왜 72시간 세션인가 — 일주기 패턴 + 통계적 유의성

발행: 2026-01-05 · 태그: session-design, diurnal, ux

결정 변수

세션 길이 (= 자동 측정 기간) 를 정할 때 4가지 변수가 충돌한다:

1. 일주기 검증 — 새벽/낮 차이를 봐야 의미 있는 분석 → 최소 24h
2. 통계적 유의성 — 시계열 알고리즘은 일정 수준 이상의 sample 이 쌓여야 수렴
3. 사용자 인내 — 너무 길면 결과 보기 전에 떠남 (UX 데이터에 따르면 평균 attention 30분~2일)
4. 인프라 부담 — 길수록 동시 측정 대상 누적, 저장소 부담 증가

24h, 48h, 72h, 168h 비교

사용자 행동 데이터

내부 baseline 모니터링 등록 후 첫 결과 확인까지 평균 18시간, 최종 점수 확인까지 평균 56시간이었다. 72h 안에 사용자가 의사결정을 내린다는 의미다.

168h (7일) 로 늘려도 추가 sample 의 한계 효용은 미미했으나 사용자 이탈은 큰 폭으로 증가 — 큰 손해.

TTL 과 정합

72h 세션 + 3일 TTL (분석 저장소의 원본 측정 데이터). 세션이 만료되는 시점과 원본이 삭제되는 시점이 1일 차이 (사용자가 결과를 다시 볼 수 있는 grace period). 분석 점수와 이상 신호 이력은 별도 더 오래 보관 — 추세 비교용.

왜 사용자 변경 옵션이 없나

"24h 만 측정" / "1주일 측정" 옵션이 종종 요청되지만, 추가하지 않는 이유:

1. 24h: 일주기 1회로는 통계 기반 알고리즘이 의미 있는 결과를 내지 못함.
2. 7일+: UX 손실 vs 정확도 향상의 트레이드오프가 안 좋음.
3. 옵션 자체가 사용자 결정 부담 — 단일 default 가 결정 피로 최소화.

72h 는 거의 모든 케이스에 합리적 default 라 옵션화하지 않고 강제한다.

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