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에이콘 검색 마케팅 웹분석 시리즈
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책소개
목차
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1부 착수
1장 실험 ___실험 ______실험이란 무엇인가 ______실험이 아닌 것은 무엇인가 ______어디서 시작할까 ___전환 기법 ______경험 ______선택 ______행동 ___테스트 계획을 수립하라 ______목표 ______가설 ______결과물 ___실험은 실패한다 ______실패를 인정하자 ______결론이 있는 실패 2장 접근방식 ___다수를 위해, 오늘 실험하라 ______오늘 실험하라 ______다수를 위한 실험을 하라 ___실험을 통제하라 ______왜 통제가 중요한가? ______때로 실험으로 돈을 잃기도 한다 ______실험의 통제 방법 ___모두 실험하라 ______실험의 성숙도에 도달하기 ___계속 실험하라 ______공개 캘린더를 유지하라 ______대안을 끊임없이 검증하라 ______나중에 실험을 재검증하라 ______실험을 삶의 방식으로 삼아라 ___용기와 책임 ______용기 ______책임 3장 방법론 ___A/B 테스트와 다변량 테스트 ______A/B는 뭐고 MVT는 무엇인가? ______어떤 방법을 사용해야 할까? ___데이터 수집 ______실험은 언제 끝나는가? ______트래픽과 노출 ___비관습적인 실험 방법 ______성공하려면 속임수도 써 보라 ______가설의 사례 ______교훈의 비용 ___도구 비교와 설치 ______업체의 도구 ______개발 도구 2부 개입 4장 UX ___디자인의 고려사항 ______큰 그림 ______전체적인 사용자 경험 ___모범 사례 ___사용성 테스트 ______관찰한 문제 ______쓸모없는 기능 5장 디자인 ___디자인을 위한 디자인 ______무엇을 개선하려 하는가? ______왜 실제로 더 나은가? ___감정과 기대수준 ______감정적 애착 ______디자이너의 기대수준 ___경쟁사의 편견 ___위원회를 통한 디자인 ______HiPPO는 무시할 수 없다 ______사용자 경험의 정량화 ___디자인 의사결정의 지원 ______아이디어가 아닌 실험을 발표하라 ______실험은 회의를 무력화한다 6장 아이디어 ___데이터 기반의 아이디어 ______최적화 ______웹 분석 ______정성적 데이터 ______실험 데이터 ___혁신적인 아이디어 ______미지의 사실 ______직관 ______연결 ______지속적 혁신 ___디자인이 영감을 주는 아이디어 ______소셜 네트워크 ______인기 기기 ______디자인 모범 사례 ______오프라인의 아이디어 ______현실적인 삶의 탐구 ___공유된 아이디어 ______함께 일하라 ______사람들을 참여시켜라 3부 전진 7장 분석 ___발견 사항의 신뢰 ______통계적 유의도 ______안정화, 표준편차, 아웃라이어 ___세그먼테이션 ______데이터의 바다 ___데이터 정제 ______내부 트래픽 ______로봇과 스파이더 ___타이밍 ______초두 효과 ______새로움의 효과 ______주말 효과와 시즌성 8장 결과 ___분명한 메시지를 작성하라 ______결과 ______결과를 수익화하라 ______권고사항 ___과제를 예상하라 ______이해관계자가 원하는 결과를 얻지 못할 때 ______결과가 바람직하지 않을 때 ______A/A 테스트 ___예상하지 않은 결과 ______기능이 차이를 낳지 못할 때 ______우연한 긍정적 결과 ______부정적인 실험의 구현 ___결과 공유 ______회사 내 공유 ______외부 공유 ___결과에 대한 대응 ______교훈을 재사용하라 ______실험 코드를 재사용하라 9장 결론 ___착수 ___개입 ___전진 10장 참고 자료 |
저자 소개 2
Colin McFarland
콜린 맥파랜드는 영국에서 일하는 UX 디자이너자 실험자다. A/B 테스트와 다변량 테스트 등을 이용한 그의 실험은 세계 최대의 브랜드에 수백만 달러의 가치를 전달했다.
서울대학교 불어불문과를 졸업했으며, 같은 과 석사과정을 수료했다. 엠파스, SK 커뮤니케이션즈, 야후, KT 하이텔, 네오위즈 인터넷, 신세계 I&C 등의 기업에서 검색, 소셜 네트워크, 미디어, 게임, 음악 분야의 분석, 기획, 전략, 마케팅, R&D 업무를 담당했다. 현재는 이마트에서 소매 IT 분야의 연구개발 업무를 맡고 있다. 역서로는 『검색 엔진 최적화 A to Z』(2012년, 에이콘출판), 『인바운드 마케팅』(2011년, 에이콘출판), 『소셜미디어 마케팅』(2010년, 에이콘출판), 『사례로 읽는 클라우드 컴퓨팅』(2009년, 에이콘출판), 『고객을 끌어모으는 검색엔
서울대학교 불어불문과를 졸업했으며, 같은 과 석사과정을 수료했다. 엠파스, SK 커뮤니케이션즈, 야후, KT 하이텔, 네오위즈 인터넷, 신세계 I&C 등의 기업에서 검색, 소셜 네트워크, 미디어, 게임, 음악 분야의 분석, 기획, 전략, 마케팅, R&D 업무를 담당했다. 현재는 이마트에서 소매 IT 분야의 연구개발 업무를 맡고 있다. 역서로는 『검색 엔진 최적화 A to Z』(2012년, 에이콘출판), 『인바운드 마케팅』(2011년, 에이콘출판), 『소셜미디어 마케팅』(2010년, 에이콘출판), 『사례로 읽는 클라우드 컴퓨팅』(2009년, 에이콘출판), 『고객을 끌어모으는 검색엔진 최적화』(2008년, 에이콘출판), 『ROI를 높이는 실용 웹 분석』(2008년, 에이콘출판), 『블로그 히어로즈』(2008년, 에이콘출판), 『거품의 과학』(2009년, 사이언스북스), 『엘비스 끝나지 않은 전설』(2006년, 이마고)이 있다.
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품목정보
- 발행일
- 2013년 09월 30일
- 쪽수, 무게, 크기
- 200쪽 | 398g | 152*224*20mm
- ISBN13
- 9788960774780
책 속으로
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현업에서 분석 업무를 하다 보면 분석을 위한 분석이라 할 만한 업무가 종종 생긴다. 단순히 의사결정자의 호기심을 채워주려 끝없이 데이터를 관찰하거나, 이미 직관을 더해 의사결정을 충분히 할 수 있는 단계가 지났는데 여전히 소득 없이 검증해야 하는 경우도 많다. 이 책은 이런 실무 경험에서 비롯된 고충을 요령 있게 피하도록 안내해준다.
두꺼운 통계 책을 읽어도 이해할까 말까 한 지식을 아주 가볍게 요약해 실무에 필요한 수준으로만 전달해주는 한편, 상부의 결재를 더 쉽게 받는 비결도 귀띔해준다. 그리고 간단한 성과를 빨리 입증해 인정을 받은 후, 더 심도 깊은 실험과 분석으로 넘어가는 방식은 어느 조직의 어떤 상사에게도 통할 만한 모범적인 방법론이다. 테스트에 매몰된 나머지 디자인의 창의적 측면을 간과하지도 않으며, 이전에 폐기한 아이디어를 재검증하는 편이 유효하다고 주장하는 등, 전반적으로 균형이 잘 잡힌 입체적인 사고를 유도한다. 단계적인 방법론에서 벗어나지 못하게 하는 책이 아니라 웹 분석에 대한 관점을 형성해주는 책이라 할 수 있다. ---「옮긴이의 말」 |
출판사 리뷰
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이 책은 가설을 세워 A/B 테스트, 다변량 테스트 등으로 빨리 실험해 결론을 얻어, 회사에서 더 심층적인 실험을 승인할 수 있게 하는 방법을 소개한다. 단계적으로 기업 문화를 분석 기반으로 전환하는 요령도 알려주며, 실무에 필요한 기본적인 통계의 개념도 알기 쉽게 설명한다. 한편 결론을 요약해 전달하는 방법과 UX와 창의적인 디자인 사이에서 균형을 잡는 법도 잊지 않는다.
이 책에서 다루는 내용 테스트는 사이트를 개선해준다. 테스트는 웹사이트 전환율을 극적으로 개선하고 매출을 늘리는 확실한 방법이다. 디자인이나 컨텐츠를 수정해 실험할 때, 어떤 변화가 사용자 행동에 더 동기를 부여하는지 곧 발견할 것이다. 이 책은 고객의 행동과 의사결정을 보고 어떻게 학습하는지, 고객 반응이 사이트의 장단점을 어떻게 드러내는지 보여준다. 더 열심히 일해, 전환이 더 잘 되는 웹사이트를 제작하는 법도 보여준다. 『A/B 테스트를 통한 웹사이트 전환율 최적화』는 지금 당장 가설에 도전해 실험을 시작하도록 영감을 줌으로써, 독자는 다음과 같은 내용을 파악할 수 있다. ■ 전환율 개선을 위한 실험의 접근방식 학습 ■ 다양한 테스트 방법론 이해 ■ 실험 아이디어의 발견과 최적화를 뛰어넘은 혁신 ■ 실험의 UX, 디자인 관련 시사점 인식 ■ 데이터 분석과 결과 전달 방법 학습 테스트는 디자인에 관한 사고 및 작업 방식을 바꾼다. 방향성 결정 시 지배적인 편견을 배제하도록 돕는다. 대신 다양한 테스트를 통해 "어떻게 생각하세요"라고 가장 중요한 의견을 고객에게 묻는다. |
