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1. A/B 테스트란?
A/B 테스트는 두 개 이상의 각기 다른 버전을 비교하여 최적의 결과를 도출하는 실험적인 방법론이에요. 일반적으로 A/B 테스트는 랜덤하게 선택된 두 개의 그룹에 각각 다른 버전을 제공하고, 두 그룹의 결과를 비교하여 더 나은 성과를 내는 버전을 선택하게되요.
A/B 테스트 없이 결정을 내릴 경우, 주관적인 편견이나 개인적인 믿음, 경험, 예측 등이 결과에 영향을 끼칠 수 있습니다. 이는 올바르지 않은 결정을 내릴 수 있는 심리적인 편향으로 작용할 수 있어요.
A/B 테스트의 업무 적용 예시
먼저 어떤 이커머스의 운영을 담당하고 있다고 가정할게요. 이커머스에서 A/B 테스트를 적용할 수 있는 업무들의 예시는 다음과 같아요:
● 메인 페이지: 메인 페이지의 레이아웃, 배너 이미지, 헤드라인, 카테고리 구조 등을 변경하여 사용자의 이탈률을 낮추고 상품 클릭율을 높일 수 있는지 테스트해요.
● 상품 리스트 페이지: 상품 카드 디자인, 필터 옵션, 정렬 방식 등을 변경하여 상품 페이지로 이동하는 사용자 수를 늘릴 수 있는지 확인해요.
● 상품 상세 페이지: 상품 설명, 이미지, 리뷰, 가격 정보 등의 디자인 요소와 순서를 변경하여 전환율이나 평균 주문 금액이 높일 수 있는지 확인해요.
● 장바구니 페이지: 장바구니 디자인, 할인 코드 입력 위치, 추천 상품 노출 방식 등을 변경하여 장바구니 이탈율을 낮추고 결제까지 이어지는 사용자 수를 늘릴 수 있는지 확인해요.
● 결제 프로세스: 결제 방식, 결제 페이지 디자인, 안내 문구 등을 변경하여 결제 완료율을 높일 수 있는지 테스트해요.
● 이메일 마케팅: 이메일 제목, 내용, 디자인, 발송 시간 등을 변경하여 이메일 열람율과 클릭율을 높일 수 있는지 확인해요.
● 푸시 알림: 푸시 알림 메시지, 이미지, 발송 시간 등을 변경하여 사용자의 알림 클릭율과 앱 사용율을 높일 수 있는지 테스트해요.
● 프로모션 전략: 할인율, 할인 형태, 적용 기간 등 다양한 프로모션 전략을 테스트하여 매출 증대와 전환율 향상을 확인해요.
● 고객 지원: 고객 지원 채널, 응대 시간, 응대 방식 등을 변경하여 고객 만족도를 높일 수 있는지 테스트해요.
● 로그인 및 회원가입 프로세스: 회원가입 필드, 로그인 방식(소셜 로그인 포함), 인증 절차 등을 변경하여 회원가입 및 로그인율을 높일 수 있는지 확인해요.
2. A/B 테스트 프로세스 6단계
A/B 테스트는 다음과 같은 과정을 거쳐 진행됩니다.
1. 목표 설정: A/B 테스트의 목표를 설정합니다. 예를 들어, 사용자가 클릭할 확률을 높이기 위해 버튼의 색상을 변경하거나, 회원 가입률을 높이기 위해 폼의 디자인을 변경하는 등의 목표를 설정할 수 있어요.
· 적용 예시 : 결제 페이지에서의 구매 완료 비율을 높이기 위해 디자인을 변경하고자 함.
2. 가설 설정: 테스트를 수행하기 전에 어떤 변경이 예상되는 결과를 낼 것인지 가설을 세우고 검증합니다. 예를 들어, 버튼 색상 변경이 클릭율을 높일 것으로 예상하는 등의 가설을 세울 수 있어요.
· 적용 예시 : 새로운 디자인이 구매 전환율을 높이라는 가설 수립. 새로운 디자인은 가설에 맞게 현재 디자인보다 간결하고 직관적으로 디자인되어 있으며, 사용자가 이전보다 더 쉽게 구매를 완료할 수 있게 구성.
3. 변형 생성: 가설에 따라 A, B 두 개의 그룹을 설정하고 각 그룹에 다른 변형을 생성합니다. 예를 들어, A 그룹에는 현재 버튼 색상을, B 그룹에는 새로운 버튼 색상을 적용한 버전을 생성해요.
· 적용 예시 : A/B 테스트를 위해 A 그룹에는 기존 디자인을, B 그룹에는 새로운 디자인을 적용한 결제 페이지를 생성.
4. 테스트 실행: 두 개의 변형을 포함한 그룹을 생성하고, 테스트를 실행합니다. 이 과정에서 각 그룹에 랜덤으로 배정되어 공정성을 유지해요.
· 적용 예시 : A/B 테스트를 실행하기 위해 랜덤하게 선택된 사용자들을 A 그룹 또는 B 그룹으로 배정하여 각각의 결제 페이지를 제공.
5. 데이터 수집 및 분석: 테스트가 완료된 후, 두 그룹의 결과를 수집하고 분석합니다. 예를 들어, 클릭 수, 구매 수 등을 분석하여 어떤 변형이 더 나은 결과를 냈는지 확인해요.
· 적용 예시 : 두 그룹의 구매 완료 비율을 수집하고 분석하여 어떤 디자인이 더 나은 결과를 냈는지 확인.
6. 결론 도출: 분석 결과를 바탕으로 어떤 변형이 더 나은 결과를 냈는지 결론을 도출하고, 해당 결과를 기반으로 실제 서비스에 적용해요.
· 적용 예시: 분석 결과를 바탕으로 새로운 디자인이 기존 디자인에 비해 더 나은 결과를 냈을 경우, 새로운 디자인을 결제 페이지에 적용합니다. 이를 통해 구매 완료 비율을 높일 수 있음.
A/B 테스트는 서비스 개선을 위한 강력한 도구입니다. 이를 통해 기존의 서비스를 개선하고, 새로운 기능이나 디자인 등의 변화를 적용하기 전에 사전에 검증할 수 있어요.
3. A/B 테스트 주의사항
A/B 테스트를 수행할 때는 다음과 같은 6가지 주의사항을 지켜야 해요.
● 적절한 표본 크기: 표본의 크기가 충분하지 않으면 유의미한 결과를 얻을 수 없습니다. 적절한 표본 크기를 결정하고, 그에 맞는 시간과 자원을 투자해야해요.
● 하나의 변수만 변경: A/B 테스트에서는 하나의 변수만을 변경해야 합니다. 두 가지 이상의 변수를 동시에 변경하면 어떤 변수가 영향을 미쳤는지 파악할 수 없어요.
● 무작위성: A/B 테스트는 무작위성이 보장되어야해요. 무작위로 선택된 사용자들에게 각각 다른 변수를 적용해야 합니다.
● 적절한 분석 방법: A/B 테스트 결과를 분석할 때는 적절한 방법을 선택해야해요. 가설 검증을 위한 통계적 분석 방법을 선택하고, 유의수준을 설정해야 합니다.
● 테스트 결과의 의미: A/B 테스트 결과가 통계적으로 유의미하더라도 항상 실제로 의미 있는 결과인지를 고려해야해요. 예를 들어, 어떤 변수를 변경하였을 때 구매 완료 비율이 약간 상승했더라도 그 차이가 실제로 유의미한 차이인지를 고려해야 합니다.
● 정해진 기간 동안 진행: A/B 테스트는 일정 기간 동안 진행되어야해요. 그 기간 동안에만 결과를 수집하고, 분석해야 합니다. 너무 짧은 기간 동안에는 결과를 수집하기 어렵고, 너무 긴 기간 동안에는 사용자들의 행동이 변할 가능성이 있어요.
A/B 테스트를 수행할 때는 위와 같은 주의사항을 지켜서 결과를 신뢰할 수 있는 것으로 만들어야 합니다! 그렇지 않으면, 잘못된 결론에 도달하여 테스트를 진행하지 않는 것보다 나쁜 결과를 가져올 수 있어요
4. A/B 테스트의 한계
A/B 테스트는 하나의 변수만을 변화시켜 실험하는 방법이므로, 다양한 변수가 상호작용을 하는 경우에는 한계가 있어요. 예를 들어, 웹페이지의 디자인을 변경할 때, 디자인뿐만 아니라 글꼴, 색상 등의 다른 변수도 함께 변경되는 경우가 많습니다. 이러한 경우, A/B 테스트로는 디자인, 글꼴, 색상의 상호작용에 대한 효과를 파악하기 어려워요.
이런 경우, 다변량 테스트로 한계를 극복할 수 있어요. 다변량 테스트에 대해서는 다음 2편에서 자세하게 소개드리겠습니다 👋🏻
글쓴이: 김재욱
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