HyunSeok Jeong - DEV Community

HyunSeok Jeong

Jun 6

ROAS·CAC·LTV — 세 숫자 서로 다른 질문에 답하는 이유

#roas #cac #ltv #uniteconomics

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Jun 6

LLM 에이전트로 마케팅 리포트 자동화 — 실패 사례에서 본 한계

#llm #agents #tooluse #reactpattern

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Jun 6

입찰가를 머신러닝으로 — bid = f(predicted value)의 모든 것

#bidding #machinelearning #rtb #auction

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Jun 6

Stratified A/B와 post-stratification — 세그먼트로 분산을 깎는 또 다른 길

#stratifiedab #poststratification #variancereduction #experimentation

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Jun 6

Multi-agent orchestration — supervisor·swarm·planner-executor 패턴 비교

#llm #agents #orchestration #multiagent

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Jun 6

마케팅 실험 플랫폼 설계 — 사내 A/B 시스템의 5가지 원칙

#abtesting #experimentplatform #splitassignment #srm

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Jun 6

임베딩이란 뭔가 — 단어가 숫자가 되는 자리, 마케터를 위한 직관

#embedding #fundamentals #vector #similarity

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Jun 6

CRM 라이프사이클 메시징 설계 — onboarding·activation·retention·win-back 4단계 매트릭스

#crm #lifecycle #onboarding #retention

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Jun 6

Uplift 모델링 — "쿠폰 줘도 살 사람 vs 줘야 사는 사람" 가르기

#uplift #causalml #crm #retention

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Jun 6

Survival 기반 가격 전략 — 이탈 곡선이 가격 의사결정에 어떻게 들어오나

#pricing #survivalanalysis #churn #priceelasticity

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Jun 6

Shapley value 어트리뷰션 — 채널 기여도를 공정하게 나누는 게임이론

#shapleyvalue #attribution #gametheory #multitouch

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Jun 6

RTB와 입찰 — 0.1초에 일어나는 광고 경매의 모든 것

#rtb #bidding #realtimebidding #fundamentals

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Jun 6

RAG 재순위(re-ranking) — cross-encoder로 검색 정밀도를 한 단계 올리기

#rag #reranking #crossencoder #retrieval

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Jun 6

Prophet과 CausalImpact — 시계열 예측과 캠페인 인과 효과

#timeseries #prophet #causalimpact #statespace

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Jun 6

프롬프트 자동 최적화 — DSPy·OPRO로 사람이 안 만지는 프롬프트 만들기

#promptengineering #dspy #opro #automation

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Jun 6

Overfitting과 정규화 — 외운 모델 vs 일반화하는 모델

#overfitting #regularization #fundamentals #generalization

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Jun 6

MMP 어트리뷰션 스택 — Adjust·AppsFlyer가 SKAN과 어떻게 합쳐지나

#mmp #attribution #adjust #appsflyer

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Jun 6

MMM 결과로 예산 재배분 — 파레토 프론티어와 한계 ROAS

#mmm #budgetoptimization #pareto #mroas

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Jun 6

손실 함수와 학습 — 모델이 데이터에서 배우는 방식의 직관

#lossfunction #gradientdescent #learning #fundamentals

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Jun 6

LLM evaluation harness — 분기마다 챗봇 품질을 자동 평가하는 공장

#llm #evaluation #harness #regression

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Jun 6

광고 KPI 한 그림 — CPM·CPC·CTR·CVR·ROAS·CAC·LTV의 관계

#kpi #cpm #cpc #roas

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Jun 6

Header bidding 심화 — 광고주가 인벤토리에 동시 입찰하는 구조

#headerbidding #rtb #auction #ssp

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Jun 6

Geo-lift 실험으로 인과추론 — 광고 안 한 도시와 비교하기

#causalinference #geolift #syntheticcontrol #incrementality

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Jun 6

Function calling 설계 패턴 — LLM이 도구를 부를 때 마케터가 점검할 것

#llm #functioncalling #tooluse #agents

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Jun 6

EU DMA가 walled garden을 어떻게 흔드나 — 마케터 영향 정리

#dma #walledgarden #privacy #eu

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Jun 6

데이터 클린룸 — Meta·Google과 안전하게 데이터 매칭하는 법

#cleanroom #firstpartydata #privacy #matching

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Jun 6

Context engineering — 200k 토큰 컨텍스트의 설계 원칙 5가지

#llm #context #longcontext #promptengineering

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Jun 6

코호트 LTV 곡선 — 누적 매출 그래프 그리고 해석하기

#ltv #cohort #retention #uniteconomics

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Jun 6

PyMC-Marketing으로 채널 기여도 직접 모델링 — Bayesian MMM 실전

#mmm #bayesian #pymcmarketing #adstock

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Jun 6

어트리뷰션의 역사 — 쿠키 last-click부터 클린룸까지의 변화

#attribution #history #cookie #cleanroom

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Jun 6

웹 CRO 입문 — 랜딩 페이지 최적화의 핵심 6원칙과 실험 운영 표준

#cro #landingpage #abtest #webmarketing

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Jun 6

Vector DB 비교 — pgvector·Pinecone·Qdrant·Weaviate를 마케터 시선에서

#vectordb #rag #embeddings #infrastructure

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Jun 6

트랜스포머 직관 — attention이 LLM의 핵심이 된 이유

#transformer #attention #fundamentals #llm

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Jun 6

Switchback experiment — 같은 유저에게 ON/OFF를 번갈아 적용하는 실험 설계

#switchback #experimentdesign #twosidedmarket #sutva

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Jun 6

Survival 분석으로 이탈 예측 — 마케팅 churn에 Kaplan-Meier·Cox PH

#survivalanalysis #churn #kaplanmeier #coxph

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Jun 6

Structured output 운영 — JSON Schema와 강제 형식이 LLM 사고를 줄이는 법

#llm #structuredoutput #jsonschema #reliability

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Jun 6

스타트업 데이터팀 채용 — 1번 데이터 사람 뽑기와 첫 90일 온보딩

#startup #hiring #datateam #onboarding

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Jun 6

광고 SQL·BI 안티패턴 7가지 — ROAS 보고서를 거짓말로 만드는 SQL 함정

#sql #bi #dataquality #roas

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Jun 6

SKAN postback 디코딩 — conversion value 6bit 설계의 모든 것

#skan #conversionvalue #ios #attribution

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Jun 6

Simpson's Paradox가 마케터 보고서에 숨는 법 — 전체와 세그먼트가 정반대를 말할 때

#simpsonsparadox #segmentation #aggregation #experiment

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Jun 6

Server-side Tagging과 Conversion API — 1st-party 데이터를 직접 운영하는 법

#capi #serversidetagging #firstpartydata #gtm

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Jun 6

Sequential testing — A/B 결과를 매일 들여다봐도 되는 통계 프레임

#sequentialtesting #abtesting #peeking #msprt

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Jun 6

CAC Payback period — 광고비를 몇 개월 만에 회수하는가

#cac #paybackperiod #uniteconomics #cashflow

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Jun 6

ROAS 보고서가 늘 거짓말하는 이유 — last-click·view-through·incremental 3대장

#roas #incrementality #attribution #liftstudy

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Jun 6

코호트 retention curve의 운영 해석 — 같은 곡선에서 5가지 질문 빼내기

#retention #cohortanalysis #dau #ndayretention

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Jun 6

Regression Discontinuity — 정책 cutoff 주변에서 인과 효과 잡기

#causalinference #rdd #cutoff #observational

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Jun 6

회귀와 분류 — 마케터가 가장 자주 만나는 두 머신러닝 모델 가족

#regression #classification #fundamentals #machinelearning

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Jun 6

매체 raw data 컬럼 가이드 — Meta, Google, TikTok, Naver의 진짜 컬럼들

#rawdata #meta #googleads #tiktok

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Jun 6

RAG 시스템을 정량 평가하는 4가지 지표 — 마케팅 챗봇을 만든다면

#rag #llm #evaluation #retrieval

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Jun 6

RAG 운영 비용·latency — 검색·생성·임베딩의 비용을 분리하고 깎는 법

#rag #latency #costoptimization #caching

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Jun 6

Propensity score matching — 무작위 배정이 안 되는 자리에서 인과 효과 추정

#causalinference #psm #matching #observational

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Jun 6

Prompt caching 운영 경제학 — 같은 프롬프트를 1000번 보낼 때 비용을 90% 줄이는 법

#llm #promptcaching #costoptimization #tokeneconomics

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Jun 6

Privacy Sandbox — 쿠키 종료 이후 브라우저단 광고 타깃팅, 마케터가 알아야 할 5가지

#privacysandbox #cookiedeprecation #topicsapi #protectedaudience

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Jun 6

가격 탄력성 추정 — log-log 회귀와 instrumental variable로 가격 효과 분리

#priceelasticity #iv #loglogregression #pricing

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Jun 6

Power analysis와 MDE — 실험 시작 전에 표본·기간을 정직하게 잡는 법

#abtesting #poweranalysis #mde #samplesize

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Jun 6

Pacing — 광고 예산을 하루에 고르게 쓰는 알고리즘

#pacing #rtb #budget #auction

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Jun 6

Organic·Direct·Referral의 진실 — GA4, MMP, Amplitude가 organic을 부르는 4가지 방식

#attribution #ga4 #amplitude #mmp

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Jun 6

Multiple testing 보정 — 메트릭 10개 동시에 보면 거짓 양성을 어떻게 통제하나

#multipletesting #fdr #benjaminihochberg #bonferroni

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Jun 6

세 가지 측정이 서로 다른 숫자를 내는 이유 — MTA·MMM·Lift 비교

#attribution #mmm #incrementality #measurement

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Jun 6

MMP raw export 컬럼 사전 — Appsflyer, Adjust, Branch가 주는 진짜 데이터

#mmp #appsflyer #adjust #branch

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