올바른 방법으로 제품을 A/B 테스트하는 방법

A/B 테스트는 언뜻 기술적으로 들리지만, 그 핵심은 추측을 멈추고 실제 고객 행동으로부터 학습을 시작하는 방법입니다. 무언가를 변경하고 효과가 있기를 바라는 대신 두 가지 버전을 비교하고 데이터를 통해 무엇이 실제로 성능을 향상시키는지 파악할 수 있습니다. 때로는 그 차이가 분명할 수도 있습니다. 때로는 놀라운 결과가 나올 수도 있으며, 바로 그 지점에서 진정한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

제품 팀과 판매자에게 테스트는 빠른 성과를 쫓는 것이 아니라 의사 결정에 대한 신뢰를 구축하는 데 더 큰 의미가 있습니다. 이미지, 제목 또는 메시지를 조금만 변경해도 사람들의 반응이 달라질 수 있지만, 테스트 없이는 그 이유를 알기가 거의 불가능합니다. 구조화된 A/B 테스트 접근 방식은 위험을 줄이고, 고객 행동의 패턴을 발견하며, 이미 효과가 있는 것을 방해하지 않으면서 시간이 지남에 따라 점진적으로 결과를 개선하는 데 도움이 됩니다.

실제로 A/B 테스트가 실제로 의미하는 것

일상 업무에서 A/B 테스트는 생각보다 복잡하지 않습니다. 가장 간단하게는 실제 사용자에게 어떤 버전이 더 효과적인지라는 한 가지 질문에 답하기 위해 고안된 통제된 실험입니다. 모든 사람을 위해 한꺼번에 무언가를 변경하는 대신 동일한 요소의 두 가지 버전을 만들어 대상 그룹을 나눕니다. 한 그룹은 대조군이라고 하는 원래 버전을 보고, 다른 그룹은 변형이라고 하는 수정된 버전을 봅니다. 다른 모든 요소는 동일하게 유지하여 단일 변경 사항의 영향을 명확하게 관찰할 수 있습니다.

이 접근 방식이 신뢰할 수 있는 이유는 프로세스에서 의견을 배제하기 때문입니다. 팀은 종종 경험, 선호도 또는 내부 토론을 기반으로 결정을 내리지만 고객이 항상 기대하는 방식으로 반응하는 것은 아닙니다. 디자이너에게는 깔끔해 보이는 제품 이미지가 구매자에게는 신뢰도가 낮게 느껴질 수 있습니다. 짧은 설명은 읽기 쉬워 보일 수 있지만 중요한 질문에 대한 답을 얻지 못할 수 있습니다. A/B 테스트는 가정을 관찰 가능한 행동으로 대체합니다. 사용자는 피드백이 아닌 행동을 통해 투표합니다.

또 다른 중요한 세부 사항은 A/B 테스트는 승자를 미리 추측하는 것이 아니라는 점입니다. 공정한 비교를 위한 것입니다. 일반적으로 트래픽은 무작위로 분할되어 각 버전이 비슷한 유형의 사용자에게 노출됩니다. 시간이 지남에 따라 패턴이 나타납니다. 한 버전이 지속적으로 더 많은 클릭, 구매 또는 참여로 이어진다면 그 차이는 우연이 아닐 가능성이 높습니다. 이 때 팀은 희망이 아닌 확신을 가지고 변화를 시도할 수 있습니다.

제품 A/B 테스트가 그 어느 때보다 중요한 이유

제품은 더 이상 기능이나 가격으로만 경쟁하지 않습니다. 명확성, 신뢰, 사용자가 얼마나 빨리 가치를 이해하느냐로 경쟁합니다. 고객의 관심이 짧고 기대치가 끊임없이 변하는 환경에서는 작은 개선이 눈에 띄는 차이를 만들 수 있으며, 이것이 바로 구조화된 테스트가 선택이 아닌 필수가 된 이유입니다.

변화하는 디지털 환경에는 지속적인 검증이 필요합니다.

디지털 환경은 가만히 있지 않습니다. 고객의 기대치는 빠르게 변화하고 경쟁업체는 적응하며 플랫폼은 진화합니다. 작년에 실적이 좋았던 제품 페이지가 아무도 눈치채지 못한 채 조용히 효과가 떨어질 수도 있습니다. 시간이 지남에 따라 작은 감소가 누적되며, 한꺼번에 실적이 하락하는 경우는 거의 없습니다. 사용자의 기대치가 변화함에 따라 서서히 하락하는 경우가 더 많습니다. A/B 테스트는 더 큰 문제가 되기 전에 이러한 느린 변화를 감지하고 수정하는 데 도움이 됩니다.

A/B 테스트로 정체 방지 및 진행 촉진

A/B 테스트는 성능 정체를 방지하는 안전장치 역할을 합니다. 팀은 성능 저하를 기다리는 대신 통제된 실험을 통해 개선점을 적극적으로 모색합니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 최적화가 간헐적인 재설계 작업이 아니라 정기적인 작업의 일부가 되기 때문에 추진력을 만들어냅니다. 사소한 개선도 중요합니다. 제품 이미지, 메시지, 레이아웃 또는 가격 표시 전반에 걸쳐 작은 개선 사항을 일관되게 적용하면 시간이 지남에 따라 누적 효과가 크게 나타날 수 있습니다.

데이터로 팀 의사 결정의 마찰 감소

팀 내부에는 종종 눈에 띄지 않는 심리적 이점도 있습니다. 테스트는 의사 결정의 마찰을 줄여줍니다. 토론이 개인적인 취향에서 벗어나 측정 가능한 결과를 향해 나아갑니다. 데이터가 토론을 대체하면 의사 결정이 더 이상 위계나 의견에 의존하지 않기 때문에 진행 속도가 빨라지는 경향이 있습니다. 팀은 방향에 대해 논쟁하는 시간을 줄이고 실제로 사용자에게 효과적인 방법을 개선하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

먼저 테스트해야 할 항목

사람들이 A/B 테스트를 처음 접할 때 모든 것을 한꺼번에 테스트하고 싶은 유혹에 빠지는 경우가 많습니다. 색상, 글꼴, 레이아웃, 메시지, 이미지. 그 결과 보통 인사이트보다는 잡음이 발생합니다. 실험의 양보다 우선순위가 더 중요합니다.

좋은 출발점은 고객이 결정을 내리는 순간을 살펴보는 것입니다. 불확실성이나 망설임이 진행을 멈출 수 있는 지점입니다. 요소가 이러한 결정의 순간에 가까울수록 테스트 가치가 높아집니다.

고려해야 할 영향력이 큰 요소

• 주요 제품 이미지 또는 영웅 비주얼
• 제품 제목 및 가치 제안
• 가격 제시 또는 할인
• 클릭 유도 문구 또는 배치
• 주요 혜택 설명
• 리뷰 또는 추천글과 같은 사회적 증거

이러한 요소는 첫인상을 형성하고 신뢰에 영향을 미칩니다. 시각적 완성도도 중요하지만 명확성이 더 중요합니다. 고객은 제품이 무엇인지, 왜 중요한지, 다음에 해야 할 일이 무엇인지 이해해야 합니다. 테스트는 이러한 경로를 구체화하는 데 도움이 됩니다.

WisePPC: 제품 A/B 테스트 전략을 안내하는 고급 애널리틱스

에서 WisePPC, 에서는 A/B 테스트를 분석의 자연스러운 확장으로 보고 있습니다. 테스트는 변경 전과 후에 어떤 일이 일어나는지 명확하게 이해할 때만 효과적입니다. 그렇기 때문에 판매자가 광고와 판매 실적을 한 곳에서 완벽하게 파악할 수 있도록 하는 데 중점을 둔 플랫폼입니다. 제품 목록, 가격 책정 또는 캠페인 구조에 대한 실험을 실행할 때는 이러한 변경 사항이 표면적인 지표뿐만 아니라 실제 결과에 어떤 영향을 미치는지 확인해야 합니다. 크리테오는 과거 데이터, 실시간 실적 추적, 상세한 세분화를 결합하여 변경 사항이 진정으로 결과를 개선하는지 아니면 단순히 일시적인 수치 변화인지 파악할 수 있도록 지원합니다.

이는 실제로 팀이 맥락을 잃지 않고 캠페인, 게재 위치 및 기간에 걸쳐 성과를 비교할 수 있다는 것을 의미합니다. 장기적인 기록 데이터는 결과를 너무 일찍 판단하거나 계절적 패턴을 놓치는 등의 일반적인 테스트 실수를 방지하는 데 도움이 됩니다. 세분화된 분석 및 필터링을 통해 변경된 사항과 그 이유를 쉽게 파악할 수 있으며, 일괄 작업을 통해 성공적인 버전이 확인되면 빠르게 조정할 수 있습니다. 크리테오는 어떤 버전이 더 나은 성과를 내는지 추측하는 대신, 판매자가 테스트 결정을 ROAS 개선, 낭비되는 광고 지출 감소, 전환을 실제로 유도하는 요소에 대한 명확한 이해 등 측정 가능한 비즈니스 영향과 연결하도록 지원하는 데 중점을 둡니다.

추측 없이 A/B 테스트를 실행하는 방법

A/B 테스트는 명확한 순서를 따를 때 가장 효과적입니다. 많은 팀은 그것이 진전된 것처럼 느껴지기 때문에 곧바로 변형을 만드는 데 뛰어듭니다. 실제로 대부분의 테스트 실패는 실험을 시작하기도 전에 발생합니다. 유용한 결과와 혼란스러운 데이터의 차이는 대개 준비, 명확성, 인내심에 달려 있습니다.

이 섹션에서는 전체 과정을 실용적인 방법으로 안내합니다. 각 단계는 이전 단계를 기반으로 하므로 건너뛰면 나중에 더 많은 문제가 발생하는 경우가 많습니다.

1단계 - 성공이 실제로 무엇을 의미하는지 정의하기

무언가를 변경하기 전에 애초에 테스트가 존재하는 이유를 이해하는 것이 중요합니다. 명확한 목표가 없는 A/B 테스트는 방향성 없는 활동으로 변합니다. 데이터는 얻었지만 정답은 얻지 못할 수도 있습니다.

강력한 테스트 목표는 사용자 행동과 직접적으로 연결됩니다. 성능 개선과 같은 막연한 의도 대신 영향을 미치고자 하는 구체적인 결과를 목표로 설정해야 합니다. 예를 들어, 구매 완료 건수 증가, 제품 세부 정보에 대한 참여도 증가, 결제 전에 이탈하는 사용자 감소 등이 있습니다. 

명확한 목표가 대개 답하는 것

• 개선하고자 하는 사용자 행동은 무엇입니까?
• 여정에서 문제가 발생하는 위치
• 성공 측정 방법

목표가 명확하면 나중에 분석이 더 간단해집니다. 어떤 메트릭이 가장 중요하고 왜 측정해야 하는지 이미 알고 있습니다.

집중 테스트 목표의 예

• 제품 명확성을 개선하여 제품 구매율 높이기
• 기본 클릭 유도 문안의 클릭률 향상
• 결제 중 장바구니 이탈률 감소
• 주요 제품 정보에 대한 참여도 향상

목표가 명확할수록 의미 있는 테스트를 설계하기가 더 쉬워집니다.

2단계 - 관찰을 테스트 가능한 가설로 전환하기

목표가 정의되면 다음 단계는 변경이 왜 효과가 있는지 설명하는 것입니다. 이 단계에서 많은 테스트가 의미가 있거나 무작위 실험으로 바뀌게 됩니다. 가설은 테스트의 방향을 제시합니다. 가설은 데이터에서 보고 있는 것을 결과를 개선할 수 있다고 생각하는 특정 변경 사항과 연결합니다.

가설은 추측이나 창의적인 아이디어가 아닙니다. 가설은 관찰에 기반한 구조화된 가정입니다. 현재 경험의 무언가가 예상대로 작동하지 않고 있으며, 가설은 이러한 마찰의 원인이 무엇인지를 설명합니다. 예를 들어, 사용자가 제품 페이지에서 몇 초 내에 지속적으로 이탈한다면 가격이나 디자인이 문제가 아닐 수 있습니다. 방문자가 제품이 자신에게 중요한 이유를 즉시 이해하지 못하기 때문일 수 있습니다. 이 경우 헤드라인이나 오프닝 메시지의 명확성을 개선하면 사용자가 더 오래 머무르고 더 깊이 참여하는 데 도움이 될 것이라는 가설을 세울 수 있습니다.

가장 유용한 가설은 보통 의견보다는 패턴에서 비롯됩니다. 고객 리뷰는 종종 혼란스럽거나 누락된 정보를 드러냅니다. 지원 질문은 기대와 현실이 일치하지 않는 영역을 강조합니다. 분석은 사용자가 프로세스를 망설이거나 아예 포기하는 부분을 보여줄 수 있습니다. 성능이 우수한 제품과 그렇지 않은 제품을 비교해도 테스트할 가치가 있는 메시지나 프레젠테이션의 차이를 발견할 수 있습니다. 이러한 신호는 테스트를 실험 자체가 목적이 아닌 문제 해결로 전환하는 데 도움이 됩니다. 가설에 초점을 맞추는 것이 중요합니다. 각 테스트는 하나의 의미 있는 질문에 답하는 것을 목표로 해야 합니다. 범위를 좁게 유지하면 결과를 해석하기 쉬워지고, 얻은 인사이트를 향후 개선에 자신 있게 적용할 수 있습니다.

3단계 - 변경 사항을 격리하는 이형 상품 만들기

이 단계는 많은 A/B 테스트가 조용히 가치를 잃는 단계입니다. 몇 가지 개선 사항이 분명해 보이면 모든 것을 한꺼번에 업데이트하고 싶은 것이 자연스러운 본능입니다. 새로운 이미지, 다시 쓴 카피, 조정된 레이아웃, 심지어 가격 변경까지. 문제는 여러 요소가 함께 변경되면 결과가 명확하지 않다는 것입니다. 성능이 개선되더라도 그 이유를 자신 있게 설명할 수 없습니다.

잘 구조화된 A/B 테스트는 의도적으로 일을 단순하게 유지합니다. 전체 경험을 재설계하는 것이 아니라 두 버전 간에 의미 있는 차이점을 찾아내는 것이 목적입니다. 하나의 변수만 변경하면 원인과 결과가 명확해집니다. 결과는 운이 좋은 결과가 아니라 유용한 지식이 됩니다.

제어 버전 - 현재 제품 페이지 또는 목록

제어 버전은 사용자에게 이미 표시되는 기존 버전입니다. 이미 성능이 알려져 있기 때문에 비교의 기준이 됩니다. 여기서는 아무것도 변경되지 않습니다. 컨트롤을 그대로 유지하면 성능 차이가 외부 요인이 아닌 새로운 변형으로 인해 발생하는지 확인할 수 있습니다.

변형 버전 - 의도적인 변경 사항을 제외하고는 동일함

변형 버전은 가설에 따라 의도적으로 조정된 단일 버전을 도입합니다. 다른 제품 이미지, 수정된 헤드라인 문구 또는 사회적 증거를 위한 새로운 배치가 그 예입니다. 다른 모든 요소는 동일하게 유지하여 한 가지 변경으로 인한 영향을 정확하게 측정할 수 있습니다. 이러한 일관성을 유지하면 테스트의 무결성을 보호하고 결과를 더 쉽게 해석할 수 있습니다.

이러한 방식으로 변형이 생성되면 얻은 인사이트를 재사용할 수 있습니다. 성공적인 변경 사항은 단순히 성능 향상뿐만 아니라 사용자 행동에 영향을 미친 요인을 파악할 수 있기 때문에 다른 제품이나 페이지에 적용할 수 있습니다.

4단계 - 테스트를 신뢰할 수 있을 만큼 충분히 오래 실행하기

A/B 테스트에서 가장 어려운 부분 중 하나는 기다리는 것입니다. 특히 한 버전이 다른 버전을 빠르게 능가하기 시작할 때 초기 데이터는 종종 설득력이 있어 보입니다. 하지만 안타깝게도 초기 추세는 일시적인 경우가 많습니다.

사용자 행동은 시기, 트래픽 소스, 심지어 요일에 따라 달라집니다. 짧은 기간 동안 실적이 좋았던 버전이 시간이 지나면 같은 방식으로 작동하지 않을 수 있습니다.

테스트에 시간이 필요한 이유

• 주중과 주말의 행동이 다릅니다.
• 신규 방문자와 재방문자는 다르게 행동합니다.
• 캠페인 트래픽 변동
• 무작위 변수로 인해 단기적으로 급등할 수 있습니다.

테스트를 너무 일찍 종료하면 위험이 따릅니다. 불완전한 데이터를 기반으로 내린 결정은 더 취약한 버전을 고정시키고 이전의 개선 사항을 되돌릴 수 있습니다. 인내심이 이를 방지합니다.

5단계 - 단일 지표 너머를 보기

목표와 관련된 주요 지표에 집중하는 것은 당연한 일입니다. 하지만 실제 성과는 일차원적이지 않습니다. 한 영역의 개선으로 인해 다른 영역에서 예상치 못한 트레이드오프가 발생할 수 있습니다.

예를 들어, 더 공격적인 메시지는 클릭 수를 늘리지만 구매 품질은 떨어뜨릴 수 있습니다. 참여도는 증가하지만 장기적인 가치는 떨어집니다. 지원 지표를 살펴보면 변경 사항을 광범위하게 적용하기 전에 이러한 상황을 파악하는 데 도움이 됩니다.

주요 목표와 함께 검토할 가치가 있는 지표

• 전환율
• 방문자당 수익
• 카트에 추가 동작
• 페이지에서 보낸 시간
• 이탈률 또는 이탈률
• 고객 품질 지표

균형 잡힌 분석은 참여 신호와 비즈니스 성과를 모두 고려합니다. 실적이 가장 좋은 버전이 항상 클릭 수가 가장 높은 버전은 아닙니다. 지속 가능한 결과를 지원하는 것이 중요합니다.

피해야 할 일반적인 A/B 테스트 실수

대부분의 A/B 테스트 문제는 나쁜 의도나 노력 부족에서 비롯되는 것이 아닙니다. 일반적으로 팀이 너무 빨리 움직이거나 데이터가 준비되기 전에 성급하게 결론을 내리려고 할 때 나타납니다. 테스트는 겉으로 보기에는 간단해 보이지만 설정이나 해석의 작은 실수로 인해 성능을 개선하는 대신 조용히 성능을 저하시키는 결정으로 이어질 수 있습니다. 일반적으로 어디에서 문제가 발생하는지 이해하면 실험을 유용하고 안정적으로 유지하는 데 도움이 됩니다.

한 번에 너무 많은 변경 사항 테스트

이는 특히 팀이 결과를 빠르게 개선하고자 할 때 가장 흔하게 발생하는 문제일 것입니다. 여러 요소가 약해 보이므로 모든 요소가 동시에 업데이트됩니다. 페이지가 더 좋아 보이고, 성능이 변경되고, 모두가 테스트가 성공했다고 가정합니다. 문제는 어떤 변경 사항이 실제로 변화를 가져왔는지 아무도 모른다는 것입니다.

여러 변수가 함께 움직이면 결과를 학습할 수 없게 됩니다. 실수로 성능에 영향을 주는 변경 사항은 유지하면서 도움이 되는 변경 사항은 제거할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 일관성 없는 결과가 발생하고 향후 테스트가 더 어려워집니다.

A/B 테스트는 각 실험이 하나의 명확한 질문에 답할 때 가장 효과적입니다. 하나의 변화, 하나의 비교, 하나의 결론.

너무 일찍 테스트 종료

초기 데이터는 설득력이 있을 수 있습니다. 며칠 후 변종이 개선된 것으로 나타나면 승자를 선언하고 싶은 유혹이 강해집니다. 문제는 초기 결과가 불안정한 경우가 많다는 것입니다. 트래픽 패턴은 일주일 내내 변하고, 캠페인은 이동하며, 사용자 행동은 시기에 따라 달라집니다.

테스트를 너무 일찍 중단하면 잘못된 승자를 선택할 가능성이 높아집니다. 개선된 것처럼 보이는 것은 단순히 단기적인 변동일 수 있습니다. 행동이 정상화될 때까지 충분한 시간을 허용하면 우연이 아닌 실제 성과를 반영하는 결과를 얻을 수 있습니다.

여기서 인내심은 시간 낭비가 아닙니다. 나중에 되돌릴 필요가 있는 변경 사항을 롤아웃하지 않도록 보호해 줍니다.

잘못된 지표에 대한 최적화

모든 개선이 실제로 개선되는 것은 아닙니다. 때로는 테스트가 비즈니스에 중요한 결과를 개선하지 않고 활동만 증가시킬 수도 있습니다. 예를 들어, 더 공격적인 메시지로 인해 클릭 수는 증가하지만 진지한 구매자는 덜 유치하여 전체 매출이나 유지율이 낮아질 수 있습니다.

이는 일반적으로 팀이 의미 있는 지표 대신 쉬운 지표에 집중할 때 발생합니다. 지표는 항상 제품이나 캠페인의 실제 목표와 다시 연결되어야 합니다.

일반적인 예는 다음과 같습니다:

• 구매율은 감소하는 반면 클릭률 증가
• 완료된 주문 개선 없이 장바구니 추가 번호 개선
• 폼 마찰을 줄이면서 리드 품질 향상
• 전환을 늘리지 않고 참여 시간 늘리기

기본 목표와 함께 지원 지표를 살펴보면 이러한 상황을 방지하는 데 도움이 됩니다.

하나의 결과가 모든 대상에게 적합하다고 가정하기

또 다른 자주 저지르는 실수는 하나의 성공적인 버전이 모든 사람에게 똑같이 잘 작동한다고 가정하는 것입니다. 실제로는 고객 세그먼트마다 다르게 행동하는 경우가 많습니다. 신규 방문자는 더 많은 설명이 필요할 수 있는 반면, 재방문 고객은 속도와 친숙함을 선호합니다. 모바일 사용자는 데스크톱 사용자와 다르게 반응할 수 있습니다.

이러한 차이를 무시하면 귀중한 인사이트를 숨길 수 있습니다. 때로는 전반적으로 부진한 변종이 특정 세그먼트에서는 예외적으로 우수한 성과를 내는 경우도 있습니다. 이러한 패턴을 인식하면 일괄적인 변화가 아닌 보다 타깃화된 개선으로 이어질 수 있습니다.

결론

A/B 테스트는 종종 전술로 설명되지만, 실제로는 개선에 대한 사고 방식이 됩니다. 본능이나 내부 토론에 따라 변경하는 대신 실제 사용자에게 결정에 대한 의견을 제시할 수 있습니다. 때로는 결과가 예상했던 것을 확인시켜 주기도 합니다. 때로는 생각지도 못했던 가정에 도전하는 경우도 있습니다. 두 결과 모두 제품을 발전시키는 데 도움이 됩니다.

가장 중요한 것은 일관성입니다. 한 번의 테스트로 하룻밤 사이에 성능이 달라지지는 않으며, 이는 지극히 정상적인 현상입니다. 진정한 가치는 시간이 지남에 따라 작은 인사이트가 축적되면서 나타납니다. 고객이 메시지를 어떻게 해석하는지, 무엇이 신뢰를 구축하는지, 구매 프로세스에서 마찰이 발생하는 부분이 어디인지 이해하기 시작합니다. 의사 결정은 더 차분해지고, 변화는 더 안전해지며, 진행 상황은 더 예측 가능해집니다.

한 가지 기억해야 할 것이 있다면 테스트는 완벽을 추구하는 것이 아니라는 점입니다. 제품은 진화하고, 고객은 변화하며, 새로운 아이디어는 항상 등장합니다. A/B 테스트는 추측 없이 신뢰할 수 있는 적응 방법을 제공합니다. 명확한 질문으로 시작하여 정직하게 테스트하고 그 결과에 따라 다음 단계를 진행하세요.

자주 묻는 질문