[마케팅] A/B 테스트를 실패해도 괜찮은 이유

 

 
원문

https://datarian.io/blog/why-it-is-okay-to-fail-a-b-tests

A/B 테스트를 실패해도 괜찮은 이유

 
 

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1. 핵심 내용 요약

• 목적: 사용자가 숙소 예약을 더 일찍 하도록 유도하기 위해, ‘미리예약 특가’ 정보를 캘린더 UI에 노출하는 실험을 진행함
• 가설: 사용자가 특가 정보를 인지하면, 일정에 유연한 사용자는 여행 일정을 조정해 조기 예약할 것이다
• 결과: 전환율과 매출은 상승했지만, 핵심 목표였던 ‘조기 예약’ 유도에는 뚜렷한 변화가 없었고, 데이터 수집 구조의 한계로 원인 분석이 어려웠음
• 결론: 실험의 성공 여부보다 중요한 것은 과정에서 얻은 학습과 인사이트이며, 이를 다음 실험과 협업에 전략적 자산으로 전환하는 태도가 핵심이다

 
2. 밑줄 친 문장

• 앞으로 이번과 같은 불명확한 성공 요인을 피하기 위해선 다음과 같은 고민과 준비가 필요할 것 같아요. UX 디자이너로서 더욱 구체적으로 내가 디자인한 UX/UI가 어떻게, 또 어떤 방식으로 사용자에게 도움이 되고 있는지를 파악해야 하고, 데이터 수집 방식에 대해 feasibility check(실현가능성 확인)를 필수로 해야겠다고 느꼈습니다.
• 사용자들에게 공감하다 보면 솔루션의 방향성도 달라지고, 해결하고자 했던 문제에서 또 다른 문제점을 발견해 해결하기도 하는 것 같아요. 중요한 건 성공 혹은 실패의 원인을 집요하게 파고들며 궁금해하는 태도인 것 같습니다.

 
3. 내 업무(또는 삶) 적용 가능한 포인트

실험이란 언제나 예상대로 흘러가지 않는다. 오히려 기대하지 않았던 지점에서 새로운 개선 포인트가 발견되기도 한다. 이런 인사이트를 제대로 발견하고 활용하려면 과정과 결과를 집요하게 들여다보고, 인사이트를 정리하는 동시에 다음 액션을 고민하는 사이클이 중요하다는 생각이 들었다. 즉 실험이 개선으로 이어지기 위해서는 ‘실험 이후’를 어떻게 다루는지가 핵심이다.

또한, 실험 설계와 분석의 출발점은 언제나 ‘유저’여야 한다. 무엇을 측정하고, 어떤 데이터를 수집할지 정할 때도 유저의 행동과 경험이 기준이 되어야 한다. 이런 관점 없이 설계된 실험은 아무리 가설과 구조가 명확하더라도 핵심 데이터를 놓치기 쉽고, 그 결과 실험의 원인을 정확히 해석하기 어려워진다.