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Experiment Plan — CGM-free 혈당 반응 추론

상위 가설 3개에 대한 7일 실험 설계

실험 1: 혈당 반응 점수의 사용자 관심도

가설

비당뇨 웰니스 사용자가 식후 혈당 반응 점수(Low/Moderate/High)를 하루 1회 이상 확인하고, 7일 후에도 계속 사용한다.

최소 구현

  1. 기존 SleepTest InferenceView를 소비자용으로 단순화
  2. 혈당 반응 점수 카드 (점수 + 레벨 + 해석 텍스트)
  3. 데이터 충분도 인디케이터 (신뢰도 표시)
  4. 일일 추론 실행 버튼 / 자동 실행

측정 이벤트

  • inference_run: 추론 실행 횟수/일
  • inference_view: 결과 화면 조회 수
  • inference_share: 결과 공유 횟수
  • app_open: 일일 앱 실행 횟수

성공/실패 기준

  • 성공: 7일 리텐션 >= 40%, 일일 추론 >= 1.5회
  • 실패: 7일 리텐션 < 20% 또는 일일 추론 < 0.5회

예상 공수

  • UI 단순화: 디자인 1명 × 3일
  • 이벤트 추적: 엔지니어 1명 × 1일
  • TestFlight 배포 + 피드백 수집: 2일

실험 2: 단식 × 혈당 반응 연계의 리텐션 효과

가설

FastingWorks 기존 사용자에게 "단식 전후 혈당 반응 비교" 기능을 제공하면, 단식 완료율과 앱 리텐션이 증가한다.

최소 구현

  1. 단식 완료 시점에 혈당 반응 점수 자동 계산
  2. "이번 단식이 혈당 반응에 미친 영향" 요약 카드
  3. 주간 트렌드: "이번 주 단식 후 혈당 반응 평균 vs 지난 주"

측정 이벤트

  • fasting_complete_with_inference: 단식 완료 시 추론 결과 조회 비율
  • fasting_completion_rate: 단식 완료율 변화 (baseline 대비)
  • weekly_trend_view: 주간 트렌드 화면 조회 수

성공/실패 기준

  • 성공: 단식 완료율 +10%p 이상, 추론 결과 조회 비율 >= 60%
  • 실패: 단식 완료율 변화 없음, 조회 비율 < 30%

예상 공수

  • 단식 → 추론 연계 로직: 엔지니어 1명 × 2일
  • 요약 카드 UI: 디자인 1명 × 2일
  • A/B 테스트 설정: 1일

실험 3: "대사 건강 점수" 네이밍의 소비자 반응

가설

"인슐린 감수성 점수"보다 "대사 건강 점수"라는 네이밍이 사용자 이해도와 관심도를 높인다.

최소 구현

  1. 인슐린 감수성 점수를 "대사 건강 점수"로 리브랜딩
  2. 점수 해석 텍스트 추가 ("당신의 대사 건강은 상위 30% 수준입니다")
  3. 간단한 설문: "이 점수가 유용한가요?" (5점 척도)

측정 이벤트

  • metabolic_score_view: 점수 화면 조회 수
  • metabolic_score_survey: 설문 응답 (유용성 평가)
  • metabolic_score_share: 점수 공유 횟수

성공/실패 기준

  • 성공: 유용성 평가 >= 4.0/5.0, 조회 수 >= 혈당 반응 점수의 50%
  • 실패: 유용성 평가 < 3.0/5.0, 조회 수 < 혈당 반응 점수의 20%

예상 공수

  • 네이밍/텍스트 변경: 엔지니어 1명 × 0.5일
  • 설문 통합: 1일
  • 분석: 1일

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