리소스 효율 극대화: 디자이너, 개발자 리소스 줄이고, 성과 높이기

지난주에는 PA 툴을 활용해 인력 투자 부담을 줄이면서도 프로덕트를 성장시킬 수 있는 방법을 소개했는데요. 경기 침체가 계속 된 이유 때문인지 리소스 효율성을 높이는 방법에 많은 관심을 보내주셨습니다.

지난주 콘텐츠 '리소스 비용 줄이기 : 믹스패널은 몇 명 몫을 대신할 수 있을까?' 보러가기 >>

“PA툴 외에 다른 리소스 효율성을 높여줄 툴은 없나요?”라는 질문도 많아 이번에는 리소스 최적화에 효과적인 A/B 테스트 툴을 소개하려고 해요.

A/B 테스트는 사용자 반응을 분석하고 최적의 선택을 도와주기는 프로덕트 그로스를 위한 필수 방법론이에요. 이 때 A/B 테스트 툴을 활용하면 높은 생산성과 효율성을 달성할 수 있어요.

그렇다면 A/B 테스트 툴이 리소스를 얼마나 효과적으로 활용할 수 있게 도와주는지, 실제 사례를 통해 알아보겠습니다.

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A/B 테스트, 어떤 직무의 역할이 필요할까?

A/B 테스트는 프로덕트의 일부를 변경해 사용자 반응을 분석하고 최적의 선택을 위한 근거를 마련하는 중요한 프로덕트 성장 방법론이에요. 하지만, 프로덕트를 변경하는 실험인 만큼 여러 팀의 리소스가 투입 돼요.

- 디자인팀: 버튼 색상, 텍스트, 레이아웃 변경을 위한 시안 제작.

- 개발팀: 변경 사항 구현 및 테스트 설정, 트래픽 분배, 리디렉션, 페이지 설정 등.

- 기획팀: 실험 기획, 설계.

- 데이터 분석가: 통계적 유의성, 사용자 반응 데이터 등 실험 결과 분석.

디자인팀과 개발팀은 A/B 테스트 업무로 인해 중요한 백로그 작업의 우선순위가 밀리는 경우도 많아요. 이로 인해 많은 PM과 리더급은 업무 우선순위와 리소스 배분 문제로 끊임없이 고민하게 됩니다.

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AB 테스트 툴이 도와줄 수 있는 역할

A/B 테스트 툴은 구현 난이도가 낮은 가설에 대해 디자이너와 엔지니어의 도움 없이도 실험을 진행할 수 있도록 도와줘요. 툴을 활용하면 일주일 걸리던 작업을 1~2일 만에 라이브 할 수도 있어요.

1. UI/UX 디자이너 없이 UI/UX 변경

AB 테스트 툴로 버튼 색상, 텍스트, 레이아웃 등을 디자이너 없이도 수정할 수 있어요. 예를 들어, VWO를 활용하면 PM이나 마케터가 직접 변경하고 실험을 빠르게 진행할 수 있어요.

2. 개발자 없이 실험 설계 및 배포

코드 수정 없이 텍스트 변경이나 특정 요소 강조 같은 실험을 설계할 수 있습니다. PM과 마케터가 트래픽 분배와 실험 설정을 직접 처리할 수 있죠. (단, QA나 동적 기능 수정에는 개발자가 필요할 수 있어요.)

3. 데이터 분석가 없이 실험 결과 분석

A/B 테스트 툴은 실험 결과를 시각적으로 명확히 보여주기 때문에 데이터 분석가가 별도로 쿼리를 작성하거나 복잡한 분석 작업을 할 필요가 없어요. 주요 KPI 변화, 통계적 유의성 여부, 사용자 반응 데이터를 직관적으로 확인할 수 있어 실험 결과를 신속하게 이해하고 활용할 수 있습니다.

A/B 테스트 툴을 활용해 빠르게 실험을 실행하고 가설을 검증하는 것이 중요해요. 검증된 데이터를 기반으로 다음 실험을 설계하면 디자이너와 엔지니어의 리소스를 꼭 필요한 곳에만 활용할 수 있습니다.

이렇게 A/B 테스트 툴은 팀 리소스를 효율적으로 관리하며 실험 속도를 크게 높이는 데 매우 효과적이에요.

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실제 사례: VWO를 통한 AB테스트 사례

블랙그로스데이에서 소개된 한 커머스 기업의 사례를 살펴보도록 할게요.

문제 발견 및 가설 수립: ATC 버튼 찾기 어려움

한 주력 상품의 PDP(Product Detail Page)에서 신규 사용자 중 91%가 ATC(Add to Cart) 버튼을 클릭하지 않고 이탈했어요. UT(Usability Testing) 결과, 회원가입 이벤트 배너가 ATC 버튼을 가려 사용자가 찾기 어렵다는 문제가 발견됐습니다.

이 문제를 해결하기 위해 Cart 버튼의 시각적 방해 요소를 줄이는 가설로 세 가지 실험 아이디어를 도출했어요:

이벤트 배너를 제거하면 ATC가 증가할 것이다.
이벤트 배너 위치를 옮기면 ATC가 증가할 것이다.
이벤트 배너 디자인을 덜 강조하면 ATC가 증가할 것이다.

AB테스트 툴을 활용한 실험 설계와 진행

이제부터 AB 테스트 툴로 UI/UX 디자이너나 개발자의 도움 없이도 실험을 어떻게 진행할 수 있는지 구체적으로 보여드릴게요.

아래 실험 예시는 VWO를 기준으로 작성되었습니다.

1. 테스트 페이지 선택

실험할 페이지 URL을 입력하고, 가설에 맞는 세 가지 베리에이션(Variation)을 생성해요.

2. 비주얼 에디터를 활용한 UI 변경

직관적인 비주얼 에디터를 통해 간단하게 UI를 변경할 수 있어요

이벤트 배너를 선택해 delete, change image 등의 기능을 활용해 코딩 없이 버튼이나 배너의 위치와 디자인을 수정해요.

3. 메트릭 설정

CTA 버튼 클릭 지표를 추적하기 위해 메트릭 설정을 해요. 개발의 도움 없이 visual editor에서 몇번의 클릭으로 쉽게 tracking 설정 할 수 있어요

4. 타겟 설정 및 프로그램 연결

사용자 그룹을 타겟팅하고, 실험 결과를 자동으로 수집하도록 프로그램과 연동해요.

5. 실험 시작

모든 설정을 완료한 뒤 스타트(Start) 버튼을 눌러 실험을 진행해요.

지금까지 보여드린 과정을 AB 테스트 툴 없이 진행한다면, 디자인과 개발 작업이 추가되어 실험 시작 시점이 계속 늦춰질 수 있어요. 하지만 AB 테스트 툴을 활용하면 개발자와 디자이너의 도움 없이도 훨씬 간단하게 실험을 시작할 수 있습니다.

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AB 테스트 툴 비교 (VWO vs Optimizely vs AB Tasty)

VWO, AB Tasty, Optimizely는 공통적으로 개발자와 디자이너 없이도 AB 테스트를 실행할 수 있도록 설계된 툴이에요.

공통된 특징

비주얼 에디팅 지원: 클릭만으로 버튼 색상, 텍스트, 레이아웃 변경이 가능해요.
비개발자 친화적: 직관적 UI로 마케터와 PM이 실험 설계와 분석이 가능해요.
실시간 테스트 실행: 실시간으로 집계되는 실험결과를 기반으로 빠른 의사결정이 가능해요.

툴별 강점과 적합한 상황

1) VWO

장점: 다양한 가격 옵션, 무료 체험 제공, 히트맵 및 세션 녹화 기능으로 사용자 행동 분석 가능.
- 비주얼 에디터: Element Library를 지원해 비개발자도 편리하게 요소를 추가할 수 있어요.
- MTU 플랜 제공: 실제 MAU와 상관없이 캠페인에 집계된 유저만 빌링돼요.
단점: 기능이 Add-On 형태로 제공되어 추가 비용이 발생할 수 있음.
적합한 기업: 초기 비용이 부담스러운 스타트업, 중소기업이나 사용자 행동 데이터를 시각적으로 분석하고 싶은 팀에 적합해요.

2) AB Tasty

장점: 다양한 CRM 위젯과 Patch, 개인화 기능 무료 제공. 직관적인 UI로 비개발자도 쉽게 사용 가능.
단점: 가격이 제한적이라 20만 MAU 이상의 트래픽부터 이용 가능.
합한 기업: CRM 위젯 기능이 뛰어나고 사용성이 우수해, 위젯 활용도가 높은 이커머스 마케터에게 적합해요.

3) Optimizely

장점: 글로벌 기업들이 신뢰하는 툴, 스탠포드 연구진 협업 통계 엔진으로 실험 결과를 2-3배 빠르게 도출. 실험 기획, 담당자 지정, 캘린더 뷰를 통한 체계적 관리로 대규모 팀에서 효과적.
단점: 가격이 높고, 50만 MAU 이상의 트래픽부터 이용 가능.
적합한 기업: 실험을 많이 돌리고, 이해관계자가 많은 엔터프라이즈에게 적합해요

마켓핏랩 솔루션즈는 구글이 선정한 3대 최적화 툴인 VWO, Optimizely, AB Tasty의 공식 파트너로서, 세 가지 툴을 객관적으로 비교해 기업에 가장 적합한 솔루션을 추천해드려요.

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AB 테스트 툴은 단순히 시간을 절약하는 도구가 아니에요. UI/UX 디자이너, 개발자, 웹페이지 엔지니어의 반복적인 작업을 대체하며, 팀의 리소스를 더욱 중요한 업무에 집중할 수 있도록 돕고, 빠른 데이터 기반 실험과 의사결정을 통해 기업의 성과를 극대화할 수 있어요.

프로덕트 성장을 가속화할 AB 테스트 툴이 궁금하시다면 아래 메일로 언제든 편하게 커피챗을 요청해주세요. 가장 잘 맞는 효율적인 AB테스트 툴을 추천해드릴게요.

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문의 이메일:solutions@mfilab.com

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