기업에게 중요한 AB 테스트란? AB 테스트 사례로 알아보기
엘리스
2025. 5. 28.
많은 기업이 소비자의 눈길을 사로잡고 경쟁력을 유지하기 위해 지속적으로 서비스와 제품 개선에 힘쓰고 있습니다.
이때 기업의 숙제는 바로 “어떤 변화가 소비자에게 긍정적인 영향을 미치는가”를 예측하는 일이죠.
이러한 상황에서 가장 강력하고 검증된 실험 방법은 바로 AB 테스트입니다.
특히 AI 기반 실험 자동화, 개인정보 보호 중심 설계, 멀티 디바이스 대응 등 최신 흐름이 반영되며 AB 테스트는 더욱 정교해지고 있죠.
이번에는 AB 테스트의 개념과 필요성은 물론, 최신 트렌드와 국내외 사례까지 함께 살펴보겠습니다.
AB 테스트란?
AB 테스트는 사용자에게 제공되는 두 가지 이상의 버전을 비교해 어떤 것이 더 나은 성과를 내는지를 판단하는 그로스 해킹 실험 방식입니다.
분할 테스트, 버킷 테스트라고도 불리며, 주로 다음과 같은 방식으로 진행됩니다.
- UI/UX 변경
- 마케팅 문구 및 이미지 차이
- 이벤트 진행 구조
- 버튼 색상이나 위치 등 세부 요소 실험
이러한 실험은 단발성으로 끝나는 것이 아니라 반복적인 테스트를 통해 지속적인 최적화를 목표로 합니다. 특히 최근에는 AI를 통해 실험 설계를 자동화하거나, 특정 고객군에 맞는 변형 버전을 자동 생성하는 기술도 보편화되고 있습니다.
✅ 참고: AB 테스트는 일반적으로 전환율, 클릭률, 이탈률, 구매율 등 명확한 수치 목표를 기반으로 설계합니다.
AB 테스트 방법
AB 테스트는 일반적으로 다음과 같은 절차로 진행합니다.
- 테스트할 요소(예: 버튼 문구, 색상, 이미지 등)를 한가지로 설정
- 명확한 가설 수립: “빨간 버튼이 파란 버튼보다 클릭률이 높을 것이다” 등
- 사용자 그룹을 무작위로 분류하여 두 버전을 동일한 조건에서 노출
- 실험 툴을 활용하여 수치 수집 및 비교
- 통계적으로 유의미한 차이를 가진 버전 선택
한 번에 하나의 변수만 테스트하는 것이 가장 이상적이며, 그래야 원인과 결과의 상관관계를 명확히 판단할 수 있습니다.
AB 테스트가 필요한 이유
디자이너, 마케터, 개발자 등 기업에 소속된 직원은 종종 자신의 주관이나 가정에 따라 결정을 내립니다. 하지만 시장은 늘 다르게 반응합니다. 이때 사용자의 실제 행동 데이터를 기반으로 선택지를 비교할 수 있는 AB 테스트는 매우 강력한 의사결정 도구가 됩니다.
예를 들어, 버튼을 페이지 상단에 둘 때와 하단에 둘 때의 전환율 차이를 수치로 비교해 객관적인 결론을 도출할 수 있습니다.
이러한 실험을 반복하다 보면 고객 이해도가 축적되고, 더 나은 가설 설계 → 더 나은 결과 도출로 이어지는 선순환이 형성됩니다.
AB 테스트가 중요한 시점은 언제인가?
다음과 같은 상황에서 AB 테스트는 특히 효과적입니다.
1. 성과가 기대에 미치지 못할 때
예: CTA 클릭률이 낮은 경우
2. 새로운 기능이나 서비스의 방향성을 탐색할 때
예: 신규 가입 흐름 개선, 신규 제품 소개 방식 비교
3. 타깃 고객군에 따라 반응이 다를 수 있을 때
예: 20대와 40대의 광고 반응 차이
이처럼 AB 테스트는 리스크를 줄이고, 효과적인 시도를 선택하게 해주는 실행 중심 전략 수단입니다.
AB 테스트 최신 트렌드
1. AI 기반 테스트 자동화
Optimizely, VWO 등의 플랫폼은 AI 알고리즘을 기반으로 변수 추천, 유의성 분석, 반복 실험 설계를 지원합니다.
특히 Google Optimize의 자동 분할 기능은 간단한 설정만으로 대규모 트래픽에서 통계적으로 유의미한 실험을 빠르게 수행할 수 있습니다.
*출처: SiteSpect – Top A/B Testing Trends 2025
2. 개인정보 보호 설계
AB 테스트는 사용자의 행동 데이터를 수집하고 분석하는 과정이 핵심이기 때문에, 2025년에는 강화된 개인정보 보호 규제(GDPR, 국내법 등)에 맞춰 테스트 구조 자체를 처음부터 법적 기준에 맞게 설계하는 방식이 트렌드로 떠오르고 있습니다.
예를 들어, 쿠키 사용 제한이나 사용자 동의 여부에 따라 테스트 대상자를 분류하고, 브라우저 대신 서버에서 실험 데이터를 처리하거나 퍼스트파티 데이터만 활용하는 방식이 확산되고 있습니다.
이는 단순한 기술 변화가 아니라, AB 테스트의 기획 단계에서부터 개인정보 보호를 내재화하는 ‘설계 중심의 변화’라 할 수 있습니다.
대표적으로 위에서 언급한 SiteSpect는 사용자 정보를 노출하지 않고 정교한 테스트 운영이 가능하게 설계되어 있습니다.
이런 변화는 테스트의 법적 안정성과 사용자 신뢰 확보를 동시에 가능하게 합니다.
3. 멀티 디바이스 & 모바일 대응
모바일 사용률이 차지하는 비중이 매우 높기 때문에 앱 내 실험 중요도도 매우 높죠. Firebase, UXCam 등의 도구는 실시간으로 앱 기반 AB 테스트를 지원하며, 앱 스토어 승인 없이 버전 테스트가 가능합니다.
이를 통해 하이브리드 구조나 실시간 UI 변경 등으로 모바일 환경에서도 빠르고 유연한 실험이 가능해졌습니다.
실제 AB 테스트 사례
1. 넷플릭스: 사용자 참여 증대를 위한 CTA 문구 실험
배경 및 목적:
넷플릭스는 사용자 경험을 지속적으로 개선하기 위해 연간 약 250개의 A/B 테스트를 실시합니다. 이러한 테스트는 사용자 인터페이스(UI) 및 사용자 경험(UX)을 최적화하여 사용자 참여를 증대시키는 것을 목표로 합니다. 특히, 랜딩 페이지의 CTA(Call to Action) 문구를 다양하게 실험하여 어떤 문구가 가장 높은 클릭률을 유도하는지 분석하였습니다.실험 내용:
넷플릭스는 ‘JOIN NOW’, ‘TRY IT NOW’, ‘30일 무료 체험’ 등 다양한 CTA 문구를 테스트하였습니다. 그 결과, ‘TRY IT NOW(시작하기)’ 문구가 가장 높은 클릭률을 기록하였습니다. 이는 간결하고 명확한 문구가 사용자 행동에 더 큰 영향을 미친다는 것을 보여줍니다.
*출처: Digital Maven – Netflix’s use of A/B testing
2. 현대자동차: 온라인 시승 신청 전환율 향상을 위한 랜딩 페이지 최적화
배경 및 목적:
현대자동차는 온라인 시승 신청 페이지의 전환율을 높이기 위해 A/B 테스트를 활용하였습니다. 특히, 네덜란드 시장에서 온라인 마케팅 전문 기업 Traffic4U와 협력하여 다양한 요소를 테스트하였습니다.실험 내용:
VWO(Visual Website Optimizer, 웹사이트/앱/제품 AB 테스트 플랫폼)를 활용한 다변량(Multivariate) 테스트를 통해 SEO 최적화된 텍스트, CTA 버튼 추가, 더 큰 이미지 등이 포함된 페이지를 실험하였습니다. 그 결과, 전환율이 62% 증가하고, 클릭률이 208% 상승하는 성과를 거두었습니다. 이는 다양한 요소를 조합하여 최적의 결과를 도출한 사례입니다.
*출처: 현대자동차 AB테스트 사례: CTR(클릭률) 208% 증가 달성 (VWO 활용사례)
3. HubSpot: CTA 버튼 색상 변경을 통한 클릭률 향상
배경 및 목적:
HubSpot은 웹사이트의 전환율을 높이기 위해 CTA 버튼의 색상을 변경하는 A/B 테스트를 진행하였습니다. 이는 시각적 요소가 사용자 행동에 어떤 영향을 미치는지 분석하기 위한 실험이었습니다.실험 내용:
CTA 버튼의 색상을 초록에서 빨강으로 변경한 결과, 클릭률이 21% 증가하였습니다. 이는 시각적 대비와 심리적 자극이 사용자 행동에 중요한 변수로 작용한다는 것을 보여줍니다.
*출처: HubSpot Blog – 11 A/B Testing Examples From Real Businesses
4. 여기어때: 신규 서비스 런칭을 위한 A/B 테스트
- 배경 및 목적:
국내 숙박 O2O 서비스인 여기어때는 신규 서비스 런칭을 위해 다양한 A/B 테스트를 진행하였습니다. 이는 사용자 경험을 개선하고 전환율을 향상시키기 위한 전략의 일환이었습니다.
- 실험 내용:
모바일 티켓 서비스의 UI/UX를 개선하기 위한 테스트를 통해 사용자 편의성을 높이고 전환율을 향상시켰습니다. 이러한 실험은 사용자 행동 데이터를 기반으로 서비스 개선 방향을 결정하는 데 중요한 역할을 합니다.
*출처: 국내외 숙박앱 A/B테스트 (여기어때, 부킹닷컴) - 서비스기획자/PM
마무리: 실행력 있는 데이터 문화가 성장을 만듭니다
AB 테스트는 더 나은 결정을 위한 가장 실용적인 실험입니다.
감이 아닌 데이터 기반 실행력과 AI 도구를 활용한 민첩한 실험 능력이 이제는 기업 경쟁력을 좌우합니다.
엘리스는 수많은 기업과 함께
실전 중심의 AB 테스트 실습, AI 도구 활용 교육, 디지털 역량 내재화를 설계하고 실행해왔습니다.
지금 엘리스와 함께 실험하는 조직, 성장하는 조직으로 전환해 보세요.
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