A/B Testing - 리뷰 극대화

도입

이번 포스팅에서는 리뷰 극대화를 위해 A/B Testing를 진행한 결과를 공유할 예정이다.

개요

• 목적: 리뷰 극대화
• 기간: 21.07.19 ~ 21.08.24
• Test 사용자: 1.7천명

기준	A	B	C	D	E	F	G	H
MainActivity 오픈 횟수	10	15	20	25	30	35	40	45

결과

느낀점

사용자는 관대하지 않다.

앱을 잘 사용하는 사람에게 리뷰를 요청했을 때 10% 정도는 수락할 것으로 생각했으나 그렇지 않았다.
대조군이 없어 비교하기는 어렵지만 리뷰해주는 사용자는 많이 않을 것으로 생각된다.

변수 통제 중요성

오픈 횟수에 도달하기 전 사용자가 앱을 삭제하는 케이스도 있기 때문에 Test의 신뢰도는 정확하지는 않을 것 같다.
동일한 조건에서 테스트를 하기 위해 노력해야겠다.

데이터는 확신이다

지난 광고 A/B testing과 동일하게 데이터를 통해 결정하니 찝찝함이 없다. 결과과 좋든 나쁘든 객관적인 결과고 받아 들이면 된다. 그래서 이번 A/B testing을 통해 한번 더 객관적인 데이터가 중요하다는 것을 느꼈다.