[Daily 탐구 과제] 코드스테이츠 PMB 17기 W5D3 #A/B 테스트 #프로덕트성장

sosohan_challenges·2023년 3월 9일
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국내와 해외의 다양한 프로덕트에서 A/B 테스트를 실시한 사례를 조사하고, 그 결과를 분석하여 인사이트를 얻고자 한다.

A/B 테스트란?
A/B 테스트에서는, 두 개의 변형 A와 B를 사용하는 ‘종합 대조 실험’을 통해 대상이 변수 A에 비해 변수 B에 대해 보이는 응답을 비교 테스트 한다. 이후 두 변수 중 어떤 것이 더 효과적인지를 판단함으로써 단일 변수에 대한 두 가지 버전을 비교하는 방법이다.

처음 배운 개념이기 때문에 실제 사례를 통해 좀 더 자세히 알아보며 제대로 알아가고 싶었다.
그래서 난 해외 프로덕트 성공 사례 1개, 국내 프로덕트 실패 사례 1개를 찾기로 했다.
(개념을 제대로 알기 위해 성공 사례 1개, 실패 사례 1개를 알아보려 했고,
해외 사례는 영어 원문을 봐야하니 성공 사례가 좀 더 덜 복잡할 것이라고 생각해서 해외 프로덕트를 성공 사례로 찾아보기로!)
난 실험하는거 매우 좋아하니까...🤍 연구 설계할 때 가설 세우고 대조군 실험 설계하는게 참 재미있더라...실험은 결과에 따라 배우는게 생기니까!! 성공하던 실패하던!!그래서 조하!!

✈️ 해외 프로덕트 부킹닷컴

Booking.com은 세계 최대의 숙박 예약 플랫폼 중 하나이고, 연간 2만 5천 건이 넘는 AB 테스트를 하는 실험 기업이기도 하다.

💆🏻‍♀️ 국내 프로덕트 강남언니

강남언니는 성형&피부 시술 및 병원 선택부터 상담신청, 시술 후 관리까지 유저의 고민 해결 여정을 돕는 플랫폼이다.

A/B 테스트 실패한 사례를 보고 싶었다.
그렇게 찾은 강남언니 사례 읽다보니 굉장히 재미있고 흥미로워서 정리해서 남기고 싶었다.

프로덕트의 A/B 테스트 사례 그리고 실행 & 결과

  • A/B 테스트 사례 자료 수집 및 정리
  • 개선 포인트(문제 정의), 가설, 기간, 타겟, 테스트 형식(UI 개선 혹은 문구 등등) 정리

"A/B 테스트는 가설 설정 → 실험 → 결과 분석의 단계를 순환한다."

부킹닷컴의 A/B TEST 사례 그리고 실행 & 결과

  • A/B TEST 사례
    • 정량적 데이터 파악
      Booking.com은 숙박 업주용 대시보드의 온보딩 이탈률이 비정상적으로 높다는 사실을 밝혀냈다.
    • 문제 중 하나는 캘린더 기능의 조작법을 알려주는 '둘러보기' 단계의 이탈에 있었다.
    • 대시보드의 핵심 기능인 캘린더 사용법을 설명하는 '둘러보기'는, 캘린더 기능을 요약하는 설명과 + 진행 버튼 + 건너뛰기 버튼으로 구성된 팝업으로 진입할 수 있었다.
    • 숙박 업주를 대상으로 한 온보딩 과정에서 제품을 설명하는 둘러보기 단계에서 대부분이 건너뛰기 를 클릭한다는 것을 알아냈다.
    • 가설 설정
      이로 인해 제품 학습이 덜 된 유저는 대시보드 사용에 어려움을 느꼈고, 그 결과 온보딩에서 많은 유저가 이탈했던 것이다.
    • 실험1
      Booking.com은 먼저 건너뛰기 버튼을 제거하는 AB 테스트를 진행했다. 건너뛰기 기능을 없애고 진행 버튼과 닫기 기능만 남겨 실험을 진행했다.
    • 결과 분석
      둘러보기 팝업 전환율이 13% 올랐다.
    • 실험2
      그 다음으로는 건너뛰기 버튼은 그대로 두고, 캘린더 기능에 대한 단순 설명이었던 카피를 가치 전달 중심적으로 바꿨다. 기존의 설명은 기능적인 서술이었지만, 사용자가 해당 플로우를 이용함으로써 얻을 수 있는 정보에 대해 명확히 했다.
    • 결과 분석
      즉, (가치 중심의 카피 삽입) 캘린더 기능이 자신의 상황에 맞는 예약을 받는데 도움이 되며, 지금 배워두면 나중에 시간을 아낄 수 있다는 점을 강조함으로써 전환율이 50% 상승했다.

- 참고 아티클 : 바로 활용하는 12가지 AB 테스트 사례
- 부킹닷컴 온보딩 팝업 A/B TEST 원문

강남언니의 A/B TEST 사례 그리고 실행 & 결과

  • A/B TEST 사례
    초기 강남언니 일본 유저가 사용하는 로그인 화면을 실험했던 A/B TEST 사례이다.
    • 정량적 데이터 파악(문제사항 정의)
      로그인 화면을 보는 유저 수에 비해 회원가입까지 완료하는 유저의 수는 59.9%로 절반 조금 넘는 회원들만 가입으로 전환하는 현상을 발견했다.
    • 가설 설정
      일본 유저들은 액션을 취하려면 정보가 필요하다. 기존의 회원가입/로그인 화면(Control)에서 주는 정보의 양이 너무 적기 때문에 유저가 다운로드 한 앱이 무슨 앱인지 파악하기 어려워 전환이 되지 않을 것이다.
    • 일본 유저들에게 회원가입 단계에서 앱에 대한 정보를 제공해 전환율을 높이도록 디자인을 개선하는 실험을 설계했다.
    • 실험1
      앱에 대한 정보를 다양하게 전달하기 위해 이벤트강조안(A), 앱 기능강조안(B), 앱 내용보여주기안(C)을 만들었다.
    • 결과 분석
      처참한 결과를 맞게됩니다. A 기존안이 가장 높은 전환률로 모두 하향평준화 되어 버린것입니다. 디자인을 개선했는데, 기존안이 더 효율이 좋다는 결론이 나온 것이다. 😨
    • 실험에 대한 회고
      과연 가설이 틀렸던 것이었나? 그에 대한 답은 '알 수 없었다'
      • 유저에게 테스트할때에는 무엇이 변수인지 확실히 알려면 통제변수가 필요하다. 이 실험은 정확히 말하면 가설이 2가지였던 것이다.
      • '일본 유저들은 액션을 취하려면 정보가 필요하다.' 와 '버튼이 많아서 로그인 전환이 힘들었을 것이다.'
      • 일본 유저의 유입자체가 적어 유의미한 테스트 결과를 얻기까지 2달정도가 걸렸다. 적은 모수에 너무 많은 시안을 테스트했기에 결과를 얻기 까지 너무 오랜 시간이 걸렸다.
      • 성과를 빠르게 측정하기 위하여 2-3개의 시안을 테스트하자는 방향성을 잡고 다시 2차 실험을 시행했다.
    • 실험2
      (제한변수) 하단의 버튼 갯수, 위치, 문구를 제한하고 위에 컨텐츠만 변화를 주었고 하단에는 'SNS에 공유되지 않으니 안심하세요.' 문구를 추가해주어 한번더 안심하고 전환될 수 있도록 마이크로카피를 추가했다.
    • 그리고 실험 기간과 테스트 시안 갯수를 줄였다. 기한을 3주로 정해두고 실험의 갯수를 줄여 유의미한 결과를 얻을 수 있도록 실험을 설계했다.
    • 결과 분석
      로그인 화면에 들어온 유저를 세 그룹으로 나눠서 한 그룹에는 바뀐 A안(이벤트 강조안) 보여주고, 두번째 그룹에는 B안(앱 내용보여주기) 다른 한 그룹에는 기존과 동일하게 워딩으로만 노출했다. 두번째 그룹이 병원을 보는 수는 기존 그룹보다 3.58% 높게 나왔다.
      - 최종 전환률은 1년 전에 비해 80%로 20%나 상승했다.

- 출처 : 강남언니 공식 블로그 중 실패를 통해 배우는 AB 테스트
- 참고 : 강남언니가 고객의 문제를 찾는 방법

프로덕트의 A/B 테스트 사례에 대해 찾아보고 정리하면서 얻은 인사이트 그리고 내가 담당 PM이라면?

  • 강남언니 프로덕트 팀의 실패를 통해 배운 인사이트를 통해 문제상황을 설정은 명확하게! 가설은 날카롭게! 라는 것이 중요함을 다시 체감했다.
    • 실패를 해도 괜찮다. 그 실패를 통해 회고하고 다시 설계해서 배울 수 있다면
    • 그리고 추가적으로 가설을 검증하기 위해 다른 변수들을 통제해야 한다는 것에 대해 놓치지 말아야겠다고 생각했다.
      이건 실험할 때 마음이 앞서고 빨리 해결해야겠다고 생각해버리면 누구나 놓쳐 버리는 포인트일 수 있기에 항상 염두해둬야겠다. 실험의 목적을 잊지 말자!
  • 그리고 내가 만약 위의 상황에 담당 PM이라면 어땠을까?
    • 나는 아마 먼저 VOC랑 자발적인 앱 리뷰(블로그, 댓글, SNS 등)를 찾아서 사용자의 이야기를 조사하고 공통된 키워드를 도출해서 가설을 세웠을 것 같다. 문제 발견한 후 문제를 정의하고 이와 관련된 모든 자료를 조사한 후 문제 해결을 위한 키워드를 찾아 실험을 설계했을 것 같다. 그 솔루션이 명확하게 사용되는지 A/B 테스트를 시행하여 결과를 분석할 것이다.

(여담)우왓!! 나 A/B 테스트에 소질있나? 강남언니 프로덕트팀 AB TEST 글 첫 줄 읽자마자 "어떻게 그 가설을 세운거지?", "정말 일본 유저들은 정보를 많이 주면 회원가입율이 증가할까?", "혹시 강남언니 프로덕트팀에서 가설을 세울 때 근거 자료가 있었지만 이 글에서 언급을 안했을 수도 있으니...좀 더 읽어보자" 했는데 와... 문제점이 가설을 세우는 것에 있었다니...(나 PM에 소질있나 봄?김칫국 한사발로 자신감 UP!)

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