성과를 높이는 A/B 테스트 세그먼트 전략 가이드

이 글은 VWO 공식 홈페이지 내 콘텐츠를 번역한 콘텐츠 입니다.

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“클릭률이 105%나 올랐다고?”
A/B 테스트에서 이렇게 극적인 성과를 내는 경우는 흔치 않습니다.
그런데 인터넷 기반 TV 서비스 JellyTelly는, 낮은 회원가입 전환율에도 불구하고 클릭률을 무려 105%까지 끌어올리는 데 성공했어요.
그 비결은 ‘세그먼트 설정’이었습니다.
이 실험을 맡은 CRO 에이전시는 처음엔 다른 팀들과 똑같이 기존 페이지를 간결하게 바꾼 버전을 만들고, 그걸 가지고 테스트를 시작했어요.
이들은 딱 한 가지 부분에 차별화를 뒀습니다.
모든 방문자가 아니라, ‘신규 방문자’만 세그먼트를 분리하여 실험을 진행했던 거죠. 그리고 그 결과, 실험 성과는 뚜렷하게 달라졌습니다. 여기서 자연스럽게 이런 질문이 생깁니다.
“세그먼트를 나누는 게 정말 그렇게까지 중요한가?”
이건 스포츠 전략과도 비슷합니다. 감독은 상대팀 선수를 하나의 묶음으로 보지 않죠.
컨디션이나 역할에 따라 세분화하고, 각각에 맞는 대응을 합니다. 폼이 좋은 타자와 부진한 타자에게 같은 공을 던지진 않으니까요. 상황에 따라 전략을 나누는 건 기본입니다.
A/B 테스트도 마찬가지입니다.
모든 방문자를 하나로 보고 실험하는 것보다, 특정 행동을 보이는 그룹만 골라 테스트하는 편이 더 정확한 인사이트를 줍니다.
예를 들어, 장바구니 페이지에서 자주 이탈하는 유저만 따로 나눠 테스트하면, 전체 사용자 대상 실험보다 훨씬 더 정확하고 실질적인 개선 포인트를 발견할 수 있겠죠.
게다가, 세그먼트를 잘 나누면 A/B 테스트 도구 리소스를 더 효율적으로 쓸 수 있다는 장점도 있습니다.
(대부분의 툴은 사용량 기반으로 과금되니까요.)
이 글에서는 A/B 테스트에서 세그먼트를 어떻게 나누고, 실제로 어떻게 활용하는지, 그리고 VWO처럼 세분화 기능이 잘 갖춰진 실험 툴을 활용해 이 과정을 어떻게 더 쉽게 만들 수 있는지까지 함께 살펴보겠습니다.

A/B 테스트, 어떻게 세그먼트를 나눠야 할까?

A/B 테스트를 진행할 때는, 테스트 전(pre)과 후(post)에 세그먼트를 나눌 수 있습니다.

• A/B테스트 실험 설계시 세그먼트(Pre-segmentation)는 테스트 전에 미리 방문자 데이터를 분석해 특정 조건의 유저 그룹을 따로 설정해 테스트를 실행하는 방식이에요.
• 실험 결과 분석 세그먼트(Post-segmentation)는 테스트가 끝난 뒤, 결과 데이터를 다양한 조건으로 쪼개서 해석하는 방식이죠.

그럼 실제로 세그먼트를 나눌 때 어떤 기준을 많이 쓸까요?

A/B 테스트에서 자주 쓰이는 대표적인 필터들을 정리해봤어요:

• 지역(Geo): 미국, 인도, 영국 등
• 디바이스(Device): 모바일, 태블릿, 데스크톱
• 트래픽 소스(Traffic Source): 직접 유입, 검색엔진, 추천, 제휴, 소셜 미디어, 유료 광고 등
• 방문자 유형(Activity): 신규 방문자, 재방문자, 이벤트 이탈자, 이벤트 완료자 등
• 기타(Other): 접속 시간대, 브라우저 종류
• 커스텀 세그먼트(Custom): 특정 비즈니스 맥락에 맞춘 유저 그룹
  • 예: ‘국가’ 기준으로 미국/인도/영국 사용자를 따로 나눠보는 것도 좋은 방법이에요.

사전 세분화(Pre-segmentation): 양념 하기 전, 재료부터 나누자

“장바구니 이탈률이 계속 올라가는데, 어떻게 줄일 수 있을까?”
“일본 방문자 이탈률이 유독 높은 이유는 뭘까?”
“온라인 강의 수강 완료율을 높이려면 뭘 개선해야 하지?”
이런 질문은 웹사이트 데이터를 분석하다 보면 누구나 한 번쯤 떠올리는 고민들입니다.
그리고 대부분은 A/B 테스트로 해결책을 찾으려 하죠.
이때 유용하게 쓰이는 방법이 바로 사전 세분화(Pre-segmentation)입니다.
모든 방문자에게 동일한 테스트를 적용하는 대신, 문제가 발생하는 특정 그룹만을 타겟으로 실험을 진행하는 방식이에요.

예를 들어 이런 식으로 적용할 수 있습니다:

• 장바구니 이탈 사용자만 타겟팅해, 프로모션 배너를 페이지 상단에 배치한 버전을 실험
• 일본 지역 사용자에게만 번역 위젯이 포함된 버전 노출
• 강의 참여도가 낮은 학생 그룹에게는 영상 길이를 줄인 버전 제공

이처럼 핵심 문제를 일으키는 세그먼트에 집중하면, 더 빠르게, 더 정밀하게 전환율을 끌어올릴 수 있고 설령 결과가 기대에 못 미치더라도 전체 사용자에게 영향을 주지 않으니 리스크가 적습니다.
게다가 대부분의 A/B 테스트 툴이 사용량 기반 요금 플랜으로 운영되고 있기 때문에, 테스트 대상을 줄이면 비용 측면에서도 효율적인 전략이 될 수 있어요.

💡 주의할 점

사전 세분화의 효과는 데이터 분석 능력과 사용하는 툴의 성능에 따라 달라집니다.
요즘은 다양한 채널의 데이터를 통합해 관리할 수 있는 CDP(Customer Data Platform) 같은 솔루션을 활용해, 더 정교한 세그먼트 구성이 가능해졌어요.
이런 기반이 갖춰질수록 세분화 전략의 정확도는 높아지고, A/B 테스트 결과 역시 더 명확한 인사이트로 이어집니다.

사후 세분화(Post-segmentation): 결과 속 진짜 이유를 찾는 퍼즐 해독법

A/B 테스트가 끝났다면, 이제는 사후 세분화(Post-segmentation)를 통해 리포트를 깊이 들여다볼 차례입니다.
이 단계는 자칫 ‘선택 사항’처럼 보일 수 있지만, 사실 실험이 성공했든 실패했든 반드시 거쳐야 할 핵심 과정입니다.
왜냐하면, 어떤 세그먼트에서 어떤 일이 벌어졌는지를 제대로 분석하지 않으면, 실험의 결과가 왜 그렇게 나왔는지 이해할 수 없고,
다음 실험을 위한 방향도 제대로 잡기 어렵기 때문이죠.

예를 들어 볼게요

사후 세분화에서는 아래와 같은 방식으로 데이터를 나눠볼 수 있습니다:

• 특정 세그먼트만 따로 분석
• 예: 신규 방문자만 따로 분리해, 이 그룹의 전환율이 어땠는지 확인
• 세그먼트 간 비교 분석
• 예: 모바일 vs 데스크톱, 신규 vs 재방문 사용자처럼
• 그룹 간 반응 차이를 비교해 왜 차이가 났는지에 대한 인사이트 도출

이 과정을 통해 각 세그먼트의 경험 차이를 이해하고, 그 차이가 전환율에 어떤 영향을 줬는지까지 파악할 수 있습니다.

실험이 실패했을 때, 오히려 더 빛나는 분석

사후 세분화는 특히 테스트가 기대만큼 성과를 내지 못했을 때 더 큰 의미를 발휘합니다.
"왜 이 실험이 통하지 않았을까?"를 다시 들여다보면, 오히려 사용자가 진짜 원하는 것에 더 가까워질 수 있기 때문이죠.
예를 들어, 온라인 교육 플랫폼 Uncommon Knowledge은 최신 디자인 트렌드를 적용한 버전으로 A/B 테스트를 진행했지만 결과는 미미했습니다.
하지만 사후 세분화를 통해 데이터를 나눠보니, 주요 사용자층이 45세 이상이었고, 이들은 오히려 트렌디한 UI보다는 익숙하고 단순한 인터페이스를 더 선호한다는 사실을 발견했어요.
그 결과, 이후 테스트는 더 정확한 타겟팅과 가설을 바탕으로 진행할 수 있었고, 전략의 방향성도 훨씬 분명해졌습니다.

단순한 실험 종료가 아닌, 전략의 ‘다음 단계’

이처럼 사후 세분화는 실험을 멈추는 게 아니라 실험을 다음 레벨로 발전시키는 전략적 루프예요.
우리는 이것을 Experimentation Loop(실험 반복 루프)라고 부르기도 해요.
한 번의 A/B 테스트를 통해 얻은 인사이트로 다음 가설을 세우고, 또 다른 실험을 기획하고,
이 루프를 거칠수록 테스트의 무작위성을 줄이고, 성과에 가까운 전략을 정교하게 쌓아갈 수 있습니다.

VWO에서 사전·사후 세분화는 어떻게 할까?

VWO에서의 세그먼트 기능, 예시로 한번 살펴볼게요.
당신이 스마트워치만 전문으로 파는 이커머스 사이트를 운영 중이라고 가정해볼게요.
최근 분석 리포트를 보다 보니, Windows 브라우저를 사용하는 방문자의 전환율이 떨어지고 있다는 걸 발견했어요.
그래서 이런 가설을 세웁니다:
"사이트 전체에 시간 제한 할인 배너를 띄우면 Windows 사용자 전환율이 올라가지 않을까?"
이 가설을 바탕으로, 홈페이지 상단 메뉴 아래에 타임세일 위젯이 삽입된 버전을 만들어 A/B 테스트에 들어갑니다.

이제 테스트를 실행해볼 차례입니다.

VWO에서는 아주 간단한 몇 번의 클릭만으로 특정 브라우저(예: Windows) 사용자만 타겟팅해서 테스트할 수 있어요.

1. 먼저 실험할 웹사이트 URL을 입력하고
2. 테스트할 버전(variation)과 목표(goal)를 설정한 뒤
3. [Audience & Traffic] 섹션에서 표준 세그먼트(Standard Segment)를 선택하면
4. → Windows 사용자만을 대상으로 한 A/B 테스트를 손쉽게 설정할 수 있어요.

VWO는 대시보드가 직관적으로 구성되어 있어, 사전 세그먼트 설정도 간단하게 할 수 있습니다.

이번엔 좀 더 디테일한 가설을 테스트해보고 싶다고 해볼게요.
“홈페이지에 60초 이상 머무른 사용자에게만 타임세일 배너를 노출시키면 어떨까?”
이럴 때는 커스텀 세그먼트(Custom Segment) 기능을 활용하면 됩니다.

• 체류 시간
• 페이지 이탈 의도
• 스크롤 퍼센트

같은 행동 기반 기준으로 유저를 정밀하게 나눌 수 있어요.

이 외에도,

• 위치(Location)
• IP 주소
• 쿼리 파라미터
• 사이트 고유 요소

등을 기준으로도 자유롭게 세분화할 수 있어요.
복잡한 조건도 손쉽게 설정 가능하니, 복합적인 가설을 실험할 때 특히 유용합니다.

VWO의 강력한 점 중 하나는, 세그먼트를 '포함', '제외', 심지어 조합해서
더욱 정교하게 A/B 테스트 대상을 설정할 수 있다는 거예요.
예를 들어 이런 것도 가능하죠:

“홈페이지에 60초 이상 머문 사용자 + 지역이 서울인 유저”

👉 이런 조건을 조합해서 테스트 대상 세그먼트를 만들 수 있어요.

또한, Clearbit, Segment 같은 외부 데이터 툴을 통해 수집한 속성 데이터를 기반으로도 세그먼트를 설정할 수 있습니다.
이건 B2B 사이트에서 특히 유용해요.
(예: 회사 규모, 산업군, 유입 경로 기반으로 세분화)
세부 설정 방법이 궁금하다면, VWO의 지식 베이스(knowledge base)에 상세 가이드가 잘 나와 있어요!

이제 여러분이 정말 방대한 양의 데이터를 갖고 있다고 가정해볼게요.
이걸 그냥 두긴 아깝고, 뭔가 더 깊이 파고들고 싶죠?
예를 들어,
“모바일 사용자 중에서도 국가별로 전환율이 어떻게 달라졌는지 궁금하다.”
이럴 때 VWO는 정말 유용합니다.
VWO에서는 방문자 속성을 기준으로 세그먼트를 다양하게 데이터를 다양한 기준으로 쪼개서 확인할 수 있어요.
👉 원하는 기준으로 데이터를 자르고 나누면서, 퍼포먼스의 세부적인 차이와 맥락까지 쉽게 파악할 수 있죠.

덕분에,

• 전환율이 높았던 세그먼트는 무엇이 달랐는지
• 특정 국가나 디바이스 조합에서만 반응이 좋았던 이유는 뭔지같은 정교한 인사이트 도출이 가능해집니다.

VWO는 말 그대로 A/B 테스트를 위한 만능 툴입니다.
실험을 시작할 때는 누구를 대상으로 할지 정밀하게 세분화할 수 있고,
실험이 끝난 뒤에는 결과를 다양한 기준으로 나눠서 분석할 수 있도록 모든 설정이 사용자 중심으로 설계되어 있습니다.
관심이 생겼다면 직접 써보는 것도 추천드려요.
👉 현재 30일 동안 모든 기능을 자유롭게 체험할 수 있는 무료 트라이얼을 제공하고 있습니다.
참고로, 위에서 소개한 일부 기능은 선택한 요금제에 따라 이용 가능 여부가 달라질 수 있으니, 가입 전에 한 번 확인해보시면 좋겠습니다.

A/B 테스트 세그먼트 설정, 이렇게 시작하면 좋습니다

A/B 테스트를 제대로 시작하고 싶다면, 세그먼트 설정부터 전략적으로 가야 합니다.
아래 베스트 프랙티스를 참고해, 실험의 방향성을 더 명확하게 잡아보세요.

a. 트래픽이 많은 세그먼트를 먼저 테스트하라

GA나 Mixpanel 같은 분석 툴에서 국가, 나이, 디바이스 기준으로 필터를 적용해 보세요.
그중 방문자가 가장 많은 세그먼트를 테스트 1순위로 설정합니다.
그리고 이 세그먼트를 전환율 기준으로 다시 세분화하는 것이 핵심입니다.

• ✅ 전환율이 높은 그룹이라면,
  • 최신 기능, 신상품, 맞춤형 UI 등을 실험해보세요.
  • 핵심 사용자층이기 때문에, 좋은 결과가 나오면 전체 사용자 경험으로 확장해도 무리가 없습니다.
• ❌ 전환율이 낮은 그룹이라면,
  • 히트맵, 클릭맵, 세션 리플레이 같은 유저 행동 분석 도구로 문제 지점을 파악하세요.
  • 병목이나 이탈지점이 발견되면, 이를 기반으로 가설을 세우고 다시 A/B 테스트를 돌려보는 방식이 효과적입니다.

b. 전환율은 높지만 유입이 적은 ‘틈새 세그먼트’를 찾아라

분석을 하다 보면 방문자는 적지만 전환율은 매우 높은 세그먼트를 발견할 수 있습니다.
이건 우리가 평소에 주목하지 않았던 숨은 기회일 수 있어요.

예를 들어:

"국가별 필터를 보니, 타겟하지 않았던 캐나다 방문자들의 전환율이 유독 높다?"
이런 경우 캐나다 전용 랜딩 페이지를 새로 만들어, 기존 페이지와 Split URL 테스트를 진행해보세요.
또한 유료 광고나 SNS 프로모션으로 트래픽을 추가 유입시켜 이 세그먼트가 통계적으로 유의미한지 검증하는 것도 필요합니다.
결과가 긍정적이라면, 장기적으로는 콘텐츠 마케팅 등 시장 확대 전략으로 연결할 수 있습니다.

c. 테스트가 통계적으로 유의미해진 후에 사후 세분화를 진행하라

요즘 A/B 테스트 툴은 실시간 리포트를 제공하다 보니, 테스트 도중 변형 버전(variation)의 전환율이 높게 나오면
"이 버전이 승자다!" 하고 조기 종료하고 싶어질 때가 많습니다.
하지만 이는 위험한 판단입니다.
너무 일찍 테스트를 종료하면 실제로는 효과가 없는데, 우연한 결과를 보고 효과가 있는 것처럼 잘못 판단하는 1종 오류(false positive)가 발생할 수 있고, 이 데이터로 사후 세분화를 진행하면 이후 의사결정이 잘못된 가정에 기반할 위험이 있습니다.
가장 좋은 방법은, 테스트가 통계적으로 유의미한 결과를 낸 이후에 사후 분석을 시작하는 것입니다.

• VWO 같은 툴은 리포트 안에 통계적 유의미성(statistical significance)을 표시해줍니다.
• 만약 사용하는 툴에 이런 기능이 없다면, 온라인 통계 유의미성 계산기를 활용해 종료 시점을 정확히 판단하세요. 잠깐의 인내가 잘못된 결론을 막고, 더 정확한 인사이트로 이어집니다.

d. 세그먼트를 조합해 실험과 분석을 더 정교하게 하라

트래픽이 늘어나고 비즈니스가 성장할수록, 단일 조건만으로는 충분히 정교한 실험을 설계하기 어렵습니다.
이럴 때는 여러 조건을 조합한 세그먼트를 만들어 사전·사후 세분화를 더욱 정밀하게 운영해야 합니다.
예를 들어:
"서울 거주자"를 대상으로 하는 대신,
"서울 거주자 + Safari 브라우저 사용자"를 조합한 세그먼트를 만들어 테스트하는 식입니다.
이런 조합형 세그먼트는 단순 분류를 넘어, 정확도 높은 가설 검증과 실험 전략을 가능하게 합니다.
사후 세분화에서도 마찬가지입니다.
방문자가 많은 경우일수록, 세그먼트를 조합해 분석하면 더 의미 있는 인사이트를 얻을 수 있습니다.

세그먼트 분석은 A/B 테스트 전략에 더하는 강력한 무기입니다.
방문자 행동에 대한 이해도를 높여주고, 사전·사후 세분화를 전략에 녹이면 실험의 성과도, 인사이트의 깊이도 확연히 달라집니다.
물론, 처음부터 정답을 찾기는 어렵습니다.
우리 비즈니스에 맞는 세그먼트 전략을 찾아가는 과정 자체가 하나의 실험이니까요.
처음엔 낯설고, 가설과 다른 결과가 나올 수도 있습니다.
하지만 핵심은 하나입니다.
데이터를 기반으로 한 걸음씩 길을 만들어가는 것.
그 과정을 꾸준히 밟다 보면, 세그먼트 분석이 A/B 테스트의 진짜 게임 체인저가 되는 순간을 직접 경험할 수 있을 겁니다.
리스크는 줄이고, 인사이트는 깊어지고, 최적화는 점점 더 정교해질 거예요.

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