최고의 마케팅 전략을 찾는 A/B Test란?

최고의 마케팅 전략을 찾는 A/B Test란?

최고의 마케팅 전략을 찾는 A/B test란?

마케팅은 서비스, 제품을 시장 속 원하는 위치에 자리잡게하는 전략 및 행동을 총칭합니다.

마케팅을 위한 전략은 단숨에 만들어지는 것이 아니며 끊임없는 수정 및 보완이 이루어집니다.

그리고 이를 보완하는 과정 중, 대표적인 방법이 바로 A/B Test입니다.

A/B Test의 정의와 활용 방법 그리고 한계점까지 쉽게 알아보도록 하겠습니다.

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1. A/B Test란?

 

최적의 마케팅 전략을 찾아가는 방법

 

A/B Test를 통해 마케팅 전략의 유효성을 미리 판단할 수 있습니다.

마케팅을 수행하면서 여러 전략을 기획하게 됩니다.

그러나 전략이 어떠한 결과를 가져올지는 불투명합니다.

기존보다 좋은 결과를 가져올지, 다른 전략보다 해당 전략이 효과적인지 알 수 있다면,

보다 적절한 마케팅 전략을 실행할 수 있을 것입니다.

이를 돕는 것이 바로 A/B Test입니다.

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2. A/B Test를 하는 방법은?

 

동일한 대상에게 두 가지 이상의 표본을 각각 제공하고,

발생된 결과값을 대조하여 더 나은 표본을 발견하는 과정

 

먼저 A/B Test를 적용할 새로운 마케팅 전략을 선정합니다.

그리고 일부 고객을 대상으로, 기존 마케팅 전략과 새로운 전략을 각각 적용합니다.

마케팅 전략에 따른 고객 반응을 서로 비교하며 해당 전략이 전보다 더 나은지 판단합니다.

이를 통해 새로운 전략을 실제 적용하는 것이 좋을지 미리 판단할 수 있습니다.

과정은 간단하지만 고려해야 할 조건이 존재합니다.

해당 조건을 고려하지 않고 A/B Test를 진행한다면 무의미한 결과는 물론 잘못된 전략 사용으로 인한 부정적 결과를 초래할 수 있습니다.

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3. A/B Test의 유의점은?

 

단일 변수, 명확한 목표, 지표 도출 가능성, 연속성

 

1) 단일 변수

A/B Test의 대상이 되는 마케팅 전략은 서로 하나의 변수만 달라야 합니다.

만약 두 가지 이상의 변수가 다르다면, A/B Test 결과값이 서로 다르게 나오더라도 어떤 변수로 다른 결과가 나오게 되었는지 분석하기 어렵습니다.

단일 변수만 다르게 구성하고, 이외 모든 조건은 동일하게 실험 환경을 제어해야 합니다.

동일한 시점에 동시에, 최대한 유사한 고객 집단을 대상으로 실험을 진행해야 합니다.

만약 동일한 고객에게 두 가지 전략을 수행한다면 어떤 전략이 먼저 노출되느냐 등이 변수가 됩니다.

단일 변수를 제외하고, 모든 요소는 동일하게 구성하여 결과 발생 원인을 명확하게 도출할 수 있도록 합니다.

 

2) 명확한 목표

A/B Test를 통해 어떤 지표를 개선할 것인지, 명확한 목표 설정이 필요합니다.

그리고 목표를 개선하는 지표만 집중해야 합니다.

마케팅 전략의 변화는 다양한 지표의 변화를 초래합니다.

어떤 지표는 개선되고, 또 다른 지표는 약화될 것입니다.

상승하는 지표에 관심을 갖게 되어, 원래 목표와 부합하지 않는 전략을 선택하기도 합니다.

그렇기에 A/B Test 전에 어떤 결과를 얻고 싶은지, 그 결과를 위해 어떤 지표가 개선되어야 하는지를 설정해야 합니다.

어떤 전략이 이메일 오픈율 크게 높이더라도, 목표가 구매 전환율 개선이라면 관련 지표를 개선하는 전략을 선택해야 합니다.

 

3) 지표 도출 가능성

실제 기대하는 목표에 관련된 지표를 도출할 수 있는지 파악해야 합니다.

현재 실험 환경에서 도출할 수 있는 지표는 한정적입니다.

수집 가능한 지표를 미리 파악하고 해당 지표를 어떻게 분석할 수 있을지 계획해야 합니다.

 

4) 연속성

A/B Test는 단번에 최고의 전략을 발견하는 방법이 아닙니다.

단일 변수를 변화시켜 부분적 개선을 유도하는 방법입니다.

그렇기에 꾸준히 A/B Test를 진행해야 합니다.

동시에 여러 A/B Test를 진행하는 것은 부적절합니다.

단일 변수를 차례대로 개선해야만, 다음 변수 변화에 이전 변화를 동일하게 적용할 수 있습니다.

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4. A/B Test의 한계는?

 

원인 파악 불가능, 대상 표본에게 부정적 경험 제공 가능성, 일정 수준의 표본 규모 필요

 

1) 원인 파악 불가능

지표는 결과값입니다.

A/B Test를 통해 해당 지표가 왜 상승했는지, 원인을 알기는 어렵습니다.

원인을 파악하기 위해, Test 후 별도의 설문조사를 하기도 합니다.

설문조사는 반드시 Test 환경에 영향을 주어서는 안 됩니다.

 

2) 대상 표본에게 부정적 경험 제공 가능성

A/B Test를 통해, 목표 지표가 악화되는 전략이 발견될 수 있습니다.

해당 전략의 Test 대상이 되었던 고객에게는 부정적 사용자 경험을 제공한 것입니다.

실제 전략 적용 시, 이러한 결과를 방지하기 위해 A/B Test를 진행하지만, 일부 표본에게 부정적 경험을 제공할 수 있다는 위험을 감수해야 합니다.

 

3) 일정 수준의 표본 규모 필요

지나치게 적은 표본을 대상으로 A/B Test를 수행한다면 실제와 다른 결과값을 도출할 수 있습니다.

A/B Test에 참여하는 모든 표본은 동일한 의사 결정을 하지 않습니다.

해당 결정을 하는 비율의 변화로 전략의 유효성을 판단합니다.

그렇기에 표본이 많으면 많을수록 오차율이 감소하는 실험 방식입니다.

한없이 많은 표본을 대상으로 Test를 수행할 수는 없더라도, 최소한의 표본 규모는 결과의 신뢰도를 위해 필요합니다.

아래 페이지에서, 수학적 공식을 통해 A/B Test의 규모와 오차율을 확인할 수 있습니다.

A/B Test Sample Size Calculator | Statistical Significance Calculator

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마케팅 전략의 클로즈베타 테스트, A/B Test