*앰플리튜드 공식 블로그의 포스팅 What is A/B Testing? How it Works and When to Use It을 바탕으로 제작한 글입니다.
“이 버튼 색을 바꾸면 클릭률이 올라갈까?”
“타이틀 문구를 바꾸면 구매 전환율이 높아질까?”
웹사이트를 운영하거나 관리하다 보면 누구나 한 번쯤은 이런 고민을 해보셨을 거예요. 웹사이트의 버튼 색상, 문구, 배너 위치처럼 사소해 보이는 변화도 실제로는 사용자 행동에 큰 영향을 줄 수 있기 때문이죠. 이렇게 '어떤 스타일이 더 효과적으로 어필이 될까?' 라는 질문에서 시작된 게 바로 A/B 테스트예요.
그래서 하나의 웹사이트 페이지도 A안과 B안, 많게는 C안이나 D안까지 준비해서 유저의 반응을 테스트해요. 하지만 단순히 여러 버전을 나눠서 테스트한다고 해서 무조건 의미 있는 결과가 나오진 않아요. 실험 설계 단계부터 전략적으로 접근해야 실제 성과를 만들어낼 수 있어요.
그럼 성과를 내는 A/B 테스트는 어떻게 설계할 수 있을까요?
오늘의 Key Takeaways
A/B 테스트란 말 그대로 두 가지(또는 그 이상)의 버전을 나눠 사용자에게 노출하고, 어느 쪽이 더 나은 성과를 내는지 비교 분석하는 실험이에요. 사용자 그룹을 두 그룹(A그룹과 B그룹)으로 나누고, 서로 다른 디지털 경험으로 유도하기 때문에 ‘분할 테스트(Split Testing)’ 라고도 하죠.
예를 들어, 쇼핑몰 제품 구매 페이지에서 ‘구매하기’ 버튼의 색상을 정한다고 가정해 볼게요. 여기서 A버전은 파란색 구매 버튼, B버전은 빨간색 구매 버튼으로 구성하고, 각각의 클릭률을 비교하는 거죠.
색상 비교 외에도, A/B 테스트로 여러 요소를 테스트할 수 있어요.
A/B 테스트의 본질은 단순히 ‘소비자의 실제 행동’을 데이터로 관찰한다는 데 있어요. 단순히 의견이나 추측이 아니라, 실제로 어떤 변화가 전환율, 클릭률, 매출 등에 긍정적인 영향을 주는지 객관적으로 검증할 수 있죠.
그래서 A/B 테스트는 다음과 같은 상황에서 유용하게 사용될 수 있어요.
제품이나 기능의 변경 사항은 코호트(cohort) 라는 소규모 세그먼트 그룹에 먼저 적용해, 마찰을 최소화하면서도 효과를 검증할 수 있어요.
이처럼 A/B 테스트는 다양한 상황에서 사용할 수 있는 핵심적이고 신뢰할 수 있는 도구예요. A/B 테스트를 적극적으로 활용하면 제품 관리자, 마케터, 디자이너 등 다양한 부문의 담당자들이 데이터에 기반한 결정을 내리고 실질적이고 측정 가능한 결과를 도출할 수 있어요.
1. Split URL 테스트 (Split URL A/B Testing)
홈페이지 버튼을 약간 수정하는 정도가 아닌, 전체 페이지 디자인을 새롭게 테스트하고 싶을 때 사용하는 방식이에요. Split URL 테스트는 A/B 테스트의 개념을 확장하여 완전히 다른 URL을 생성하는데요. 기존 페이지와 완전히 다르게 설계된 페이지를 실험군에게 보여주고, 기존 페이지와 성과를 비교할 수 있어요. 그리고 아래와 같이 기존의 A/B 테스트를 Split URL 테스트와 병행할 수도 있어요.
2. 다변량 테스트 (Multivariate Testing)
전통적인 A/B 테스트가 단일 요소(예: CTA 버튼 크기)만 비교하는 것과 달리, 다변량 테스트는 여러 요소를 동시에 테스트해요. 예를 들어, CTA 크기, 헤드라인, 이미지 등 다양한 조합을 만들어 어떤 조합이 캠페인 성과에 가장 효과적인지 파악할 수 있어요. 다변량 테스트는 주로 ‘어떤 디자인 조합이 가장 성과가 좋을 것’이라는 가설을 검증하거나 반박하는 데 효과적이에요.
⚠️ 단점:
변수 하나를 추가할 때마다 새로운 테스트 버전이 필요합니다.
3. 다중 페이지 테스트 (Multipage Testing)
다중 페이지 테스트는 말 그대로 여러 페이지로 이루어진 워크플로우 또는 퍼널(funnel)을 최적화하기 위한 대안을 실험하는 방식이에요. 단일 페이지가 아닌 일련의 페이지들을 대상으로 변경 사항을 적용하고, 이를 기존 퍼널과 비교 분석해요.예를 들어, 쇼핑몰 사이트의 기존 결제 프로세스 단계별로 여러 대안을 준비하고, 이를 유저 경험 흐름에 맞게 실험을 진행할 수 있어요.
💡다중 페이지 테스트 예시
이렇게 전체 프로세스를 바꾼 새로운 퍼널을 구성해서 실험을 진행해 보고 구매율에 어떤 영향을 주는지 테스트해요. 결과적으로, 여러 위치에서 버튼을 테스트한 후 최적의 퍼널을 결정해요.
“그저 웹페이지인데 그냥 바꾸면 되는 거 아닌가?”라고 생각하는 분들도 있는데요. 아무런 계획 없이 웹페이지를 변경하면, 나중에 구매율이 높아지거나 트래픽이 감소하는 등 갑작스런 변화가 생겼을 때 그 원인을 찾지 못하게 됩니다. 그럼 무엇이 변화를 촉발한 요인인지 알 수 없어 향후 전략을 짜는 데 차질이 생기죠.
즉, A/B테스트의 핵심은 단순히 디자인이나 문구를 변경하는 게 아니라 ‘비교 실험’을 통한 ‘유의미한 데이터 확보’에 있어요. 그래서 사전에 명확한 설계가 필요해요.
A/B 테스트를 전략적으로 설계해야 하는 이유는 다음과 같아요.
예를 들어, 버튼 색상을 바꾸는 실험을 한다면, 단순히 ‘예뻐 보이기 때문’이 아니라 ‘클릭률을 몇 % 높이고 싶다’는 명확한 지표와 목표를 설정해야 해요. 실험군을 어떻게 나눌지, 얼마나 많은 유저에게 보여줄지, 실험 기간은 얼마나 할지도 설계에 포함되어야 하죠.
그래서 A/B 테스트는 주로 두 가지 주요 분야에서 유용하게 활용됩니다.
우리가 아무리 좋은 의도를 가지고 UI/UX를 변경했다고 하더라도, 유저에게 의도치 않은 불편함을 줄 수 있어요. 예를 들어, 모바일 앱에서 탭의 위치를 유저에게 더 어필하도록 바꾸었지만, 막상 유저들에게 혼란을 줄 수도 있고, 특정 유저들은 불만을 표시하고 사이트를 이탈할 수도 있어요. 그러므로 UI/UX를 변경하기 전에는 반드시 A/B 테스트를 통해 유저들의 반응을 먼저 살펴봐야 해요.
앰플리튜드를 이용하면 A/B 테스트를 쉽게 설계할 수 있는데요. 신규 유저들을 대상으로 페이지 A/B 테스트를 설계한다고 가정해 볼게요.
🔍 앰플리튜드로 A/B 테스트를 설계하는 간단 예시
만약 신규 유저가 아닌 기존 유저들의 반응을 파악하고 싶다면, 대상을 기존 유저 그룹으로 바꾸고 같은 실험을 반복하면 됩니다.
이처럼 서로 다른 유저 세그먼트를 대상으로 여러 차례 A/B 테스트를 반복하면, 유저 이탈을 유발하지 않으면서 유저들이 새로운 페이지에 적응하게 유도할 수 있어요.
마케팅 담당자들은 새로운 고객을 모집하고 전환율을 높이기 위해 웹페이지와 고객 여정 과정을 개선하고 다양한 캠페인을 진행하는데요. 어찌저찌 마케팅 캠페인을 하고 있어도 여전히 이런 의문이 남았을 거예요.
물론 경험이나 직감을 바탕으로 캠페인을 설계할 수 있지만, 이는 실패할 가능성이 크죠. 예를 들어, 내가 생각하기에 최적의 타겟들에게만 무료 체험 팝업창을 띄웠지만 메시지가 맞지 않아 캠페인 효과가 낮을 수 있어요. 그래서 마케팅 성과를 높이는 데도 A/B 테스트는 매우 효과적이에요. 고객 행동 데이터를 통해 전환 가능성이 높은 행동 패턴이나 인구 통계학적 특성을 파악할 수 있기 때문이죠.
예를 들어, 파란색 CTA보다 녹색 CTA가 더 많은 클릭을 유도할 수도 있고, 일회성 할인보다 무료 체험 제공이 전환에 더 효과적일 수 있어요. 이렇게 실험을 통해 데이터를 기반으로 확실한 선택지가 무엇인지 확인할 수 있고, 성과가 낮은 광고에 낭비될 비용을 줄여 예산을 효율적으로 운용할 수 있어요.
A/B 테스트는 설계 과정에서 실수하면 오히려 잘못된 인사이트로 이어져 의사결정을 방해하여 잘못된 결정을 내릴 수 있습니다. 다음은 실무자들이 실제로 흔히 저지르는 실수 유형들인데요. 하나씩 자세히 살펴보면서 여러분도 똑같은 실수를 저지르고 있지는 않은지 확인해 보세요.
실험에서 어떤 지표를 측정할 것인지 명확하지 않은 경우가 많아요. 단순히 “뭔가 바꿔보자”는 막연한 실험은 결과 해석이 어렵고, 실질적인 개선으로 이어지지 않아요.
클릭률을 높이고 싶은 건지, 실제 구매 전환율을 높이고 싶은 건지를 명확히 설정하지 않으면, 결과가 나오더라도 의미 있는 해석이 어렵기 때문에, 실험이 끝난 후에도 어떤 액션을 취해야 할지 혼란스러워지죠.
그래서 ‘전환율’이 목표인지, ‘체류 시간’이 목표인지 그 기준을 명확히 해야 하고, 실험 전 KPI를 수치로 정해두면 결과 분석이 훨씬 쉬워져요.
충분한 표본 없이, 혹은 짧은 기간만 실험하면 우연에 의한 결과가 나올 수 있어요. 예를 들어, 평일과 주말 사용자 행동이 다를 수 있는데, 특정 요일만 실험하면 전체 트렌드를 반영하지 못할 수 있어요. 그러므로 최소 1~2주, 필요하다면 더 긴 기간 동안 실험을 유지해야 결과값의 신뢰도가 높아져요.
A/B 테스트는 한 번에 하나의 변수만 테스트하는 것이 원칙이에요. A와 B 사이의 유일한 차이점이 하나일 때만, 해당 변화가 결과에 영향을 줬다는 것을 확실히 알 수 있기 때문이죠. 예를 들어, 광고 A와 B에서 디자인 요소 3가지를 동시에 변경했다면, 어떤 요소가 성과를 높였는지 알 수 없어요. 실제로는 3가지 중 하나만 효과적이었고, 나머지는 오히려 성과를 떨어뜨릴 수도 있어요. 그러므로 한 번에 한 가지 변화만 테스트하면서 실험을 단순하게 유지하는 걸 추천해 드려요.
새로운 랜딩 페이지를 막 만들었다고 바로 A/B 테스트를 시작할 필요는 없어요. 기본 성과 데이터(베이스라인) 없이 실험을 시작하면, A/B 테스트에서의 실험이 어떤 영향을 주었는지 비교 기준이 없기 때문이죠. 그래서 이 시기에는 기존 페이지로 유저들을 모으면서 베이스라인 확보를 우선해야 해요.
모든 사용자가 같은 반응을 보이지 않아요. 예를 들어, 신규 사용자는 변화에 민감할 수 있지만, 기존 사용자는 그렇지 않을 수 있죠. 유저 유형(신규/기존 사용자), 기기 유형(모바일/PC), 국가별 등 다양한 세그먼트로 나눠서 분석해야 진짜 인사이트를 얻을 수 있어요. 앰플리튜드는 예측 기반 코호트(Predictive Cohort)도 만들 수 있어, 예측 분석을 통해 챗봇을 사용할 가능성이 높은 신규 사용자만 포함한 세그먼트도 생성할 수 있어요.
며칠 만에 유의미한 결과가 보인다고 실험을 조기에 종료하거나 한 번의 실험 결과만으로 모든 결론을 내리면 위험해요. 평일이나 공휴일 등 외부 변수에 따른 일시적인 결과일 수 있고, 내가 세운 가설대로 결과가 나왔다고 해도 더 오랜 기간 실험을 지속하면 다른 결과가 나올 수도 있어요. 그리고 한 번 성공했다고 해서 모든 페이지에 적용하기보다는, 다른 페이지에서도 반복 실험이 필요해요. 어떤 변화가 전환율을 3배 올렸다고 해도, 반복해서 같은 결과가 나와야 유효한 결과예요.
그러므로 최소 몇 주간 테스트를 지속해 시간을 두고 유저 반응을 관찰해야 해요. 만약 결과가 크게 다르면 실험 구성이나 트래킹에 문제가 있을 수 있으므로 디버깅이 필요할 수 있어요.
다양한 솔루션이 나오면서 이제 누구나 쉽게 A/B 테스트를 시작할 수 있어요. 하지만 진짜 중요한 건, 단순히 테스트를 '실행'하는 것이 아니라, 테스트를 '설계'하고 ‘결과를 데이터로 정확히 분석’하는 거예요.
클릭률(CTR), 전환율(CVR), 평균 구매 금액(AOV), 이탈률 등 어떤 지표를 중심으로 성공을 정의할지에 따라 설계 방식이 완전히 달라지기 때문에, 실험 설계 단계에서 가설을 명확히 설정하고, 그 가설에 맞는 데이터 수집과 분석 프레임이 필요해요.
앰플리튜드(Amplitude)는 단순한 테스트 도구를 넘어, 통계적 유의성 자동 계산, 세그먼트 기반 분석, 사용자 여정 분석까지 지원하는 고도화된 데이터 분석 플랫폼이에요. Web Experiment 기능으로 노코드 A/B 테스트도 가능해서, 실험 설계에서 어려움을 겪었던 마케터와 PM들도 빠르게 A/B 테스트를 실행할 수 있어요.
일본 최대 부동산 포털 중 하나인 ‘Lifull’은 앰플리튜드 Experiment를 도입해 실험 속도를 1.5배 향상시켰는데요. A/B 테스트 성공률도 2.8배 상승하여 결과적으로, 리드 수가 10배 증가하는 성과를 달성했어요.
NBCUniversal은 A/B 테스트를 활용해 이탈률을 줄이고자 했는데요. 앰플리튜드로 기존 Vizio TV용 홈페이지와 새로운 버전들을 비교 테스트한 결과, 실험 그룹에서 시청률이 10% 증가한 버전을 발견했습니다. 이를 전체 고객에게 적용한 결과, 7일 재방문율이 2배 증가했어요.
A/B 테스트는 단지 무엇이 더 좋았느냐를 따지는 실험이 아니라, '왜' 더 좋았는지를 데이터로 설명하는 과정이에요. 그렇기 때문에 실험 설계와 데이터 분석은 늘 함께 움직여야 해요.
이제 감이 아닌 과학으로 제품과 마케팅을 개선하고 싶다면, 지금 바로 앰플리튜드에서 시작해보세요.
