Etsy는 판매 증진을 위해 구매 시 무료 아이스크림 제공과 같은 아이디어를 실험을 통해 테스트합니다. 사용자 행동을 더 잘 이해하기 위해, 그들은 세분화를 사용하며, 이는 다양한 사용자 그룹을 기반으로 분석할 수 있게 해줍니다. 이전에는 Etsy 플랫폼에 미리 정의된 세분화가 제한되어 있어 심층적인 분석을 방해하고 통찰력 확보를 늦추었습니다. 팀은 실험자들이 자체 세그먼트를 정의할 수 있는 세분화 라이브러리를 개발했지만, 이는 느리고 복잡한 과정이었습니다. 이 새로운 접근 방식은 사용자가 SQL 쿼리와 조인 키를 사용하여 세분화를 생성할 수 있도록 하여 이해하고 공유하기 쉽게 만들었습니다. 배포 전에 이러한 사용자 지정 세분화는 정확성과 안전성을 보장하기 위해 검증 과정을 거칩니다. 데이터 파이프라인의 동적 작업 생성은 코드 변경 없이 새로운 세분화의 자동 처리를 가능하게 했습니다. 이러한 변화는 사용 가능한 세분화의 수를 크게 증가시켰습니다. 개선된 시스템은 더 빠르고 심층적인 통찰력을 제공하여 팀이 더 나은 데이터 기반 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 전반적으로 이러한 변화는 Etsy의 실험 프로세스를 더욱 유연하고 효율적으로 만들었습니다.