기업에게 중요한 AB 테스트란? AB 테스트 사례로 알아보기

현대 기업은 소비자의 눈길을 사로잡고 경쟁력을 유지하기 위해 지속적으로 서비스와 제품 개선에 힘쓰고 있습니다. 이런 과정에서 기업은 시장에 출시하기 전에 새로운 혁신을 시도하거나 기존 서비스의 수정이 필요한데요. 이때 기업에 숙제가 되는 것이 바로 어떤 변화가 소비자에게 긍정적인 영향을 미치는지 예측하는 일입니다. 이러한 상황에서 활용할 수 있는 강력한 방법 중 하나가 AB 테스트입니다.

AB 테스트는 사용자에게 제공되는 서비스의 두 가지 이상의 버전을 비교해 어떤 것이 더 나은 성과를 끌어내는지 판단하는 실험입니다. 이 기법을 통해 기업은 제품 개발부터 마케팅 전략에 이르기까지 다양한 분야에서 최적의 선택을 내릴 수 있습니다. 이번 콘텐츠에서는 AB 테스트의 중요성과 사례를 살펴보도록 하겠습니다.

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AB 테스트란?

AB 테스트란 두 가지 이상의 버전(A/B)을 비교해 실험하는 그로스 해킹 방법론입니다. 두 가지 이상의 버전을 비교하여 더 나은 결과를 선택한다는 점에서 분할 테스트나 버킷 테스트라고 칭하기도 합니다. 보통 AB 테스트란 데이터를 기반으로 실험 결과를 분석하여 더 효과적인 의사결정을 내리기 위해 진행되는데요. 구체적으로 UX/UI 디자인이나 마케팅 캠페인, 콘텐츠 전략 등에서 개선하고자 하는 지표를 설정하고, 가설을 세워 실험하며 더 높은 결과를 달성하는 버전을 추려냅니다. ‘사용자 환경 개선’, ‘전환율, 반송률, 매출의 개선’ 등 특정 지표가 목표가 되기 때문에 AB 테스트는 단일 시행으로 끝나지 않고, 보통 지속적으로 반복해서 진행됩니다.

예를 들어 웹 사이트 내 CTA(Call to Action) 버튼을 추가하는 경우, 버튼 클릭 전환율을 달성하는 것과 같이 기업이 원하는 최상의 결과를 내는 CTA 설계가 도출될 때까지 AB 테스트를 수행하게 되는 것입니다. 이때 유의할 점은 특정 버전이 특정 고객 그룹에서 효과적이라는 결과를 얻더라도 다른 고객 그룹에서는 그렇지 않을 수 있다는 점입니다. 즉 AB 테스트의 결과를 두고 한 가지 프로덕트 피처가 우세하다고 단정적으로 결론지을 수는 없습니다. A/B 테스트는 특정 고객에게 최적화된 버전을 찾기 위한 방법이므로 테스트 결과가 모든 상황에 통용되지 않을 수 있으니, 실험의 목적을 분명히 해야 합니다.

AB 테스트 방법

AB 테스트 방법은 다음과 같습니다. AB 테스트를 진행할 때는 테스트할 페이지의 요소(ex. CTA, 헤드라인, 이미지 등)를 선택하고, 이를 두 가지 이상의 설계 버전으로 제작합니다. 개선하고자 하는 지표가 명확하고, 이에 대한 실험당 1개의 가설만 수립하는 것이 좋습니다. 비교하고자 하는 요소를 명확하게 1개를 설정해 둬야 통제 변인과 조작 변인을 설정하여 실험하고자 하는 환경을 통제할 수 있기 때문입니다.

이후 테스트하고자 하는 요소 수에 맞게 사용자를 비슷한 크기로 분류하여 그룹화하고, 데이터 분석 툴을 활용해 테스트를 진행합니다. 이후 미리 설정한 목표에 가장 근접한 버전을 추려냅니다.

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AB 테스트가 필요한 이유

디자이너, 마케터, 개발자 모두 자신의 프로덕트에 함몰되어 일을 하다 보면 중요한 선택 앞에서 객관적으로 판단하지 못하는 실수를 하곤 합니다. 이러한 실수를 피하고, 기업이 올바른 방향으로 서비스를 개선하고자 할 때 AB 테스트가 큰 도움이 됩니다. AB 테스트는 사용자가 서비스를 대하는 행동과 태도를 서비스 내 이벤트 데이터라는 결과 지향적인 지표들로 직접 보여주기 때문에 서비스의 올바른 개선 방향을 알 수 있습니다. 예를 들어 애플리케이션 디자인 시 버튼 위치가 페이지 상단에 배치했을 때, 페이지 하단에 있는 경우보다 클릭 전환율이 1% 더 높다는 결과가 나왔다고 가정해 봅시다. 그럴 경우 객관적으로 버튼 위치를 페이지 상단에 배치하는 것이 낫다는 결론을 도출할 수 있습니다.

AB 테스트는 지속적인 운영이 뒷받침되어야만 그 이점을 모두 누릴 수 있습니다. AB 테스트 결과를 바탕으로 반복적으로 사용자 환경을 개선하고, 타깃 고객에 대한 이해도를 높여야만 잠재 고객에게 최적화된 서비스를 계속 제공할 수 있기 때문입니다. AB 테스트 결과가 축적되면 고객이 무엇에 반응하고 관심을 두는지, 어떤 전략이 큰 효과를 내는지, 개선이 필요한 지점은 어디인지, 어떤 요소가 낭비되는지 등을 효과적으로 확인할 수 있습니다. 또한 이를 반복할수록 같은 AB 테스트를 진행하더라도 사용자에 대한 이해도가 높아져 더 나은 가설을 설립하고, 더 높은 성과를 도출할 수 있습니다.

AB 테스트가 필요한 시기

AB Test는 특히 다음 두 가지 상황에서 유효합니다.

1) 성과가 최적 수준에 도달하지 못하는 경우

CTA 버튼, 마케팅 캠페인 등이 목표한 성과에 도달하지 못하는 경우, AB Test를 활용하여 문제를 발견할 수 있습니다. 사용자의 무의식에서 비롯되는 행동들을 유도해야 하는 경우 특히 효과를 볼 수 있습니다.

2) 새로운 것을 시작할 때 어떤 접근 방식이 효과적인지 판단해야 하는 경우

새로운 시도를 할 때의 리스크를 최소화해야 하는 경우, AB Test로 두 가지 다른 방법의 성과를 대조하여 더 나은 의사결정을 내릴 수 있습니다.

AB 테스트 사례

그렇다면 성공적인 기업 AB 테스트 사례에는 어떤 것들이 있을까요? AB 테스트를 통해 훨씬 좋은 성과를 판단하고 실행한 기업들의 사례를 함께 알아보겠습니다.

넷플릭스 랜딩 페이지

첫 번째 AB 테스트 사례는 넷플릭스입니다. 넷플릭스는 서비스의 거의 모든 부분을 AB Test를 통해 개선하고 있는 기업입니다. UI 디자인은 물론 인코딩 품질이나 페이지 로드 시간 등 다양한 기능을 테스트하고 있습니다. 넷플릭스만의 분위기를 가득 담고 있는 랜딩 페이지 또한 AB Test를 거쳐 제작되었습니다. 넷플릭스는 랜딩 페이지 중앙에 위치한 CTA 버튼 하나를 두고 여러 카피를 실험했는데요. ‘JOIN NETFLIX’, ‘JOIN NOW’, ‘TRY IT NOW’ 등의 CTA *MVT와 무료 체험 기간(7일, 14일, 30일) MVT가 대표적입니다. CTA MVT의 경우 CTA에 ’30일간 무료로 체험하세요’보다 ‘시작하기’ 카피를 적용했을 때 클릭률이 더 높았습니다. 그렇게 넷플릭스의 랜딩 페이지의 CTA는 짧고, 간결한 ‘TRY IT NOW(시작하기)’만 살아남게 되었습니다.

*MVT(Minimum Viable Test, 다변수 테스트) : 최소한의 기능으로 구성된 테스트 버전을 개발하여 이를 런칭하고, 사용자 반응을 모니터링 하는 방식

제페토 공지 기능

두 번째 AB 테스트 사례는 제페토입니다. 제페토는 커뮤니티 대화방 상단에 신규 기능을 출시했지만, 사용자가 활용하지 않음을 발견하고, 이를 해결하기 위해 AB Test를 진행했습니다. 가설은 ‘공지 예시 팝업 노출 시 사용자의 공지 사용률 증가’, 평가 지표는 ‘사용자의 공지 기능 활용 수’로 설정했는데요. 그 결과 예시 팝업을 노출한 그룹은 그렇지 않은 그룹에 비해 기능 활용 수가 약 38% 증가했습니다. 추가로 제페토 팀은 팝업 노출 시에 예측하지 못한 다른 부작용이 없는지 검토를 거쳤는데요. 다른 부정적인 데이터가 발견되지 않아 모든 고객에게 공지 예시 팝업을 노출하도록 결정했습니다.

이외에도 토스 TUBA, 뱅크샐러드 데이터 파운데이션 실험 플랫폼 팀 등 여러 기업에서 AB Test를 진행하기 위한 그룹을 기업 내부적으로 따로 운영 중인데요. 국내 기업의 경우, AB 테스트 사례를 공개하는 경우가 흔하지 않아 추가적인 AB 테스트 사례가 궁금하시다면 해외 사례를 찾아보시길 추천합니다.

지금까지 AB 테스트란 무엇인지, AB 테스트 방법은 무엇인지 그리고 AB 테스트 사례와 중요성에 대해 알아보았습니다. AB 테스트는 데이터를 통한 인사이트 도출에 최적화된 검증 도구로써 적합한 결정을 내리는 데 큰 도움을 줍니다. AB 테스트 사례를 분석해 기업은 소비자의 반응과 선호도를 파악할 수 있으며, 이를 바탕으로 제품을 개선하고, 마케팅 전략을 조율할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 경쟁력을 강화하고, 소비자 만족도를 크게 높일 수 있습니다.

이처럼 중요한 AB 테스트는 데이터를 기반으로 하기 때문에 데이터에 대한 이해가 꼭 필요한데요. 엘리스는 데이터 드리븐 시대에 필수적인 코딩 및 데이터 교육을 제공해 기업이 성공적인 디지털 전환을 경험할 수 있게 도와줍니다. 엘리스 교육을 통해 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있도록 전사적으로 데이터 교육을 진행해 보시는 것도 좋을 것 같습니다. 기업 전문 DX 교육 플랫폼 엘리스와 함께 데이터 교육의 첫걸음을 시작해 보세요!

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