업리프트(Uplift )

🆙 업리프트(Uplift )

정의

업리프트(uplift)란 A/B 테스트나 마케팅 캠페인에서 새로운 시도(변수)가 기존 대비 추가로 만들어 낸 순수 성과를 나타내는 지표다. 쉽게 말해, "그 기능을 적용했더니 얼마만큼 더 잘 팔렸나?"를 숫자로 보여준다고 이해하면 된다. 📈

왜 중요한가?

• 효과 분리: 외부 요인(계절, 트렌드) 대신 실험이 가져온 순 증분만 확인할 수 있다.
• 우선순위 판단: 같은 리소스를 어디에 써야 ROI가 높은지 비교할 때 쓴다.
• 비즈니스 설득: 개편·캠페인으로 얼마나 벌었는지 데이터로 명확히 보여준다.

계산식

Uplift=전환율Variant−전환율Control전환율Control

또는 (Variant 전환율 ÷ Control 전환율) − 1 로 표현한다. (progress.com)

예시

그룹	방문자수	전환수	전환율	업리프트
Control(기존)	1,000	100	10%	-
Variant(신규)	1,000	150	15%	+50 %

➡ Variant가 50 % 더 잘 팔렸다는 것을 의미한다. 🎉

활용 시 주의점

1. 통계적 유의성 확보: 표본과 기간을 충분히 확보한 후 해석해야 한다.
2. 음수 업리프트: 새 시도가 오히려 성과를 떨어뜨릴 수 있으므로, 마이너스일 때는 빠르게 롤백한다.
3. 세그먼트별 분석: 전체 평균 대신 고객군별 업리프트를 보면 숨은 기회를 찾을 수 있다.

관련 개념

• Lift/Lift‑Up: 업리프트와 거의 같은 의미로 쓰이지만, 일부 문맥에서는 ‘절대 차이(Variant − Control)’를 지칭하기도 한다.
• Uplift 모델링: 개별 고객의 예상 업리프트를 예측해 가장 설득 가능성이 높은 고객만 타깃팅하는 머신러닝 기법이다. (en.wikipedia.org)

한 문장 요약

"업리프트는 변화가 만든 순수한 추가 성과를 숫자로 증명하는 지표다."