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..

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..

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 ..

'고객의 목소리'는 진실일까?현대 마케팅에서 고객의 목소리는 전략의 중심입니다. 수많은 기업이 소비자 인식을 파악하고자 **설문조사(Survey)**를 실행하며, 이를 기반으로 제품 개발, 캠페인 설계, 가격 정책까지 결정합니다. 그런데 중요한 사실이 하나 있습니다.**"설문 응답은 진실을 말하지 않을 수도 있다"**는 점입니다.이 글에서는 설문지를 통한 데이터 수집 과정에서 발생하는 **응답 편향(Response Bias)**의 다양한 유형을 분석하고, 그것이 어떻게 마케팅 전략을 왜곡하고 실패로 이끄는지를 실제 사례 중심으로 살펴봅니다. 또한, 이를 방지하기 위한 실질적 개선 방안까지 함께 제시합니다.응답 편향(Response Bias)이란?응답 편향이란 설문 응답자가 자신의 실제 생각, 감정, 행동..