[전략적 직장인] A/B 테스트가 뭐길래?

마케팅 업무를 보다 보면 그로스 해킹이라는 표현을 쉽게 접할 수 있습니다. 소셜미디어를 통한 그로스해킹 클래스 광고부터 시작해서 다양한 블로그에서 그로스 해킹을 키워드로 여러 포스트가 발행되는 것도 심심치 않게 볼 수 있는데요. 

그로스 해킹에 대한 자세한 이야기는 다음으로 미루고, 이 중에서 가장 다양하게 화두가 되고 있는 A/B 테스트에 대해서 간단히 설명하겠습니다.

최근 더 효과적인 사이트의 전환을 위해 Optimize(최적화) 작업이 필수가 되었는데요. A/B테스트는 이러한 작업을 보다 근거를 포함한 효과적인 수단으로 각광받고 있습니다.

사실 A/B테스트는 리서치 분야에서만 주로 활용되던 기법이었는데, 웹 기술이 발전하고 마케팅을 포함한 다양한 운영 전략이 고도화되면서 더 다양한 분야에서 보편화된 기법이기도 합니다. 

A/B테스트란?

쉽게 설명해서 타겟에게 A 또는 B를 보여주고 더 좋은 반응이 나오는 형식이 무엇인지를 테스트하는 것을 말합니다. 

똑같이 사이트에 접속하더라도 누군가에게는 A 화면이 나오는 것이고 또 다른 누군가는 B 화면이 나오도록 하여 기업의 비즈니스에 도움이 되는 방향이 무엇인지를 조사하는 것을 A/B 테스트라고 합니다.

A/B 테스트는 단순히 2개의 화면으로만 테스트하는 것은 아니고 필요에 따라서 3개 혹은 그 이상의 화면을 보여주면서 테스트도 가능합니다. 

 

 

흔히 범하는 A/B 테스트의 실수

A/B 테스트는 말은 많이 들었는데 어떻게 진행해야 하는지 막막한 경우가 많습니다. 또는 A/B 테스트라고 진행은 했지만, 진행 방법의 오류로 인해서 잘못된 결과를 도출하는 경우도 꽤 흔히 발생하곤 합니다. 

A/B 테스트에서 가장 중요한 것은 바로 “변인”을 1개로 한정시켜야 한다는 것입니다. 

이 역시 통제 가능한 수준에서 이루어져야 하는데요. 예를 들어서 웹사이트의 전환을 개선하기 위해서 변인 조건을 설정하고 A/B 테스트를 고려한다면 실제 테스트 타겟에게 보여줘야 하는 차이점은 1개로 제한되어야 한다는 점이죠. 구매 버튼의 색깔을 서로 다르게 한다거나, 폰트 변화를 준다거나 하는 등의 1개으 변화만 주는 것이 가장 좋습니다. 

만약 비교군에서 폰트의 위치와 색상, 버튼의 디자인이 모두 변경된 상태로 테스트가 진행될 경우 실제 비교군에서 개선된 정보가 있더라도 이 결과가 폰트의 위치와 색상, 버튼 디자인 중 어떤 것이 긍정적으로 기여했는지 확인할 방법이 없습니다. 

테스트의 대상은 결과를 바꿀 수 있습니다

A/B 테스트의 세팅이 잘 이루어졌다고 해도 타겟 그룹 설정이 잘못될 경우 잘못된 결과를 얻을 수 있습니다. 

예를 들어 1그룹에서 남성 비율이 높고 2그룹에서 여성 비율이 높다면 인구통계학적 데이터가 이미 차이가 발생하기 때문에 A/B 테스트의 결과는 잘못될 가능성이 높아지는 것이죠. 만약 남성의 선호도가 높은 제품을 다루는 사이트에서 테스트를 진행할 경우 1그룹에 비해서 2그룹의 반응이 저조해질 가능성도 있습니다. 

따라서 테스트를 진행하기 위해서는 1그룹과 2그룹의 성향이 어느 정도 유사성을 가질 수 있도록 하는 것이 중요한데, 이러한 방법을 수행해 주는 솔루션이 다양하게 제공되는 세상이니 가급적이면 최적화 도구를 적절하게 활용하는 것이 좋습니다. 

A/B 테스트는 효과적으로 서비스의 품질을 높일 수 있는 검증된 리서치 기법입니다. 

사이트 유입 고객을 대상으로 실질적인 긍정 반응이 나타나는 방향으로 점진적 개선을 이룰 수 있다는 점에서 폭넓게 활용되는 기법으로 이미 페이스북과 같은 거대 기업은 하루에도 1,000번에 달하는 A/B 테스트가 진행되고 있다고 합니다. 

국내에서는 아직 이러한 전략이 보편적으로 활용되고 있지 않지만, 앞으로 더 낮은 비용으로 효과적인 결과 도출을 위한 방법으로 주목받을 수 있는 기법이라 예상됩니다. 

작업자와 관리자 모두가 A/B 테스트의 목적과 실행방법의 중요한 포인트를 잘 이해하고 수행하실 수 있기를 바랍니다.