A/B 테스트란?

A/B 테스트는 두 가지 이상의 변수를 비교하여 어떤 변수가 더 효과적인지를 분석하는 방법입니다. 주로 마케팅, 웹사이트 최적화 등에서 사용됩니다. A/B 테스트의 기본 아이디어는 랜덤하게 선택된 두 그룹에 대해 서로 다른 버전을 제공하고, 그 결과를 비교하는 것입니다.

파이썬으로 A/B 테스트 수행하기

파이썬에서는 scipy와 statsmodels 라이브러리를 사용하여 A/B 테스트를 수행할 수 있습니다. 먼저, 필요한 라이브러리를 설치합니다.

pip install scipy statsmodels

예시: 웹사이트 버튼 색상 변경

예를 들어, 웹사이트의 버튼 색상을 빨간색(A)과 파란색(B)으로 변경하여 클릭률을 비교하고자 합니다. 다음은 A/B 테스트를 수행하는 코드입니다.

import numpy as np
import scipy.stats as stats

# 클릭 데이터 생성
np.random.seed(0)
group_a = np.random.binomial(1, 0.1, 1000)  # 빨간색 버튼 클릭률 10%
group_b = np.random.binomial(1, 0.15, 1000) # 파란색 버튼 클릭률 15%

# A/B 테스트 수행
success_a = np.sum(group_a)
success_b = np.sum(group_b)

# p-value 계산
p_value = stats.ttest_ind(group_a, group_b)[1]

print(f"Group A 성공 수: {success_a}, Group B 성공 수: {success_b}, p-value: {p_value}")
        

출력 결과

위 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 나올 수 있습니다:

Group A 성공 수: 100, Group B 성공 수: 150, p-value: 0.002

p-value가 0.05보다 작으므로, 두 그룹 간의 클릭률 차이가 통계적으로 유의미하다는 결론을 내릴 수 있습니다.

다양한 A/B 테스트 예시

1. 이메일 제목 비교

이메일 마케팅에서 제목을 A/B 테스트하여 열람률을 비교합니다.

2. 랜딩