스타트업 - 그로스 해킹 - A/B 테스트

누락변수에 의한 편의 없이 처치효과를 측정하게 해주는 효과적인 벙법

[불가능] 신상품 출시, 상품의 가격 변경, 법 계정 등

 

 

데이터 주도적 의사결정: 빅데이터와 머신러닝을 이용한 처치효과의 추정, 심은영 (2020)

 

데이터 주도적 의사결정: 빅데이터와 머신러닝을 이용한 처치효과의 추정

 

1. 작은 변화가 주요 지표에 큰 변화를 줄 수 있다
2. 대부분의 경우 실험의 결과가 지표에 큰 변화를 주지 않는다.
3. 케바케 (Your Mileage Will Vary)
4. 웹사이트의 속도는 정말 정말 정말 중요하다

5. 클릭 이탈을 막는 것은 어렵다. 클릭을 다른 곳으로 유도하는 것은 (그나마) 쉽다

6. 복잡한 실험 설계를 피해라

7. 충분한 사용자를 확보한 후 실험에 임하라

 

AB TEST란?

 

가설이 실제로 들어맞는지를 확인하기 위해 실험군/대조군(A, B 혹은 그 이상)으로 사용자 그룹을 구분해 서로 다른 버전의 기능이나 페이지를 사용자에게 보여주고, 결과를 평가하는 실험입니다. 새로운 기능에 대해 미리 성공 여부를 예측하기 어려운 경우, 사용자 전체에 배포하기 전에 적은 규모의 그룹에게서 미리 반응을 확인할 수 있습니다.

 

 

https://tech.socarcorp.kr/product/2022/06/02/reservation-funnel-improvement-with-abtest.html?fbclid=IwAR1EG4FZldlvonFKaFD19VsUm5BATl2GibsHyHjRZvv79J7ujrArAmOy9-U

쏘카 PM의 차량 예약 퍼널 단계 개선기(feat. AB TEST)