A/B 테스트, 이렇게 망했습니다
4가지 스타트업 A/B 테스트 실패 사례
데이터에 기반한 실험(A/B 테스트 등)은 제품 개선과 성장에 필수적이지만, 항상 성공적인 결과를 보장하지는 않습니다. 오히려 실패하거나 예상과 다른 부정적 결과를 낳는 경우도 많습니다. 중요한 것은 이러한 실패에서 교훈을 얻고 다음 실험에 반영하는 것입니다. 여기 B2B SaaS, 이커머스, 핀테크 스타트업들이 겪은 4가지 데이터 실험 실패 사례를 소개합니다.
사례 1 – Appcues: 작은 UI 변경으로 인한 큰 전환율 하락
Appcues: 사용자 온보딩을 돕는 B2B SaaS 스타트업실험 내용
Appcues 팀은 홈페이지에 상단 내비게이션 바를 추가하면 방문자가 제품 정보를 더 쉽게 찾아보고, 궁극적으로 회원 가입 전환율이 높아질 것이라고 예상했습니다. 기존에는 랜딩 페이지에 홈/기능/가격 등 3개의 주요 페이지 링크만 두고도 약 10%의 준수한 전환율을 보이고 있었는데, 더 많은 정보를 제공하면 제품 이해도가 높아져 전환이 늘어날 것이라는 가설 아래 내비게이션 메뉴를 실험적으로 추가했습니다.
실패 결과
예상과 달리, 내비게이션 바를 넣은 후 전환율이 급격히 떨어졌습니다. A/B 테스트 결과 내비게이션 추가 버전의 평균 전환율이 약 4.1%로 반토막 났고, 한 달도 안 되어 실험을 중단하고 원래 디자인으로 복귀했습니다. 내비게이션을 제거하자 즉시 전환율이 8.2% 수준으로 회복되었는데, 여전히 초반 10%보다는 낮았습니다. 불과 메뉴 몇 픽셀을 더했을 뿐인데도 사용자는 주어진 추가 정보에 분산되어 메인 CTA(회원가입 유도)를 놓치는 역효과가 난 것입니다.
실패 원인
잘못된 가설 및 설계 오류였습니다. 사용자가 원한 것은 더 많은 정보가 아니라 곧바로 가입을 유도하는 명확한 경로였는데, 내비게이션 추가로 주의가 분산되어버렸습니다. 팀 입장에서는 “조금 더 알려주면 더 가입할 것”이라고 직관적으로 판단했지만, 실제 사용자 행동 패턴은 그 반대였습니다. 작은 UI 변경이라 간과하기 쉬웠지만, 사용자 여정 상에서 핵심 행동을 방해하는 치명적인 변수가 되었습니다.
조직/제품 영향
이 잘못된 실험으로 몇 주간 잠재 고객 유치에 손해를 봤습니다. 다행히도 Appcues 팀은 데이터 모니터링에 민감하게 대응하여 빠르게 문제를 포착하고 원상복구할 수 있었습니다. 만약 전환율 추이를 면밀히 보지 않았다면, 한동안 왜 가입자가 줄었는지 원인을 몰라 헤맬 뻔한 위험도 있었습니다.
교훈 및 개선
이 사례는 “사소한 변화도 사용자 행동에 큰 영향”을 줄 수 있음을 보여줍니다. 명확한 CTA 유지와 사용자 집중 유도가 얼마나 중요한지 깨달은 것이죠. 실험 전에는 반드시 가설의 논리를 점검하고, 변경으로 인해 방문자가 어떤 경로로 이탈할 수 있는지까지 고민해야 합니다. 또한 실험 도중 핵심 지표를 지속 모니터링하여 예상 밖의 급격한 하락이 있을 경우 신속히 대응해야 합니다. 특히 얼라이닉스 같은 노코드 행동분석 툴을 활용하면, 코딩 없이도 사용자의 클릭 흐름과 페이지 체류 행동을 실시간 추적할 수 있어 이런 전환율 급감 사태를 조기에 발견하고 원인을 분석하는 데 큰 도움이 되었을 것입니다.
사례 2 – 핀테크 결제 스타트업: 결제 취소 요청 감소 실험의 역효과
부정 결제를 막기 위한 퍼널을 추가하였으나 예상보다 훨씬 더 큰 전환율 하락으로 이어졌습니다.실험 내용
이 스타트업은 고객사의 결제 취소 요청 문제를 줄이기 위해, 결제 승인 절차에 새로운 인증 단계를 추가하는 A/B 테스트를 진행했습니다. 쉽게 말해 사기 거래를 걸러내는 규칙을 하나 도입하여, 이를 적용한 그룹(A)과 기존 절차 그룹(B)의 결제 성공률을 비교하고자 했습니다. 가설은 “약간의 불편을 추가하더라도 사전 인증을 강화하면 부정 결제를 줄여서 장기적으로 손실을 막을 수 있을 것”이라는 것이었습니다.
실패 결과
그러나 실험을 시작한 지 며칠 만에 매출 전환율이 급격히 추락하는 현상이 나타났습니다. 추가된 인증 절차 때문에 정상 사용자들까지 이탈하거나 결제를 포기하면서, 변동폭이 심해진 것입니다. 이 결제 완료율 급감에 팀은 당황했고, 결국 일주일도 안 되어 실험을 중단해버렸습니다. “손 놓고 보기엔 손실이 너무 크다”고 판단하여 데이터를 충분히 모으기도 전에 A/B 테스트를 중도 포기한 것입니다. 결국 결제 취소 요청 감소 효과에 대한 의미 있는 결론을 얻지 못한 채 테스트가 끝나버렸습니다.
실패 원인
설계 및 실행상의 문제가 두드러졌습니다. 새로운 인증 단계가 실제 성실한 고객에게 과도한 장벽이 되어 가설 자체가 잘못되었을 가능성이 큽니다. 게다가 실험 중 성급한 중단 결정도 실패 요인입니다. 충분한 표본을 모으기 전에 초반 지표 변동에 놀라 실험을 끝내면서, 정작 무엇이 얼마나 문제였는지 정확한 분석 기회를 잃었습니다. 이는 사전 리스크 평가 부족과 이해관계자 합의 미흡으로 볼 수 있습니다. 실험 전에 “만약 변동이 생기면 어느 정도까지 감내할 것인지”에 대한 리스크 허용 범위 설정과 가드레일(보조 지표) 설정이 없었다는 것이지요.
조직/제품 영향
짧은 기간이었지만 매출 손실과 고객 경험 악화를 초래했습니다. 일부 고객에게는 추가 인증 요구가 이용 불편이나 불신으로 다가와 서비스 평판에도 부정적 영향을 줄 뻔했습니다. 팀 내부적으로도 데이터 실험에 대한 두려움이 생겨 이후 실험 문화에 위축이 올 수 있었습니다.
교훈 및 개선
먼저, 실험 설계 단계에서 주요 지표뿐 아니라 부정적 영향을 감지할 보조 “건강 지표(health metrics)”를 함께 설정해야 합니다. 예를 들어, 전환율을 올리려는 실험이라면 환불율이나 이탈률 같은 지표를 병행 모니터링해 부작용 발생 시 즉각 인지해야 합니다.
둘째, 실험 기간과 종료 기준을 사전에 명확히 합의해야 합니다. 초반에 지표가 출렁이더라도 통계적으로 유의미한 기간/샘플을 채울 때까지 인내하는 것이 중요합니다. 물론 비즈니스에 치명적 손실을 주는 경우 조기 중단도 필요하지만, 이때도 데이터에 기반한 판단 기준을 정해두어야 합니다.
사례 3 – 버튼 카피 한 단어 변경의 함정 (Your vs. My)
실험 내용
한 CRO(전환율 최적화) 컨설턴트는 클라이언트의 결제 페이지에서, 구매 완료 버튼(Call-to-Action) 문구를 바꾸면 전환에 영향이 크다고 보았습니다. 특히 “나의(My)” 대신 “당신의(Your)”와 같은 2인칭 대명사를 쓰는 것이 더 일관되고 좋을 거라는 가설을 세웠습니다. 일반적으로 웹사이트 문구는 방문자에게 2인칭(당신의)으로 말 거는데, 결제 최종 단계 버튼만 1인칭(“내 결제 완료”)으로 쓰는 건 어색하다고 판단한 것이죠. 따라서 기존 “Create My Account” 형식의 버튼을 “Create Your Account”로 바꾸는 등의 A/B 테스트를 여러 페이지에 걸쳐 수행했습니다.
실패 결과
결과는 기대와 완전히 반대였습니다. “Your”로 바꾼 처리안의 전환율이 모든 실험에서 떨어진 것입니다. 한 결제 페이지 실험에서는 “Your” 버전이 기존 “My” 버전보다 24.95%나 전환이 낮았다고 합니다. 다른 랜딩 페이지 실험에서도 “Get my free trial” vs “Get your free trial”을 테스트한 결과 “my”가 “your” 대비 클릭률 90% 상승이라는 극적인 차이까지 나타났습니다. 컨설턴트는 자신이 확신했던 가설이 완전히 틀렸음을 깨닫고 적잖이 충격을 받았습니다.
실패 원인
사용자 심리에 대한 오해에서 비롯된 가설 오류입니다. 2인칭 “Your”가 겉보기엔 자연스러워 보여도, 사용자는 구매 버튼만큼은 “내가 주체”라는 느낌(“내 계정 만들기”, “내 무료 체험 받기”)을 더 선호했던 것입니다. 1인칭 소유격 “My”가 가져오는 개인적 확신과 주도감이 있었던 것이죠. 이처럼 미묘한 카피 차이도 심리적 반응을 크게 달리할 수 있는데, 이를 직관에만 의존해 판단한 것이 실패 원인입니다. 또한 컨설턴트는 초반에 이 테스트를 “고객에게 내가 옳음을 증명하는” 용도로 여겼을 만큼 확신했지만, 사전 사용자 조사나 소규모 파일럿 검증 없이 섣불리 실험에 들어간 점도 원인이라 할 수 있습니다.
조직/제품 영향
다행히 이 경우 실험을 통해 잘못된 가정을 발견한 후 즉시 기존 “My” 표현을 유지함으로써 실무상의 큰 피해는 막았습니다. 하지만 만약 이러한 미세한 카피 변경을 다각도로 테스트하지 않았다면, 모르는 사이에 20~30%의 전환 손실을 볼 뻔했습니다. 이 경험을 통해 팀은 “베스트 프랙티스”로 통용되는 것도 맹신하지 말고 우리 사용자에게 직접 테스트해야 한다는 문화를 갖게 되었습니다. 이후 여러 사이트에서 CTA에 1인칭을 쓰는 쪽이 일관되게 성과가 높다는 인사이트를 얻어 다른 제품들의 버튼 카피에도 적용하는 등, 실패를 딛고 전략을 개선했습니다.
교훈 및 개선
사소한 변경이라도 반드시 데이터로 검증해야 합니다. 직관적으로 “그럴 것이다”라고 여겨지는 부분일수록 함정이 있을 수 있습니다. 특히 사용자 경험이나 카피라이팅 분야에서는 보편적 정답보다 맥락에 따른 심리 변화가 크므로, 적은 트래픽이라도 실험을 통해 학습하는 자세가 필요합니다.
이 사례는 “작은 디테일의 힘”을 보여주며 한 번에 하나의 변수만 바꾸고 확실한 결론을 얻는 실험 설계의 중요성을 환기시켜줍니다. 결국 핵심은 데이터가 말하는 사용자의 마음을 읽는 것이며, 이를 위해선 작은 변경이라도 끊임없이 측정하고 학습하는 조직 문화가 중요합니다.
사례 4 – Bettingexpert: 신뢰 요소 추가가 부른 가입 감소
Bettingexpert.com – 온라인 베팅 커뮤니티실험 내용
Bettingexpert는 더 많은 방문자를 회원 가입시키기 위해 홈페이지 회원가입 폼을 최적화하고 있었습니다. 전문가들은 가입 폼에 개인정보 처리방침(프라이버시 정책) 링크가 없는 것을 발견했습니다. 베팅과 같은 민감한 서비스 특성상, “개인정보를 안전하게 다룬다”는 신뢰 신호를 주면 가입 전환율이 올라갈 것이라고 판단했습니다.
가설은 “프라이버시 정책을 명시하면 이용자 불안이 줄어들어 가입이 늘 것이다”였죠. 그래서 가입 폼 하단에 작은 글씨로 “개인정보를 보호하며, 스팸을 보내지 않겠다”는 취지의 문구와 링크를 추가한 버전(B안)을 만들고, 기존에 아무 문구 없는 버전(A안)과 A/B 테스트를 진행했습니다.
실패 결과
결과는 예상과 정반대였습니다. 프라이버시 정책 문구를 넣은 처리안에서 오히려 가입 전환율이 크게 떨어진 것입니다. A/B 테스트 결과 개인정보보호 문구를 추가한 쪽에서 가입 전환율이 18.7% 감소한 것으로 나타났습니다. 팀은 이 완전히 역설적인 결과에 적잖이 당황했지만, 동시에 중요한 통찰을 얻었습니다. 즉 “무조건 신뢰 마크를 붙인다고 좋은 게 아니라는 것”입니다. 추가 문구가 방문자의 불안을 해소하기는커녕 되레 불안을 환기시켰던 것입니다. “우리는 절대 스팸을 보내지 않습니다”라는 말 자체가 사용자에게 ‘스팸’이라는 부정 단어를 각인시켜 “혹시 스팸이 올 수도 있나?” 하는 의구심을 불러일으켰다는 분석입니다.
실패 원인
사용자 해석에 대한 예측 실패였습니다. 신뢰를 높이려던 의도와 달리 문구 선택이 부적절했습니다. 이용자 입장에서는 없던 ‘스팸 걱정’을 굳이 떠올리게 만드는 단어가 보이자, 가입을 망설이거나 중단하게 된 것이죠. 이는 행동과학의 프레이밍 효과와도 관련이 있습니다. 긍정적 메시지도 그 표현 여하에 따라 부정적 뉘앙스로 해석될 수 있다는 교훈입니다. 또한, 팀이 해당 문구를 추가하면서 사용자 흐름을 세심히 점검하지 않은 점도 원인입니다. 가입 폼에서 시선을 어디까지 두는지, 링크를 클릭해 정책을 읽다가 이탈하는 사용자는 없는지 등의 행동 데이터 분석 없이 섣불리 변경을 적용한 것이죠.
조직/제품 영향
이 실험 덕분에 미리 알아챘기에 망정이지, 하마터면 호의로 넣은 기능이 가입 전환을 떨어뜨려 사업 성장에 발목을 잡을 뻔했습니다. 실험 후 Bettingexpert 팀은 추가 테스트를 통해 어떤 표현이 최선인지 여러 번 반복 실험했습니다. 결국 “고객님의 정보는 100% 안전하게 보호됩니다. 절대로 공유하지 않습니다.”와 같이 부정어(예: 스팸) 없이 긍정형으로 약속하는 문구로 수정했고, 이 버전은 이전 대비 19.47% 가입 증가를 이루어냈습니다. 조직은 이 과정을 통해 데이터에 기반한 메시지 최적화의 중요성을 체감했고, 이후 마케팅 메시지 작성 시 사용자 관점 검증 프로세스를 거치는 문화를 갖추게 되었습니다.
교훈 및 개선
첫째, “사용자의 신뢰를 얻으려면 무엇이 필요한가”를 실제 데이터로 확인해야 합니다. 당연해 보이는 조치라도 사용자에게 어떻게 받아들여질지 다를 수 있습니다. 특히 보안/신뢰 요소는 사용자 불안을 자극하지 않는 방식으로 제시해야 합니다. 부정어보다는 긍정어, 길게 설명하기보다는 간결하고 명확한 약속이 효과적일 수 있습니다.
둘째, 실험은 예상과 다른 결과도 가치 있다는 열린 자세가 필요합니다. 이 사례에서처럼 부정적 결과도 중요한 인사이트를 제공합니다. 실패한 실험을 “잘못됐다”로 끝내지 말고, 원인을 탐구하고 대안을 시험해보는 연속적 접근이 성과 개선으로 이어집니다.
마지막으로, 행동분석 툴의 활용을 강조하지 않을 수 없습니다. 이러한 폼 최적화 실험에서는 사용자가 폼에 머무르는 시간, 정책 링크 클릭률, 폼 완료까지 걸린 시간 등의 세부 행동 데이터가 큰 통찰을 줍니다. 얼라이닉스처럼 노코드로 이런 행동 데이터를 수집/분석할 수 있는 도구를 사용했다면, 문제의 원인을 더 빠르게 파악해 실험 iteration 속도를 높일 수 있었을 것입니다. 예컨대 “스팸” 단어 노출 시 이탈율이 높아지는 패턴을 발견했다면, 곧바로 해당 단어를 다른 표현으로 교체하는 식의 기민한 조치가 가능했을 것입니다.
맺음말: 실험 실패의 함정에서 배우기
지금까지 살펴본 데이터 실험 실패 사례 5가지는 각기 다른 이유로 실험이 기대와 다르게 흘러갔지만, 공통적으로 우리에게 귀중한 교훈을 남깁니다. 스타트업에서는 가설 설정의 착오, 디자인 변경의 역효과, 데이터 해석 오류, 사용자 심리 오판, 실험 절차상의 미흡함 등 여러 함정이 도사리고 있습니다. 중요한 것은 이러한 실패를 조직의 학습 자산으로 만드는 것입니다. 각 사례의 팀들이 그랬듯이, 실패한 실험도 충분히 분석하면 성공 못지않은 인사이트를 준다는 것을 기억해야 합니다.
실험의 함정을 줄이기 위해서는 몇 가지 원칙을 명심해야 합니다:
- 명확한 가설 수립: “무엇을 왜 바꾸면 어떤 지표가 어떻게 될 것이다”를 논리적으로 세워야 나중에 결과를 해석하고 배우기가 쉽습니다. 가설이 막연하거나 사용자 동기와 동떨어져 있다면 실패 가능성이 높아집니다.
- 주요 지표와 가드레일 설정: 실험의 주목적 지표뿐 아니라 부정적 영향을 탐지할 지표를 함께 모니터링해 예상치 못한 부작용을 빨리 알아차립니다. 예컨대 전환율 실험이면 이탈률이나 고객 불만도 함께 보는 식입니다.
- 실험 설계 통제: 한 번에 하나의 변수만 변경하고, 충분한 표본과 기간을 거쳐 통계적으로 유의미한 결론을 얻습니다. 섣불리 여러 것을 바꾸면 원인 파악이 어렵고 잘못된 해석을 하기 쉽습니다.
- 인내심과 객관성: 실험 도중 일희일비하기보다 미리 정한 기준에 따라 움직입니다. 또한 결과가 가설과 다르더라도 열린 마음으로 수용하고 원인을 탐구해야 합니다. 실패를 인정하지 않으면 얻는 것도 없습니다.
- 데이터 중심 문화와 도구 활용: 무엇보다 팀원 모두가 데이터를 신뢰하고 활용하는 문화를 만들어야 합니다. 그리고 적절한 툴에 투자하세요. 얼라이닉스(Alignix)와 같은 행동 분석 플랫폼을 쓰면 개발자 도움 없이도 다양한 사용자 이벤트를 추적하고 시각화할 수 있습니다. 이는 실험의 설계부터 결과 분석까지 전 과정에서 빈틈을 채워주며, 숨은 인사이트를 발견하게 해줍니다.
얼라이닉스 - 비개발자도 단독으로 가설 수립부터 실험 설계, 결과 분석까지 주도할 수 있도록 설계
데이터 실험은 실패할 수도 있지만, 그 실패를 통과점으로 더 나은 제품과 서비스를 만들어가는 것이 진정 데이터 드리븐 조직의 힘입니다. 작은 실패들을 두려워하지 말고, 오히려 제대로 실패해서 거기서 배우는 태도로 임한다면 결국 빠른 실험 → 빠른 학습 → 빠른 개선의 선순환을 이룰 수 있을 것입니다. 사용자 행동에 대한 깊은 이해와 체계적인 실험 운영, 그리고 필요할 때 적절한 도구의 도움을 받는다면, 어떤 함정도 극복하고 성공에 한 걸음 더 가까워질 수 있을 것입니다.
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참조
https://amplitude.com/blog/four-stories-startup-analytics
https://primer.io/blog/a-b-testing-in-payments
https://unbounce.com/a-b-testing/failed-ab-test-results/
