[A/B테스트] ABtest의 기본 개념

 

자체 브랜드가 있는 비즈니스팀에서 일을 하다보면 'A/B테스트 해보자'라는 말을 많이 듣고, 해보게 된다. 거두절미하고 핵심을 이야기하자면 A/B테스트란 A안과 B안중 더 마케팅 효과가 좋은 안을 선택하는 것이라고 생각하면 될 것이다. 그렇다면 거두절미 하기 전 우리가 선택을 위해 고려해야되는 점은 뭘까? 이에 대해 데이터분석가, 마케터, 기획자 모두 공감하는 필요조건(최대한 통계적 수식을 제외하고)과 시행 방법에 대해 알아보려고 한다.

 

비즈니스 실무자의 입장에서 A/B테스트를 잘 설계하고 잘 해석하는 방법은 무엇이 있을까요? 우선 A/B테스트자체의 원리를 이해한다면 더 쉬워질 것입니다. A/B테스트의 모태가 되는 통계적 가설검정을 통해 A/B테스트에 더 가까워져보도록 하자.

 

A/B테스트 란?

A/B테스트(ABtesting)는 스플릿테스팅이라고도 불리며, A와 B, 두가지 버전을 가지고 직접 실험을 진행하여 어떤 버전이 추구하는 목적에 더 맞는 선택지인지를 판가름하는 기법이라고 보면 된다. AB테스트의 기원은 통계적 가설 검정이다. 이를 실제 비즈니스에 적용하는 과정에서 상업적 영역으로 확대된것이라고 보는것이 맞다. 많은 광고의 범용화가 그러하듯 구글이 해당 테스트의 일반화에 기여한 부분이 크다.

 

 

A/B테스트 적용 예시

비즈니스의 많은 분야에서 사용할 수 있는 ABtest, 실제로 사용될 수 있는 예시는 어떤것들이 있을까? 짧게 보고 넘어가자면 대표적으로 UI/UX 혹은 광고캠페인, 매출전략 등 다양한 아이디어의 비교, 선별에 이용가능하다.

 

UX/UI : 레이아웃, 사용 이미지, 버튼의 CTA 문구부터 세세하게는 버튼의 위치 색까지도 영향을 주는 경우가 있음

광고캠페인 : 광고 소재 이미지, 문구 혹은 랜딩 URL

매출 전략 : 상품 판매  채널 비교 혹은 배치 순서 조정

 

 

그렇다면 비즈니스 실무자의 입장에서 A/B테스트를 잘 설계하고 잘 해석하는 방법은 무엇이 있을까? 우선 A/B테스트자체의 원리를 이해한다면 더 쉬워질 것이다. 다음 글에서는 A/B테스트의 모태가 되는 통계적 가설검정을 알아봄으로써 통해 A/B테스트에 더 가까워져보자.