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A/B 테스트를 통한 웹사이트 전환율 최적화 : 고객을 늘리고 매출을 높이는

원제 : Experiment!: Website conversion rate optimization with A/B and multivariate testing
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    출판사 서평

    이 책은 가설을 세워 A/B 테스트, 다변량 테스트 등으로 빨리 실험해 결론을 얻어, 회사에서 더 심층적인 실험을 승인할 수 있게 하는 방법을 소개한다. 단계적으로 기업 문화를 분석 기반으로 전환하는 요령도 알려주며, 실무에 필요한 기본적인 통계의 개념도 알기 쉽게 설명한다. 한편 결론을 요약해 전달하는 방법과 UX와 창의적인 디자인 사이에서 균형을 잡는 법도 잊지 않는다.

    [이 책에서 다루는 내용]

    테스트는 사이트를 개선해준다.

    테스트는 웹사이트 전환율을 극적으로 개선하고 매출을 늘리는 확실한 방법이다. 디자인이나 컨텐츠를 수정해 실험할 때, 어떤 변화가 사용자 행동에 더 동기를 부여하는지 곧 발견할 것이다. 이 책은 고객의 행동과 의사결정을 보고 어떻게 학습하는지, 고객 반응이 사이트의 장단점을 어떻게 드러내는지 보여준다. 더 열심히 일해, 전환이 더 잘 되는 웹사이트를 제작하는 법도 보여준다.

    [A/B 테스트를 통한 웹사이트 전환율 최적화]는 지금 당장 가설에 도전해 실험을 시작하도록 영감을 줌으로써, 독자는 다음과 같은 내용을 파악할 수 있다.

    - 전환율 개선을 위한 실험의 접근방식 학습
    - 다양한 테스트 방법론 이해
    - 실험 아이디어의 발견과 최적화를 뛰어넘은 혁신
    - 실험의 UX, 디자인 관련 시사점 인식
    - 데이터 분석과 결과 전달 방법 학습

    테스트는 디자인에 관한 사고 및 작업 방식을 바꾼다. 방향성 결정 시 지배적인 편견을 배제하도록 돕는다. 대신 다양한 테스트를 통해 "어떻게 생각하세요"라고 가장 중요한 의견을 고객에게 묻는다.

    추천사

    콜린은 통제된 실험이 빠른 성과라 주장하지 않는다. 실제 경험으로 장단점, 객관적인 평가에 노출될 때 처음 희망한 만큼 좋은 아이디어가 거의 없다는 사실을 공유한다."
    - 론 코하비 / 現 마이크로소프트의 파트너급 아키텍트, 前 아마존의 데이터 마이닝, 개인화 담당 디렉터

    목차

    1부 착수

    1장 실험
    실험
    실험이란 무엇인가
    실험이 아닌 것은 무엇인가
    어디서 시작할까
    전환 기법
    경험
    선택
    행동
    테스트 계획을 수립하라
    목표
    가설
    결과물
    실험은 실패한다
    실패를 인정하자
    결론이 있는 실패

    2장 접근방식
    다수를 위해, 오늘 실험하라
    오늘 실험하라
    다수를 위한 실험을 하라
    실험을 통제하라
    왜 통제가 중요한가?
    때로 실험으로 돈을 잃기도 한다
    실험의 통제 방법
    모두 실험하라
    실험의 성숙도에 도달하기
    계속 실험하라
    공개 캘린더를 유지하라
    대안을 끊임없이 검증하라
    나중에 실험을 재검증하라
    실험을 삶의 방식으로 삼아라
    용기와 책임
    용기
    책임

    3장 방법론
    A/B 테스트와 다변량 테스트
    A/B는 뭐고 MVT는 무엇인가?
    어떤 방법을 사용해야 할까?
    데이터 수집
    실험은 언제 끝나는가?
    트래픽과 노출
    비관습적인 실험 방법
    성공하려면 속임수도 써 보라
    가설의 사례
    교훈의 비용
    도구 비교와 설치
    업체의 도구
    개발 도구

    2부 개입

    4장 UX
    디자인의 고려사항
    큰 그림
    전체적인 사용자 경험
    모범 사례
    사용성 테스트
    관찰한 문제
    쓸모없는 기능

    5장 디자인
    디자인을 위한 디자인
    무엇을 개선하려 하는가?
    왜 실제로 더 나은가?
    감정과 기대수준
    감정적 애착
    디자이너의 기대수준
    경쟁사의 편견
    위원회를 통한 디자인
    HiPPO는 무시할 수 없다
    사용자 경험의 정량화
    디자인 의사결정의 지원
    아이디어가 아닌 실험을 발표하라
    실험은 회의를 무력화한다

    6장 아이디어
    데이터 기반의 아이디어
    최적화
    웹 분석
    정성적 데이터
    실험 데이터
    혁신적인 아이디어
    미지의 사실
    직관
    연결
    지속적 혁신
    디자인이 영감을 주는 아이디어
    소셜 네트워크
    인기 기기
    디자인 모범 사례
    오프라인의 아이디어
    현실적인 삶의 탐구
    공유된 아이디어
    함께 일하라
    사람들을 참여시켜라

    3부 전진

    7장 분석
    발견 사항의 신뢰
    통계적 유의도
    안정화, 표준편차, 아웃라이어
    세그먼테이션
    데이터의 바다
    데이터 정제
    내부 트래픽
    로봇과 스파이더
    타이밍
    초두 효과
    새로움의 효과
    주말 효과와 시즌성

    8장 결과
    분명한 메시지를 작성하라
    결과
    결과를 수익화하라
    권고사항
    과제를 예상하라
    이해관계자가 원하는 결과를 얻지 못할 때
    결과가 바람직하지 않을 때
    A/A 테스트
    예상하지 않은 결과
    기능이 차이를 낳지 못할 때
    우연한 긍정적 결과
    부정적인 실험의 구현
    결과 공유
    회사 내 공유
    외부 공유
    결과에 대한 대응
    교훈을 재사용하라
    실험 코드를 재사용하라

    9장 결론
    착수
    개입
    전진

    본문중에서

    현업에서 분석 업무를 하다 보면 분석을 위한 분석이라 할 만한 업무가 종종 생긴다. 단순히 의사결정자의 호기심을 채워주려 끝없이 데이터를 관찰하거나, 이미 직관을 더해 의사결정을 충분히 할 수 있는 단계가 지났는데 여전히 소득 없이 검증해야 하는 경우도 많다. 이 책은 이런 실무 경험에서 비롯된 고충을 요령 있게 피하도록 안내해준다.

    두꺼운 통계 책을 읽어도 이해할까 말까 한 지식을 아주 가볍게 요약해 실무에 필요한 수준으로만 전달해주는 한편, 상부의 결재를 더 쉽게 받는 비결도 귀띔해준다. 그리고 간단한 성과를 빨리 입증해 인정을 받은 후, 더 심도 깊은 실험과 분석으로 넘어가는 방식은 어느 조직의 어떤 상사에게도 통할 만한 모범적인 방법론이다.

    테스트에 매몰된 나머지 디자인의 창의적 측면을 간과하지도 않으며, 이전에 폐기한 아이디어를 재검증하는 편이 유효하다고 주장하는 등, 전반적으로 균형이 잘 잡힌 입체적인 사고를 유도한다. 단계적인 방법론에서 벗어나지 못하게 하는 책이 아니라 웹 분석에 대한 관점을 형성해주는 책이라 할 수 있다.
    (/ '옮긴이의 말' 중에서)

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    저자소개

    콜린 맥파랜드(Colin McFarland) [저] 신작알림 SMS신청 작가DB보기
    생년월일 -
    출생지 -
    출간도서 0종
    판매수 0권

    영국에서 일하는 UX 디자이너자 실험자다. A/B 테스트와 다변량 테스트 등을 이용한 그의 실험은 세계 최대의 브랜드에 수백만 달러의 가치를 전달했다

    생년월일 -
    출생지 -
    출간도서 0종
    판매수 0권

    서울대학교 불어불문학과를 졸업했으며, 같은 과 석사과정을 수료했다. 2001년부터 2006년까지 검색업체 엠파스에서, 2006년부터 2007년까지 소셜 네트워크 및 메신저 업체 SK 커뮤니케이션즈에서 근무했다. 소셜 네트워크 업체 링크나우, 유무선 인터넷 업체 KTH를 거쳐 현재 야후에 재직했다. 역서로는 [소셜미디어 마케팅](2010년, 에이콘출판)과 [사례로 읽는 클라우드 컴퓨팅](2009년, 에이콘출판), [고객을 끌어오는 검색엔진 최적화](2008년, 에이콘출판), [ROI를 높이는 실용 웹 분석](2008년, 에이콘출판), [블로그 히어로즈](2008년, 에이콘출판), [엘비스 끝

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