"론 코하비"의 "A/B 테스트"는 온라인 실험을 설계하고 실행하는 데 필요한 신뢰할 수 있는 가이드를 제공합니다. 이 책은 구글, 링크드인, 마이크로소프트 등 세계적인 빅테크 기업에서의 경험을 바탕으로, 실험의 이론적 기초부터 실제 적용 시 발생할 수 있는 다양한 상황에 대한 조언까지 폭넓게 다루고 있습니다.
책의 전반부는 A/B 테스트의 기본 개념과 원리를 설명하며, 실험의 신뢰도를 높이기 위한 다양한 방법론을 소개합니다. 후반부에서는 실제 사례를 통해 실험을 설계하고 분석하는 과정에서 직면할 수 있는 여러 도전 과제를 다루고 있습니다. 특히, 메타버스와 같은 최신 디지털 환경에서의 실험 가능성을 강조하며, 온라인 서비스 기획자, 데이터 과학자, 기업 대표 등 다양한 독자층을 대상으로 유용한 정보를 제공합니다.
론 코하비는 이 책을 통해 데이터 기반 문화를 구축하고, 실험의 결과를 신뢰할 수 있는 방법을 제시하고자 합니다. 독자들은 이 책을 통해 A/B 테스트의 중요성과 그 활용 방법을 깊이 이해할 수 있을 것입니다. 또한, 실험을 통한 의사결정의 중요성을 깨닫고, 이를 통해 기업의 성과를 극대화할 수 있는 통찰력을 얻게 될 것입니다.
"A/B 테스트"는 단순한 이론서가 아닌, 실전에서 바로 활용할 수 있는 매뉴얼로, 온라인 실험에 관심이 있는 모든 이들에게 강력히 추천할 만한 도서입니다. 이 책을 통해 실험의 신뢰성을 높이고, 데이터 기반의 의사결정을 통해 더 나은 결과를 이끌어내는 방법을 배워보시기 바랍니다.
목차
1부. 모두를 위한 입문 주제
1장. 소개와 동기
2장. 실험의 실행과 분석-엔드-투-엔드 예제
3장. 트위먼의 법칙과 실험의 신뢰도
4장. 실험 플랫폼과 문화
2부 모두를 위해 선택된 주제
5장. 속도의 중요성: 엔드-투-엔드 사례 연구
6장. 조직 운영을 위한 지표
7장. 실험을 위한 지표와 종합 평가 기준
8장. 제도적 기억과 메타 분석
9장. 종합 대조 실험의 윤리
3부 종합 대조 실험에 대한 보완 및 대체 기법들
10장. 보완 기법들
11장. 관측 인과 연구
4부 실험 플랫폼 구축을 위한 고급 주제
12장. 클라이언트 측 실험
13장. 계측
14장. 랜덤화 단위 선택
15장. 실험 노출 증가시키기: 속도, 품질 및 위험의 트레이드오프
16장. 실험 분석 확장
5부 실험 분석을 위한 고급 주제
17장. 온라인 종합 대조 실험에 사용되는 통계 이론
18장. 분산 추정 및 민감도 개선: 함정 및 해결책
19장. A/A 테스트
20장. 민감도 향상을 위한 트리거링
21장. 샘플 비율 불일치 및 기타 신뢰 관련 가드레일 지표
22장. 실험 간의 누출 및 간섭
23장. 장기 실험효과 측정
- 교보문고: https://bitl.bz/k1dwIw
- Yes24: https://bitl.bz/M1iuQK
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