⟪테스트를 더 잘하기 위한 다짐⟫

당근마켓 중고거래팀에서 데이터 분석가로 일하는 매튜 님이 쓴 글을 소개합니다. A/B 테스트와 같은 실험을 지속하기 위해서는 어떤 것이 필요할까요? 여러 가지가 떠오르는데 저는 실험을 하는 이유는 더 나아질 수 있다고 믿기 때문이라고 생각합니다. 공급자는 여러 가지 편향과 경로의존성의 함정에 빠질 수밖에 없는데 실험을 통해 정말 사용자가 쓰는 것이 무엇인지, 리서치를 통해 그 이유를 파악할 수 있기 때문입니다.

1. 실험을 하기 위해 들일 수 있는 추가적인 리소스

2. 실험을 설계할 수 있는 능력

3. 실험을 수행할 수 있는 일정

4. 실험 결과를 쌓을 수 있는 데이터 구조

5. 실험 결과를 실시간으로 모니터링할 수 있는 플랫폼

6. 실험 결과를 해석하는 역량

7. 신뢰할 수 있는 실험 플랫폼

8. 실험을 통해 더 나아지고 있다는 효능감
   

[ 실험하는 10가지 steps ]

1️⃣ 실험 아이디어 내기 - 누구나

2️⃣ 실험 문서 작성하기 - 누구나, 데이터 분석가

3️⃣ 실험할지 말지 결정하기 - 팀

4️⃣ 실험 기능 개발하기 - 개발자

5️⃣ 실험 플랫폼에서 실험 만들기 - 실험 오너

6️⃣ 배포한 이후 실험이 잘 되는지 테스트하기 - 실험 오너

7️⃣ 실험 시작하기 - 실험 오너

8️⃣ 실험 결과 분석하기 - 데이터 분석가

9️⃣ 실험 종료하기 - 실험 오너

🔟 실험 결과 보고 Next Action 결정하기 - 팀

https://about.daangn.com/blog/archive/%EB%8B%B9%EA%B7%BC%EB%A7%88%EC%BC%93-%EC%8B%A4%ED%97%98%EB%AC%B8%ED%99%94-%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%EA%B0%80%EC%B9%98%ED%99%94%ED%8C%80/