데이터를 기반으로

안녕하세요~~ 어제에 이어서 집단을 나눈 후!! 결과 분석에 대해서 글을 작성하고자 합니다!! 그렇게 집단을 나눈 후 집단이 얼만큼으로 나누어졌는지 확인을 해보니 A그룹과 B그룹을 각각 95명씩 할당이 되었습니다. 층별 인원도 각각 동일하게 추출되었습니다. 자, 이제!! 앞 글에서 말씀드렸지만 다시한번 정리해드리자면!! ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------A그룹(통제집단)은 일반적으로 기존에 저희가 보냈던 문구로 보내고B그룹(실험집단)은 할인율을 강조하는 문구로 문자를 보내고자 했습니다. ..

안녕하세요! 오늘은 과거에 진행했던 A/B테스트에 대해서 정리를 해볼까 합니다!! 사실 아직 유명하지 않은 쇼핑몰이고 고객이 적은 부분을 감안하여 본 글을 읽어주셨으면 합니다 :) 저희 회사에서 운영하는 쇼핑몰이 있어 고객들에게 할인 문자를 보내는 프로모션을 진행하고자 했습니다. 그 중 프로모션 관련 문자에 대한 A/B 테스트를 진행했습니다. A그룹(통제집단)은 일반적으로 기존에 저희가 보냈던 문구로 보내고 B그룹(실험집단)은 할인율을 강조하는 문구로 문자를 보내고자 했습니다. 우선 그룹을 구성하기 전 저는 모집단에서 표본을 추출할 때 층화표본추출법을 이용하고자 하였습니다.※ 모집단(쇼핑몰 고객 중 구매 이력이 1회 이상인 고객) 우선 층화추출법에 대한 위키백과에 나온 설명입니다~~ 다들 한번에 이해가실..