오늘의 아티클
주제 : A/B 테스트 제대로 이해하기 : 1테스트를 설계할 때 우리의 진짜 질문은?
아티클 요약 및 주요 내용
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요약 : 아티클의 핵심 내용을 요약해보세요.
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주요 포인트 : 아티클에서 강조하는 주요 포인트는 무엇인가요?
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 |
핵심 개념 및 용어 정리
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핵심 개념: 아티클에서 언급된 중요한 개념을 정리하세요.
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용어 정리: 생소하거나 중요한 용어의 정의를 적어보세요.
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 |
(선택) 실무 적용 사례
아티클에서 다룬 분석 방법을 실제 업무에서 어떻게 적용할 수 있을까요?
관련 사례를 찾아보거나, 가상의 시나리오를 만들어보세요.
이름 | 실무 적용 사례 | 내 용 | URL |
전지호 |  파이썬 안락사 선언 후 부활하는 재림예수여기 어때 A/B 테스트 사례 _ 쿠폰 영역 UI 변경 사례 — 해당 블로그에 출처와 함께 A/B 테스트 여러가지 정리되어 있으니 참고하시면 좋을 것 같습니다 ) | ||
송기남 | |||
박동주 | hackle의 A/A 테스트 실험 방법 | A/B 테스트 전에 A/A 테스트를 통해 실험의 신뢰성을 확보 | |
김영호 | 1. 강남언니 일본 시장 진출 시 실패 사례
2. Bear Mattress의 크로스셀 전환율 개선 | 1. 가설을 명확히 검증하려면 확실한 변수 통제가 필요하다.
2. 기능적인 가설보단 심리적인 가설이 좋다.
3. 고객 중심의 질문을 통한 가설 설정 연습이 필요하다 | |
김송미 | |||
김나희 | 변화하는 A/B테스트
1) 가격정책고객등급 →
전형적 UI실험 X 기업의 돈버는 방식 자체를 실험O
(예.가격 탄력도 정량화)
2) 알고리즘 경쟁 실험
추천/정렬/배달·매칭 로직 자체를 실험
3) 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) |
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.
[공통 인사이트]
가설
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최근에는 한가지만의 가설을 설정하기 보다 여러가지의 가설을 설정하고 그에 따른 결과를 짧은 기간 내에 인사이트를 도출하는 경향이 있음
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가설을 설정할 때에는 해당 서비스의 타겟 고객층을 분석하고 그들의 니즈를 파악하여 설정해야함
변수: 소수 변수 vs. 다수 변수
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적은 종류의 변수: 인과관계의 명확한 파악 // 타 분야 요인들을 놓칠 가능성 존재
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많은 종류의 변수: 영향을 미치는 요인들을 다양한 각도에서 분석 // 명확한 인과관계 파악 어려움 (다중공선성, 공분산의 문제)
이외 다양한 기법들
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A/A 테스트: A/B 테스트를 진행하기 전에 실험 설계 변수와 조건이 신뢰할만한지 파악하기 위해 하나의 A안을 가지고 다른 집단에게 테스트를 하는 방법. 두 집단 간 결과 차이가 최소가 돼야함.
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다변량 테스트: 모든 조합을 실험하는 방식입니다. 단순히 2가지의 실험모델을 국한하지 않는 다는 점에서 A/B테스트 보다 확장된 방식의 테스트 이다. (예: A+C+E, A+C+F, A+D+E, A+D+F, B+C+E 등….)
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예측 모델링: 과거 데이터들을 기반으로 패턴을 파악하고 미래에 발생할 가능성이 높은 결과를 추적하는 방식
(ex) 수요 및 매출 예측, 이탈율 예측)
문제 정의 → 데이터 수집 및 전처리 → 데이터 엔지니어링 → 분석 모델 선택 및 데이터 분석 진행 → 분석 모델 테스트 결과 정리 → 배포 및 모니터링
[의미 있었던 의견]
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