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id: P-REINFORCE-AUTO-DSUX-001
category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
confidence_score: 0.94
tags: [auto-reinforced, data-science, ux, user-experience, quantitative-analysis, a-b-testing, behavioral-data]
last_reinforced: 2026-04-20
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# [[Data-Science-in-UX]]

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "경험의 정량화: '사용자가 좋아하는 것 같다'는 주관적 느낌 대신, 수백만 건의 클릭 로그와 잔류 시간 데이터를 분석하여 어떤 디자인이 진짜로 사용자의 가치를 높였는지 숫자로 증명하는 디자인 심판관."

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
UX 데이터 과학(Data-Science-in-UX)은 대규모 사용자 행동 데이터를 수집하고 분석하여 사용자 경험을 개선하기 위한 데이터 기반 디자인 방법론입니다.

1.  **3대 분석 기법**:
    *   **A/B Testing**: 두 가지 시안 중 어떤 것이 목표 지표(클릭률, 구매 전환 등) 개선에 효과적인지 실험.
    *   **Cohort Analysis**: 특정 시기에 유입된 사용자 그룹의 유지율 및 행동 패턴 추적.
    *   **Funnel Analysis**: 사용자가 각 단계(Touchpoint)에서 얼마나 이탈하는지 병목 현상 파악. (Customer-Journey-Mapping와 연결)
2.  **왜 중요한가?**:
    *   디자이너의 직관(Intuition)과 데이터의 객관성(Data-driven) 사이의 가교 역할을 하여, 가장 효과적인 제품 개선 우선순위를 결정하기 때문임. (Priority와 연결)

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 "숫자는 감정을 설명하지 못한다"며 정성 조사(Qualitative)만 중시했으나, 현대 정책은 숫자가 말해주는 '현상 정책'과 인터뷰가 말해주는 '이유'를 결합한 '믹스-메소드(Mixed Methods) 정책'이 표준이 됨(RL Update). (Scientific-Method와 연결)
- **정책 변화(RL Update)**: 이제는 단순 통계 분석 정책을 넘어, AI 가 사용자의 실시간 감정 정책이나 불만족 정책을 예측하여 선제적으로 UI를 변경하는 '예측형 인터페이스 정책(Predictive UI)'으로 진화 중임.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[Customer-Journey-Mapping]], [[Scientific-Method]], Priority, [[Efficiency]], [[Analysis]], [[Sensitivity-Analysis]]
- **Key Concepts**: HEART framework (Google), North Star Metric.
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