A/B 테스트

A/B Testing(A/B 테스트)은 같은 사용자 풀을 무작위로 두 그룹(A와 B)으로 나누고, 한쪽에는 기존안, 다른 쪽에는 변경안을 보여줘서 결과를 비교하는 방식입니다. '더 나아 보인다'가 아니라 '통계적으로 유의한가'로 판단한다는 점이 핵심입니다.

현장에서 A/B 테스트가 자주 잘못 운영되는 패턴이 몇 가지 있습니다. 표본이 부족한 채로 종료하기, 여러 지표를 동시에 추적하다 우연한 차이를 진짜 차이로 오해하기, 셀프 셀렉션으로 그룹이 깨진 채 분석하기 같은 경우입니다. 실험 설계를 사전에 문서화하는 게 안전합니다.

B2B처럼 트래픽이 적은 환경에서는 A/B 테스트가 통계적으로 의미 있는 결론에 도달하기 어렵습니다. 이런 경우 다변량 테스트보다 정성적 인터뷰, 베이지안 접근, 의사결정 시간 단축 쪽이 더 합리적인 선택일 때가 많습니다.