통계적 유의성 계산기 – 무료 AB 테스트 계산기
어느 버전의 웹 사이트로 목표를 이룰 수 있을지 알아보세요
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4단계로 이루어진 AB 테스트
AB 테스트는 페이지의 두 가지 버전(A와 B)를 비교하는 실험입니다. 여기서 비교될 두 페이지는 거의 동일하지만, 사용자의 행동에 영향을 미칠 수 있는 미세한 차이를 가지고 있습니다. 이 테스트의 목표는 더 나은 성과를 내는 페이지를 찾는 것입니다.
1단계
변형 A의 방문자 수와 총 전환율을 입력하세요
2단계
변형 B의 방문자 수와 총 전환율을 입력하세요 (필요 시 C와 D도 입력하세요)
3단계
변형 비교를 위해 '계산'을 선택하세요
4단계
결과창에서 우승한 버전을 확인하세요
AB 테스트 방법
AB 테스트에서는 각각 별개의 요소를 둔 두 페이지(페이지 A와 페이지 B)를 비교해야 합니다. 페이지 A는 기존 페이지로 현재 사용 중인 버전(Control)입니다. 반면 페이지 B는 페이지 A와 거의 유사하지만 일부가 수정된 버전입니다.
가장 적절한 수정 요소로는 실제적으로 결과를 낼 수 있거나, 방문자가 특정 행동을 하도록 유도하는 것들입입니다. 단, 반드시 한 번에 ‘하나의’ 요소에만 변화를 주어야만 통계적으로 유의한 테스트 결과를 확인할 수 있습니다. 여러 요소를 수정할 경우, 무엇으로 변화가 발생했고 혹은 하지 않았는지를 알 수 없다.
주로 수정하는 요소는 다음과 같습니다:
- 헤드라인
- CTA 버튼
- 광고 카피라이팅
- 제품 카피라이팅
- 이미지
그리고 방금 소개된 모든 요소에서 변경 가능한 부분은 다음과 같습니다:
- 색상
- 글꼴
- 디자인
결과적으로 높은 전환율을 기록한 페이지가 승리합니다. 페이지를 최적화할수록 전환율이 올라갈 확률도 높아집니다.
두 버전의 페이지가 준비되었다면, 트래픽의 절반은 기존 페이지(페이지 A)로, 나머지는 수정된 버전인(페이지 B)로 이동하도록 설정합니다.
AB 신뢰 점수란?
신뢰 점수(Confidence Score)란 안정성의 정도를 확인하는 척도입니다. 신뢰 점수가 높다는 것은 결과가 통계적으로 유의하다는 의미이며, 이는 우연이 아닌 사용자가 적용한 수정 사항으로 발생한 것입니다.
| 95-100% | AB 테스트가 통계적으로 유의하다는 의미입니다! 높은 성적을 기록한 변형으로 페이지를 변경하기를 추천합니다. |
| 90-95% | AB 테스트가 통계적으로 유의하지 않을 수 있다는 가능성을 암시합니다. 이로 인해 성적이 높은 페이지로 변경은 다시 한번 고려할 필요가 있습니다. 결과에 만족하기 보다는 다시 AB 테스트를 해볼 것을 추천합니다. |
| <90% | AB 테스트가 통계적으로 유의하지 않다는 의미입니다. 여기서는 성적이 높은 변형을 선택하지 않는 것이 좋습니다. |
자주 묻는 질문
AB 테스트는 무엇인가요?
AB 테스트에서 사용자는 서로 다른 두 가지 변형으로 변형 A와 변형 B를 테스트하게 됩니다. A는 기존 버전으로(현재 버전(control)이라고도 함), B는 A의 복제본으로 일부 수정이 이루어져 있습니다. 이보다 많은 변형을 테스트할 수도 있지만(가령 C, D, E…), 통계적으로 유의한 결과를 위해서는 A와 B만 테스트하기를 추천합니다.AB 테스트는 어떻게 하나요?
AB 테스트 실행을 위해서 먼저는 기존 페이지(시안 A)가 필요합니다. 변형 A가 준비되면, 이를 복제한 이후 약간 수정하여 변형 B를 생성합니다. 여기서 수정 가능한 요소의 예는 텍스트, 헤드라인, 버튼, CTA, 사용된 색상이나 스타일의 일부분이 있습니다. 사용자는 이 두 개의 변형을 일정 기간(일주일 이상) 동안 일정 대상에게 표시합니다. 데이터가 수집된 기간을 분석하여 어느 시안이 더 높은 전환율을 이끌어냈으며, 효과가 있었는지를 확인할 수 있습니다.AB 테스트는 얼마나 실행해야 하나요?
AB 테스트는 통계적으로 유의한 결과를 확인할 수 있을 때까지 진행해야 합니다. 여기서는 중요한 것은 사용자 세션 수입니다. 만약 어느 웹 사이트 페이지에 매일 1백만 명 이상이 방문한다면, 이 AB 테스트로 몇 시간 내에 명확한 결과를 확인할 수 있습니다. 하지만 만약 하루에 2명이 방문하는 웹 사이트라면, 통계적으로 유의한 결과를 확인하기까지 1년 정도가 걸립니다. 사용자의 행동은 한 주 동안에도 계속 달라질 수 있기 때문에, AB 테스트는 적어도 1주일 이상 실행하는 것을 추천합니다.통계적 유의성은 무엇인가요?
통계적 유의성이란 하나의 변형이 나머지 변형보다 강력할 수 있다는 가능성을 표시한 것으로, 이 가능성은 우연이 아닌 명확한 이유에 의해 발생하는 것입니다. 다시 말해, 어떤 변형의 상대적으로 높은 전환율은 사용자가 만든 수정 요소에 기인한 것입니다. 추가 비용 없는 이 통계적 유의성 계산기를 이용해 A/B 테스트를 계획할 수 있습니다.1654793
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��음에 드신다니 다행이네요!