데이터 분석

A/B 테스트 결과 확인 방법

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A/B 테스트 결과는 A/B 테스트 상세 페이지의 데이터 분석 탭에서 확인 가능합니다.

테스트가 정상적으로 구현되고 트래픽이 할당되어 사용자가 A/B 테스트에 노출되면 최대 1시간 이내에 테스트 결과가 업데이트 됩니다. 테스트 결과는 이후에도 약 1시간 이내의 시간을 주기로 업데이트 됩니다.

그룹 A, 그룹 B 등 각 테스트 그룹에 노출된 사용자의 이벤트를 수집하여 미리 등록해 둔 목표를 계산하고, 통계적인 분석 결과를 함께 제공합니다.

A/B 테스트 결과에서 제공하는 항목

테스트 시작 전에 등록한 목표를 기준으로 A/B 테스트 결과를 제공합니다. A/B 테스트 결과 페이지에서 확인할 수 있는 항목들은 다음과 같습니다.

공통

등록한 목표와 관계없이 공통적으로 확인 가능한 항목입니다.

  • 총 노출 사용자 수: A/B 테스트에 노출된 전체 사용자 수를 의미합니다. 테스트 시작 이후 목표값과 함께 최대 1시간 단위로 한번씩 업데이트 됩니다.
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총 노출 사용자 수는 테스트 시작 이후 목표값과 함께 최대 1시간 단위로 한번씩 업데이트 됩니다.

A/B 테스트에 등록된 모든 목표들의 결과가 요약된 내용을 '총 노출 사용자 수' 하단 영역에서 확인할 수 있습니다.

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그룹 A 대비 개선율을 확인할 수 있습니다. 통계적인 유의미성을 보이는 경우, 초록/빨강 표기가 적용됩니다.

핵클에서는 빈도주의, 베이지안의 2가지 통계적인 분석 방법으로 A/B 테스트의 결과를 확인할 수 있습니다. 데이터 분석 방식 중 원하는 통계분석 방법을 선택할 수 있습니다.

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빈도주의, 베이지안 통계분석 중 한가지를 선택하여 테스트 결과를 확인할 수 있습니다.

빈도주의 통계분석을 선택시, A/B 테스트 결과를 다음과 같은 형태로 확인할 수 있습니다.

베이지안 통계분석을 선택시, A/B 테스트 결과를 다음과 같은 형태로 확인할 수 있습니다.

아래 항목들은 목표에서 확인할 수 있습니다. p-value와 신뢰구간은 빈도주의 통계분석 방법을 선택시 확인할 수 있는 항목입니다.

  • 전체 노출 사용자 수: 각 테스트 그룹에 노출된 사용자 수를 의미합니다.
  • 그룹 A 대비 개선율: 그룹 A 대비 각 실험군(그룹 B, 그룹 C, ...)에서 측정된 목표 값의 차이를 의미합니다. 상대적인 변화율을 나타내며, 괄호안의 값은 목표 값의 절대값 차이를 의미합니다.
  • 기준: 그룹 A의 목표 값을 의미합니다.
  • p-value: 그룹 A 대비 개선율이 통계적으로 얼마나 유의미한지를 설명합니다. p-value는 0부터 1까지의 값을 나타낼 수 있으며, 일반적으로 0.05 미만인 경우 통계적으로 유의미하다고 판단할 수 있습니다.
  • 신뢰구간: 실제 '그룹 A 대비 개선율'이 나타낼 수 있는 값의 범위를 확인할 수 있습니다. 테스트 결과가 유의성을 보이는 경우, 신뢰구간이 양수만을 포함하거나 음수만을 포함하게 됩니다.
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지금부터 설명하는 목표의 첫번째 2개 열에 있는 항목의 경우, 목표 등록시 선택한 분모의 이벤트와 분모/분자의 계산 유형에 따라 다른 명칭으로 보여질 수 있습니다.

일부 목표 유형의 화면을 아래에서 확인할 수 있습니다.

'사용자 전환율' 목표

  • 총 이벤트 사용자 수: 각 테스트 그룹 별로 몇 명의 사용자들이 이벤트를 발생시켰는지를 의미합니다. 순 사용자(Unique Visitor)를 기준으로 산출하는 값이기 때문에, 한 명의 사용자가 같은 이벤트를 여러 번 발생시킨 것도 한 번으로 계산합니다.
  • 사용자 전환율: 테스트 그룹 별 총 이벤트 사용자 수전체 노출 사용자 수로 나눈 값 입니다.
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'사용자당 평균값' 목표

  • 총 이벤트 값: 각 테스트 그룹에 노출된 사용자들이 발생시킨 이벤트에 대하여, 해당 이벤트의 속성으로 제공한 값을 모두 합한 것을 의미합니다. 예를 들어, 구매 완료라는 이벤트의 속성으로는구매 금액을 제공할 수 있으며, 이 경우 총 이벤트 값은 사용자들의 총 구매 금액이 됩니다.
  • 사용자당 평균값: 총 이벤트 값전체 노출 사용자 수로 나눈 값 입니다. 구매 금액의 예시로 생각한다면, 각 테스트 그룹에 노출된 사용자들의 평균 구매 금액을 의미합니다.
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'사용자당 평균횟수' 목표

  • 총 이벤트 횟수: 각 테스트 그룹에 노출된 사용자들이 발생시킨 이벤트 횟수를 모두 합한 것을 의미합니다. 예를 들어, 좋아요 버튼 클릭이라는 이벤트를 선택했다면, 이 경우 총 이벤트 횟수는 사용자들이 좋아요 버튼을 클릭한 횟수를 모두 합한 값이 됩니다.
  • 사용자당 평균횟수: 총 이벤트 횟수전체 노출 사용자 수로 나눈 값 입니다. 좋아요 버튼의 예시로 생각한다면, 각 테스트 그룹에 노출된 사용자들이 좋아요 버튼을 클릭한 평균 횟수를 의미합니다.
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'시간' 목표

  • 총 소요 시간의 합: 각 테스트 그룹에 노출된 사용자들의 시작 이벤트 → 종료 이벤트 전환에 소요된 시간을 합한 것을 의미합니다. 예를 들어 홈페이지 진입 → 로그인 완료 로 시작/종료 이벤트를 선택했다면, 이 경우 총 소요 시간의 합 은 사용자들이 홈페이지 진입부터 로그인 완료까지 걸린 시간을 모두 합한 것이 됩니다.

  • 평균 소요 시간: 총 소요 시간의 합총 전환 횟수로 나눈 값 입니다. 홈페이지 진입 → 로그인 완료의 예시로 생각한다면, 홈페이지 진입 → 로그인 완료 에 소요된 평균 시간을 의미합니다.

통계적인 의미를 갖는 항목

목표 별로 확인할 수 있는 통계적인 의미를 나타내는 항목에 대한 설명입니다.

신뢰구간

그룹 A 대비 개선율 이 나타낼 수 있는 값의 범위를 확인할 수 있습니다. 테스트 결과가 유의성을 보이는 경우, 신뢰구간이 양수만을 포함하거나 음수만을 포함하게 됩니다. 신뢰구간 위에 마우스 커서를 위치하여 신뢰구간의 양쪽 끝 값의 수치를 확인할 수 있습니다.

결과가 유의하고 양수인 경우 신뢰구간은 0의 오른쪽에 있습니다. 만약, 성공기준을 '그룹 A 대비 감소시' 로 설정한 경우 이와 반대됩니다.
이 경우 해당 테스트 그룹 이름 오른쪽에 초록색 Significant 배지가 붙습니다. 이는 그룹 A에 비해 해당 테스트 그룹이 유의미하게 우수한 성과를 보인다는 것을 뜻합니다.

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개선된 결과를 보이며 통계적으로 유의미함

결과가 유의하고 음수이면 신뢰구간은 0의 왼쪽에 있습니다. 다만, 아래 예시의 경우 목표 등록과정에서 성공기준을 '그룹 A 대비 감소시' 로 설정했기 때문에 결과가 유의하고 양수이며 신뢰구간이 0의 오른쪽에 위치하게 됩니다.
이 경우 해당 테스트 그룹 이름 오른쪽에 빨간색 Significant 배지가 붙습니다. 이는 그룹 A에 비해 해당 테스트 그룹이 유의미하게 저조한 성과를 보인다는 것을 뜻합니다.

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부정적인 결과를 보이며 통계적으로 유의미함

결과로 결론을 내리지 못하는 경우, 신뢰구간에는 0이 포함됩니다.
유의미한 성과를 낸 그룹이 없기 때문에 어떤 테스트 그룹에도 Significant 배지가 붙지 않습니다.

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통계적인 유의미성이 없어 결론을 낼 수 없는 경우

추이 그래프

각 목표 하단에 있는 그래프 보기를 누르면 날짜 별 추이를 나타내는 그래프를 볼 수 있습니다. (그래프가 나타난 상태에서는 그래프 접기로 텍스트가 바뀝니다.)
선택했던 목표 유형, p-value (빈도주의), 가장 우수할 확률 (베이지안), 그룹 A보다 우수할 확률 (베이지안) 총 4가지 항목 중 선택할 수 있습니다. 아래 이미지는 사용자 전환율을 목표로 선택한 경우입니다.

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  • p-value: A/B 테스트 결과의 신뢰도를 표현하는 값 입니다. p-value는 낮을수록 더 신뢰도가 높은 결과임을 의미합니다.
    특히 0.05 미만인 경우 통계적 유의성을 보이는 것으로 판단할 수 있습니다. 이 경우, Significant 배지를 볼 수 있습니다.

  • 가장 우수할 확률: 각 테스트 그룹이 가장 우수할 확률을 나타냅니다. 해당 값은 베이지안 통계(Bayesian Statistics)에 기반하여 산출됩니다.

  • 그룹 A보다 우수할 확률: 실험군이 대조군(그룹 A)보다 우수할 확률을 나타냅니다. 해당 값은 베이지안 통계에 기반하여 산출됩니다.

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그래프 선 위에 마우스 커서를 갖다 대면 해당 구간에 대한 수치를 보여줍니다.

그래프에서 특정 지점의 수치를 알고 싶다면 위 이미지처럼 해당 지점에 마우스 오버해서 확인할 수 있습니다.

FAQ

  • 테스트 기기에서 발생한 데이터도 실험 결과에 반영되나요?
    • 일반적으로 테스트 기기에 등록된 데이터는 실험 결과에 반영되지 않습니다. 다만, 테스트 기기 등록 전에 이미 실험에 노출된 경우에는 반영됩니다.