<aside> ➕ 오늘의 아티클
주제 : A/B 테스트 제대로 이해하기 : 1테스트를 설계할 때 우리의 진짜 질문은?
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<aside> ➕ 아티클 요약 및 주요 내용
| 이름 | 주제 | 요약 | 인사이트 |
|---|---|---|---|
| 전지호 | A/B 테스트를 설계할 때 우리가 진짜로 궁금해하는 것 — 어떤 게 더 효과적인가?보다 더 복잡한 질문 | - A/B 방안의 효과 차이가 상당히 (유의미하게, 확실하게) 크기를 바람 |
실험 진행 과정이 공정하기를, 즉 실험 배경인 표본 비율이 동일하기를 바람
A/B 테스트의 결과가 우연에 의한 것이 아니길 바람
결론: 우리가 실무에서 A/B 테스트를 수행할 때 진짜 하고 싶은 질문은 “앞으로도, 해당 유형의 모든 고객에게 A와 B 중 어느 것이 확실하게 효과가 좋은가? 이 결과가 A와 B의 차이 때문에 생긴 게 맞고, 우연에 의한 것이 아닌가?” 이다. | - 트래픽을 절반으로 나누거나 변수를 하나만 두거나 하는 부정확한 방식으로 실험을 진행하고 A와 B 중 하나를 골라 마무리하면 안됨
구체적인 질문(왼쪽에 요약함)들로 A와 B 중 진정으로 효과가 좋은 것을 고를 수 있어야 함 | | 송기남 | | | | | 박동주 | A/B 테스트를 설계할 때 해당 테스트의 결과가 정말 유의미한 것인지를 고려해야 한다. | - A/B 테스트의 결과가 크기를 바람
실험의 진행이 공정하기를 바람(실험의 배경이 동일 한가?)
실험의 결과가 우연이 아니길 바람(반복 실험했을 때 결과가 달라질 수 있음) | 설계 단계부터 어떤 부분을 공정하게 가져가야 할 것인지를 생각한 후에 이를 판단하는 지표와 함께 실험 결과를 고려해야 한다. | | 김영호 | A/B 테스트 설계 시 어떤 질문을 던져야 할까? | - 확실하게 효과가 있는가?
확인된 결과가 우연이 아닌가? | | | 김송미 | A/B 테스트를 설계할 때 단순한 더 나은 방안 찾기가 아니라 실험의 유의미성과 공정성, 일반화 가능성까지 같이 고려해야 한다. | - 많은 실무자들이 A/B 테스트를 A안 vs B안, 트래픽 반반 나누고 결과 비교 → 승자 고르기 정도로 단순히 이해하는 경우가 많다.
하지만 실제로 우리가 알아야 할 진짜 질문은 단순 비교를 넘어선다. (ex) 어느 쪽이 효과가 있는지, 통계적으로 유의미한 차이 유무)
따라서 A/B 테스트는 트래픽을 나누고 결과 지표만 보는 것이 아니라, 실험 설계와 결과 해석에서 보다 면밀하고 책임감 있는 과정이 되어야 한다. | - A와 B의 단순한 수치 차이가 있다는 것만으로 결론을 내리면 안 된다.
설계 단계부터 공정성과 대표성을 확보해야 한다.
A/B 테스트는 결과 비교 → 승자 고르기 → 배포가 끝이 아니라 그 결과의 근거와 조건/제약을 생각해야 한다.
신뢰할 수 있는 결론을 목표로 테스트를 진행한다. | | 김나희 | | | |
<aside> ➕ 핵심 개념 및 용어 정리
| 이름 | 핵심 개념 | 용어 | 인사이트 |
|---|---|---|---|
| 전지호 | |||
| 송기남 | |||
| 박동주 | |||
| 김영호 | |||
| 김송미 | A/B 테스트 : A와 B 버전으로 나눠 특정 지표에서 어떤 버전이 더 효과적인지 검증하는 실험 | 표면상의 질문 : 겉으로 보기에 A/B 테스트를 진행할 때 던지는 질문 |
진짜 질문 : 단순 비교 이상의 깊은 질문, 실험의 일반화 가능성, 우연성, 공정성까지 모두 포함하는 질문 | 더 나은 A/B 안을 고르기 위한 도구가 아니라 신뢰 가능한 결론을 위한 실험 + 해석 체계로 A/B 테스트를 바라봐야 한다. | | 김나희 | | | |
<aside> ➕ (선택) 실무 적용 사례
아티클에서 다룬 분석 방법을 실제 업무에서 어떻게 적용할 수 있을까요?
관련 사례를 찾아보거나, 가상의 시나리오를 만들어보세요.
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| 이름 | 실무 적용 사례 | 내 용 | URL |
|---|---|---|---|
| 전지호 | https://techblog.gccompany.co.kr/사소한-영역이라도-개선이-필요해요-2fe7653dcf1e | ||
| ( https://statstar12.tistory.com/13 — 해당 블로그에 출처와 함께 A/B 테스트 여러가지 정리되어 있으니 참고하시면 좋을 것 같습니다 ) | |||
| 송기남 | https://hjmkt.tistory.com/entry/카피를-변수로-한-AB테스트-실패-사례-공유 | ||
| 박동주 | hackle의 A/A 테스트 실험 방법 | A/B 테스트 전에 A/A 테스트를 통해 실험의 신뢰성을 확보 | A/A 테스트 |
| 김영호 | 1. 강남언니 일본 시장 진출 시 실패 사례 |
가격정책고객등급 → 전형적 UI실험 X 기업의 돈버는 방식 자체를 실험O (예.가격 탄력도 정량화)
알고리즘 경쟁 실험 추천/정렬/배달·매칭 로직 자체를 실험
행동심리기반실험 행동 동기 구조 자체를 랜덤 실험
4)리스크 최소화 위한 Feature Flag 실험 →일부 사용자에게만 사전 위험 평가하는 실험 | 현대자동차 AB테스트 사례: CTR(클릭률) 208% 증가 달성 (VWO 활용사례) | https://www.mfitlab.com/solutions/blog/vwo-hyundai?utm_source=chatgpt.com |
<aside> ➕ 팀원 전체의 인사이트
팀원 한명한명의 인사이트를 요약해보았을때 공통된 인사이트, 모두가 공감하는 인사이트를 짧게 요약해주세요. 생각해보지 못했으나 팀원의 의견으로 인해 알게된 의견 혹은 다른 생각에 대한 부분을 요약해주세요.
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[공통 인사이트]
가설
변수: 소수 변수 vs. 다수 변수
이외 다양한 기법들