안녕하세요, 비즈스프링입니다.

선선한 10월, 실험·디자인·데이터 워크플로우를 한 단계 올릴 큐레이션을 준비했습니다. 이번 달 핵심은 “실험의 정확도와 실행의 속도”입니다.

A/B 테스트에서 자주 발생하는 7가지 함정을 점검하고, 변화가 많은 현업 환경을 지탱하는 유연한 디자인 시스템의 운영 원칙을 정리했습니다.
또한 리포트가 느린 근본 원인을 찾는 SQL 실행계획(EXPLAIN) 읽기와, SQL만으로 모델을 만들고 예측까지 수행하는 BigQuery ML 활용법을 담았습니다.

이달의 콘텐츠

좋은 분석 vs 나쁜 분석: A/B 테스트가 보내는 7가지 신호

데이터는 같지만, 결론은 왜 다를까?

같은 A/B 테스트 결과를 두고도 팀마다 전혀 다른 결정을 내리는 이유는 단순합니다.
좋은 분석은 '무엇을 할지'까지 연결되지만, 나쁜 분석은 '무엇을 봤다'에서 멈추기 때문이죠.

이번 글은 현업 마케팅 데이터 분석가의 시선으로, '실행으로 이어지는 좋은 분석'의 7가지 신호를 소개합니다. 읽는 동안 지금 작성 중인 리포트를 떠올리며, 자신이 수행하는 분석이 조직의 의사결정에 실질적인 가치가 있는 분석인지 점검해보세요.

이 글은 마케터와 데이터 분석 담당자에게 자신의 분석이 단순한 리포트가 아닌, 실행 가능한 통찰로 이어지고 있는지 확인할 수 있는 체크리스트가 되어줄 것입니다.