# A/B 테스트란

## A/B 테스트란?

데이터에 기반한 의사결정을 통해 제품을 개선할 수 있는 효과적인 수단입니다.

새로운 기능을 출시하거나 UX Flow를 변경하고자 할 때, 동일한 기간동안 실제 사용자를 대상으로 기존 vs 신규안을 적용하고, 해당 변경사항으로 발생한 영향을 정확하게 측정할 수 있습니다.

* 감이나 경험이 아닌, 실제 사용자 데이터를 기반으로 의사결정할 수 있습니다.
* 변경사항이 핵심 지표에 미치는 영향을 통계적으로 검증할 수 있습니다.

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**핵클의 A/B 테스트를 통해 가설을 세우고, 실험을 설계하고, 통계적으로 유의미한 결과를 바탕으로 제품을 개선할 수 있습니다.**
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## A/B 테스트가 필요한 대상

A/B 테스트는 개발자만을 위한 기능이 아닙니다.

* 새로운 기능이나 UI 변경이 실제로 효과가 있는지 검증하고 싶은 기획자/PM/PO
* 프로모션, 랜딩 페이지, CTA 문구 등의 전환율을 높이고 싶은 마케터
* 디자인 시안 중 어떤 것이 더 나은 사용자 경험을 제공하는지 확인하고 싶은 디자이너
* 기술적 변경(알고리즘, 인프라 등)이 서비스 지표에 미치는 영향을 확인하고 싶은 개발자

이 외에도 데이터 기반으로 의사결정을 내리고자 하는 누구나 A/B 테스트를 활용할 수 있습니다.

## A/B 테스트 활용 예시

### 전환율 개선

회원가입 폼, 결제 페이지, 랜딩 페이지 등 주요 전환 지점에서 어떤 디자인이나 문구가 더 높은 전환율을 보이는지 비교할 수 있습니다.

이 경우 장점은 다음과 같습니다.

* 감이 아닌 실제 데이터를 기반으로 최적의 UI/UX를 선택할 수 있습니다.
* 작은 변경으로도 전환율에 큰 차이를 만들 수 있는 기회를 발견할 수 있습니다.

### 신규 기능 검증

새로운 기능이나 서비스를 전체 사용자에게 출시하기 전에, 일부 사용자를 대상으로 해당 기능의 효과를 사전에 검증할 수 있습니다.

이 경우 장점은 다음과 같습니다.

* 전체 출시 전에 기능의 효과를 미리 확인하므로 출시 리스크를 줄일 수 있습니다.
* 기능이 핵심 지표(리텐션, 매출 등)에 긍정적인 영향을 미치는지 통계적으로 검증할 수 있습니다.

### 추천 알고리즘 최적화

상품 추천, 콘텐츠 추천, 검색 결과 정렬 등의 알고리즘을 변경할 때 기존 알고리즘 대비 성과를 비교할 수 있습니다.

이 경우 장점은 다음과 같습니다.

* 알고리즘 변경이 클릭률, 구매 전환율 등 실제 비즈니스 지표에 미치는 영향을 정확하게 측정할 수 있습니다.
* 여러 알고리즘을 동시에 비교하여 최적의 방안을 선택할 수 있습니다.

### 가격 및 프로모션 전략

할인율, 쿠폰 금액, 무료 배송 기준 등 다양한 프로모션 조건의 효과를 비교하여 최적의 전략을 수립할 수 있습니다.

이 경우 장점은 다음과 같습니다.

* 매출과 수익에 가장 효과적인 프로모션 전략을 데이터로 검증할 수 있습니다.
* 불필요한 할인 비용을 줄이고 ROI를 극대화할 수 있습니다.

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A/B 테스트를 직접 실행해보고 싶으신가요?

* [핵클 데모 둘러보기](https://dashboard.hackle.io/demo)
* [핵클 도입 문의하기](https://hackle.io/ko/?inquiry=true)
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