
금전적 보상없이, 이벤트 바이럴이 가능할까?
금전적 보상 없이도 바이럴을 만들기 위해 스토리와 캐릭터, 다양한 결과물을 활용했습니다. 그 결과 얼굴등록 유저 수와 공유율, 전환율을 크게 높였습니다.

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미식관은 신규 고객 유입 저하와 스테디셀러 편중 문제를 개선하기 위해 리뉴얼을 진행했습니다. 토글, 개인화, 커뮤니티, 테마 큐레이션을 적용해 방문자와 매출을 함께 끌어올렸습니다.


Claude Code의 Plan Mode를 소개하며, 코딩 전에 계획과 분석을 먼저 수행하는 개발 방식을 설명했습니다. 스펙 파일, 메타 프롬프팅, 사고 레벨 활용으로 더 체계적인 구현을 돕는 방법을 정리했습니다.

AWS Athena로 ELB 액세스 로그를 S3에서 조회하는 방법을 소개했습니다. 테이블 생성, 파티션 프로젝션, IP·기간 조건 조회 예시를 정리했습니다.

VoC가 많을 때 우선순위를 합리적으로 정하는 방법론을 소개합니다. Kano, Eisenhower Matrix, WSJF를 활용한 분류와 판단 기준을 다룹니다.

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회원가입 플로우를 전면 개선해 불필요한 클릭과 입력을 줄였습니다. 그 결과 소요 시간은 26% 감소하고 완료율과 VOC 지표도 개선됐습니다.

UX 개선을 위해 사용자 분석과 장기 로드맵 수립 과정을 정리한 발표를 공유했습니다. VOC 순 대응이 아닌 사용자 중심 우선순위와 과제 구조화 방법을 소개했습니다.


A/B 테스트의 개념과 필요한 조건을 정리한 글입니다. 명확한 가설, 충분한 트래픽, 비즈니스 영향까지 함께 봐야 한다고 설명했습니다.

테이블센터의 검색과 탐색 경험을 10개월간 지표 기반으로 개선한 사례를 소개했습니다. 검색 속도와 만족도를 크게 높이고, 빠른 UT로 기능 방향을 검증했습니다.
![[신뢰성 공학 Ep.3] 신뢰성 데이터분석(수명분석)은 어떻게 하는거야?](https://developers.hyundaimotorgroup.com/og-image.png)

신뢰성 공학 시리즈의 세 번째 글로 수명분석과 데이터분석 방법을 다루는 내용입니다. 제공된 발췌만으로는 구체적인 절차나 사례는 확인되지 않습니다.

암호화폐 시장에서 LLM과 뉴스 데이터를 활용해 가격 예측 연구를 소개했습니다. 한국과 글로벌 뉴스 감성 분석으로 가격 변동성과의 상관관계를 살펴봤습니다.