책 소개
본 도서는 비즈니스 아이디어를 가설(Hypothesis) 형태로 수립하고, 실제 고객 행동 데이터를 통해 이를 검증하는 과학적 창업 방법론을 다룬다. A/B 테스트의 설계 원칙과 통계적 유의성 검정 방법을 설명하며, 퍼널 분석(Funnel Analysis)과 코호트 분석(Cohort Analysis)을 통해 고객의 이탈 지점을 찾고 유지율(Retention)을 개선하는 과정을 상세히 기술한다. R을 활용하여 실제 로그 데이터를 분석하고 시각화하는 실습을 통해, 그로스 해킹(Growth Hacking)의 핵심 기술을 습득할 수 있도록 구성하였다.
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I. 비즈니스 가설 검증 1. 스타트업의 과학적 실험법 가. 가설 주도 개발(Hypothesis-Driven Development) 나. 평가지표(OEC) 설정: 허영 지표 vs 행동 지표 2. A/B 테스트의 설계와 실행 가. 대조군(Control)과 실험군(Treatment) 설정 나. 표본 크기 산정 및 검정력(Power) 이해 다. R을 활용한 통계적 가설 검정(t-test, 카이제곱 검정) II. 사용자 행동 데이터 분석 1. 퍼널 분석(Funnel Analysis) 가. AARRR 프레임워크와 단계별 전환율 측정 나. 이탈 지점 파악 및 병목 구간 개선 2. 코호트 분석(Cohort Analysis) 가. 동질 집단(Cohort)의 정의 및 분류 나. 리텐션(Retention) 곡선 그리기 및 해석 다. R을 이용한 코호트 히트맵(Heatmap) 시각화 3. 그로스 해킹과 데이터 기반 의사결정 사례
출처: 국립중앙도서관 서지정보
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