A/B 테스트가 왜 필요할까?

최근에 CS 스터디로 공부를 하는데

데이터 분석가 면접 질문에 대해서도 같이 알아봤다

 

그렇게 매번 데이터 분석가 공고에 뜨는 A/B테스트 이제는 자주 찾아봐서 잘알지만

그래도 한 번 작성해보겠다

 

 

A/B 테스트란?

두 가지 버전(A와 B)을 실제 사용자에게 나눠 보여준 후, 어떤 것이 더 효과적인지 데이터를 통해 비교하는 실험 방법

 

예를들어 

• 버튼 색이 파란색일 때와 빨간색일 때, 어느 쪽이 더 많이 클릭될까?
• 제목 문구를 바꿨을 때, 어느 쪽이 더 많은 가입을 유도할까?

이처럼 사소해 보이는 요소 하나가 전환율이나 매출에 큰 영향을 줄 수 있기 때문에,
A/B 테스트는 마케터, 디자이너, 개발자 모두가 자주 활용하는 도구다

 

 

 

A/B 테스트의 진행과정

1️⃣ 실험할 요소를 정한다

먼저 "무엇을 비교할 것인지" 정해야 한다

예를 들어:

• 버튼의 색
• CTA 문구 ("지금 가입하기" vs "무료 체험 시작하기")
• 이미지 배치
• 결제 페이지의 구조 등

이때 중요한 건, 하나의 요소만 바꾸는 것!
여러 요소를 한 번에 바꾸면 어떤 변화가 성과에 영향을 준 건지 알 수 가 없다

 

 

 

2️⃣ 두 가지 버전(A와 B)을 만든다

A는 기존 버전, B는 새로 제안한 버전이에요.
이 둘은 단 한 가지 요소만 다르게 설정해야 해요.

예시)

• A버전: 파란색 버튼
• B버전: 빨간색 버튼

 

3️⃣ 사용자에게 무작위로 나눠 보여준다

실제 사용자들에게 A버전과 B버전을 무작위(random)로 나눈다
예를 들어,

• 50%는 A버전
• 50%는 B버전

그래서 무작위비교연구자 라고 하기도 한다

 

 

4️⃣ 데이터를 수집하고 비교한

어떤 버전에서 더 많은 클릭, 더 많은 구매, 더 많은 가입이 발생했는지 측정한다

예시 결과)

• A버전 클릭률: 10%
• B버전 클릭률: 15% 

이 경우 B버전이 더 효과적이라는 걸 데이터로 확인할 수 있다

 

 

 

5️⃣ 더 나은 버전을 채택한다

B버전이 성과가 더 좋았다면, 이제 그걸 실제 서비스에 적용하면 된다
이렇게 하면 데이터에 근거한 결정이 가능해지고,
직감이나 감에 의존하지 않고도 지속적인 성과 개선이 가능하다

 

 

 

 

마지막은 내가 정리한 것보다 더 깔끔하게 잘 정리해준 링크가 있길래 공유한다

http://xn--datarian-vr07a.io/blog/a-b-testing

https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2492/

고객 중심 프로덕트 개선에 ‘A/B 테스트’ 왜 필수일까? | 요즘IT