A/B 테스트를 언제, 왜, 어떻게 시작해야 할지 고민되시나요? 실무자가 자주 묻는 4가지 질문을 통해 실험의 타이밍과 방법, 조직 내 운영 기준까지 쉽게 정리했습니다.
A/B 테스트, 언제 시작해야 할지 고민되시나요? 많은 실무자들이 “이 상황에서 A/B 테스트를 꼭 해야 할까?”, “어떻게 설정해야할까?”와 같은 질문을 자주 던집니다.
이번 시리즈에서는 A/B 테스트 실무에서 자주 마주치는 4가지 핵심 질문을 통해, 실험의 타이밍과 설계 방법 등을 차근차근 정리해보려 합니다.
그 첫 번째 질문은 바로 이것입니다. “어떤 경우 A/B 테스트를 해야 할까요?”
※ 이 시리즈에서는 아래 4가지 질문을 다룹니다:
1. 어떤 경우 A/B 테스트를 해야 하나요?
2. 실험의 목표 지표는 어떻게 정하는게 좋은가요? (바로가기 👉)
3. 실험 모수와 기간은 어떻게 정하는게 좋은가요? (바로가기👉)
4. 유저식별자 세팅은 어떤 기준으로 하는게 좋은가요? (바로가기👉)
웹/앱 서비스의 새로운 기능을 출시하는 순간은 늘 기대되면서도 떨리기 마련입니다. 고객들이 새 기능에 어떻게 반응할지, 배포 과정에서 장애가 발생하지는 않을지, 프로덕트 담당자와 개발자는 말 그대로 오만가지 생각에 휩싸이게 되죠.
기능을 배포할 때는 아래 세 옵션 중 하나를 선택하게 됩니다.
단순 배포와 기능플래그를 통한 배포는 방식의 차이는 있지만, 신규안을 출시한다는 방향성이 확고하다는 점에서는 동일합니다. 그냥 배포 후 발생하는 문제에 대응할지 (물론 문제가 없을 수도 있지만요), 발생할 수 있는 문제들을 모니터링하고 대응하며 점진적으로 배포할지의 차이일 뿐이지요.
반면 A/B 테스트로 기존, 신규안의 데이터를 비교하며 출시하는 방법은 결과적으로 기존안을 유지할 가능성이 존재한다는 점에서 앞의 두 방식과는 다릅니다. 예를 들어 A. 기존안, B. 신규안을 동시에 고객에게 노출했을 때, B 그룹에서 관찰되는 주요 지표(ex. 회원가입율, 구매전환율)가 오히려 악화된다면 아무리 애써 준비한 버전이라고 해도 출시하지 않는 결정을 할 수 있는 것입니다.
기능 출시 후 중요 지표들이 개선되어 신규 안을 유지하는 결정을 내릴 수 있습니다. 그러나 이 경우 출시 후 고객 반응이 ‘신규 기능’으로 인한 것인지, 마침 동 시기에 발생한 다른 외부적 요인 때문인지 정확하게 알 수 없다는 문제가 있습니다.
아래 이미지 예시처럼, 신규 기능을 적용했을 때 매출이 23% 증가한 경우를 생각해볼 수 있습니다. 신규 기능을 준비한 프로덕트팀에서는 성공적인 출시였다고 자축했지만, 매출의 증대는 사실 기능 변화로 인한 것이 아닌, 코로나 상황과 마케팅 행사 등의 외부 요인으로 인한 것이었을 수 있습니다. 신규 기능은 오히려 고객의 사용성을 떨어뜨려 7%의 매출 감소를 야기했는데, 전체적으로 증가한 매출로 인해 이 영향을 정확하게 볼 수 없었던 것이죠.
사실 모든 상황에 일괄적으로 적용할 수 있는 정답은 없습니다. 개선해야 할 문제가 명확하고 시급한 경우에는 단순 배포, 혹은 기능 플래그를 통한 배포가 리소스를 아끼는 방법이 될 수 있고, 고객 반응을 예측하기 어려운 경우에는 신규 기능이 의도치 않게 중요 지표를 악화시킬 가능성은 없을지 모니터링하며 A/B 테스트를 통해 배포할 수 있습니다.
따라서 다양한 상황을 고려하여 배포 방법을 결정할 수 있도록 조직 내 합의된 의사결정 기준을 세워두는 것이 필요합니다.
일반적으로 고객 경험에 직접적으로 영향을 미칠 수 있는 기능의 배포는 A/B 테스트를 거치는 것을 권장합니다. 서비스 기획자는 고객을 잘 안다고 생각하지만, 데이터만큼 고객의 의사를 명확하게 반영해주는 수단은 없기 때문입니다.
고객경험에 직접적으로 영향을 미치지 않는 기능 배포라도 (ex. 내부 API나 인프라 변경 등) 기능 플래그를 통해 점진적으로 배포하는 것을 권장합니다. 시스템 Latency, 장애 발생 여부를 모니터링 하는 과정에서 예상치 못했던 문제를 발견하게 되면 대응할 시간을 확보할 수 있기 때문입니다.
버그 픽스, 오탈자 수정 같은 경우 A/B 테스트가 불필요하며, 사용자 트래픽이 거의 없는 경우에도 내부 논의를 통해 A/B 테스트 단계를 건너 뛸 수 있습니다.
결론적으로, 데이터는 고객의 반응을 가장 정확하게 보여주는 도구입니다.
기획자나 디자이너의 직감만으로는 한계가 있으며, A/B 테스트는 더 나은 제품을 만들기 위한 중요한 수단입니다.
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