과거에 데이터 기반으로 가설을 실험한 경험에 대해 말씀해 주세요.

학부 캡스톤 프로젝트에서 팀원 4명과 소규모 이커머스 서비스의 장바구니 이탈률 개선을 목표로 가설 실험을 진행한 경험이 있습니다. 처음에 팀원마다 원인에 대한 생각이 달랐는데, 히트맵과 세션 로그를 먼저 공유하면서 결제 버튼이 스크롤 아래에 있어 눈에 덜 띈다는 공통 가설로 좁혔습니다. 가설을 문서로 정리하고 검증 기준 지표를 팀 전체가 합의한 뒤 A/B 테스트를 2주간 진행했습니다. 버튼 위치를 스크롤 상단으로 올린 변형 페이지에서 이탈률이 약 11% 감소했고, 팀은 해당 변경을 정식 반영하기로 결정했습니다. 이 경험을 통해 데이터 기반 협업에서 중요한 건 분석 도구가 아니라 실험 전에 어떤 숫자가 바뀌면 맞다고 볼지 팀이 합의해두는 과정임을 배웠습니다. 그 합의 없이는 같은 결과를 보고도 해석이 달라지는 경우가 생깁니다.