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안녕하세요, 짹짹짹님 ☺

강의에서의 두 번째 실험안의 구성 예시는 여러 번의 이터레이션-배포 후 사용자 반응을 보고 계속해서 개선-을 진행한 상황이에요. 첫 번째로 배포해서 지표(여기서는 전환율)를 확인하고, 부정적(큰 변화가 없다거나 오히려 떨어졌을 때)일 때 다른 가설을 세워서 다시 한번 배포하는 거죠!

물론 A/B 방식으로도 실험을 해볼 수 있어요! 사용자가 충분하고, 가능한 환경(랜덤한 유저 배정 등)이라면 효율적으로 2개 이상의 여러 시안을 동시에 실험해 볼 수 있을 거에요.

참고로 첫 번째 실험안 또한 단순히 디자인을 한 것이 아니라 실제 배포를 통해서 실험하고 최종안(최종 결과물)을 결정하는 과정일 수 있어요. 배포한 다음 결과는 어땠는지? 개선했다면, 어떤 부분을 보완했는지 최종안에 담을 수 있거든요. 꼭 실제 배포를 하지 않더라도 환경에 따라서 내부적으로 또는 직접 사용자를 만나 사용성 테스트를 통해서 검증할 수 있구요.

공부하시다가 또 궁금한 점이 있으시다면 언제든지 질문 남겨주세요 🔥
열심히 공부하시는 만큼 좋은 결과가 있길 바래요, 짹짹짹님!

돌멩이 드림

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

박수민님, 질문해주신 내용을 보니 실험안 구성에 대한 사례와 A/B 테스트에 대한 혼란이 있으신 것 같습니다. 첫 번째 실험안 구성에서는 A, B, C안이 최종 시안 전까지 발전된 실험안들을 나타내며, 각 단계에서 다양한 접근 방법이 적용될 수 있습니다. 두 번째 실험안 구성 예시는 A/B 테스트의 맥락일 수 있으며, 여기서 ‘첫 번째 이터레이션’과 ‘두 번째 이터레이션’은 실제 사용자 반응과 결과를 기반으로 한 실험안의 발전을 의미할 수 있습니다.

관련된 자세한 답변은 아래의 링크를 참고하세요:

• 실험안 구성과 A/B 테스트의 차이점에 대한 설명
  

위 링크에서 언급한 이미지와 설명도 참고하시면 이해에 큰 도움이 될 것입니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.