유저 행동 로그를 활용한 딥러닝 모델 개발 경험에 대해 구체적으로 설명해 주세요.

유저 행동 지표를 설계할 때 여러 후보 중 어떤 지표를 선택할지 본인이 직접 결정을 내린 자리가 있었습니다. 프로젝트에서 사용자 참여도를 측정하는 지표로 DAU와 코어 액션 완료율 중 하나를 선택해야 했습니다. DAU는 측정이 쉽고 팀이 직관적으로 이해하는 지표였고, 코어 액션 완료율은 서비스 본질 가치와 더 연결된 지표였습니다.

두 지표 모두 타당한 자리가 있었지만 둘 다 추적하면 팀이 어떤 수치를 기준으로 의사결정해야 하는지가 흔들리는 자리가 생길 수 있었습니다. 코어 액션을 먼저 정의하고 그 완료율을 주 지표로 삼는 결을 내렸고, DAU는 보조 지표로 두는 구조를 제안했습니다.

지표 선택이 팀 행동을 결정하는 자리라는 것을 그때 알게 됐고, 가장 중요한 질문에 가장 직접 답하는 지표를 고르는 결이 생겼습니다. 그 결이 이후 지표 설계에서 주 지표를 하나로 고정하는 자리로 이어졌습니다.