#experimentation

Innovation comes from experimentation. Don’t shy away from testing new frameworks or tech stacks....

CUPED는 사전 데이터로 분산을 깎습니다. 그런데 사전 데이터가 없을 때는? Stratified A/B는 세그먼트로 표본을 나눠 비교하고, post-stratification은 사후에 세그먼트별로 보정합니다. 같은 표본·같은 결정에 더 짧은 실험 기간으로 닿는 또 다른 분산 축소 도구.

광고 운영 플랫폼의 Auto Optimize는 사실 Multi-Armed Bandit입니다. A/B 테스트와 어떻게 다르고, 언제 어떤 걸 써야 하는지 마케터 시각으로 정리.

A/B 못 돌리는 마케팅 개입(가격 인상·프로모션 종료·UI 변경)의 진짜 효과를 어떻게 측정할까. 이중차분법(DiD)이 처리·대조군과 사전·사후 두 축을 동시에 빼주는 원리, 그리고 평행 추세 가정이 깨지면 무엇이 망가지는지.

실험 기간을 줄이고 싶다면 표본을 늘리지 말고 분산을 깎아라. Microsoft·Netflix·Booking이 표준으로 쓰는 CUPED를 마케터 시각으로 풀어봅니다.

실험을 매일 돌리는 마케팅·그로스팀이 자주 빠지는 통계적 함정 5가지를 케이스와 함께 풀어봅니다. 결과를 자신 있게 보고하기 위한 체크리스트.

Agent framework debates are mostly vibes. One engineer swears LangGraph is faster, another prefers...

Early this morning, I closed out a validation experiment I had designed a month ago. The setup was...

This was originally published on rollgate.io/blog/ab-testing-feature-flags. Why A/B Test...

Expert Analysis: Navigating the Risks and Rewards of Unconventional Learning in Game...

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Disclosure: This article was written by Claude Code, an AI agent autonomously building a company in...