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# A/B 테스트 기획 문서 작성하기

{% hint style="info" %}
A/B 테스트 설계할 때 이 One-Pager 템플릿을 고려해서 작성해보세요

더 꼼꼼하게 A/B 테스트를 기획, 준비하고 lesson learn 을 얻을 수 있어요.
{% endhint %}

{% stepper %}
{% step %}

### 실험 준비

실험을 시작하기 전, 문제와 가설을 한 흐름으로 정리합니다.

* **문제:** 사용자에게 발생하는 문제를 한 문장으로 작성합니다.
* **근거 데이터:** 문제를 뒷받침하는 정성적·정량적 데이터를 정리합니다.
* **가설:** 무엇을 바꾸면 어떤 결과가 생길지 작성합니다.
* **진행 기간:** 실험을 진행할 기간을 작성합니다.
* **사용자 분배 시점:** 사용자를 실험군에 분배할 시점을 작성합니다.

{% hint style="info" %}
**작성 예시**

* 문제: 상품 목록 뷰 수는 많지만, 상품 클릭 비율이 낮다.
* 가설: 상품 목록에 할인율을 표시하면 클릭률이 높아질 것이다.
* 진행 기간: 약 2주
* 사용자 분배 시점: 사용자가 상품 목록을 보는 시점
  {% endhint %}
  {% endstep %}

{% step %}

### 실험 진행

실험군과 측정 기준을 정의합니다.

* **변경 내용:** Group A와 Group B에 적용할 경험을 작성합니다.
* **실험 대상:** 실험에 포함할 사용자를 정의합니다.
* **성공 지표:** 실험의 성공 여부를 판단할 핵심 지표를 정합니다.
* **보조 지표 (선택):** 핵심 지표와 함께 확인할 지표를 추가합니다.
* **가드레일 지표 (선택):** 실험 중 반드시 유지해야 할 지표를 정합니다.
* **실험 URL (선택):** 실험을 확인할 수 있는 URL을 추가합니다.

{% hint style="info" %}
**작성 예시**

* 변경 내용: Group A는 기존 경험을 유지하고, Group B에는 변경 내용을 적용한다.
* 실험 대상: 모든 사용자
* 성공 지표: 상품 클릭 비율 — `click_product / view_product_list`
* 보조 지표: 장바구니 담기 비율, 구매전환율
* 가드레일 지표: 주문 취소율, 리텐션
  {% endhint %}
  {% endstep %}

{% step %}

### 실험 이후

결과를 해석하고 후속 가설로 연결합니다.

* **결과 요약:** 승리 그룹과 핵심 지표의 변화를 기록합니다.
* **결과 해석 (선택):** 결과가 가설을 지지하는지 정리합니다.
* **다음 가설 (선택):** 배움을 바탕으로 후속 가설을 작성합니다.

{% hint style="info" %}
**작성 예시**

* 결과 요약: Winner group: Group B
* 결과 해석: 할인율을 본 사용자의 클릭률이 높아졌다면, 가격 민감도가 높다고 볼 수 있다.
* 다음 가설: 가격 민감도가 높다면 할인율 순 정렬을 제공해 볼까?
  {% endhint %}
  {% endstep %}
  {% endstepper %}


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`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

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