AI 시대, 실험은 어떻게 달라지고 있을까? AI-Native Experimentation 행사 핵심 인사이트

지난 6월 9일, MarketFitLab과 VWO, AB Tasty는 ‘AI-Native Experimentation : AI 시대의 실험은 어떻게 달라지고 있는가’를 주제로 프라이빗 밋업을 진행했어요.
최근 AI는 제품(Product), 그로스(Growth), 마케팅(Marketing) 영역 전반으로 빠르게 확산되고 있습니다.
이와 함께 실험 문화 역시 단순한 A/B 테스트를 넘어, AI를 활용해 더 빠르게 가설을 만들고 검증하는 방향으로 변화하고 있어요.

이번 행사에서는 AI 기반 CRO부터 Feature Experimentation, 개인화, 그리고 실제 기업의 AI 활용 실험 사례까지 다양한 인사이트를 함께 나눴습니다.

Session 01. AI 시대의 CRO : AI를 활용하는 실험의 모습

첫 번째 세션에서는 MarketFitLab의 CRO/CRM 컨설턴트 우디가 AI가 실험 문화를 어떻게 바꾸고 있는지 소개했어요.
AI가 실험 문화를 바꿀 것이라는 이야기는 이제 낯설지 않아요.
실제로 요즘은 AI를 활용해 가설을 만들고, 데이터를 분석하고, 실험 결과를 정리하는 사례도 어렵지 않게 찾아볼 수 있는데요.

그런데 막상 이런 생각이 들기도 해요.
"그래서 AI로 실험, 어떻게 해야하는건데?"
생각보다 많은 조직들이 실험의 중요성을 알고 있어요.
하지만 실제로는 실험을 꾸준히 운영하기가 쉽지 않아요.

데이터를 분석하고, 문제를 정의하고, 가설을 만들고, 실험을 설계하고, 개발과 QA를 거쳐 결과를 분석하기까지.
하나의 실험을 완료하는 데만 몇 주가 걸리기도 하기 때문이에요.

결국 실험을 못하는 이유는 아이디어가 부족해서가 아니라, 실험을 운영하는 과정 자체가 생각보다 무겁기 때문이에요.

이번 세션에서는 AI가 바로 이 부분을 어떻게 바꿀 수 있는지 소개했어요.

실험 영역을 찾고, 문제를 정의하고, 가설을 정리하고, 실험을 설계하고, 결과를 분석하는 과정까지.
반복적으로 발생하는 업무를 AI가 지원하면서 더 적은 리소스로 더 많은 실험을 운영할 수 있게 되는 것이죠.

마켓핏랩 역시 이러한 흐름에 맞춰 CRO Agent를 소개했어요.
실험 영역 선정부터 문제 정의, 가설 수립, 실험 설계, 모니터링, 결과 분석까지 이어지는 과정을 지원하는 Agent인데요. PM은 반복적인 운영 업무보다 중요한 의사결정에 더 많은 시간을 사용할 수 있도록 설계됐어요.

MarketFitLab의 CRO Agent가 궁금하시다면 아래 콘텐츠를 참고해보세요 >>

그런데 여기서 또 하나의 질문이 등장해요.
"실험을 더 많이 할 수 있게 됐는데, 품질은 어떻게 관리해야 할까요?"

실제로 AI 덕분에 실험의 속도와 양은 계속 늘어나고 있어요.
그렇다면 앞으로의 경쟁력은 단순히 얼마나 많은 실험을 하느냐보다, 얼마나 좋은 실험을 하느냐에 가까워질 수 있어요.

그래서 앞으로는 정량 데이터뿐 아니라 사용자 인터뷰와 같은 정성 데이터를 더 깊게 이해하고,
AI가 생성한 가설의 품질을 검증하고, 사용자마다 다른 경험을 제공하는 개인화 실험이 더욱 중요해질 것이라는 이야기도 함께 나왔어요.

결국 AI는 실험을 대신하는 기술이라기보다, 더 많은 실험과 더 빠른 학습을 가능하게 만드는 기술에 가까워 보였어요.

Session 02. 모바일 환경을 위한 AI기반 실험

이번 세션에서는 VWO · AB Tasty 본사에서 직접 방한한 Apoorv Sharma가 모바일 앱 환경에서 실험과 기능 운영 방식이 어떻게 변화하고 있는지 소개했어요.

과거에는 새로운 기능을 테스트하려면 개발과 배포를 반복해야 했고, 문제가 발생하면 다시 앱을 업데이트해야 했어요.
하지만 이제는 Feature Flag를 활용해 앱 업데이트 없이도 기능을 제어하고 실험할 수 있어요.

VWO · AB Tasty는 하나의 Feature Flag를 중심으로 실험(A/B Test), 점진 배포(Rollout), 개인화(Personalization)를 함께 운영하는 방식을 소개했어요.
새로운 기능을 일부 사용자에게 먼저 적용해 성과를 확인하고, 문제가 발생하면 즉시 롤백할 수 있어 기능 배포 자체가 하나의 실험이 되는 것이죠.

AI는 실험 이후의 분석도 지원해요. 히트맵과 세션 리플레이, 퍼널 데이터를 분석해 사용자의 이탈 지점과 불편 요소를 찾아주고,
여러 세션 리플레이와 실험 결과를 요약해 다음 실험 아이디어까지 제안하는 모습도 시연했어요. 또한 설문과 NPS 데이터를 새로운 실험 가설로 연결하고,
MCP를 활용해 자연어만으로 Feature Flag를 생성·관리하는 데모도 함께 공개됐어요.

결국 이번 세션에서 가장 강조한 메시지는 '더 빨리 배포하는 것보다 더 빨리 검증하고 학습하는 것'이 앞으로의 경쟁력이라는 점이었어요.
모바일 환경에서의 실험이 기능 배포부터 사용자 분석, 고객 피드백, AI 자동화까지 하나의 흐름으로 연결되고 있음을 보여준 세션이었습니다.

Session 03. AI로 다시 쓴 아정당 그로스 플레이북

인터넷, 가전렌탈, 휴대폰, 이사 등 생활 밀착형 서비스의 비교 가입 플랫폼을 운영하는 아정당은 이미 150개 이상의 CRO 테스트를 진행해온 조직이에요.
하지만 데이터를 분석하고 가설을 만들고, 실험을 세팅하고, 결과를 분석하는 과정 대부분이 수작업으로 이뤄지다 보니 주 2~3개의 실험을 운영하는 것이 현실적인 한계였다고 해요.

이를 해결하기 위해 아정당은 Claude를 중심으로 Mixpanel, Snowflake, Firecrawl, VWO · AB Tasty를 연결한 AI 기반 실험 운영 체계를 구축했어요.
AI가 데이터 분석부터 가설 제안, 실험 운영, 결과 분석까지 지원하면서 실험 속도를 크게 높일 수 있었죠.

대표적인 사례가 'DB 선택형 허들 신청서' 실험이었어요.

아정당은 가망상담에서 청약대기로 이어지는 퍼널을 핵심 병목 구간으로 보고 Claude를 활용해 데이터를 분석했습니다.
그 과정에서 특정 유입 세그먼트의 전환 품질이 높다는 점을 발견했고, 신청 폼에 검증용 입력 항목(허들)을 추가하면 리드 품질과 전환율이 개선될 수 있다는 가설을 도출했어요.

이를 검증하기 위해 신규 설치 여부, 설치 희망 장소, 설치 희망 일자와 같은 선택형 입력 항목을 추가했고

결과적으로 전환율은 3.85%, 연간 매출은 약 30% 증가했습니다.

하지만 전체 랜딩으로 확대 적용하기 전, AI 기반 자동화 리포트와 Breakdown 분석을 통해 일부 DA 유입에서는 오히려 성과가 하락하고 있다는 점도 발견했습니다.
구매 의도가 높은 사용자가 많은 유입에서는 허들이 품질 필터로 작동했지만, 구매 의도가 낮은 유입에서는 진입 장벽으로 작용했던 것이죠.

이에 아정당은 유입 의도에 따라 전략을 분리했고, 그 결과 구매 의도가 높은 유입 구간에서는 매출이 53% 증가했어요.
이번 사례는 AI가 단순히 업무를 자동화하는 것을 넘어, 가설 생성부터 검증, 의사결정까지 연결하며 더 빠르고 정교한 실험을 가능하게 한다는 점을 보여주었습니다.

Panel Talk. AI 시대의 실험은 어디로 가고 있을까요?

마지막 패널토크에서는 VWO · AB Tasty의 CEO Sparsh Gupta와 MarketFitLab의 CEO Paul이 참여해 AI 시대의 실험 문화와 조직의 변화에 대해 이야기를 나눴어요.
패널토크에서는 "AI가 가장 큰 가치를 만들 수 있는 Customer Journey는 어디인가?",
"AI가 충분히 발전하면 A/B 테스트는 어떻게 변화할까?", "실제로 AI를 활용해 실험하고 있는 기업은 얼마나 될까?"**와 같은 질문들이 이어졌어요.

가장 많이 나온 이야기는 AI가 실험의 속도는 높여주지만, 최종 의사결정은 여전히 사람의 역할이라는 점이었어요.
AI는 데이터를 분석하고 가설을 제안하며 더 많은 실험을 가능하게 만들지만, 어떤 실험을 선택하고 결과를 검증할지는 결국 사람이 판단해야 한다는 것이죠.

개인화에 대한 이야기도 이어졌어요. 기업은 이미 다양한 고객 세그먼트를 보유하고 있지만,
모든 세그먼트에 맞는 경험을 운영하기에는 리소스가 많이 필요했어요. 패널들은 AI가 이러한 운영 부담을 줄이면서,
지금까지는 어려웠던 수준의 개인화를 현실적으로 가능하게 만들 것이라고 설명했어요.

동시에 AI의 한계도 언급됐어요. 할루시네이션과 신뢰성 문제는 여전히 존재하기 때문에,
AI가 제안한 결과를 검증하고 활용할 수 있는 조직의 기준과 운영 방식도 함께 갖춰져야 한다는 점을 강조했어요.

결국 이번 패널토크는 AI 자체보다 AI를 활용해 얼마나 빠르게 검증하고 학습하는 조직을 만들 수 있는지가 앞으로의 경쟁력이 될 것이라는 메시지를 전해준 시간이었어요.

마켓핏랩은 AI 시대의 실험 문화를 함께 만들어갑니다

이번 행사에서 소개된 사례들은 서로 다른 주제를 다루고 있었지만, 모두 더 빠르게 검증하고 학습하는 실험 문화에 대해 이야기하고 있었어요.
AI는 반복적인 실험 운영 업무를 줄여주고, 더 많은 가설을 더 빠르게 검증할 수 있도록 돕고 있었는데요.
CRO Agent, Feature Experimentation, AI 기반 실험 운영 사례 모두 결국 실험의 속도와 학습 효율을 높이는 방향으로 이어지고 있었습니다.

마켓핏랩은 Mixpanel, VWO · AB Tasty, MCP 기반 워크플로우를 통해 기업이 더 빠르게 학습하고 성장할 수 있는 환경을 함께 만들어가고 있어요.
AI 기반 실험 문화, CRO Agent, VWO · AB Tasty 도입 및 활용에 관심이 있으시다면 아래 연락처로 편하게 문의해주세요. 커피챗도 언제든 환영합니다 ☕

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