A/B 테스팅은 스플릿 테스팅 또는 버킷 테스팅이라고도 불리며, 단일 변수의 두 가지 버전을 비교하여 어느 것이 더 나은 성과를 내는지 확인하는 사용자 경험 연구 방법입니다. 이는 웹페이지, 앱 또는 마케팅 요소의 여러 버전을 비교하여 어떤 것이 고객에게 더 잘 받아들여지는지 확인하는 간단하면서도 효과적인 방법입니다.
본질적으로 A/B 테스팅은 두 가지 변형(A와 B)을 무작위로 선택된 고객 그룹에게 보여주고, 미리 정한 성공 지표를 기준으로 어떤 변형이 더 나은 결과를 가져오는지 분석하는 것입니다.
A/B 테스팅은 디지털 환경의 다양한 요소에 적용될 수 있습니다. 다음은 일반적인 적용 분야입니다.
A/B 테스팅은 웹사이트 최적화에서 추측을 제거하고 데이터에 기반한 결정을 내릴 수 있게 해줍니다. A/B 테스팅이 중요한 주요 이유는 다음과 같습니다.
일반적인 A/B 테스트에서는 웹페이지나 앱 화면의 두 가지 버전을 만듭니다. 버전 A는 보통 현재 또는 대조군 버전이며, 버전 B는 테스트하고자 하는 수정 사항을 포함합니다. 그 후 트래픽을 이 두 버전으로 나누고 사용자 상호작용을 측정하고 분석합니다.
예를 들어, 이커머스 사이트에서 두 가지 다른 상품 페이지 레이아웃을 테스트하여 어떤 것이 더 많은 구매로 이어지는지 확인할 수 있습니다. 방문자의 절반은 원래 레이아웃(A)을 보게 되고, 나머지 절반은 새로운 레이아웃(B)을 보게 됩니다. 통계적으로 유의미한 기간 동안 테스트를 실행한 후, 회사는 전환율 측면에서 어떤 버전이 더 나은 성과를 보였는지 판단할 수 있습니다.
많은 기업들이 A/B 테스팅을 활용하여 상당한 개선을 이뤄냈습니다. 예를 들어, 마이크로소프트의 빙 검색 엔진은 광고 헤드라인 표시에 대한 A/B 테스트를 실시했습니다. 몇 시간 만에 대안 형식이 사용자 경험 지표에 부정적인 영향을 미치지 않으면서 12%의 수익 증가를 가져왔습니다.
마찬가지로 구글은 A/B 테스팅의 선구자로, 2011년에만 7,000개 이상의 A/B 테스트를 실행했습니다. 이러한 테스트는 구글이 검색 결과 표시부터 광고 배치까지 모든 것을 최적화하는 데 도움을 주어 검색 엔진 시장에서의 지배적 위치를 유지하는 데 기여했습니다.
A/B 테스트를 최대한 활용하려면 다음과 같은 모범 사례를 고려하세요.
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