조제복 님의 블로그

통계의 한계를 넘어서는 분석: 왜 부트스트래핑인가?마케팅 분석에서 **고객 만족도(Customer Satisfaction)**는 핵심 지표 중 하나입니다. 전통적으로 평균, 분산, 신뢰구간과 같은 통계치를 기반으로 해석하지만, 이때 가장 큰 걸림돌은 표본의 크기와 분포의 가정입니다. 특히 고객 피드백 데이터는 종종 비대칭적이고, 소수 의견이 전체 해석을 왜곡할 수 있기 때문에 일반적인 정규분포 가정을 만족하지 않습니다.이러한 문제를 해결하기 위해 활용되는 것이 바로 **부트스트래핑(Bootstrapping)**입니다. 이 기법은 데이터의 분포나 이론적 모형을 가정하지 않고, 표본 데이터 자체를 반복 재추출하여 통계적 결론을 도출할 수 있게 합니다.부트스트래핑이란 무엇인가?부트스트래핑은 1979년 브래들리..

부트스트래핑(Bootstrapping)은 통계적 방법 중 하나로, 주어진 표본 데이터를 이용해 반복적으로 새로운 표본을 생성하여 통계적 추론을 수행하는 기법입니다. 특히 고객 만족도 데이터를 해석할 때 유용하며, 표본의 불확실성을 줄이거나 표본 분포를 정확히 추정할 수 있습니다.부트스트래핑 기법의 이론적 배경부트스트래핑은 '재표본 추출'(resampling) 기법으로, 다음과 같은 특징을 가집니다:무작위 복원 추출(Random Sampling with Replacement): 주어진 표본 데이터에서 복원 추출을 통해 동일한 크기의 새로운 표본을 여러 번 생성합니다.표본 분포 근사: 실제 모집단 분포를 알지 못할 때, 기존 표본을 활용하여 모수의 분포를 추정합니다.비모수적 방법: 모집단의 분포를 가정하지 ..

캠페인 성공의 착시: 숫자 뒤에 숨은 진실디지털 마케팅, 브랜딩, 광고, 퍼포먼스 캠페인 등 마케팅의 다양한 분야에서 A/B 테스트나 실험 기반 분석이 일상이 되었습니다. 이 과정에서 가장 자주 등장하는 개념이 바로 **p-value(유의확률)**입니다.많은 기업과 마케터들이 캠페인 효과 분석 시 p-value가 0.05 이하로 나오면 “통계적으로 유의하다”, 즉 **“캠페인이 효과가 있었다”**고 판단하고 프로젝트를 종료하거나 다음 단계로 진행합니다. 그러나 이런 판단이 오히려 마케팅 실패로 이어지는 착시를 만들기도 합니다.이 글에서는 p-value만 보고 캠페인 성공을 판단했지만, 실제로는 잘못된 결론이었던 사례들을 통해 마케팅 실무에서의 올바른 데이터 해석 방법을 짚어보겠습니다.p-value란 무엇..

경제성장률과 실업률 사이의 ‘숨겨진 연결고리’경제가 성장하면 고용도 늘어난다는 것은 직관적으로 당연한 이야기처럼 들립니다. 그러나 실제로 GDP 성장률이 몇 % 증가할 때 실업률이 얼마만큼 줄어드는가에 대한 정량적 분석은 단순하지 않습니다. 이를 가장 대표적으로 설명하는 것이 바로 **오쿤의 법칙(Okun’s Law)**입니다.오쿤의 법칙은 경제성장률과 실업률 사이의 ‘경험적 관계(empirical relationship)’를 나타낸 것으로, 미국 경제학자 아서 오쿤(Arthur Okun)이 1962년 처음 제시한 이론입니다. 본 글에서는 오쿤의 법칙이 어떤 원리로 작동하는지, 그리고 이것이 한국 경제에서는 어떻게 적용되고 있으며, 실제 성장률과 고용의 관계가 어떤 패턴을 보이는지에 대해 상세히 분석하겠..

군 생활도 체계적으로 정리할 수 있다: 매트릭스의 힘군대는 한국 남성이라면 누구나 일정 기간 경험하는 조직입니다. 하지만 많은 사람들이 제대 후 "군 생활이 뭐 그렇게 특별한 경험이었을까?" 하고 휘발성 있게 흘려보내는 경우가 많습니다. 사실 군 생활은 다양한 인간관계, 위계 조직, 특수한 상황에서의 리더십과 순응, 극한의 감정 등 수많은 복합 경험이 녹아 있는 압축형 사회 경험입니다.이처럼 다양한 경험을 단순한 추억으로만 남기지 않고, 구조화된 자기 이해와 성장의 계기로 바꾸기 위해서는 매트릭스(Matrix) 방식의 정리가 효과적입니다. 이 글에서는 군대 경험을 자기계발, 회고, 또는 취업 면접 준비용으로 활용할 수 있도록, 군대 경험 매트릭스 작성법을 구체적으로 소개하겠습니다.매트릭스란 무엇인가?여기..

마케팅 믹스 모형(Marketing Mix Modeling, MMM)은 오프라인과 온라인 채널을 포함한 다양한 마케팅 활동의 기여도를 정량적으로 측정하고 예측하기 위해 고안된 통계적 기법입니다. 이러한 MMM은 여러 채널의 ROI를 계산하고 예산 배분의 최적화를 도와주는 강력한 도구이지만, 실무에서 자주 지적되는 문제 중 하나는 TV광고 효과가 과대평가되는 경향이 있다는 것입니다. 이 글에서는 그 이유를 다양한 관점에서 깊이 있게 살펴보겠습니다.TV광고 효과의 과대평가: 단순한 착시가 아니다1. 모형 설계 상의 한계MMM은 다중 회귀 분석 계열의 기법을 사용하여 독립변수(마케팅 활동)와 종속변수(판매 실적 등) 간의 관계를 도출합니다. 그런데 이때 다음과 같은 설계상의 제약이 존재합니다.공변량 문제(Co..

단순한 클릭률 변화? 그 이면을 의심하라마케팅 데이터 분석에서 가장 흔히 활용되는 지표 중 하나가 **CTR(Click-Through Rate, 클릭률)**입니다. 광고의 효과성, 콘텐츠의 매력도, 타이밍과 배치의 적절성 등 다양한 요소들이 이 수치에 반영되죠. 하지만 CTR의 변화가 언제나 ‘의미 있는 원인’에 기반한다고 생각하면, 우리는 데이터 해석에서 큰 오류를 범할 수 있습니다.이 글에서는 마케팅 실무자와 데이터 분석가가 자주 놓치는 한 가지 함정, 바로 **다중공선성(Multicollinearity)**의 위험성과 그 흔적을 CTR 분석 사례를 통해 살펴보겠습니다.다중공선성이란 무엇인가?다중공선성(Multicollinearity)은 독립 변수 간 상관관계가 지나치게 높아지는 현상을 말합니다. 회..

실험 배경과 목적마케팅 캠페인을 기획하거나 제품의 런칭 전후로 소비자의 반응을 예측하는 것은 매우 중요한 일입니다. 그중에서도 ‘구매의도’는 행동에 앞서 나타나는 중요한 심리적 지표로, 이를 정량적으로 분석할 수 있다면 마케팅 전략을 보다 정교하게 다듬을 수 있습니다.이번 실험은 Probit(프로비트) 모델을 사용하여 소비자의 구매의도를 분석하고, 그에 영향을 미치는 요인들을 도출하는 데 목적이 있습니다. Logit 모델과 함께 이항 선택 모델(Binary Choice Model)로 자주 사용되는 Probit 모델은 확률분포 이론을 기반으로 하여 의사결정 확률을 추정하는 데 매우 효과적입니다. 이 글에서는 실험 설계부터 데이터 수집, 분석, 해석까지의 전 과정을 다루며, 실제 블로그 독자 분들이 따라할 ..

전환율은 단순한 숫자가 아니다마케터나 데이터 분석가라면 하루에도 수차례 "전환율(Conversion Rate)"이라는 단어를 마주합니다.예를 들어, A/B 테스트 결과에서 A안의 전환율은 3.2%, B안은 3.5%라고 하면, 많은 사람들은 곧바로 "B가 더 성과가 좋다"고 결론짓기 쉽습니다.하지만 그게 정말 사실일까요?전환율이라는 수치는 단순히 전체 방문자 중 몇 %가 원하는 행동(구매, 클릭, 회원가입 등)을 했는지를 보여주는 비율일 뿐, 통계적으로 의미 있는 차이인지는 별개의 문제입니다.바로 이 지점에서 **신뢰구간(confidence interval)**의 중요성이 드러납니다.신뢰구간이란 무엇인가?신뢰구간이란, 어떤 모수를 추정할 때 실제 값이 있을 가능성이 높은 범위를 뜻합니다.즉, 우리가 어떤 ..

“사용자는 많고, 패턴은 복잡하다. 그래서 요인분석이 필요하다”디지털 네이티브 세대의 일상에서 소셜미디어는 단순한 소통 채널을 넘어 일과 여가, 소비와 자기표현의 중심으로 자리잡았습니다. 그러나 이들의 이용 행태는 플랫폼별, 시간대별, 목적별로 복잡하게 얽혀 있어 표면적인 사용 지표만으로는 실제 이용자의 행동 패턴을 제대로 파악하기 어렵습니다. 이러한 고차원적이고 다차원적인 데이터를 요약하고, 그 이면의 ‘숨은 차원(latent dimensions)’을 도출하기 위한 강력한 통계 기법이 바로 **요인분석(Factor Analysis)**입니다.본 포스팅에서는 요인분석의 이론적 개요부터 실제 소셜미디어 이용 행태 데이터를 활용한 분석 과정, 그리고 그 결과를 마케팅 전략에 어떻게 적용할 수 있을지까지 구체..