베이지안 A/B 테스트

A/B 테스트에서는 사용되는 검정 방식에 따라 빈도주의(Frequentist) A/B 테스트와 베이지안(Bayesian) A/B 테스트로 구분할 수 있어요. 이 가이드에서는 그중 베이지안 A/B 테스트를 다뤄요.

베이지안 A/B 테스트는 실험 결과를 통계적 유의성으로 판단하기보다, 대조군(A) 대비 변형군(B)이 더 나을 가능성을 확률로 해석하는 방식이에요. 이를 통해 “어느 안이 더 나을 가능성이 높은지”, “그 판단을 어느 정도 신뢰할 수 있는지”를 확률적으로 이해할 수 있어요. 이 가이드는 베이지안 A/B 테스트가 무엇인지, 그리고 이러한 확률적 해석이 의사결정과 어떻게 연결되는지를 중심으로 설명해요.

다만 Optilify에서는 이러한 개념을 사용자가 직접 계산하거나 복잡하게 해석하지 않아도, 실험 결과를 바탕으로 성과 인사이트를 자동으로 제공해요. 그래서 아래 내용은 Optilify의 결과를 이해하고 해석하는 데 필요한 개념적 배경을 정리한 참고용 학습 자료로 읽어도 충분해요.

빈도주의와 베이지안의 핵심 차이

빈도주의 A/B 테스트와 베이지안 A/B 테스트는 모두 실험 데이터를 기반으로 결과를 해석하지만, 확률을 바라보는 관점과 판단 기준이 달라요. 빈도주의 접근이 “이 결과가 우연일 가능성”을 검정하는 데 초점을 둔다면, 베이지안 접근은 “어느 안이 더 나을 가능성이 높은지”를 확률로 추정해요.
이 차이는 결과 해석뿐 아니라, 실험 종료 시점과 의사결정 방식에도 영향을 미쳐요.

베이지안 추론의 구성 요소

베이지안 추론은 실험 결과를 해석할 때, 기존 정보와 새로 얻은 데이터를 함께 고려해 판단을 업데이트하는 방식이에요.
이 과정은 다음 세 가지 요소로 설명할 수 있어요.

사전 확률 (Prior)

사전 확률은 실험을 시작하기 전에 가지고 있던 정보나 가정을 의미해요. 과거 실험 결과, 유사한 디자인 또는 기능의 성과, 도메인 지식 등이 이에 해당해요.
데이터가 많지 않은 초기 단계에서는 이러한 사전 정보가 해석에 상대적으로 큰 영향을 줄 수 있어요.

데이터와 우도 (Likelihood)

데이터와 우도는 이번 실험에서 실제로 관측된 결과가 어떤 가능성을 가지는지를 나타내요. 방문자 수, 클릭 수, 전환 수와 같은 관측값이 여기에 포함돼요.
베이지안 추론에서는 샘플 수가 많지 않더라도, 관측된 데이터 자체를 의미 있는 정보로 활용해요.

사후 확률 (Posterior)

사후 확률은 사전 확률과 실험 데이터를 결합해 업데이트된 결과예요. “변형군(B)이 대조군(A)보다 나을 확률”, “전환율이 개선되었을 가능성”처럼 직관적인 확률 형태로 해석할 수 있어요.
베이지안 A/B 테스트에서 최종 판단의 중심이 되는 요소예요.

즉, 베이지안 추론은 데이터가 추가될 때마다 기존의 판단을 점진적으로 갱신해 나가는 과정이라고 볼 수 있어요.

베이지안 A/B 테스트의 결과 해석 관점

베이지안 A/B 테스트의 결과 해석은 어느 안이 더 나을 가능성에 대한 확률과 함께, 그 선택이 비즈니스 성과에 얼마나 영향을 미치는지를 나타내는 효과 크기(Effect Size)를 함께 고려해요.
따라서 결과를 단순히 “우연이었는지 아닌지”로 판단하는 빈도주의 A/B 테스트와 달리, 실제로 어떤 선택이 더 나은지를 직관적으로 이해하고 의사결정에 연결할 수 있어요.

이러한 해석 방식에서는 데이터가 추가될 때마다 결과가 지속적으로 업데이트돼요. 그로 인해 실험을 끝까지 기다리지 않더라도, 충분한 판단 근거가 확보되었다고 판단되는 시점에 결론을 내릴 수 있고, 디자인 개선이나 다음 실험을 더 유연하고 빠르게 결정할 수 있어요.

Optilify가 베이지안 A/B 테스트를 도입한 이유는, 실험 결과를 빠르게 해석하고 다음 시도를 이어갈 수 있는 실험 문화를 지원하기 위해서예요. 이를 위해 베이지안 추론 결과를 성과 인사이트 기능으로 제공해요.
사용자는 복잡한 통계 계산에 집중하지 않고도, 실험 결과가 의미하는 바를 빠르게 이해하고 다음 실험을 이어갈 수 있어요.

참고

• 통계적 가설 검정
• 성과 인사이트