🌳 고급 testing
A/B 테스트는 어떻게 구현하나요?
쉽게 이해하기
식당에서 새 메뉴를 출시하기 전에 두 가지 레시피로 시식회를 연다고 생각해보세요. A 레시피는 매콤하게, B 레시피는 달콤하게 만들어서 손님들의 반응을 보는 거죠. A/B 테스트도 똑같아요. 버튼 색깔을 파란색(A)과 빨간색(B)으로 나눠서 어느 쪽이 클릭을 더 많이 유도하는지 측정하는 거예요.
핵심 정리
두 가지 버전을 동시에 운영하며 어느 쪽이 더 나은지 데이터로 검증하는 기법이에요
자세히 알아보기
A/B 테스트는 제품 개선의 핵심 도구예요. 감이 아닌 데이터로 의사결정을 내리게 해주거든요. 예를 들어 '가입하기' 버튼 색을 바꿨더니 전환율이 30% 올랐다면, 이건 추측이 아니라 측정된 사실이에요.
구현 방법은 크게 두 가지예요. 첫째, Feature Flag를 사용하는 거예요. LaunchDarkly나 Optimizely 같은 도구로 사용자를 랜덤하게 A/B 그룹으로 나눠요. 코드에서는 `if (userGroup === 'A')` 같은 분기 처리로 다른 UI나 로직을 보여주죠. 둘째, 서버 레벨에서 분기하는 방법이에요. 쿠키나 세션에 그룹 정보를 저장하고, 백엔드에서 다른 응답을 내려줘요.
중요한 건 통계적 유의성이에요. 100명만 테스트해서 A가 좋다고 결론 내리면 안 돼요. 최소 수천 명 이상의 샘플 사이즈와 충분한 테스트 기간(보통 1~2주)이 필요해요. Google Analytics나 Amplitude 같은 도구로 전환율, 이탈률, 체류 시간 등을 추적하죠.
실무 팁: 한 번에 너무 많은 요소를 테스트하면 어떤 변화가 효과를 냈는지 알 수 없어요. 버튼 색깔만, 문구만, 위치만 바꿔서 독립적으로 테스트하는 게 좋아요. 페이스북은 하루에 수백 개의 A/B 테스트를 돌리며 서비스를 개선한대요.