데이터 사이언티스트의 AB 테스트 - 더 효과적인 컨텐츠 만들기

데이터 사이언티스트는 데이터를 다루지만 데이터를 해석합나다. 그 중에서 A/B테스트는 데이터를 해석하고 그 결과를 활용하기 좋은 재료입니다. A/B 테스트를 하는 이유와 프로세스, 그리고 장점에 대해서 알아보겠습니다.

 

 

 

 

 

 

더불어 데이터 사이언티스트가 A/B테스트에 활용할 라이브러리도 알아보겠습니다.

 

 

 

1. A/B 테스트 란

A/B 테스트는 제품 또는 서비스의 두 가지 버전을 비교하여 어느 버전이 더 좋은 성능을 발휘하는지 확인하는 방법입니다. 여기서 성능은 반응을 의미하기도 합니다.

데이터 사이언스(데이터 과학, Data Science)에서는 일반적으로 웹 사이트 디자인, 앱 디자인, 광고, 가격 책정 및 기타 사용자 경험 측면을 개선하는 데 사용됩니다.

 

AB테스트 (그림: cin7.com)

 

 

2. A/B 테스트 프로세스

 

1) 개요

A/B 테스트를 진행하기 위해서는 무작위 진행이 아닌 준비 부터 테스트, 결과해석과 적용이라는 프로세스가 필요합니다. 그냥 하기보다는 단계에 맞추고 체크 리스트를 준비하면 누락이 없겠죠. 항상 시작은 데이터를 준비하고 탐색하는 작업입니다. 먼저, 데이터를 준비하세요.

 

2) A/B 테스트 프로세스

 

테스트 진행을 위한 프로세스는 아래 6단계로 진행하면 됩니다.

 

1) 현행 데이터 준비 및 탐색 : 현재 상황을 알기 위한 단계입니다.

2) 가설 설정 및 버젼 생성: 테스트를 위한 가정과 비교 버젼을 만듭니다.

3) A,B 그룹 나누고 테스트 진행: 사용자를 두 그룹으로 나누고 테스트를 시작합니다.

4) A,B그룹 데이터 수집: 테스트가 진행되면서 데니터가 수집됩니다.

 

 

5) 테스트 결과 분석: 테스트 데이터 결과를 분석하고 판단을 합니다.

6) 결론 도출 및 버전 구현: 최종 결과를 도출하고 도출된 버젼을 반영합니다.

7) 데이터 사이언티스트 AB 테스트 지속적 모니터링: 지속적으로 확인을 합니다.

 

위 프로세스의 상세 내용은 아래를 참조하세요.

 

데이터 사이언티스트 AB 테스트 - 더 효과적인 컨텐츠 만들기 - 데이터이야기

 

 

 

3. A/B테스트 적용 영역

A/B테스트는 어디에나 적용할 수 있을 것으로 생각할 수 있습니다. 그것보다는 보다 효과적인 아래 영역에 적용하여 제품 매출증가나 사용자 확보에 중점을 두기 바랍니다.

 

• 이메일
• 뉴스레터
• 광고
• 문자 메시지
• 웹 페이지
• 웹 페이지의 구성 요소
• 모바일 앱

 

 

4. 데이터 사이언티스트의 A/B테스트 - SciPy

 

 A/B 테스트 시기, 데이터 사이언티스트가 AB테스트를 위해 활용할 파이썬 라이브러리, AB테스트의 좋은점 등에 대해서 

위와 같은 링크를 참조 바랍니다.

 

데이터 사이언티스트 AB 테스트 - 더 효과적인 컨텐츠 만들기 - 데이터이야기

 

마케팅 적으로 내 상품, 내 서비스, 내 웹사이트를 알리기 위해 어떤 방법이 더 좋은 지 점검하는 방법으로 A/B테스트 만한게 없습니다. 페이스북, 구글 등에 해당 서비스를 하고 있고, 각 웹서비스에서도 지원을 하고 있습니다.

이런 서비스를 사용할 때, A/B 테스트의 이점과 시기 등을 알고 있다면 더 잘 활용하실 겁니다.

 

또한, 데이터 사이언티스트 라면 A/B 테스트로 서비스 방안(1안, 2안)을 검토할 수 있는 데이터를 생성하고 해석해 준다면 더 없이 좋을 것입니다.

파이썬 라이프러리 ScjFy 에 대한 적용을 검토하고 회사 내부에 프로세스로 정착 시키면 좋을 것입니다. 우리 회사 만의 마케팅 시스템이 만들어 지거든요.

 

파이썬 SciPy

 

 

 

 

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