A/B 테스트
"A와 B 둘 중 뭐가 더 좋아?"
❓A/B 테스트란?
분할 테스트 또는 버킷 테스트라고도 불리며 두 가지 콘텐츠를 비교하여 방문자/뷰어가 더 높은 관심을 보이는 버전을 확인하는 것을 말한다.
웹사이트 방문자, 고객 등을 두 집단으로 나누고 한 집단에게는 기존의 사이트를 보여 주고 다른 집단에게는 새로운 사이트를 보여준다. 이후, 두 집단 중 어떤 집단이 더 높은 성과를 보이는지 측정하여, 새 사이트가 기존 사이트에 비해 좋은지를 정량적으로 평가하는 방식으로 진행된다.
여기서 성과란 실험 설계자가 목표로 했던 바에 따라 달라질 수 있는데 보통은 회원 가입율, 재방문율, 구매전환율 등이 있다.
✍🏻A/B 테스트를 하는 이유
A/B 테스트를 하는 이유는 상관관계에서 인과관계를 찾아내기 위함이다. 이러한 원인을 찾아내면 이것에 개입해서 설정한 목표를 달성할 수 있기 때문이다.
상관관계와 인과관계는 유사하지만 다르다. 예를 들어 물놀이 사고를 예방하기 위한 목표를 설정했다고 가정하자. 조사 결과 아이스크림 판매량과 물놀이 사고가 높은 양의 상관관계를 가지고 있다는 것을 알아냈다. 이 경우, 아이스크림 판매량이 물놀이 사고와 인과관계를 가졌다고는 볼 수 없을 것이다.
A/B 테스트의 가장 유명한 사례는 오바마 대통령의 선거 운동에서 찾아볼 수 있다. 2008년, 2012년 대선에서 오바마 대통령의 선거 캠프는 빅데이터 분석을 적극적으로 활용했다. 오바마 선거 사이트의 웹 개발 이사였던 카일 러쉬는 500여 건의 A/B 테스트를 통해 기부율의 49% 올렸고 이메일 수집률을 161%나 올릴 수 있었다고 한다.
© 참고
https://xkcd.com/552/
https://datarian.io/blog/a-b-testing
https://www.mk.co.kr/news/business/7834043
https://ko.wikipedia.org/wiki/A/B_%ED%85%8C%EC%8A%A4%ED%8A%B8
