기획 - A/B TEST

오늘은 A/B 테스트에 대해서 배웠습니다.
처음엔 인수테스트에 있는 알파 / 베타 테스트인가? 라는 생각을 했지만 2가지 안(A/B)를 주고 그 중에 더 좋은 것을 고르는

생각보다 간단한 테스트였습니다.

 

A/B 테스트 ?

A/B테스트란 사용자 경험을 개선하기 위해서 두 가지 이상의 디자인, 콘텐츠 또는 기능을 비교하는 실험입니다.

이를 통해서 더 좋은 디자인, 콘텐츠 또는 기능을 식별하고 성능을 최적화할 수 있습니다!!

 

근데 어떤 버전이 더 좋은지 어떻게 알아?

어떤 디자인이 더 효과적인지 알아보기 위해서는 먼저 두 가지 이상의 버전을 만들고 사용자에게 노출시키고 데이터에 따른 성과를 측정해야 합니다! 일단, 2가지 안이 나왔다면 사용자들이 남기는 데이터를 추적한다면 어떤 버전이 더 좋은지 확인할 수 있습니다.

 

그렇지만 다짜고짜 아무 생각 없이 A/B를 만든다면 당연히 좋은 결과를 얻지 못할 가능성이 큽니다.

 

고객의 행동을 알아채고 어떤 곳에서 전환을 높여야 하는지 알아야합니다

당연한 이야기지만 고객이 어느곳에서 불편함을 느끼고 지표가 어느 부분이 아쉬운지를 먼저 파악을 해야합니다.

 

A/B 테스트의 사례

위의 사진은 오바마 선거 홍보 공식 이미지입니다.

A안은 신뢰를 주는 이미지고 B안은 가정적인 이미지로 디자인했습니다.

B안이 모집 효과가 더 좋았고 B안을 선택하고, 이는 당선에 큰 영향을 미쳤다고 나오는 큰 사례입ㅂ니다.

 

근데 왜 굳이 A/B 테스트를 진행을 해야하는 것일까?

요즘 같이 데이터를 보기 좋은 툴도 많고 좋은 기능이 많은데 이렇게 두가지 안을 뽑고 선택하는 것은 좀 오래된 것처럼 보이기도 합니다.
그럼에도 채택을 해야하는 이유가 많기에 채택을 해야합니다.

 

1. A/B 테스트를 통해서 정량적인 데이터 기반의 의사결정으로 리스크를 줄일 수 있습니다.

 - 직관에 의존해서 데이터 분석없이 그저 기능 및 개선을 했을 경우 사소한 부분으로도 고객들은 불편한 경험을 할 수 있습니다.

   그렇기에 A/B 테스트를 통해서 조금 더 변수를 통제하고, 데이터를 기반으로 고객들의 행동 패턴을 파악하고 실제 고객들이 무엇을 원하
   는지 알고 진행을 한다면, 리스크를 줄이는 데 큰 도움이 될 수 있겠죠!

2. 상관관계로부터 인과관계를 찾아낼 수 있습니다.
  - 새롭게 무언가를 만들어 낼 때는 늘 새로운 가설을 시도하게 됩니다. 항상 새로운 시도가 의도대로 되는 경우는 매우 희박하며, 아주 작은
    변수 하나로도 전환율이 크게 변화가 생길 수도 있습니다!
    즉 A/B 테스트를 통해서 하나하나 변수로부터 상관관계를 파악하고 다음 행동을 어떻게 가져가야 할 지 도와주는 역할을 합니다!
    A/B 테스트의 결과를 통해서 지금 상황에서 우리가 어느 부분에 집중을 해야하는지, 어떻게 행동을 취하는게 현명한 것인지 알 수 있게
    됩니다!

 

3. A/B 테스트는 디자인과 콘텐츠를 최적화하기에 매우 중요합니다

 - A/B 테스트를 수행할 때는, 사용자 인터페이스를 수정하는 데 있어서 가장 중요한 요소들을 고려하고, 사용하자 효율적으로 인터랙션할
   수 있도록 최적화된 디자인을 만들어야하기에 그 과정 속에서도 인사이트를 가져올 수 있고 결과로도 중요한 통찰력을 가질 수 있습니다!

 

중요한 요소들

1. 제목 : 제목은 사용자가 콘텐츠를 이해하는 데 있어서 매우 중요합니다. 제목은 제품 또는 서비스에 대한 정보를 제공하기 때문입니다. 

  제목을 수정하여 제품 또는 서비스에 대한 정보를 더 잘 전달하거나, 제목을 더욱 눈에 띄게 만들어 A/B 테스트를 수행할 수 있습니다. 

 

2. 버튼: 버튼은 사용자의 인터랙션을 이끌어 내는 핵심 요소 중 하나입니다. 버튼의 디자인을 변경하여 더 많은 사용자가 클릭하게 만들거
  나, 버튼의 위치를 변경하여 사용자의 편의성을 높일 수 있습니다.

 

3. 레이아웃: 사용자의 인터랙션을 이끌어내는 핵심 요소 중 하나는 레이아웃입니다. 레이아웃을 변경하여 더 효율적인 디자인을 구현하거
  나, 사용자가 더 쉽게 콘텐츠에 접근할 수 있는 레이아웃을 만들어 A/B 테스트를 수행할 수 있습니다.

 

참고 - https://uxplanet.org/the-mobile-design-elements-that-you-have-to-a-b-test-b044e6b932cc 

 

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이러한 방법들에 대해서 공부를하거나 알게된다면, 이걸 어떻게 적용해야할지에 대한 고민이 많았는데 A/B테스트는 명확하게 그런
방법들이 나와서 좋은 방법이라고 생각이 됩니다.

당연하게도 이러한 방법에 의존하여 현재 위치를 정확하게 파악을 못하고 이전의 단계를 무시하고 진행한다면 좋은 결과는 가져올 수 없을 것입니다. A/B 테스트를 통해서 얻을 수 있는 것들과, 실행하기 전에 필요한 요소들, 현재 위치, 필요한 데이터 등을 고려한다면 더욱 좋겠죠?