[데이터 분석 심화 개념] A/B 테스트 1️⃣ (A/B 테스트 이해하기)

이번 글은 코드잇 강의를 수강하면서 배운 내용을 주로 하여 정리되어 있습니다. (코드잇 스프린트 데이터 애널리스트 트랙 1기 훈련생)

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A/B 테스트의 개요

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데이터 기반 의사결정의 중요성

성공하는 서비스들은 대부분 직감이 아닌 데이터를 기반으로 의사결정을 내립니다.

• 데이터 기반 의사결정을 하는 이유
  • 첫 번째 이유는 리스크를 줄일 수 있기 때문입니다. 직관에 의존한 의사결정은 실패할 확률이 높으며, 경쟁이 치열한 오늘날의 환경에서는 실패 시 도태되기 쉽습니다. 데이터를 기반으로 의사결정을 하면 사용자의 반응을 실험을 통해 빠르게 확인하고, 출시 이후 발생할 수 있는 실패의 리스크를 줄일 수 있습니다.
  • 두 번째 이유는 성공과 실패의 원인을 명확히 파악할 수 있기 때문입니다. 데이터를 기반으로 하지 않으면 성공이나 실패의 원인을 정확히 알기 어려우며, 이에 따라 성공을 재현하거나 실패를 방지하기 어려워집니다

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A/B 테스트란?

A/B 테스트는 인과관계를 입증하기 위한 과학적 실험 방법을 인터넷 환경에 맞게 적용한 것입니다.

다양한 플랫폼에서 서비스 개선을 위해 널리 사용되며, 개발, 디자인, 비즈니스 등 전 직군에 걸쳐 활용됩니다.

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A/B 테스트의 적용 사례

A/B 테스트는 여러 상황에서 사용될 수 있습니다.

예를 들어, 콘텐츠 배너, CTA(행동 유도) 버튼, 프로모션, 페이지 아이콘 등의 문구와 디자인, 색상을 바꿔가며 어떤 버전이 더 좋은 성과를 내는지 비교할 수 있습니다.

또한, UI/UX를 변경할 때는 메인 페이지나 상세 페이지의 UI를 수정하거나, 예약 및 구매 프로세스를 최적화하는 등의 실험을 진행할 수 있습니다.

알고리즘 로직의 성과를 비교할 때도 A/B 테스트를 활용하여, 새로운 기능 출시가 사용자에게 미치는 영향을 데이터로 빠르게 확인할 수 있습니다.

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A/B 테스트 이해하기

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A/B 테스트란?

프로덕트를 성공시키기 위해서는 고객이 누구인지, 무엇을 원하는지, 왜 우리 프로덕트를 사용하는지에 대해 알아야 합니다.

그러나 이를 직접적으로 묻기 어려운 경우가 많기 때문에 사용자들이 이렇게 반응할 것이라는 가설을 세우고 가설을 검증하는 과정을 적용할 수 있습니다.

이러한 과정을 이번 목차에서 설명하는 A/B 테스트를 통해 적용할 수 있습니다.

 

A/B 테스트란 무엇인가?

• 정의: A/B 테스트는 두 가지 버전(A안과 B안)의 제품이나 기능을 고객에게 제공한 후, 두 집단의 사용자 반응을 비교하여 어떤 버전이 더 나은 성과를 내는지 판단하는 대조 실험 방식입니다.
• 목적: A/B 테스트를 통해 데이터에 기반한 가설을 검증하고, 성과에 영향을 미치는 요소를 명확히 구분할 수 있습니다.

 

A/B 테스트의 활용 사례

• 제품 및 기능 개선: 신규 기능을 추가할 때, 어떤 버전이 더 효과적인지 A/B 테스트를 통해 확인할 수 있습니다.
• 마케팅 메시지 최적화: 푸시 알림이나 광고 메시지에서 어떤 문구가 더 높은 클릭률을 이끄는지 비교할 수 있습니다.
• 추천 시스템 개선: 다양한 추천 알고리즘 중 어떤 것이 사용자에게 더 적합한지 A/B 테스트로 검증할 수 있습니다.

 

A/B 테스트의 필요성

• 데이터 기반 의사결정: A/B 테스트는 데이터를 통해 의사결정을 내리는 데 중요한 역할을 합니다. 실험 결과를 바탕으로 제품을 개선하거나 새로운 기능을 배포할지 결정할 수 있습니다.
• 인과관계 파악: A/B 테스트는 단순한 결과 분석이 아닌, 성과에 영향을 미치는 원인을 명확히 파악하는 데 도움이 됩니다.

 

단순 배포와 A/B 테스트의 비교

• 단순 배포:
  • 기능이나 변경 사항을 바로 배포하고, 문제가 생기면 이전 버전으로 되돌리는 방법입니다.
  • 장점: 신속한 대응이 가능하나, 결과의 원인을 명확히 알기 어렵습니다.
  • 단점: 인과관계를 파악하기 어려워, 성과가 왜 발생했는지 명확히 알 수 없습니다.
• A/B 테스트:
  • 두 가지 이상의 버전을 테스트한 후 데이터를 수집하여, 성과가 더 나은 버전을 선택해 배포합니다.
  • 장점: 데이터를 기반으로 명확한 결정을 내릴 수 있으며, 인과관계를 파악할 수 있습니다.
  • 단점: 테스트와 분석에 시간이 소요될 수 있습니다.

결론

• 상황에 따른 선택: 문제가 시급하고 명확할 때는 단순 배포가 유리할 수 있지만, 장기적으로 데이터 기반 의사결정을 통해 성공적인 제품을 만들고자 한다면 A/B 테스트가 필수적입니다.
• A/B 테스트의 가치: A/B 테스트는 고객 반응을 예측하고 제품 개선 방향을 설정하는 데 있어 강력한 도구입니다. 이를 활용하면 보다 정확하고 효과적인 제품 개발과 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.

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A/B 테스트 프로세스 (8단계)

A/B 테스트를 성공적으로 실행하기 위해서는 각 단계별로 체계적으로 접근하는 것이 중요합니다.

 

1. 목표 설정

• 중요성: A/B 테스트의 방향성을 결정하는 핵심 단계입니다.
• 예시: "사용자 가입률을 높이기"가 목표라면, "가입 페이지에서의 전환율을 높이는 것"을 목표로 설정합니다.

2. 가설 설정

• 가설 정의: 목표를 달성하기 위해 검증할 가설을 설정합니다. 가설은 변경 사항이 어떤 결과를 가져올지 예측하는 문장입니다.
• 예시: "가입 페이지에서 간소화된 폼을 제공하면 가입 전환율이 증가할 것이다."

3. A/B 그룹 생성

• 대상 분할: 실험 대상자를 두 그룹으로 나눕니다. A 그룹은 기존 버전, B 그룹은 새로운 버전을 사용합니다.
• 예시: 웹사이트 방문자를 랜덤으로 A 그룹(기존 폼)과 B 그룹(간소화된 폼)으로 나누어 실험합니다.

4. 실험 설계

• 설계 요소: 측정할 지표, 성공 기준, 실험 기간, 사용자 분배 방식을 결정합니다.
• 예시: 가입 전환율을 주요 지표로 설정하고, 15% 이상의 증가가 목표라면 성공으로 간주합니다. 실험 기간은 3주, 방문자는 무작위로 분배합니다.

5. 실험 실행

• 실험 수행: 실험을 시작하고 데이터를 수집합니다. 실험이 계획대로 진행되는지 모니터링합니다.
• 예시: 3주 동안 A와 B 그룹에서 각각 가입 전환율 데이터를 수집하고, 실험 중간에 문제가 없는지 체크합니다.

6. 데이터 분석

• 차이 확인: 수집된 데이터를 분석하여 A 그룹과 B 그룹 간의 차이를 확인합니다. 통계적 검정을 통해 차이가 의미 있는지 확인합니다.
• 예시: A 그룹의 가입 전환율이 20%, B 그룹이 28%라면, B 그룹의 간소화된 폼이 효과적이라고 판단합니다. 이때, 결과가 신뢰할 만한지 통계적으로 검증합니다.

7. 결과 도출

• 결론 내리기: 실험 결과를 바탕으로 목표 달성 여부를 판단하고, 결론을 내립니다. 목표를 달성하지 못했더라도 실험에서 배운 점을 정리합니다.
• 예시: B 그룹이 목표를 달성했다면 새로운 가입 폼을 도입하기로 결론 내릴 수 있습니다. 달성하지 못했더라도 문제점을 파악할 수 있습니다.

8. 반복

• 추가 개선: 실험 결과를 바탕으로 추가적인 개선을 위해 A/B 테스트를 반복적으로 수행합니다.
• 예시: 간소화된 가입 폼을 채택한 후, 다음 요소를 테스트하기 위해 새로운 A/B 테스트를 계획합니다. 예를 들어, 이메일 확인 절차를 간소화하는 방법을 테스트할 수 있습니다.

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A/B 테스트 활용 사례

당근마켓: 키워드 알림 받기 버튼

• 초기 변경: A/B 테스트 없이 '키워드 알림 받기' 버튼의 위치를 상단(A안)에서 하단(B안)으로 변경한 결과, 알림 등록자 수가 21% 급락했습니다.
• 이후 A/B 테스트:
  • A안: 검색 결과 화면 상단에 위치(기존 화면).
  • B안: 흰색 플로팅 버튼, 하단 중앙에 위치.
  • C안: 검은색 플로팅 버튼, 하단 중앙에 위치.
  • D안: 주황색 플로팅 버튼, 하단 우측에 위치.
• 결과: C안인 검은색 플로팅 버튼이 가장 많은 알림 등록자 수를 기록해 최종 채택되었습니다. 이 사례는 A/B 테스트의 중요성과 이를 통해 얻을 수 있는 프로덕트 개선의 효과를 잘 보여줍니다.

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A/B 테스트에서 알아 두면 좋은 개념

1. 실험 (Experiment)

• 정의: 새로운 아이디어나 기능을 실제로 도입하기 전에, 그 효과를 검증하기 위해 시행되는 시험입니다.
• 활용: 제품 개선, 사용자 경험 향상, 마케팅 전략 최적화를 위해 사용됩니다.

2. A/B 테스트 (A/B Testing)

• 정의: 두 그룹(A와 B)을 대상으로 대조 실험을 실시하여, 어떤 버전이 더 나은 성과를 내는지 결정하는 방법입니다.
• 활용: 웹사이트 디자인, 마케팅 캠페인, 앱 기능 테스트 등에서 널리 사용됩니다.

3. 가설 (Hypothesis)

• 정의: 실험을 통해 검증하고자 하는 예측 또는 가정입니다.
• 예시: "더 간결한 가입 폼이 전환율을 높일 것이다."

4. 성공 지표 (Success Metric)

• 정의: 프로젝트의 성공 여부를 판단하는 데 사용하는 핵심 지표입니다.
• 예시: 클릭률, 전환율, 매출 증가율 등.

5. 가드레일 지표 (Guardrail Metric)

• 정의: 실험 설계 시 반드시 유지해야 하는 지표로, 핵심 지표가 개선되더라도 이 지표가 악화되면 성공이라 볼 수 없습니다.
• 예시: 사용자 이탈률, 고객 만족도 등.

6. 샘플 사이즈 (Sample Size)

• 정의: 통계적 실험에서 사용되는 표본의 크기입니다.
• 중요성: 충분한 샘플 사이즈가 있어야 실험 결과의 신뢰성이 높아집니다.

7. p-value (P-Value)

• 정의: 실험 결과가 우연히 발생한 것인지, 아니면 실제로 유의미한 차이가 있는지를 판단하는 통계 지표입니다.
• 기준: 일반적으로 p-value가 0.05보다 작으면, 결과가 통계적으로 유의미하다고 판단합니다.

8. 유의 수준 (Significance Level)

• 정의: 가설 검정 시 허용되는 오류 확률로, 일반적으로 5%(0.05)로 설정됩니다.
• 의미: 유의 수준을 0.05로 설정하면, 100번 중 5번은 잘못된 결론을 내릴 가능성이 있다는 뜻입니다.

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A/B 테스트는 데이터 기반 의사결정을 통해 제품과 서비스를 최적화하는 강력한 도구입니다. 성공적인 실험을 위해서는 체계적인 접근이 필수적이며, 이를 통해 고객의 반응을 예측하고 효과적인 개선 전략을 수립할 수 있습니다. 다음 글에서는 A/B 테스트를 실제로 시작하는 방법과 실험 설계에 대한 구체적인 단계를 다룰 예정이니 많은 기대 바랍니다.

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출처 및 참고자료 : 코드잇 사이트 강의 'A/B 테스트' https://www.codeit.kr/topics/ab-test?version=1