전시입니다. 이번 발표에서는 테크니컬 SEO를 이야기하고자 합니다. 이: SEO가 검색엔진 최적화죠? 구글과 네이버의 검색 결과에 잘 노출되는... 조경상: 맞습니다.

돈 안 들이고 트래픽과 매출을 얻는 테크니컬 SEO의 모든 것 : NNT 조경상 대표 인터뷰

우리나라에서 SEO의 중요성은 상대적으로 덜 강조되어 온 것 같은데요. (네이버 통합검색 특성상, 웹문서의 중요도가 높지 않았던 이유도 있는듯?...)  Organic Traffic의 중요도가 점점 높아지면서, 이 부분도 이제 많은 분들이 관심을 가지는 것 같습니다.  SEO가 어떤 가치가 있고, 어떤 관점으로 접근하면 좋을지에 대해 힌트를 얻을 수 있는 인터뷰입니다.

ㅍㅍㅅㅅ

[테크니컬 SEO의 모든 것]

앞으로 지그재그는 직진배송을 중심으로 한 패션 생태계 구축하려 할 겁니다 | 아래 글은 2023년 05월 31일에 발행된 뉴스레터에 실린 글입니다. 전체 뉴스레터를 보시려면 옆의 링크를 클릭하시면 됩니다. [뉴스레터 보러 가기] ​ 왜 6명이나 필요했을까요? 지그재그가 지난 5월 15일, 새 브랜드 캠페인을 공개했습니다. 지그재그는 이미 2021년에 윤여정 배우를 모델로 기용한 파격적인 광고로 대박을 냈었습니다.

지그재그 새 브랜드 캠페인, 제가 알아서 분석해 볼게요

앞으로 지그재그는 직진배송을 중심으로 한 패션 생태계 구축하려 할 겁니다

[아티클 3문장 요약📑]

1️⃣  지그재그의 새 브랜드 캠페인이 공개 되었는데, 눈에 띄는 점은 단일 모델이 아닌 복수 모델 전략을 썼다는 점으로, 표면적으론 TV에서 유튜브 중심으로 바뀐 미디어 전략을 반영했다고 볼 수 있으며, 동시에 심층적으론 지그재그의 전략이 플랫폼의 대세감을 강조하는 것에서 내부에 있는 다양한 소호몰과 브랜드라는 콘텐츠를 알리는 것으로 변화했다는 것을 뜻하기도 합니다.

2️⃣ 이러한 전략 변화는 첫 오프라인 팝업 스토어에서도 확인할 수 있는데, 지그재그라는 브랜드 경험보다는 개별 소호몰과 브랜드들의 매력이 드러나고, 이들이 더 많은 고객과 만나고 직접 판매의 기회를 가지게 하는데 초점을 맞춰 설계되어 있었습니다.

3️⃣ 이제 지그재그는 이러한 소호몰과 브랜드들을 직진 배송이라는 자체 배송 서비스로 엮어 고객에게 알리는 일에 집중할 것으로 보이는데, 다만 무신사 등도 유사한 전략을 차용하고 있기 때문에 향후 여전히 많은 도전에 직면할 것으로 보입니다.

💡기묘한 관점➕
지그재그는 과거에는 브랜드 캠페인 맛집으로 유명했습니다. 특히 윤여정 배우를 파격적으로 기용한 TV광고는 거의 역대급이라 봐도 무방했고요. 하지만 안타까운 건 역시나 에이블리의 존재였습니다. 에이블리로 인해 지그재그의 대세감은 한계가 있었고, 실제로 둘은 거래액이나 방문자 수 기준으로 엎치락뒤치락하고 있습니다.

이제 지그재그는 조금 전략의 변화에 나선 것 같습니다. 플랫폼 내 소호몰과 브랜드와의 동반 성장을 통한 생태계 구축에 나섰고요. 이를 제트결제와 직진 배송으로 묶으려 합니다. 다만 이는 무신사 등 많은 경쟁자들도 비슷하게 진행하고 있는 일이라서요. 결국 좋은 컨텐츠(특히 브랜드)를 둘러싼 경쟁은 앞으로 더욱 치열해질 것 같습니다.

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Brunch Story

👚지그재그 새 브랜드 캠페인, 제가 알아서 분석해 볼게요

10% 비용으로 10배의 효과를 만드는 방법에 대해 알고 계신 분들은 안보셔도 괜찮아요.

🚀 오길비 부회장. 10% 비용으로 10배의 효과를 만드는 방법

✅ 3,000,000회 이상의 조회수를 기록한 TED의 인기 영상

- 오길비 그룹의 부회장이자 마케팅 전문가인 로리 서덜랜드(Rory Sutherland)는 18분이라는 짧은 시간 안에 제가 가지고 있던 일에 대한 관점을 완전히 바꿔버렸어요. 개인적으로 너무 감명 깊어서 군대에서 20번 넘게 돌려봤던 기억이 있네요. 업로드된 지 10년이 넘은 TED 영상이지만 구독자분들께 꼭 소개해 드리고 싶어서 이번 콘텐츠로 선정하게 되었어요. 시간이 되시는 분들은 원본 영상도 함께 보시는 걸 추천드립니다!

✅ 원본 글 정리 (프로덕트랩의 주관적인 해석 포함)

[멋진 철학자. A Fucking Philosopher.]

- 여기 있는 것은 전자 담배입니다. 1~2년 전에 발명된 이래로 저에게 말할 수 없는 행복을 안겨주었죠. 그 이유는 다음과 같습니다. 영국에서 공공장소에서의 흡연이 금지된 이후로 저는 더 이상 파티를 즐길 수 없었습니다. 파티에서 와인 잔을 들고 사람들과 이야기를 나누다 보면 때로는 혼자 조용히 서서 생각에 잠기고 싶을 때가 있습니다. 하지만 담배도 없이 혼자 창밖을 바라보고 있으면 반사회적이고 친구도 없는 멍청이처럼 보이기 마련입니다. 담배와 함께라면 당신은 멋진 철학자처럼 보일 수 있습니다.

[그리스에 대출을 해준 멍청한 은행들에 대한 구제 금융]

- 사물을 재정의하는 것의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 똑같은 일이라고 해도 그 일을 어떻게 바라보는가에 따라 기분이 좋아질 수도 나빠질 수도 있습니다. 고전적인 경제학의 문제 중 하나는 지나치게 현실에 집착한다는 점입니다. 하지만 실제로는 현실만큼 그 현실을 어떻게 바라보는지가 중요합니다. 같은 일을 두고 '그리스에 대한 구제 금융'이라고 말할 수도 있고, '그리스에 대출을 해준 멍청한 은행들에 대한 구제 금융'이라고 할 수도 있습니다. 사실 이 둘은 실제로는 같은 이야기입니다. 

[심리적인 접근보다 공학적인 접근이 우선시 되었던 이유]

- 인식은 우리의 생각과 행동에 엄청난 영향을 미친다고 생각합니다. 하지만 2002년 노벨 경제학상을 수상한 심리학자, 대니얼 카너먼(Daniel Kahneman) 이전에는 이를 설명할 수 있는 훌륭한 방법이 없었습니다. 하지만 기술 공학 분야는 그렇지 않았습니다. 자신들의 논리를 설명할 수 있는 훌륭한 방법들이 다수 존재했습니다. 이로 인해 우리는 심리적인 해결책보다는 공학적인 해결책에 집중하게 되었습니다.

[심리적인 접근의 효용성]

- 심리적인 해결책이 얼마나 효과적인지 말씀드리겠습니다. 혹시 파리와 런던 간의 이동 시간을 약 40분 단축하기 위해 무려 600만 파운드를 투자한 유로스타를 아시나요? 투자한 돈의 0.01%를 열차에 Wi-Fi를 설치하기 위해 사용했다면 기차에 탑승한 승객들의 즐거움을 훨씬 더 향상시킬 수 있었을 것입니다. 만약 투자한 돈의 10%를 세계 최고의 남녀 슈퍼모델들을 고용해 탑승한 모든 승객들에게 고급 와인을 무료로 나눠줬다면 어땠을까요? 여전히 500만 파운드가 넘는 돈이 남아있었을 것이고, 사람들은 오히려 이동 시간을 늘려달라고 요청했을 것입니다.

[창의적이고 감성적인 아이디어 VS 이성적이고 수치화된 아이디어]

- 저는 창의적이고 감성적인 아이디어를 대하는 방식과 이성적이고 수치화된 아이디어를 대하는 방식 간에 불균형과 비대칭이 존재한다고 생각합니다. 창의적인 아이디어는 이성적인 사람들의 검토를 거쳐 승인됩니다. 그것이 틀리다고 생각하지는 않습니다. 하지만 그 반대의 경우, 이성적이고 수치화된 아이디어는 그 자체로 승인됩니다. "숫자는 모두 맞는 것 같지만, 이 아이디어를 발표하기 전에 크리에이티브 한 사람들에게 보여줘서 더 나은 것을 생각해낼 수 있는지 알아볼게요."라고 말하지 않습니다.

[의사 결정을 할 때 고려해야 하는 3가지 요소]

- 저는 의사 결정을 할 때, 기술 / 경제 / 심리적인 요소가 모두 고려되어야 한다고 생각합니다. 어느 한 가지를 우선시하는 것이 아니라 이 세 가지를 모두 동등하게 고려하여, 가능한 그 중간 지점에 있는 해결책을 찾아야 합니다. 

[심리적 통찰력을 기반으로 검색창에 집중한 구글]

- 실제로 훌륭한 비즈니스를 보면 거의 항상 3가지 요소를 모두 고려한 것을 볼 수 있습니다. 구글은 기술적으로도 훌륭하지만, 한 가지 일만 잘하는 기업이 그 일과 다른 일을 동시에 하는 기업보다 그 일을 더 잘한다고 믿는다는 훌륭한 심리적 통찰력을 기반으로 만들어졌습니다. 이는 "목표 희석"이라는 심리적 현상입니다. 구글은 다른 포털 사이트들과 다르게 검색창에만 집중하는 방식으로 사람들의 이러한 심리를 훌륭하게 이용했습니다.

[음식을 요리하는 것과 바닥을 청소하는 것]

- 오스트리아의 경제학자인 폰 미제스는 경제학은 심리학의 하위 집합에 불과하다고 이야기했습니다. 그는 경제학을 "희소성이 있다는 조건 안에서 인간의 심리를 연구하는 학문"이라고 표현했습니다. 폰 미제스는 인간의 심리에 따른 인지의 가치를 다른 종류의 가치와 절대적으로 동등한 것으로 취급해야 한다는 사실을 가장 잘 설명한 경제학자였습니다. 폰 미제스는 식당에서 음식을 요리함으로써 창출하는 가치와 바닥을 청소 함으로써 창출하는 가치가 동일한 가치라고 말합니다. 결국 두 가치 가치 모두 우리가 음식을 즐길 수 있도록 만드는 것이기 때문입니다.

[인식이 모든 것이다]

유명 브랜드의 진통제는 유명하지 않은 브랜드의 진통제보다 더 효과적입니다. 성분이 같더라도 실제로 더 많은 통증을 감소시킵니다. 인식은 그 자체만으로도 정말 실질적인 효과가 있습니다. 

✅ 팀원들과 이런 이야기를 나눴어요.

- 제품 팀에게 데이터의 중요성을 말하는 글들은 너무 쉽게 찾아볼 수 있어요. 하지만 인간의 심리를 활용한 크리에이티브 한 아이디어의 중요성에 대해 말하는 글들은 찾아보기가 어렵죠. 팀원분들과 함께 잠시 데이터는 내려놓고 기존에 고민하고 있던 문제들에 대해 완전히 새로운 방식으로 접근해 보는 시간을 가졌어요. 창의적인 접근 방법이 필요하다면 회의 전에 팀원 분들과 이렇게 한번 말해보세요. '인식이 모든 것이다'

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💛 카카오톡 오픈 채팅방이 만들어졌어요

- PRODUCT LAB의 새 글이 올라올 때마다 알려드려요.
- 프로덕트를 만드는 사람들이라면 읽어볼 만한 콘텐츠들을 보내드려요.
- 오픈 채팅방 비밀번호 ➡️ productt
- 오픈 채팅방 참여하기 ➡️ https://open.kakao.com/o/gwg3tB7e

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🙏 PRODUCT LAB은 사실.

동료들은 다 아는 정보, 나만 모르지 않게 만들어주는 일일일이라는 서비스를 만들고 있어요.
아래 초대 링크를 통해 회원가입하시면 추첨을 통해 스타벅스 쿠폰을 보내드리는 이벤트를 진행하고 있으니 많은 참여 부탁드립니다!

- 초대 링크 ➡️ https://oneoneone.kr/gift?refferal_code=57fb5e04
- 일일일 바로가기 링크 ➡️ https://oneoneone.kr/

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원본 글 : https://maily.so/productlab/posts/3a7d4267

차우진의 TMI.FM

Large language models are trained in two stages: (1) unsupervised pretraining from raw text, to learn general-purpose representations, and (2) large scale instruction tuning and reinforcement learning, to better align to end tasks and user preferences.

LIMA: Less Is More for Alignment

커리어리 친구들, 요즘 하루가 멀다하고 인공지능 분야에 새로운 논문과 서비스가 나오고 있습니다. 오늘은 메타의 새로운 논문이자 모델인 LIMA에 대해 짧게 요약하고자 합니다. 

🌸 강화학습 이나 선호도 모델링 없이 잘 큐레이트된 1000개의 프롬프트만으로 파인튜닝한 LLaMA 모델

🌸 43% 사례에서 GPT-4와 동등하거나 더 선호, Bard와 비교했을 때 58%, 휴먼 피드백으로 훈련한 DaVinci003에 비해 65% 높음

🌸 논문의 가설은 LLM의 거의 모든 지식은 Pretraining중에 학습되는 것이며, Alignment는 사용자와 상호작용하는 포맷/스타일을 학습하는 간단한 프로세스 라는 것

🌸 650억개 파라미터를 가진 LLaMA 모델과 천 개의 프로폼트로 GPT-4 성능에 근접함

arXiv.org

<새 메타의 논문, LIMA에 대하여>

배민 앱에서는 많은 음식점 중 선택을 해야 하는 사용자들의 고민을 덜어 주고자 리뷰 서비스를 제공합니다. 사용자들은 작성된 리뷰 내용 및 평점을 참고하여 메뉴를 선택하는 경우가 많습니다. 높은 평점과 후기가 좋은 리뷰를 확보하는 게 중요하다 보니, 리뷰 작성 대행 업체나 다수의 계정을 동원해 허위 리뷰를 작성하는 일이 발생합니다.

배민 앱 리뷰 품질을 향상시킨 방법은? 머신 러닝 X 네트워크 탐지 모델 도입 | 우아한형제들 기술블로그

배민의 리뷰의 건전한 생태계를 유지하고, 리뷰 본연의 목적을 유지하기 위해, 허위 리뷰를 작성하는 행위를 효과적으로 막고, 정직한 리뷰를 제공하기 위해 준지도 학습 알고리즘(Deep SAD)과 소셜 네트워크 분석을 결합하여 리뷰 조작 업체를 탐지하는 모델에 관한 자세한 내용입니다. 상세 내용은 원문 필독 강추! 합니다. ^^

🔎  탐지모델
🚩 머신 러닝 기반 이상 탐지
> 이를 통해 이상 회원인리뷰조작 회원을 우선 탐지하고, 소셜 네트워크 분석을 통해 회원과 가게의 연관 관계를 분석하여 최종적으로 리뷰 조작 업체(그룹군) 탐지

🔎  머신러닝 알고리즘
🚩 준지도 학습 알고리즘 중 초기에 라벨 데이터가 없어도 모델 구축 가능한 장점을 가진 Deep SAD(Semi-supervised Anomaly Detection) 알고리즘

🔎 리뷰 조작 회원 탐지 학습 방법
🚩 CNN 구조가 아닌 정형 데이터를 그대로 학습 가능하도록 일반적인 Autoencoder 구조로 변환하여 Deep SAD를 학습
🚩 기존에 룰셋으로 차단한 소량의 라벨 데이터와 라벨링되지 않은 데이터를 모두 사용한 학습
> 이를 통해 결과적으로 중심점에서 거리가 먼 리뷰 조작 가능성이 높은 회원 탐지 가능해짐.

🔎 리뷰 조작 업체 탐지 학습 방법
🚩  준지도 이상 탐지로 탐지한 이상 회원에 대해서만 네트워크 탐지 적용
🚩 리뷰 작성 가게 간 유사도가 높은 경우만 에지(edge)로 연결해주는 네트워크 구성
🚩  커뮤니티 탐지(community detection) 알고리즘 보다 더 강한 조건인 K-core 분해(decomposition)를 적용하여 그래프내 응집도가 높은 그룹만 추출

🔔 최종 리뷰 조작 업체 탐지 모델
🚩  준지도 학습 이상 탐지 알고리즘인 Deep SAD와 네트워크 탐지 방법을 결합한 리뷰 조작 업체 탐지 모델
🚩  회원별 피처 데이터를 집계하여 준지도 이상 탐지 알고리즘을 이용해 이상 회원을 탐지
🚩  이상 스코어가 높을수록 약한 조건의 네트워크 탐지를 적용하고, 이상 스코어가 낮은 회원들에 대해서는 강한 조건의 네트워크 탐지를 적용
🚩  두 가지 결과를 통합하여 탐지하게 되고, 검수 후 조치
🚩 조치를 통해 차단된 라벨데이터를 저장하여 모델 재학습
🚩 재학습을 통해 신규 모델을 생성하고 탐지하는 과정 진행

우아한형제들 기술블로그 |

배민 앱 리뷰 품질을 향상시킨 방법은? 머신 러닝 X 네트워크 탐지 모델

아랍에미리트의 글로벌 과학연구센터 아부다비 첨단기술연구위원회(Advanced Technology Research Council, 이하, ATRC)의 기술혁신연구소(Tech Innovation Institute. 이하, TII)가 UAE 최초의 대형언어모델(LLM) 이자 생성 AI(Generative AI) 모델 '팰컨 40B(Falcon 40B)'을 연구 및 상용화를 위해 오픈 소스로 공개했다.이 선도적인 움직임은 부문 간 협업을 촉진하고 생성형 인공지

UAE 기술혁신연구소, LLM 이자 생성 AI 플랫폼 누구나 사용한다!...'팰컨 40B' 오픈소스로 공개

아랍에미리트의 글로벌 과학연구센터 아부다비 첨단기술연구위원회(Advanced Technology Research Council, 이하, ATRC)의 기술혁신연구소(Tech Innovation Institute. 이하, TII)가 UAE 최초의 대형언어모델(LLM) 이자 생성 AI(Generative AI) 모델 '팰컨 40B(Falcon 40B)'을 연구 및 상용화를 위해 오픈 소스로 공개했다.

2023년 3월에 처음 공개된 팰컨은 탁월한 성능을 선보이며 기술 발전에 대한 UAE의 의지를 강하게 나타냈다. 스탠퍼드대학교(Stanford University)의 HELM LLM(*) 벤치마킹 도구를 기반으로 하는 팰컨 40B는 훨씬 적은 학습 컴퓨팅 파워를 활용하는 데 유명한 경쟁 언어 모델들을 능가했다.
* HELM LLM(다운) 벤치마킹 도구: https://crfm.stanford.edu/helm/latest/

특히, 학습 컴퓨팅 면에서 오픈AI(OpenAI) GPT-3의 75%, 딥마인드(DeepMind) 친칠라 AI(Chinchilla AI)의 40%, 구글 팜(PaLM-62B)의 80%에 불과한 이 도구는 생성형 AI의 발전에 대한 TII의 노력을 입증했다.

이번 팰컨 40B 공개는 TII의 AI 및 AIDRC가 이끄는 획기적인 프로젝트로 지난해 4월 세계 최고 100억개 매개변수의 아랍어 자연어처리 모델 '누어(NOOR(*))'도 공개했으며, 곧 '팰컨 180B'도 발표할 예정이다.
* Noor: https://noor.tii.ae/

현재 팰컨 AI 모델은 세계 최대 플랫폼이자 커뮤니티인 허깅 페이스(Hugging Face)를 통해 다운(다운)받거나 애플리케이션 사례 요청 제안서를 제출할 수 있다. 지금까지 공개된 팰컨 LLM은 광범위한 무료 사용을 허용하는 오픈 소스 Apache 2.0 소프트웨어의 원칙에 따라 구축된 라이선스에 따라 제공된다.
* 팰컨 AI 모델 다운:https://huggingface.co/tiiuae

보다 상세한 내용은 아래 링크 참고 플리즈~^^

인공지능신문

UAE 기술혁신연구소, LLM 이자 생성 AI 플랫폼 누구나 사용한다!.

화면을 기획하다 보면, 흔히 마주하게 되는 고민이 있다. 화면 내에서 전달하고자 하는 내용이 적지 않을 때, 이를 '하나의 화면에 다 담을지 아니면 뎁스를 하다 더 두어 두개의 화면으로 구성할지'가 바로 그 고민이다. 정보 구조 측면에서는 한 화면에 너무 많은 내용이 담기는 것이 좋지 않지만... 만약 내가 유저로 하여금 특정 '전환 이벤트(가령 구독...

퍼널은 줄일수록 좋은걸까?

화면을 기획하다보면 흔히 마주하게 되는 고민이 있는데요.
화면 내에서 전달하고자 하는 내용이 적지 않을 때 
'하나의 화면에 다 담을지?',  '뎁스를 하나 더 두어 두개의 화면으로 구성할지' 에 대한 고민입니다. 전환율 증진을 위해 퍼널 개수는 적을수록 좋다고하지만, 이에 의문을 가진 딜라이트룸에서 실제 프로덕트에서 실험한 블로그 글이 있어 공유드립니다. 

💁‍♂️ 어떤 기능에 대해 실험을 진행 할지?
알라미 앱 내 프리미엄 기능과 관련된 퍼널 중 구매화면 노출 직전에 바텀시트가 노출되는 곳이 있습니다. 이 기능은 바텀 시트를 통해 해당 기능이 프리미엄 기능임을 먼저 인지시키고, 그 이후에 구매화면을 노출시키는 여정입니다. 
사실 프리미엄 기능임을 인지시키는 것은 구매화면내에서도 가능하지만 보다 뾰족하게 메세지를 전하고자 정보 구조를 한 단계 더 추가하여 바텀시트로 구현했었습니다.

🤸‍♂️이 화면을 왜 실험하려고 하는지?
이러한 여정은 이탈률이 80~90%에 달합니다.
그로인해 바로 바텀시트를 없애고 퍼널을 간소화 하는 실험을 진행하고 싶었지만 '퍼널 간소화 = 구독 전환율 증진'이 필요 충분 조건인가에 대한 확신이 없었습니다. 
이탈률이 생각보다 너무 큰 것이 혹여나 바텀시트 내에서 전달하고 있는 메세지가 너무 매력이 없었기 때문이었을까 싶었습니다. 
그리하여 '바텀시트 내 메세지 고도화 실험'과 '퍼널 간소화 실험'을 각각 진행해보았습니다.

 ✍️ 바텀시트 내 메세지를 매력있게 바꾸는 것만으로 구독 전환율 2배
실험 전에는 메세지만 바꾸는 거라 이탈율과 전환율에 큰 영향을 끼치지 못할 것이라고 생각했었는데 결과는 그렇지않았습니다.
실험군마다 증감 편차가 있다는 것은 그만큼 메세지가 중요하다는 뜻이었고 해당 실험을 통해 찾아낸 유의미한 메세지는 향후 여러 실험들에서도 요긴하게 쓰일 것 같았습니다.

🏄🏻‍♂️ 퍼널 간소화로 전환율 개선이 안될 수도 있었습니다.
이번에는 바텀시트를 띄우지 않고 곧바로 구매화면을 띄워보았습니다.
개중에는 이전 메세지 고도화 실험에서 유의미했던 메세지들도 녹여보았고 뎁스가 줄어들었으니 무조건 실험군이 이길거라는 확신이 있었지만 꼭 그렇지는 않았습니다.
곧바로 구매화면을 띄웠으니 구매화면 진입률은 45~50배 개선되었지만 정작 구독 전환율 증진은 유의미하게 되지 못한 실험군이 더러 있었습니다.
동일하게 간소화된 퍼널임에도 불구하고 화면 구성이 어찌되어 있느냐에 따라 실험군 간 편차가 굉장히 컸습니다.

🤔 그래서 실험 결과는?
실험을 다양하게 해보았을 때 오히려 뎁스가 하나 더 있으면서 해당 바텀시트 내에서 어떤 메세지를 얼마나 임팩트 있게 소구하느냐가 더 높은 구독 전환율로 이어질 수 있음을 보여줬습니다.

🧘🏻‍♂️ 그래서 얻은 결론은?
1. 정보 구조화를 위해 뎁스를 추가할 때에는 메세지가 보다 뾰족하게 소구되는 만큼 어떤 메세지를 소구할 것이냐가 굉장히 중요하다는 사실을 알았습니다. 이러한 사실은 최종적인 전환율까지 유의미하게 영향을 줄 수 있었습니다.

2. 최종 전환율을 높이기 위해서는 뎁스를 추가하지 않고 퍼널을 간소화 하는 편이 유리합니다.
하지만 퍼널을 간소화 하는 것이 반드시 높은 전환율로 이어지는 것이 아닙니다.

Medium

퍼널이 줄어들수록 좋은 결과를 만들어낼까?

Being a beginner software engineer you are often tasked with implementing real-world features and fixing tricky bugs. Sometimes you may feel that you lack knowledge or aren't sure how to approach the task entirely. That is perfectly fine, even the most ex

How To Ask Questions?

질문을 한다는 것은 가끔 내 자신이 바보처럼 느껴지지만, 사실 다들 알고 있을 것 같아요. 그 어느 누구도 혼자서 문제를 풀 수 없고 아무리 똑똑한 사람이라도 질문을 하고 다른 사람에게 도움을 받아야 하죠. 그럼에도 불구하고 질문하기 자체가 어렵게 느껴지기도 합니다. 어떻게 이 문제를 이겨나갈 수 있을까요?

- 질문은 학습의 일부이며, 중요한 기술이다.
- 질문하는 기술은 연습을 통해 향상될 수 있다.
- 질문할 때는 구체적이고 관련된 정보를 포함하는 것이 중요하다.
- 불필요한 구체성을 제거하고 보다 일반적인 질문을 할 수 있다.
- 질문을 통해 작은 단계로 분해하여 문제를 해결할 수 있다.
- 관련된 기술적인 세부 정보를 포함하면 답변에 더 가까워질 수 있다.
- 질문하기 전에 문제를 스스로 해결해보는 것이 좋다.
- 질문을 받을 때는 인내심을 가지고 친절하게 대응해야 한다.
- 다른 사람들에게 도움을 주는 것은 유익하다.
- 문제에 대한 답을 받은 후에는 배운 것을 정리하고 추가적인 학습을 진행해야 한다.

https://redd.one/blog/how-to-ask-questions

Redd

어떻게 질문할 것인가?

While there are many resources to help programmers write better code-such as books and static analyzers-there are few for writing better comments. While it's easy to measure the quantity of comments in a program, it's hard to measure the quality, and the 

Best practices for writing code comments

1. 코드 내용을 그대로 반복하는 (추가 정보가 없는) 주석은 적지 말라.
2. 좋은 주석은 불명확한 코드를 변명하지 않는다.
    - 주석으로 코드를 설명하지 말고 코드를 다시 써라.
3. 명확한 주석을 적을 수 없다면 코드에 문제가 있을 수 있다.
    - 코드가 어렵다고 주석으로 경고하지 말고 코드를 다시 써라.
4. 주석은 혼란을 야기하는 것이 아니라 해소해야 한다.
    - 주석을 보고 더 헷갈린다면 그 주석은 지워라.
5. 관용적이지 않은(unidiomatic) 코드는 주석으로 설명하라.
    - 불필요하거나 중복된다고 생각할 수 있는 코드, 이로 인해 다른 누군가가 "단순화"할 수도 있다고 생각되는 코드에는 주석을 달아 설명하는 것이 좋다.
6. 복사한 코드라면 원본 출처 링크를 주석에 포함하라.
    - 향후 코드를 읽을 동료가 전체 컨텍스트(어떤 문제, 해당 솔루션이 권장되는 이유 등)를 파악하는 데 도움이 될 수 있음.
7. 도움이 될만한 외부 참조 링크를 포함하라.
8. 코드를 수정할 때, 특히 버그를 수정할 때 주석을 추가하라.
9. 주석을 사용해 불완전한 구현을 표시하라.
    - 기술 부채를 측정하고 해결하는 데 도움이 됨.

https://stackoverflow.blog/2021/12/23/best-practices-for-writing-code-comments/

Stack Overflow Blog

좋은 주석을 적는 방법

프로그래밍은 음악이나 미술과 같기 때문이다. 속성을 말하는 것이 아니라 범위를 말하는 것이다.

음악을 배운다고 해 보자. 음악을 하려면 무엇을 어떻게 배워야 할까? 음악 그 자체를 먼저 배우려는 사람은 없을 것이다. 피아노를 배우든, 기타를 배우든 혹은 노래를 하든 악기를 하나 선택하고, 기본 음계와 악보 보는 법, 그리고 소리내는 법을 배운 뒤 짧은 곡을 연습하는 것이 일반적일 것이다.

프로그래밍도 마찬가지다. 프로그래밍 언어를 하나 선택하고, 기본 문법과 실행 방법을 배운 뒤 작은 프로그램을 선택하여 따라 만들어보는 것이 가장 일반적인 방법이다.

또한, 음악과 악기의 종류가 셀 수 없이 많은 것 처럼, 프로그래밍도 마찬가지로 셀 수 없이 많은 프로그래밍 언어와 종류가 있다.

음악을 하려면 기간이 얼마나 걸릴까? 알 수 없다. 악기를 배우려면 얼마나 걸릴까? 악기마다 다르겠지만 보통 기초를 배우는 데 3개월, 기초적인 곡을 들을만하게 연주하는데 6개월~1년, 취미 공연을 할 수 있을 정도라면 2~3년 이상, 전공자가 되기 위해선 최소한 4~5년 가량을 매일 연습했을 것이다.

그것도 음악의 모든 범주가 아니라 하나의 악기를 다루는데만.

프로그래밍도 비슷하다. 프로그래밍을 잘 하려면 얼마나 걸릴까? 알 수 없다. 프로그래밍 언어를 배우는 데 있어서는, 언어 하나의 기초를 배우는데 3개월, 기초적인 프로그램을 제대로 만드는데에는 6개월~1년, 취미로 원하는 것를 뭐든 만들 수 있을 정도는 2~3년, 그리고 전문적인 프로그래머로 인정 받으려면 4~5년 이상 매일 프로그래밍을 해야한다.

그리고 악기 하나를 능숙하게 다룰 수 있게 되면 다른 악기를 배우는 것이 수월해진다. 프로그래밍도 마찬가지다.

즉, 악기를 연주하는 것에 대해서는 오래 걸린다는 것을 이해하고, 의심 없이 악보를 보고 따라하며 연습을 하고, 난이도를 높여가며 다양한 곡들을 연습하고 연주하며 실력을 늘려가지만, 프로그래밍을 배우는 것은 그렇게 생각하지 않으니 어렵게 느껴지는 것이다.

물론 이유는 있다. 악기 연주와는 달리 프로그래밍은 그 과정이 거의 눈에 보이지 않고, 결과 또한 드러나는 것이 전부가 아니기 때문에 기대와 과정의 괴리가 있어서 더 어렵게 느끼는 것 같다.

음악이나 프로그래밍 뿐이 아니라 세상 누구의 일도 어렵지 않은 것이 없다. 그리고 프로그래밍이 특별히 어려운 것도 아니다. 그냥 단기간에 배우려니 어려운 것이다.

프로그래밍은 왜 어려울까?

정리하게 된 배경 TMI~ API를 사용하게 되면 많이 다루게 되는 데이터 형식 중 하나가 바로 json이다. 개발중인 서비스에서도 연계된 타 서비스의 데이터를 API로 받아오게 되는데, 대용량일 시 json 문자열을 Entity 객체로 파싱하며 성능 이슈가 있는 듯하여 현재 사용중인 라이브러리와 그 외에 대중적으로 사용되는 라이브러리의 성능 차이를 검토하게 되었다.

[Java] Json을 Java 객체로 변환하는 방법(Gson, Jackson, JSON-SIMPLE)

웹 서비스를 개발할 때, 대다수의 개발자가 마주치게 되는 것이 JSON 입니다. API의 개념이 도입되면서 클라이언트와 서버는 JSON 포멧으로 데이터를 주고받는게 일반적이며, 시스템 간 서버끼리 데이터를 주고 받을 때도 API 형식으로 데이터를 넘겨주는 경우가 있습니다.

이때, 백엔드에서는 Java Entity를 JSON 문자열로 변환하거나 JSON 문자열을 Java Entity로 편하게 변환하기 위해 라이브러리를 사용하는데, 대표적으로 Jackson, GSON, JSON-SIMPLE이 있습니다. 세 개의 라이브러리 중 어떤 라이브러리를 사용해야 할까요?

단순히 코드 짜기 편한 라이브러리를 선택한다면, 성능 상 이슈가 발생할 수 있습니다. 본인이 서비스하는 시스템의 특성에 따라 라이브러리를 선택할 것을 권장합니다. 간략하게 장단점을 정리해봤습니다. 보시고 시스템 환경에 맞는 라이브러리를 선택하시길 바랍니다.

▪️ Jacskon
  - 대용량 데이터일수록 성능 향상
  - Spring Framework 내장 (어노테이션 지원)
  - Serialize/Deserialize 커스텀 용이 (상속 지원)
  - 소스코드 작성 간단함

▪️ GSON
  - 저용량 데이터에서 성능 무난
  - 대용량 데이터일수록 성능 하락
  - Serialize/Deserialize 커스텀 용이 (상속 지원)
  - 소스코드 작성 간단함

▪️ JSON-SIMPE
  - 데이터 용량에 따른 성능 차이 미세함 (저용량/대용량 모두 다루는 환경에 적합)
  - Deserialize 커스텀 불편
  - 소스코드 작성 불편함

실제 저희 서비스 환경 조건에서 각 라이브러리 별 JSON Parser를 구현해 성능 비교를 해본 결과, Jackson이 성능이 월등하게 우세하여 기존 GSON으로 되어 있는 코드를 Jackson을 사용하도록 수정했습니다. 실제 구현 방법과 성능 비교 결과는 제 블로그에 정리해뒀으니 관심이 있으시면 참고하시길 바랍니다.

Velog

Jackson vs GSON vs JSON-SIMPLE

code-review #코드리뷰 | 안녕하세요. 이번에 테크리드로 승진(?)하게 된 5년차 개발자입니다. 작은 스타트업에 있다보니 생각보다 빠르게 테크리드 역할을 맡게 되었습니다. 이제 제가 코드리...

코드 리뷰를 받는 입장에서 해야 하는 입장이 되었는데 다른 분들은 리뷰를 어떤 식으로 하는지 궁금합니다.

요약
1. 로직을 이해하기 쉽도록 구현했는지를 위주로 코드리뷰합니다.
2. 코드 작성자는 확신이 없는 부분에 대해서 사전에 설명하는 코멘트를 남겨두면 좋습니다.
3. 코드 리뷰어는 자신의 코멘트가 필수적으로 반영되어야 하는지, 선택적으로 반영하면 좋은 것인지 명시하면 좋습니다.
4. 구글 등 다른 코드리뷰 문화도 참고하시면 좋습니다.

경험상 사람마다 코드리뷰에서 주로 보는 부분이 다르겠지만, 저는 로직을 주로 봅니다. 구현하고자 하는 것에 비해서 복잡하게 되어있지는 않은지, 맥락을 알아야지만 이해할 수 있도록 구현되어 있지는 않은지 점검하는 편이에요. 그래서 사실 코드를 읽다가 이해하기 어렵다 싶으면 그때부터 로직에 개선점이 있는지 주의 깊게 봅니다. 코드 스타일 등 린터나 포매터로 자동화할 수 있는 부분은 크게 신경 쓰지 않는 편이에요(대부분 CI에서 잡히고, 새로운 린터 규칙이 필요하면 추가하면 됩니다).

한편, 코드리뷰를 하다 보면, 리뷰가 올라오기까지의 시간과, 리뷰를 반영했을 때 그걸 확인하고 승인하는데 까지 걸리는 시간이 오래 걸리기 마련입니다. 일종의 핑퐁이지요. 이 핑퐁을 줄이기 위한 방법으로 저는 선제적 코멘트를 사용했습니다. 로직을 최대한 이해하기 쉽게 짜려고 노력했지만, 더 이상 개선할 수 없었을 때, 그렇다고 주석을 남기기도 애매할 때는 github, bitbucket의 코드 인라인 코멘트로 왜 이렇게 짰는지, 무엇을 고민하고 있는지에 대해 적어둡니다. 그러면 리뷰어가 왜 이렇게 짜셨나요? 라고 묻고, 그에 대해 답하면서 생기는 핑퐁이 줄어듭니다. 

마지막으로, 코드 작성자의 입장에서는 리뷰어의 코멘트가 필수적으로 반영되어야 하는지, 아니면 반영되면 좋은 것인지 구분이 애매할 수 있습니다. 그래서 리뷰어가 필수/선택 여부를 명확하게 표시해주는 게 좋다고 생각합니다. 

https://google.github.io/eng-practices/review/ 구글의 코드리뷰 가이드 문서와 거 문서에 링크된 다른 글을 읽어보셔도 도움이 될 거 같습니다.

커리어리

코드리뷰는 어떤 식으로 해야 할까?

지금 돌이켜 생각하면 부끄러운 일이지만, 처음 테스트 코드를 마주했을 때 든 생각은 '왜 귀찮은 테스트 코드를 만들어야 하는 걸까?'였습니다. 물론 지금은 테스트 코드의 중요성을 깨달아 열렬한 팬이 되었고, 이를 제 사회 생존을 위한 필수 장치로 여기며 함께하고자 노력하고 있습니다. 요즘은 대부분의 개발 과정에서 테스트 코드 작성을 실천하며 더 나은 결과물을 만들고 있습니다.

테스트 코드는 왜 만들까? | 요즘IT

요즘 최대의 관심사는 단언컨대 "테스트 코드"입니다. 혹자는 테스트 코드를 작성하면 시간이 부족해진다는 이유로 기피하곤 합니다. 저 역시 그랬으니 그 마음을 전혀 이해 못하는 건 아닙니다. 하지만 프로그램을 만들수록 테스트의 중요성은 점점 증가했던 것 같고 특히 "테스트 코드"는 코드 품질의 향상이나 리팩토링(혹은 코드를 수정하는 행위)를 할 때 보다 안전하고 자신 있게 할 수 있게 되어 유지 보수 차원에서 꼭 필요한 존재라고 생각합니다. 조금 과장하여 개발 프로세스 중에 필수라고 생각이 들기도 합니다. 
물론, 테스트 코드가 군대에서 다치면 의무대에서 줬던 빨간약 같은 만병통치약이라는 소리는 아닙니다. 테스트 코드가 모든 버그를 방지할 수 있는 것도 아니죠. 하지만 테스트 코드가 가져다주는 장점은 분명하기 때문에 고려를 해봐도 좋다고 생각합니다. 
그렇다면 우리는 왜 테스트 코드를 작성하게 될까요? 이번 글을 통해 테스트 코드 작성에 대한 각자의 생각을 정립하는 기회가 되었으면 좋겠습니다.
https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1964/

Wishket

테스트 코드는 왜 만들까?

Are you a Java programmer with 1-3 years of experience? Congratulations, you have passed the beginner level and now it's time to showcase your skills in interviews. To help you prepare for your next...

🕊️ 주니어 자바 개발자를 위한 100가지 질문 (2)

I care a lot about the tools I use. Especially when they aren't free. Some tools are too good to keep to myself. I have to share them! Here's what I've spent my money on in 2022-23 that has genuinely improved my life as a software engineer.

The 5 paid subscriptions I actually use in 2023 as a software engineer

넘쳐나는 구독 서비스 중 개발자가 자주 사용하게 되는 서비스는 무엇일까요?

1️⃣ 깃허브 코파일럿

코드를 작성하면 코파일럿이 다음에 작성할 코드를 예상하고 추천해준다. 코파일럿 사용후 생산성이 약 30% 증가했다. 

2️⃣ Kagi: 구글보다 나은 서치 엔진

Kagi에서 검색하면 구글기나 빙보다 더 정확한 검색
결과가 뜬다. 지속적으로 정확한 검색 결과는 자신이 제어하는 검색 개인화에 의해 더욱 강화된다. Kagi에게 스택 오버플로 또는 미디엄 사이트의 결과에 더 높은 가중치를 부여할 수 있고 결과를 보고 싶지 않은 사이트도 차단하도록 설정할 수 있다. 

https://kagi.com

3️⃣ 미드저니: AI 이미지 생성

백엔드 엔지니어가 포토샵으로 이미지 생성할 일도 없고 잘하지 못할 수 있다. 기술 아티클글 작성할 때 도움되는 이미지를 미드저니를 사용해서 생성한다. 

https://www.midjourney.com/

4️⃣ Scribd

인기 있는 전자책이 모여있는 온라인 라이브러리다. 출퇴근할 때나 여행 다닐 때 오디오북을 들으면 좋다. 

5️⃣ 미디엄

같은 직종에 종사하는 사람들로부터 배울 수 있는 블로깅 플렛폼. 

👉 보너스: Excalidraw

화이트보드 대신 온리인으로 도형을 그리며 설계할 때 도음되는 도구다.

https://excalidraw.com

개발자가 자주 사용하게 되는 구독 서비스 5가지

최근 한 기업의 소프트웨어 개발팀이 서버리스 아키텍처 프로젝트를 버리고 모놀리스를 도입해서 클라우드 인프라 비용을 90% 절감했다는 내용의 블로그 글을 올리며 뜨거운 논란을 불러일으켰다. 더구나 이 글은 다른 누구도 아닌 아마존 프라임 비디오의 선임 소프트웨어 개발 엔지니어 마신 콜니가 쓴 글이었다. 아마존은 클라우드 서비스 시장의 리더임은 말할 것도 없고 서버리스 컴퓨팅을 앞장서서 지지하는 대표적인 기업이다.

아마존 프라임 비디오의 '서버리스 vs. 모놀리스' 논란에서 얻는 6가지 교훈

아마존 프라임 비디오는 서버리스 아키텍처를 버리고 모놀리스를 선택했다. 그리고 클라우드 인프라 비용을 90% 절감했다.

언젠가부터 MSA, 서버리스 안하면 쿨하지 못한게 되었다. 이 흐름탓인지 부트캠프에서 몇 주간 진행하는 프로젝트에도 MSA로 서버를 구성한다. 정말 말리고 싶었지만 아무리 말해도 자기가 고생해봐야 이게 아닌걸 알지 않나.

각 팀과 회사가 가진 자원은 모두 다르다! 그러니 너무 부끄러워 마시라!

ITWorld Korea

모놀리스는 부끄러운 아키텍처인가?

Create FAST, Connect ALL - 급변하는 비즈니스 환경, 디지털 콘텐츠 관리를 위한 가장 파워풀한 도구 마케터, 기획자, 개발자, 디자이너를 위한 새로운 솔루션! Memex

미믹스 - Memex

안녕하세요. 현직 프론트엔드 개발자라서 관리자 페이지 만들때마다 귀찮아서 Strapi같은 외국CMS 써보다가 TF팀을 꾸려서 한국판 CMS 만들어보았습니다.

https://memexdata.io/

어쩌다가 만들었는지 자세한 내용은 "우리가 미믹스를 만든 이유" (https://memexdata.io/blog/d7c48d9122db4441800e21a3b106005a) 글을 봐주시면 감사하겠습니다.

백엔드와 서버 없이 관리자 만들고 API연동할 수 있는 기능이 있어서 저같은 프론트 / 앱개발자에게 도움이 될것 같습니다.

무료로 쓰실 수 있고 기존에 파이어베이스나 워드프레스 말고 가볍게 개발해보실분은 써보시면 좋을것 같습니다. 무료이니 만큼 개발자분들, 특히 서버하기 귀찮거나 버거운 프론트엔드 개발자분들에게 조금이나마 도움이 되면 좋겠습니다.

아래 스펙갖고 개발했습니다.
- React (18) + Redux
- Spring Boot + MariaDB + MongoDB + Redis
- UI: AntDesign / Tailwindcss
- 인프라: AWS + Vercel

궁금하신점은 댓글이나 채널톡에 문의 남겨주세요.

관리자 페이지 만들지 마세요. 프론트만 개발해보세요.

10% 비용으로 10배의 효과를 만드는 방법

OpenSea buys DeFi wallet startup Dharma Labs, appoints new CTO

[OpenSea DeFi Wallet 스타트업 Dharma Labs 인수]
- Dharma Labs는 Ethereum 중심의 암호화 화폐 Wallet 솔루션을 제공하는 스타트업
- 주요 NFT Marketplace인 OpenSea가 자사 DeFi Ecosystem 확대를 위해 인수 ($110M ~ 130M 규모로 추정)
- 이번 인수와 함꼐 Dharma Labs 공동 창업자 Nadav Hollander 도 OpenSea 새 CTO로 합류 예정
- OpenSea 는 이달초 $300M (Series C) 투자 유치 및 $13.3bn 기업 가치 달성을 발표한 바 있음

TechCrunch

정래훈

Managing Director

Manager in messenger service team

Manager in Global strategy & investment team

전기공학부

Learned how cryptocurrencies work and how the underlying
blockchain technology could impact your organization and industry

Blockchain in Business: Beyond the Hype

토마스 정

Wharton MBA를 졸업하고 실리콘밸리에서 11년차 VC로 활동하고 있습니다. SKT에서 투자/전략을 담당했었고, Xiaomi의 100번째 직원이기도 합니다.

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