A/B 테스트 방법, 주의점, 한계
A/B 테스트
디자인이나 제품 등의 결과물을 검증하는 과정에서는 사용자의 니즈와 문제점을 파악하여 제품 및 서비스의 사용성을 개선할 필요가 있습니다. 그중 가장 많이 사용되는 방법에는 비교적 적은 비용으로도 효과적인 검증을 할 수 있는 A/B 테스트가 있습니다.
A/B 테스트란?
A/B 테스트(A/B test)는 원래 마케터가 만든 조사기법으로 두 가지 버전의 제품, 서비스, 웹사이트 등을 동시에 노출시켜 어느 쪽이 더 좋은 성과를 내는지 비교하는 실험입니다. 이를 통해 어떤 변화가 제품이나 서비스의 성능 향상에 기여하는지 판단할 수 있습니다.
A/B 테스트 방법
목표 설정: A/B 테스트를 진행하기 전에 목표를 설정합니다. 목표는 제품이나 서비스의 개선을 위한 것으로 설정합니다. 예를 들어, 웹사이트의 경우, 컨버전율 향상이나 사용자 이탈률 감소 등의 목표를 설정할 수 있습니다.
변수 설정: A/B 테스트에서는 실험군과 대조군을 나누어 비교합니다. 따라서 어떤 변수를 비교할 것인지 정해야 합니다. 예를 들어, 웹사이트에서는 랜딩 페이지의 레이아웃, 문구, 색상 등을 비교할 수 있습니다.
실험군과 대조군 설정: 설정한 변수를 기반으로 실험군과 대조군을 설정합니다. 실험군은 변경된 버전으로, 대조군은 현재 버전으로 설정합니다.
테스트 실행: 실험군과 대조군을 나누어 테스트를 실행합니다. 이를 위해서는 랜덤 하게 사용자들을 두 그룹으로 나누어 각 그룹에 대응되는 버전을 제공해야 합니다.
데이터 수집: A/B 테스트에서는 통계학적으로 유의미한 결과를 도출하기 위해 데이터를 수집해야 합니다. 데이터는 컨버전율, 사용자 이탈률, 평균 체류 시간 등을 포함합니다.
결과 분석: 수집한 데이터를 분석하여 두 그룹의 성능 차이를 비교합니다. 통계적으로 유의미한 차이가 나타난다면, 해당 변수가 성능 개선에 기여하는 것으로 판단할 수 있습니다.
결론 도출: 분석 결과를 토대로 결론을 도출합니다. 실험군이 대조군보다 우수한 결과를 보인다면, 해당 변수를 변경하여 제품이나 서비스를 개선할 수 있습니다.
A/B/n 테스트
A/B 테스트라고 해서 꼭 두 가지 안을 테스트 해야 하는 건 아닙니다. 원하는 만큼 많은 수의 사용자 경험을 테스트할 수 있으며 이를 A/B/n 테스트라고 합니다.
적은 규모의 사용자에게 보여줄 것
가설과 같은 계획된 경험을 모든 고객이 아닌 적은 규모의 사용자에게만 보여줍니다. 이후 사용자들로부터 성공의 기준을 측정한 후, 다른 그룹과 값을 비교하며 차이를 기록합니다.
제대로 된 방향으로 가고 있다면 성공적인 가설로 입증된 것이며, 그렇지 않다면 이유를 알아내기 위해 접촉해야 하는 고객이 생긴 것입니다.
주의할 점
변화의 폭: 적용하는 변화의 폭이 아주 작고 구체적이어야 합니다. 그래야 행동 유발 요인을 직접 확인할 수 있습니다. 많은 변화를 줄 시, 행동변화의 원인이 무엇인지 파악하기 어려울 수 있습니다.
변수 선택: A/B 테스트에서 비교할 변수는 명확하고 측정 가능한 것이어야 합니다. 너무 많은 변수를 비교할 경우, 결과의 해석이 어려워질 수 있습니다.
랜덤화: A/B 테스트에서 실험군과 대조군을 나누는 과정에서 랜덤화가 필요합니다. 이를 통해 선택 편향을 방지하고, 통계학적으로 유의미한 결과를 도출할 수 있습니다.
인과 관계: A/B 테스트에서는 실험군이 대조군보다 우수한 결과를 보이더라도, 이는 인과 관계가 아닐 수 있습니다. 따라서, 결과를 분석할 때 인과 관계를 고려해야 합니다.
여러 번 실행: A/B 테스트는 결과를 예측하는 것이 아니라, 테스트를 통해 결과를 도출하는 것입니다. 따라서, 여러 번 테스트를 실행하여 일관된 결과를 도출하는 것이 좋습니다.
A/B 테스트의 한계
제한된 변수: A/B 테스트에서는 비교할 수 있는 변수가 제한됩니다. 예를 들어, 제품의 디자인과 가격을 함께 비교하기 어렵습니다. 따라서, 모든 변수를 비교할 수 없기 때문에, 다른 방법과 함께 사용해야 합니다.
통계적 유의성: A/B 테스트에서 통계적 유의성이 보장되지 않을 수 있습니다. 테스트 결과가 유의미하지 않은 경우, 잘못된 결론을 도출할 수 있습니다.
사용자 그룹: A/B 테스트에서는 실험군과 대조군의 사용자 그룹이 다를 수 있습니다. 예를 들어, 실험군이 대조군보다 인터넷 경험이 더 많은 사용자들로 이루어져 있다면, 결과가 왜곡될 수 있습니다.
제한된 범위: A/B 테스트는 제한된 범위에서만 유효합니다. 예를 들어, 특정 지역에서만 유효한 제품이나 서비스의 경우, 다른 지역에서 A/B 테스트를 진행하는 것은 의미가 없을 수 있습니다.
인과 관계: A/B 테스트에서는 인과 관계를 알 수 없습니다. 실험군이 대조군보다 우수한 결과를 보이더라도, 이는 인과 관계가 아닐 수 있습니다.
끝맺음
A/B 테스트는 데이터 기반 의사결정을 돕고 비용을 절감한다는 점에서 가장 강력한 검증도구 중 하나입니다. 특히 린 UX에서는 빠른 피드백 수집이 매우 중요하며, A/B 테스트는 제품과 서비스를 린하게 개발하는 데 큰 도움을 줍니다.
반면 검증 도구를 잘 쓰는 것도 중요하지만, 그만큼이나 검증에 대한 중요성을 믿고 바로 실행할 수 있는 행동력이 필요하다고 생각합니다. A/B 테스트는 이런 측면에서도 투입한 비용 대비 높은 효율을 낼 수 있으니 게으른 UX를 막기에 좋은 도구입니다.
