트래픽이 적은 프로덕트는 AB Test결과를 어떻게 해석할까?

p-value만 보고 판단할 수 없는 실험, 그럼 뭘 봐야 할까?
B2B SaaS 마케팅에서는 실험을 아무리 길게 돌려도 트래픽 자체가 적다 보니,
‍p-value 0.05 미만의 유의미한 결과를 얻는 것이 쉽지 않은 경우가 많아요.

이번 글에서는 AB Tasty로 진행한 실험 세 가지 결과를 바탕으로,
트래픽이 적은 실험 환경에서도 데이터 기반의 방향성을 어떻게 잡을 수 있는지 실제 사례와 함께 소개해드릴게요.

⚠️ 잠깐! 이 콘텐츠를 제대로 이해하려면 P-value에 대한 기본 개념이 필요해요.
아직 P-value가 낯설다면, 아래 콘텐츠를 먼저 보고 오시는 걸 추천드릴게요 :)

P-value란? AB테스트 분석 방법 (AB테스트 계산기, P-value 계산기 추천) 👉

1. 실험 요약: AB Tasty로 진행한 3가지 실험 결과

1) EXP001. 블로그 내 인기 컨텐츠 추천 및 UI 개선 실험

• 가설: 블로그 상세페이지 하단 다른 블로그 글 추천 영역에서 “같이 읽어보면 좋은글”이 아닌
  “인기 TOP5”컨텐츠를 추천하면 추가 블로그 상세페이지 방문율이 증가할 것이다.
• Primary Metric: 추가 블로그 상세페이지 방문율
• 결과 요약:
  • Variation1 성과 소폭 개선
  • p-value 0.79 / 95% 신뢰구간 내 0 포함 / 베이지안 우월 확률: 58% → 판단 보류
• 코호트 분석: 유의미한 차이 없음

2) EXP002. 자료실 인기자료 추천 및 UI 개선 실험

• 가설: 자료 상세 페이지 하단 '다른 자료 추천' 영역에서 단순 "다른 자료"가 아닌
  "인기 자료"를 추천하면 추가 자료 상세페이지 방문율이 증가할 것이다.
• Primary Metric: 자료실 상세페이지 추가 방문율
• 결과 요약:
  • Variation1이 유의미한 개선
  • p-value 0.09 / 95% 신뢰구간 내 0 미포함 / 베이지안 우월 확률 90% → Variation1 채택 가능
• 코호트 분석:
  • 신규 방문자 그룹에서는 Variation1, 2 모두 상승 → 하지만 통계적 유의미성 없음
  • 리드 제출 이후 클릭률 확인 시, Variation1이 인당 클릭 수 가장 낮음 → 질적 관심도는 낮았을 가능성

3) EXP003. 메인화면내 성공사례 노출 실험

• 가설: 솔루션즈 메인화면에 방문하는 사용자에게 솔루션별 고객사 후기 컨텐츠를 노출하면 각 솔루션 상세페이지 방문율이 증가할 것이다.
• Primary Metric: 솔루션 상세페이지 방문율
• 결과 요약:
  • p-value 0.21 / 95% 신뢰구간 내 0 포함 / 베이지안 우월 확률 71% → 소프트롤아웃 가능

2. p-value가 없다고 실험이 실패일까?

B2B SaaS 실험에서는 p-value < 0.05를 얻는 것이 쉽지 않아요.
하지만 그게 "의미 없는 실험"이라는 뜻은 아니에요.

→ 결국, p-value는 해석의 도구 중 하나일 뿐입니다.

3. 우리가 실험을 해석한 방식 3가지

1) 95% 신뢰구간(Confidence Interval) 해석

• 예: 전환율 차이 +1.05%, 신뢰구간 [-2.65%, +4.73%]
  
  • 0을 포함 → 유의미하지 않음, 구간 넓음 → 데이터 부족
• 그럼에도 구간이 ‘양수’ 방향이라면? (+1.05%에서 오른쪽 방향이라면?)
  
  • → 긍정적 가능성이 있는 실험

2) 베이지안 확률 활용

• 예: EXP003 실험
  • “Variation 1이 더 좋을 확률 70%”
  • 이는 신중한 낙관 구간 (70~90%)
  • Variation1을 채택에 대한 강한 신호는 아니지만, soft rollout 고려 가능

3) 코호트 분석을 통한 인사이트 추출

• 실험 전체에선 유의미하지 않아도, 신규 방문자 / 리드 제출자 / 유입 경로별로 보면 힌트가 보임
  
  • 예: EXP002에서 신규 방문자 그룹은 상승 경향

3. 실험 결과 해석 – 마켓핏랩 인사이트 정리

이번 실험을 통해 우리가 얻은 인사이트는 단순히 숫자로 결과를 ‘결정’하는 것이 아니라, 비즈니스 맥락과 실험의 방향성을 함께 해석하는 것이 중요하다는 점입니다. 각 실험 결과를 다음과 같이 해석했어요.

1) EXP001 (블로그 내 인기 컨텐츠 추천 및 UI 개선 실험)

• p-value: 0.79 / 신뢰구간: [-0.88% ~ +1.37%] / 베이지안 우월 확률: 58%
• 신뢰구간이 0을 포함하고 있어 통계적으로 유의미하진 않지만, 상단이 양수 방향으로 열려 있어 긍정적 가능성은 존재
• 베이지안 확률 58%는 약한 신호로, 추가 실험이 필요
• 👉 “유효하다고 결론짓기는 어렵지만, 개선 가능성이 보인다”

2) EXP002 (자료실 인기자료 추천 및 UI 개선 실험)

• p-value: 0.09 / 신뢰구간: [1.21% ~ 4.13%] / 베이지안 우월 확률: 90%
• 신뢰구간이 0을 포함하고 있지 않으며 베이지안 확률도 강한 신호를 보이고 있어 롤아웃 가능
• 코호트 분석에서도 전반적으로 일관된 패턴 → 새 방문자에게도 긍정적 영향
• 다만, 리드 이후 행위(자료 클릭 수)는 개선되지 않아 질적 관여에 대한 후속 실험 필요
• 👉 “도입부 콘텐츠 개선은 성과를 낼 수 있다. 하지만 이후 경험에 대한 보완이 필요”

3) EXP003 (메인화면내 성공사례 노출 실험)

• p-value: 0.21 / 신뢰구간: [–7.98% ~ 15.14%] / 베이지안 우월 확률: 71%
• 신뢰구간이 0을 포함하고 있어서 유의미 하지 않지만 신뢰구간 상단은 양수이며, 콘텐츠마다 다른 성과를 보여 확장 가능성은 존재
• 베이지안 우월 확률 71%로 신중한 낙관 신호를 보이고 있어 소프트 롤아웃 가능
• 단, 현재는 모수가 부족하여 일반화에는 무리. 세그먼트 기반 후속 실험 필요
• 👉 “전체 채택은 이르지만, 유사 맥락에서 부분 테스트를 확대해볼 만함”

4. 30초 요약: 트래픽 적은 실험, 이렇게 바라보세요

5. 불확실한 실험, 그 안에서도 결정은 필요합니다

실험은 '성공/실패'가 아니라 '방향성'을 얻는 도구에요.
이번 AB Tasty 실험을 통해, 우리는 어떤 요소가 개선 가능성이 높은지, 어떤 세그먼트가 반응하는지, 재실험의 우선순위가 어디인지를 확인할 수 있었어요.
p-value는 0.05를 넘겼지만, 우리의 의사결정은 ‘넘겼습니다’.
트래픽이 적은 환경에서도 데이터 기반의 실험 문화는 충분히 가능해요.
믿을 건 확률보다, 방향과 맥락이에요.

오늘은 트래픽이 적은 프로덕트가 AB test 결과를 어떻게 해석해야할지에 대해 알려드렸습니다.
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