🎯 데이터로 방향을 제시하는 과학적인 방법론, A/B 테스트
구글, 아마존, 넷플릭스 같은 세계적인 기업들은 매년 1만 건이 넘는 A/B테스트를 진행하며 사업을 성장시킵니다.
“모든 것을 실험해 보는 접근 방식이 놀라울 정도로 큰 성과를 가져올 수 있음을 알게 되었다” 라고 하니,
위대한 기업들은 언제나 여러가지의 테스트를 여러번 빠르게 진행해보는 것 같습니다.
수많은 의사결정의 순간, 아직도 직관에 의존하시나요? A/B테스트는 직관이 아닌 데이터로 방향을 제시합니다.
가설을 직관이 아니라 데이터로 증명할 수 있기 때문에
더욱 과학적인 방법론으로 비즈니스 의사결정에 활용되고 있습니다.
오픈애즈가 준비한 열네번째 오컬렉션 '디지털 시대에서의 과학적인 방법론, A/B 테스트'
꼭 읽어보세요!
🖌️ 마케터, 기획자, 디자이너 등 자신의 업무를 지속적으로 개선시키고자 하는 분
🖌️ 효율적으로 비즈니스 의사결정을 내리기 위한 데이터를 끊임없이 분석하시는 분
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A/B테스트, 어디까지 해봤니? insighter. 오피노
몇 년 전부터 ‘애자일’, ‘실험조직’등의 단어들이 유행하며 소위 A/B테스트라는 용어는 이제 여기저기서 어렵지 않게 볼 수 있는 단어가 되었다. 하지만 광고주와 A/B테스트를 위한 가설에 대해 얘기를 나누다 보면 뭔가 거창한 변화나 화려한 요소들이 추가되어야만 의미가 있다고 생각하는 경우를 보게된다. 하지만 내가 약 1년간 30여건의 실험을 진행해본 결과는 조금 다른 얘기를 하고있다. 지금부터 실제로 진행했던 A/B테스트 결과들을 공유해볼까 한다.
그로스해킹의 꽃, A/B 테스트의 중요성 insighter. 그로스해킹 LABBIT
A/B Test를 잘하는 팀은 무엇을 가장 잘할까?
정답은 의외로 단순하다. 많은 실험을 빠른 기간 내에 할 수 있는 "속도"이다. 페이스북이나 우버는 일주일에 30개 정도의 실험을 진행한다. 공들여서 실험을 1개 구현하는 것보단, 개선될만한 것들을 무작정 아이데이션 해보는 과정이 팀 내부적으로 이루어져야 한다. 순서는 하기와 같다.
A/B Testing – Sampling부터 Interpretation까지 insighter. 버즈빌
보통 a/b testing에 들어가는 통계 기법(?)은 t-test입니다. 그룹 a의 평균값과 그룹 b의 평균값이 같은 것인지 다른 것인지를 추정하는 테스트입니다. (group A와 group B의 값은 쉽게 관찰 가능한 것인데, 둘이 같은지 다른지를 판단한다는 것이 헷갈리실 수 있겠지만 이는 interpretation 부분에서 다루겠습니다)
알고나면 매출이 달라지는 A/B테스트의 모든 것 insighter. 메조미디어
A/B 테스트는 실제 소비자의 반응을 미리 파악하여 더 효과적인 최종안을 결정할 수 있다는 점에서 중요도가 크게 확대되고 있습니다. 최근 퍼포먼스가 중시되는 마케팅 분야에서는 비용과 연결되는 광고 효율 개선에 직접적인 영향을 미치며, 궁극적으로 브랜드 로열티 향상에 기여한다는 비즈니스의 이점이 있습니다. 또한, A/B 테스트의 주요 적용 범위는 마케팅 외에 디자인이나 개발 분야에서도 주로 활용이 되고 있는데요. 효과적인 A/B 테스트를 위한 설계 프로세스와 TIP부터 이를 활용한 성공 사례를 공유드립니다.
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