#공유 #아티클추천
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국내 아티클ㅤ
1.
방해하지 않고, 눈에 띌 수 있을까
계좌 정보와 추천 영역의 역할을 플로팅 카드로 분리하고 스크롤에 따라 크기를 조절한 A/B 테스트로 클릭률과 전환율을 각각 3배 높인 과정을 보여줍니다.
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2. AI로 만들고, 디자인으로 완성한 3개월
데이터 분석 제품을 만들며 AI로 구조를 검증하고 Figma로 정보 밀도를 다듬는 등 판단과 실행의 성격에 따라 도구를 나눈 3개월의 설계 과정을 소개합니다.
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3. 고객의 취소할 권리를 보장하다
주문 취소 가능 시점을 실제로 되돌릴 수 없는 순간까지 늦추고 동시성·외부 장애를 시스템이 흡수하도록 설계해 관련 문의를 약 90% 줄인 사례를 설명합니다.
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4. 애매한 문제를 제대로 정의한다는 것
기대 상태와 실제 상태의 차이로 문제를 표현하고 증거·해결 방식·성공 기준을 네 가지 질문과 반증 가능한 지표로 구체화하는 방법을 정리합니다.
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5. 넷플릭스는 묶고, 전기차 충전은 쪼개 파는 이유
고객별 가치 편차와 공급 비용·거래 마찰을 기준으로 번들·사용량 과금·혼합형 가격 모델을 선택하는 세 가지 질문을 제안합니다.
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해외 아티클ㅤ
1.
When Should You Disclose AI Use? The PACED Framework
AI 사용 공개 여부를 정책·사용자·맥락·기대·개입 정도의 다섯 요소로 판단하고, 공개 자체보다 시점과 방식이 신뢰에 미치는 영향을 연구 사례로 설명합니다.
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2. How AI Works and How Users Think About It: Study Guide
AI의 실제 작동 방식과 사용자의 멘탈모델 사이 차이를 환각·아첨·에이전트·검색 행동·신뢰 연구로 나누어 제품 설계에 필요한 자료를 체계적으로 묶었습니다.
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3. Are We Cleaning Too Much? The Missing Signals in Post-Survey Review
설문 응답의 기술·행동·이력 신호를 AI가 함께 검토하게 해 의심 사례를 사람에게 집중시키고 과도한 데이터 제거와 오판을 줄이는 방법을 제시합니다.
애매한 문제를 제대로 정의한다는 것
원문 게시 시각: 2026-09-28 09:06:40 KST
원문 메시지 ID: 4cb9c124-f039-4693-bba8-4d482cfb0dbc