친구와 같은 서비스를 이용하는데, 서로 UI가 달랐던 경험이 있으신가요?
저는 인스타그램 두 계정에서 각기 다른 UI를 경험한 적이 있는데요. 이런 경우 A/B 테스트 중일 가능성이 높습니다.
이처럼 여러 기업이 수시로 A/B 테스트를 진행하여 가장 성과가 좋은 최적의 옵션을 선택하고 있습니다.
우리 서비스도 성공적으로 A/B 테스트를 수행하고 싶지만 유의미한 결과를 얻지 못하거나, 다른 지표가 망가져 난감한 상황에 처해본 경험이 한 번쯤은 있으실텐데요. A/B 테스트를 성공적으로 수행하기 위해서는 명확한 테스트 설계가 필수적입니다.
오늘은 A/B 테스트의 개념, 간단한 실험 설계 방법, 기업 사례, 그리고 주의 사항 3가지를 살펴보겠습니다.
AB테스트란?
A/B 테스트는 사용자를 랜덤으로 그룹 나눈 후, 각 그룹에 서로 다른 옵션(UX/UI, 카피 등)을 노출하여 두 그룹의 성과를 비교함으로써 "어떤 옵션이 고객에게 더 긍정적인 반응을 이끌어낼까?"를 파악하는 방법입니다.
예를 들어, ‘웹사이트에서 CTA 버튼의 형태에 따라 클릭률이 달라질 것이다’라는 가설을 세우고, 대조군(기존 옵션)과 실험군(변경된 옵션)으로 나누어 클릭률을 비교합니다.
이 과정에서 대조군과 실험군을 명확히 구분하여 객관적인 데이터를 수집하고, 이를 바탕으로 데이터 기반의 결론을 도출할 수 있습니다.
A/B 테스트는 특정 기능이나 디자인, 카피의 변경이 실제 사용자의 행동에 어떤 영향을 미치는지를 데이터로 확인하기에 효과적입니다. A/B테스트를 통해 기업은 실제 사용자 데이터를 활용하여 사용자들의 반응을 이해하고 리스크를 최소화할 수 있으며, 최적의 선택을 위한 근거를 마련할 수 있습니다.
기본적인 A/B테스트 실험 설계
가설 설정 > 실험 모수와 기간 설정 > 실험 결과 분석(성과 측정 및 분석)
첫번째: 가설 설정
가설을 수립할 때는 변수 설정을 명확히 해야 합니다. 예를 들어 "화면 중앙에 있던 CTA 버튼(대조군)을 화면을 따라다니는 FAB 형식(실험군)으로 변경했을 때, 클릭률이 10% 증가 할 것이다."와 같은 구체적인 형태로 가설을 세워야 합니다.이 때 CTA 버튼 외 모든 조건은 동일하게 유지하여 변화 원인을 명확히 해야합니다.
두번째: 실험 모수와 기간 설정
모수 통제
실험군과 대조군의 사용자 특성(예: 성별, 나이)을 최대한 유사하게 유지해 외부 요인의 영향을 줄이는 것이 중요합니다. 이는 실험 결과의 신뢰성을 높여줍니다.
샘플 사이즈 설정
A/B 테스트에서 "샘플"은 전체 사용자 중에서 테스트를 위해 선택된 특정 집단을 의미합니다. 충분한 샘플 크기를 확보해야 통계적 유의성을 보장할 수 있습니다. 샘플 사이즈는 클수록 좋지만, 만약 큰 샘플을 확보하기 어려운 경우에는 적정 샘플 사이즈 계산기를 활용해 필요한 수치를 확인할 수 있습니다.
샘플 사이즈를 쉽게 계산할 수 있는 사이트 두 곳을 추천해드리겠습니다.
AB Tasty 샘플사이즈 계산기 바로가기
Optimizely 샘플사이즈 계산기 바로가기
실험 기간 설정
A/B 테스트의 실험 기간은 ‘통계적 유의성을 확인할 수 있는 기간’을 기준으로 설정합니다. 충분한 샘플 사이즈는 실험 결과의 신뢰도에 중요한 요소이므로, 통계적 유의성을 확보하기 위해 필요한 샘플을 모을 수 있는 기간이 보장되어야 합니다.
세번째: 성과 측정 및 분석
먼저, 클릭률, 전환율, 매출 증가율 등 성공 기준 KPI를 설정하고, 테스트 후 이를 기준으로 성과를 분석합니다. 데이터 시각화를 통해 실험군과 대조군의 차이를 명확히 비교하고, 인사이트를 도출해 최종 결론을 내립니다.
AB테스트 사례: 네이버
그렇다면 실제 기업에서 A/B 테스트가 어떻게 활용되고 있는지 알아보도록 하겠습니다.
올해 4월, 네이버는 메인 홈에서 A/B 테스트를 진행했습니다. A형, B형, C형 세 가지 피드 형식을 랜덤으로 사용자에게 노출시켜 어떤 UI가 더 선호되는지를 검증했습니다.
A형 피드: 이미지와 본문으로 내용을 쉽게 파악할 수 있도록 설계.
B형 피드: 한 화면에서 더 많은 콘텐츠를 빠르게 훑어볼 수 있는 구조.
C형 피드: 추천 이유와 콘텐츠 내용을 텍스트로 직관적으로 이해할 수 있도록 구성.
네이버 A/B테스트 사례를 통해 두가지 포인트를 살펴볼 수 있습니다.
첫 번째는 네이버가 A/B 테스트를 설계할 때 A형, B형, C형 각각의 특징을 명확히 설정했다는 점입니다. 이처럼 구체적인 가설을 세우면 A/B 테스트 결과를 분석할 때 어떤 요소가 성과에 기여했는지를 분명히 파악할 수 있습니다. 예를 들어, A형이 가장 좋은 성과를 보였다면, ‘사용자는 한 화면에서 여러 개의 콘텐츠를 훑어보는 것보다 한눈에 내용을 쉽게 파악하는 것을 선호한다’는 결론을 도출할 수 있습니다.
두 번째는 ‘A 옵션 vs B 옵션’만 비교하는 것이 아니라, 상황이나 목적에 따라 세 개 이상의 다양한 옵션으로 테스트할 수 있다는 점입니다. 네이버의 UI 테스트 사례처럼 여러 아이디어나 솔루션을 동시에 실험할 때 유용합니다. 그러나 세 가지 이상의 옵션을 테스트하면 각 옵션에 할당되는 트래픽이 줄어들어 결과 도출이 늦어질 수 있습니다. 따라서 충분한 샘플 크기를 확보하여 통계적 유의성을 유지하는 것이 중요합니다.
이러한 구체적인 실험 설계를 통해 네이버는 홈피드를 개선하여 사용자 체류 시간을 증가시키고, 블로그 수익을 10배 상승시키는 성공적인 성과를 거두었습니다.
A/B 테스트 시 주의할 점
A/B Test를 시작한 지 얼마 되지 않았다면, 실험이 유의미한 결과를 얻지 못해 실망한 경험이 있을지도 모릅니다. 제대로 된 결과를 얻지 못하면 실험의 효용성을 의심하게 되고, 실험 문화를 도입하는 데에도 어려움을 겪을 수 있죠. 만약 A/B 테스트에서 유의미한 결과를 얻지 못했다면, 실험 세팅 과정에서 아래와 같은 중요한 요소들을 놓쳤을 가능성이 큽니다.
이러한 실패를 방지하기 위해, 다음의 핵심 사항들을 반드시 확인하고 실험을 진행해 보세요.
1. 문제 정의
가설 설정의 첫 단계는 명확한 문제 정의입니다. 가끔 문제를 정의하지 않고, 가설을 설정하는 경우가 있는데 이는 ‘무의미한 실험’이 되는 아주 기초적인 실수이기도 합니다.
여기서 가장 중요한 점은 이 문제가 비즈니스에 얼마나 중요한가를 파악하는 것입니다
- 문제 정의 → 솔루션 제안 → 가설 형성
- 중요한 질문: 이 문제는 비용이 크고, 해결할 경우 큰 이익을 가져다줄 것인가?
- 문제에 대한 근거(Problem Validation): 정량적 데이터(예: 사용자 이탈률 증가), 사용자 피드백(UT), 시장 레퍼런스(타사 사례) 등을 통해 문제의 심각성을 확인해야 합니다. (해결했을 경우 효과가 클지에 대한 근거)
문제와 근거에 대한 예시: 결제 과정에서 사용자가 결제를 포기하는 비율이 높다는 문제를 발견했다면, 이를 정량적 데이터로 뒷받침해야 합니다. 예를 들어, 결제 완료율이 60% 이하로 떨어졌다면 이는 해결해야 할 중요한 문제입니다.
2. 명확한 실험 지표 설정
지표 설정은 실험의 성공 여부를 평가하는 도구입니다. Primary Metric, Secondary Metric, Guardrail Metric의 구분을 통해 실험의 결과를 평가하고, 실험 중 발생할 수 있는 리스크를 관리합니다.
- Primary Metric: 실험이 성공했을 때 변하는 핵심 지표로, 예를 들어 전환율이 해당됩니다.
- 예시: 전환율, 클릭률 등이 Primary Metric으로 설정될 수 있습니다. 결제 페이지에서 전환율이 실험의 주된 목표라면, 전환율이 Primary Metric이 됩니다.
- Secondary Metric: 실험이 실패했을 때 원인을 파악하기 위한 보조 지표로, 실험이 예상과 다르게 흘러갈 때 어떤 요인들이 영향을 미칠 수 있는지를 기준으로 잡으면 됩니다.이탈률 증가 등이 해당될 수 있습니다.
- 예시: 구매 전환율을 높이기 위한 결제 페이지의 전환율(Primary Metric)을 개선하기 위한 실험을 진행한다면, 페이지 이탈률(Bounce Rate)을 Secondary Metric으로 설정할 수 있습니다. 이 경우, 전환율이 개선되었지만 이탈률이 급격히 증가했다면 실험의 결과에 부정적 영향을 미칠 수 있기 때문입니다.
- Guardrail Metric: 실험 도중 비즈니스에 부정적인 영향을 미치면 안 되는 지표 입니다. 예를 들어, 방문자의 평균 체류 시간 등이 이 지표에 해당할 수 있습니다.
- 예시 : Netflix는 UI/UX 실험을 진행할 때 시청 시간을 Guardrail Metric으로 설정합니다. 실험이 사용자 인터페이스 개선에 긍정적인 영향을 미쳤더라도, 실험 후 시청 시간이 감소한다면 그 실험은 성공으로 볼 수 없습니다.
3. 기술적 오류 방지
A/B 테스트는 정확하게 설정되어야 합니다. 잘못된 추적 코드나 실험 설정으로 인해 결과가 왜곡될 수 있으므로, 실험 전 기술적 오류가 없는지 철저히 확인해야 하는 기본 중의 기본입니다.
- 예시: 특정 사용자에게만 반복적으로 테스트가 노출되거나, 잘못된 집단에 테스트가 적용되면 결과의 신뢰성이 떨어집니다.
A/B 테스트 툴
A/B 테스트를 효과적으로 진행하기 위해서는 전문적인 툴의 활용이 중요합니다. 전문 툴 없이 A/B 테스트를 진행하려면 직접 툴을 만들어야 하는데, 이 과정은 시간이 오래 걸리고 퀄리티가 보장되지 않습니다.
전문 툴을 사용하면 마케터와 PM들이 개발자의 도움 없이 클릭 몇 번으로 쉽게 실험을 실행할 수 있으며, 실험 결과 분석도 용이합니다. 특히 PA 툴과 연동하면 단순 전환율 차이를 넘어서 리텐션, UX Flow, 세션 녹화 등 다양한 실험 상세 결과를 확인할 수 있습니다.
구글 옵티마이즈 종료 이후 어떤 툴을 사용할지 고민하는 분들을 위해 구글이 추천하는 3대 최적화 툴은 다음과 같습니다.
- AB Tasty: 다양한 위젯을 제공하며, 우수한 UI/UX로 사용성이 좋습니다. 다양한 위젯 기능을 중요시하는 팀에 추천합니다.
- VWO: A/B: 테스트뿐만 아니라 히트맵, CDP 등 다양한 기능을 갖춘 Business Suite 툴입니다. 여러 기능을 필요로 하는 팀에 적합합니다.
- Optimizely: GenAI 기술을 활용하여 방대한 양의 데이터를 학습할 수 있으며, 대규모 기업에 적합한 강력한 성능을 자랑합니다. 다양한 서비스와의 연동 기능이 잘 구축되어 있어 글로벌 레퍼런스가 많은 툴을 찾는 엔터프라이즈 기업에 추천합니다.
마켓핏랩 솔루션즈는 위 3가지 툴 중에서 조직에 가장 적합한 툴을 진단하고, 비교 견적을 제공하여 합리적인 도입을 도와드립니다.
A/B 테스트를 통해 근거 기반의 의사결정을 내리고 제품 및 마케팅 효율을 높이고 싶으시거나, 그로스 문화를 정착시키기 위해 고민하고 계신 분들은 언제든지 이메일을 남겨주시면 도움을 드리겠습니다.
오늘 A/B 테스트 관련 내용이 유용하셨나요?😊
앞으로도 마켓핏랩 솔루션즈는 IT 업계에 유용한 정보를 지속적으로 공유할 예정입니다. 다음 주에도 유용한 이야기를 들려드리겠습니다!
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