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데이터 분석 기술 블로그

A/B 테스트

A/B 테스트란?A/B 테스트는 두 가지 이상의 대안을 비교하여 어떤 것이 더 좋은 성과를 내는지 실험하는 방법입니다.실제 사용자 그룹을 랜덤하게 나누어 서로 다른 버전을 경험하게 하고, 데이터 기반으로 효과를 측정하는 것이 핵심입니다. 예를 들어, 이커머스 사이트에서 "결제 버튼의 색상이 전환율에 영향을 미칠까?"라는 가설을 검증하고 싶다면A 그룹: 기존 버튼(파란색)B 그룹: 새로운 버튼(빨간색)각 그룹의 전환율(구매 완료 비율)을 비교하여 어느 쪽이 더 효과적인지 판단A/B 테스트가 중요한 이유객관적인 데이터 기반 의사결정 가능 → 감이 아닌 실제 데이터를 활용한 최적화사용자 경험(UX) 개선 → 가장 효과적인 디자인, 콘텐츠, 프로모션을 선택 가능전환율 최적화 → 퍼널 분석과 함께 사용하면 이탈이..
데이터 분석/개념 2025. 1. 24. 20:54
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