A/B 테스트 제대로 이해하기: ③ A/B 테스트 계산기의 세팅과 해석

앞선 두 편의 글에서, ‘실제 A/B 테스트를 설계할 때 우리가 진짜 궁금한 질문’과 ‘A/B 테스트 실험 결과의 유의미한 방안’, 그리고 이를 바탕으로 ‘A/B 테스트의 설계 및 해석에 필요한 기초 통계 지식’에 관해 살펴보았다. 이번 글에서는 여러 이론적 개념을 참고하되, 과학 연구 실험이 아닌 '비즈니스'의 실험이라는 가설 아래 A/B 테스트의 설계, 수행, 해석에 관한 참고 사항에 대해 자세히 알아보고자 한다.

계산은 어디서 어떻게 해야 하나요?

‘구글 옵티마이저(Google Optimize)’과 같은 A/B 테스트 툴에서는 전환율과 더불어 표본 크기에 따른 유의미한 결과를 계산해 최종 판단에 도움을 준다. 참고로 Optimize는 앞에서 설명한 방식과는 다른 방식으로 작동하는 툴이지만, 기획자와 PM, 마케터의 입장에서 ‘우연이 아닌 게 맞나?’라는 맥락은 똑같다.

그런데 만약 A/B 테스트를 위한 솔루션을 사용하지 않거나, 이 솔루션으로 응용할 수 없는 실험을 설계했으면 이 계산은 어떻게 해야 할까? 숫자를 엑셀에 일일이 넣어서 함수를 통해 구현해야 할까? 혹은 SPSS나 파이썬(Python) 같은 통계 패키지를 이용해 코드를 몇 줄이라도 짜야만 결과를 볼 수 있을까?

결론부터 말하자면 '아니오'라고 단언하겠다. 이미 간단한 숫자 입력, 세팅만으로 A/B 테스트 계산을 제공하는 다양한 웹 서비스가 존재한다.

기초 통계 지식으로 계산기 세팅 및 해석하기

‘AB Testguide’는 별다른 툴 없이도 쉽게 A/B 테스트 결과를 알 수 있어 자주 쓰는 곳이다. 그러면 이 사이트에서 기초 통계 지식을 바탕으로 계산기를 세팅하고 데이터를 해석하는 방법에 관해 설명해 보겠다.

먼저 해당 사이트에 접속하면 왼쪽에 몇 가지 세팅이 보이는데, 크게 3가지로 구분할 수 있다.

1) Test Data

각 그룹의 표본 크기와 그룹별 최종 전환 숫자를 뜻한다. 실험을 통해 각 그룹에 모인 트래픽과 그중에서 우리가 원하는 결과로 최종 전환된 트래픽을 직접 입력하면 된다.

2) Settings-Hypthesis

이전 글(2부 링크)에서 단측 검정과 양측 검정에 관해 설명했는데, 이 세팅이 바로 그 결과를 보기 위한 기능이다. 쉽게 말해 '두 그룹에 차이가 있다는 전제하에, 특정 한쪽이 무조건 우세하다고 생각하고 실험을 할 건지' 아니면 '두 그룹에 차이가 있긴 있는데 어느 쪽이 우세할지 모르겠으니 열어놓고 보겠다'인지로 이해하면 된다.

3) Settings-Confidence

신뢰 수준에 몇 %로 설정하는지 묻는 설정이다. ‘똑같은 실험을 100번 했을 때 그중 몇 번의 '우연'을 봐줄 것인가?’로 이해하면 된다. 세밀한 분석이 필요하면 99%까지도 설정할 수 있지만, 보통 95%로 충분하다.

양측∙단측? 검정을 어느 쪽으로 해야 하나?

Test Data는 우리가 모은 트래픽을 정직하게 입력하면 되고, 신뢰 수준은 보통 95%면 된다고 하니까 95%를 선택하면 되는데, 그러면 양측 검정과 단측 검정 중 어느 쪽을 해야 할까?

사실 우리는 실험을 설계할 때 ‘특정 방안이 더 나을 것 같다’라는 암묵적인 기대 또는 가정을 갖고 시작한다. 하지만 어떤 방식으로든 A/B 테스트를 이미 진행해본 경험자라면 '고객의 반응은 우리의 기대, 예상과는 종종 다르다'는 걸 체감했을 것이다. 그래서 보통은 ‘양측 검정(two-sided)’을 진행하는 게 조금 더 보수적이고, 안전한 접근이다.

이 부분과 관련해서는 양측 검정이 조금 더 '보수적인', '안전한' 접근인 이유에는 사실 앞선 글(2부 링크)에서 설명한 신뢰 수준, 유의 수준, 그리고 P-value에 관한 이해가 조금 더 필요하다.

만약 우리가 신뢰 수준 Confidence를 90%로 세팅했다고 가정하자. 이 경우 우리가 실험에 기대하는 건 아래와 같다.

• 실험을 100번 한다고 가정했을 때 90번은 우리가 기대하는 구간 내의 값이 나오지만
• 나머지 10번까지는 우리가 기대하는 구간 바깥의 값이 나와도 된다.
• 다시 말해 10번까지는 이 실험의 결과가 '우연'에 기대도 된다. 우연이 10번만 안 넘으면 된다.

그러면 이를 단측 검정으로 진행하면 어떤 의미가 될까?

• 100번 중 10번까지는 우연에 의한 결과가 나와도 봐줄 것이다.
• 그런데 우리는 ‘어느 한쪽이 더 크다(or 더 작다)’라는 추측을 테스트 중이다.
• 이 10번의 우연은, 더 클 것이라고(or 더 작을 것이라고) 생각한 쪽이 실제로는 더 크지 않은(or 더 작지 않은) 경우를 뜻한다.
• 즉, 100번 중 90번은 더 커야(작아야) 하고, 10번까지는 더 크지(작지) 않아도 된다.

반면 이를 양측 검정으로 한다는 것은 어떤 의미일까?

• 100번 중 10번까지는 우연에 의한 결과가 나와도 봐줄 것이다.
• 그런데 A와 B에 '차이가 있을 거다'라는 가정만 갖고 있지, 어느 쪽이 더 크거나 작을지는 모르겠다.
• 그래서 이 10번의 우연 허용권을 '더 크다'와 '더 작다'에 각각 5번씩 주기로 했다.
• 그래서 (더 작지도 않은데) 더 크지 않은 경우 5번, (더 크지도 않으면서) 더 작지도 않은 경우 5번, 다시 말해 양쪽 어느 쪽으로도 차이가 없는 경우를 5번+5번 = 총 10번까지 봐주기로 했다.

이게 실험 세팅과 어떤 관련이 있는 걸까?

우리의 결과가 어느 한쪽으로 무조건 나올 것이라는 보장이나 기대가 없는 상황에서 ‘단측 검정’을 하면, 차이는 있지만 더 큰 게 아니라 기대했던 것보다 더 작은 경우(혹은 반대의 경우)에 ‘우연’으로 계산되어 버린다.

반면 양측 검정이었다면 ‘더 크진 않지만 그래도 더 작네? 차이가 있는 게 맞네? 그럼 우연 아니지! 인정이지!’ 또는 ‘더 작진 않은데 그래도 더 크네? 차이가 있는 게 맞네? 그럼 우연 아니지! 인정이지!'라고 테스트 결과를 인정할 수도 있게 된다.

정리하면, 단측 검정이었으면 ‘차이가 유의미하지 않다’라는 결과가 양측 검정에서는 ‘차이가 유의미하다’라는 내용으로 나올 수가 있게 된다. 따라서 앞서 설명한 것처럼 보수적이고 안전한 실험을 할 때는 양측 검정을 할 때가 많다.

이제 결과를 해석해 봅시다

위의 내용을 바탕으로 세팅을 무사히(?) 완료하면, 감사하게도 계산은 알아서 해준다. 그리고 두 그룹의 전환율 차이가 유의미한지, 즉 우연이 아니라 앞으로도 동일한 고객을 대상으로 특정 방안이 더 나은 것인지 어느 정도 확신할 수 있게 된다.

그리고 이 결과는 앞선 글에서 설명한 P-value에 따라 나오게 된다. 95% 신뢰 수준 confidence로 실험을 진행했을 때 P-value가 0.05(=5%) 이하라면 유의미하고, 이보다 크면 유의미하지 않다고 판별하는 것이다.

물론 어떤 경우에는 실험 결과가 유의미하지 않을 수도 있다. 그럼 이 경우에는 Test Result가 'not significant'하다면서 아래의 문구를 보여준다.

(...) There is no real difference in performance between A and B or you need to collect more data

“애초에 두 그룹 사이에 별 차이가 없거나” 아니면 “(의역해서)네가 모아 온 그 쥐꼬리만 한 표본으로는 누가 더 나은 건지, 이게 이번에만 우연인지 아닌지 나도 모르겠어!”라는 뜻이다.

테스트 사이트 세팅은 끝, 그 다음은?

지금까지 우리가 무료로 찾을 수 있는 A/B 테스트 사이트와 이를 세팅하는 방법, 그리고 그 결과를 바탕으로 어떤 결론을 낼 수 있는지를 알아봤다. 그런데 이때 결과가 ‘not significant’가 나오면 ‘아~ 차이가 없구나’하고 넘어갈 게 아니라 아래와 같은 고민을 해볼 필요가 있다.

1) 잠깐, 그래서 A와 B 사이에는 정말로 차이가 없는 거야? 이번 기획 아이디어 자체가 망한 건가?

2) 아니면 차이가 있을 수도 있는데, 표본이 부족해서 알 수가 없는 건가? 좀 더 길거나 크게 실험해서 표본 트래픽을 더 모으면 되나?

그래서 다음 글에서는 ① A/B 테스트에서 표본(트래픽)의 크기와 유의미한 결과가 어떤 관계가 있는지, ② A/B 테스트에서 표본(트래픽)을 얼마나 모아야 하는지? ③ 이와 관련해 실제 A/B 테스트를 진행할 때 주의할 사항은 없는지 등에 관해 이야기해 보겠다.

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