A/B 테스트 ?

사용자가 웹사이트나 앱을 사용할 때 작은 변화가 전환율(Conversion Rate)이나 사용자 경험(UX)에 큰 영향을 미칠 수 있다. 하지만 어떤 디자인, 기능, 카피가 더 효과적인지 직관에만 의존해서 결정하기는 어렵다. 이를 해결하는 방법이 **A/B 테스트(A/B Testing)**이다.

A/B 테스트는 두 가지 이상의 버전을 비교하여 실제 사용자 데이터를 기반으로 최적의 선택을 찾는 실험 기법이다.

 

1. A/B 테스트란?

A/B 테스트는 두 가지 버전(A와 B)을 무작위로 사용자들에게 배포한 후, 어떤 버전이 더 나은 성과를 내는지 측정하는 실험 방법이다.

• A 버전(기존 버전, Control Group) → 현재 사용 중인 버전
• B 버전(실험 버전, Variation Group) → 변경된 버전

예를 들어,

• 버튼 색상을 파란색(A)과 빨간색(B)로 나누어 어떤 색상이 클릭률이 높은지 비교할 수 있다.
• 회원가입 페이지에서 '무료 체험 시작'과 '지금 가입하기'라는 다른 문구를 테스트하여 어떤 문구가 더 많은 가입을 유도하는지 확인할 수 있다.

 

2. A/B 테스트 진행 방식: 노출 분산, 사용자 분산, 시간 분할

A/B 테스트를 진행할 때 어떻게 실험 대상을 나누느냐에 따라 방식이 달라진다. 대표적으로 노출 분산 방식, 사용자 분산 방식, 시간 분할 방식이 있다.

① 노출 분산 방식 (Traffic Splitting Test)

• 동일한 시간대에 A/B 버전을 동일한 조건에서 무작위로 나누어 테스트하는 방식
• 사용자는 랜덤으로 A 또는 B 버전을 보게 된다.
• 가장 일반적인 A/B 테스트 방식으로, 신뢰도가 높다.

예시:

• 50%의 사용자는 기존 로그인 페이지(A)를 보고,
• 나머지 50%는 새로운 디자인의 로그인 페이지(B)를 본다.
• 이후 로그인 전환율(Conversion Rate)을 비교하여 더 나은 디자인을 선택한다.

② 사용자 분산 방식 (User-Based Test)

• 사용자를 그룹으로 나눈 뒤, 각 그룹에 A 또는 B 버전을 고정적으로 배정하는 방식
• 같은 사용자는 항상 같은 버전을 보게 된다.
• 개인화된 경험이 중요한 경우 유용하다.

예시:

• 기존 고객(A 그룹)은 현재 UI를 유지하고,
• 신규 가입자(B 그룹)에게 새로운 UI를 적용한다.
• 두 그룹의 체류 시간, 구매 전환율 등을 비교한다.

③ 시간 분할 방식 (Time-Based Test)

• A/B 테스트를 특정한 시간대별로 나누어 진행하는 방식
• 예를 들어, 첫 주에는 A 버전, 둘째 주에는 B 버전을 배포하는 식이다.
• 트래픽이 적거나 특정 시간대에 따라 사용자 특성이 달라지는 경우 사용된다.

예시:

• 1월 1주차: 기존 가격(A) → 전환율 측정
• 1월 2주차: 할인된 가격(B) → 전환율 측정
• 이후 데이터를 비교하여 가격 정책을 결정

포인트:

트래픽이 많다면? → 노출 분산 방식이 가장 신뢰도가 높음

사용자별로 동일한 환경 유지해야 한다면? → 사용자 분산 방식이 유리

시간에 따라 사용자 특성이 달라지는지 분석하려면? → 시간 분할 방식 사용

 

 

3. A/B 테스트 진행 과정

① 목표 설정 (Key Metrics 정의)

어떤 지표를 개선하려는지 명확하게 정의해야 한다.

• 전환율(Conversion Rate): 가입, 구매, 클릭 등
• 이탈률(Bounce Rate): 방문 후 바로 떠나는 비율
• 체류 시간: 특정 페이지에서 머무는 시간
• CTR(Click-Through Rate): 클릭률

예제:

• "가입 버튼 색상을 변경하면 클릭률이 증가할까?"
• "결제 페이지의 문구를 바꾸면 결제 완료율이 높아질까?"

② 테스트할 요소 선정

A/B 테스트는 한 번에 하나의 변수만 변경해야 실험 결과를 명확하게 분석할 수 있다.

• 버튼 색상: 빨간색(A) vs 파란색(B)
• 배너 문구: "지금 가입" vs "무료 체험 시작"
• 할인 쿠폰: 10% 할인 vs 5,000원 할인

③ 테스트 실행 & 데이터 수집

• Google Optimize, Optimizely, VWO 같은 A/B 테스트 도구 활용
• Google Analytics, Amplitude 등 데이터 분석 도구 활용
• 최소 1~2주 이상 진행해야 의미 있는 결과 도출 가능

④ 결과 분석 & 최적의 버전 선택

A/B 테스트가 끝나면 데이터를 분석하여 어떤 버전이 더 성과가 좋은지 확인해야 한다.

예시: 버튼 색상 테스트 결과

버전방문자 수클릭 수클릭률(CTR)

버전	방문자 수	클릭 수	클릭률(CTR)
A (파란색)	5,000	500	10%
B (빨간색)	5,000	650	13%

 

결과: 빨간색 버튼의 클릭률이 3% 더 높음 → B 버전 적용

 

 

4. A/B 테스트 적용 사례

 사례 1: Netflix의 추천 알고리즘 개선

Netflix는 A/B 테스트를 통해 추천 콘텐츠의 배치 방식을 실험했다.

• 기존(A): 추천 콘텐츠를 가로 스크롤
• 개선(B): 세로 스크롤과 더 큰 이미지 제공

➡ 결과: B 버전이 더 많은 클릭을 유도하여 전환율 증가

 사례 2: YouTube의 동영상 썸네일 테스트

YouTube는 썸네일 디자인을 A/B 테스트하여 어떤 이미지가 더 높은 클릭률을 유도하는지 실험했다.

• 기존(A): 기본 동영상 프레임
• 개선(B): 자동 생성된 썸네일

➡ 결과: 썸네일을 최적화한 B 버전에서 클릭률 상승

 

 

 

( 아직 A/B테스트에 대해서 제대로 업무를 경험해본 적은 없는데, 해보고 싶은 마음이 엄청 든다.

어떤 테스트를 어떤 방식으로 할 것인가? 에 대해서 확정하기까지도 많은 의견과 공부가 들어갈 것 같아서 그 과정도 경험 해보고 싶고, 특히나 고객들이 우리의 테스트에 어떻게 반응하는지 결과도 궁금하고 그 분석이 흥미로울 것 같다. 너무너무너무너무너무 해보고 싶은 테스트. )