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[NDC25-데이터분석] 야, 너도 효과 분석할 수 있어! - 효과 분석 솔루션 개발기
NDC 넥슨 · YouTube
AI 핵심 요약
넥슨에서는 이벤트 효과 분석 요청이 늘면서 분석가의 반복 작업과 긴 커뮤니케이션이 부담이 됐고, 단순 전후 비교로는 방학이나 업데이트 같은 외부 요인의 영향을 분리하기 어려웠다. 이를 해결하기 위해 이중차분법과 딥러닝 임베딩 기반 유사 유저 탐색을 결합하고, 사전 추세·그룹 유사성·통계적 유의성을 검증하는 자동 분석 솔루션을 만들었다. 통합 분석 환경에서 노트북 템플릿으로 제공해 유저 목록과 분석 데이터를 입력하면 전처리부터 비교군 구성, 분석, 리포트 생성까지 수행하도록 했으며, 분석 목적에 맞는 데이터 선택도 지원한다. 그 결과 실무자가 직접 분석하고 후속 조치를 할 수 있는 기반이 마련됐고, 분석 기간은 기존 1~2주에서 약 3일로 줄었으며 효과 분석 외에 고객 응대 평가와 광고 타겟 선정에도 활용됐다.
- 사후 효과 분석에는 이중차분법을 적용해 단순 전후 변화와 자연적인 변화를 구분한다.
- 비교군은 실험군과 비슷한 행동 특성을 가진 실제 유저로 구성해야 한다.
- 분석 결과를 신뢰하려면 사전 추세, 두 그룹의 유사성, 효과의 통계적 유의성을 각각 검증한다.
- 분석 목적에 따라 유저 특성 데이터를 선택할 수 있게 하면 다양한 이벤트와 기능의 효과를 다룰 수 있다.
- 자동화 도구는 분석 결과를 제공하는 데 그치지 않고 실무자가 결과를 바탕으로 후속 조치까지 하도록 설계해야 한다.
소개
↓ 아래를 펼쳐, 세션 상세정보를 확인하세요! ● 발표분야: 데이터분석 ● 발표자: 넥슨코리아 김유진, 오진석 ● 키워드:#효과분석 #분석자동화 #머신러닝 본 NDC 발표 동영상(이하 “저작물”이라 합니다)에 대한 저작권 (2차적저작물작성권 및 편집저작물작성권 포함)은 해당 저작물의 저작자(발표자 포함) 또는 (주)넥슨코리아 (이하 “권리자”라 합니다)에게 귀속되며, 권리자의 허락 없이 이를 상업적으로 이용하거나 무단으로 도용, 편집, 2차적저작물을 작성, 공중송신, 배포할 수 없습니다.
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