📕 A/B 테스트 : 신뢰할 수 있는 온라인 종합 대조 실험
📕 A/B 테스트 : 신뢰할 수 있는 온라인 종합 대조 실험
✅ 책을 읽게 된 계기
‘A/B 테스트’ 는 데이터 직군에 종사하는 사람이라면, 아니 데이터 직군이 아니라할지라도, 누구나 한 번 이상은 들어봤을 실험일 것이다. 나 또한 그러했고 워낙 모두가 “A/B테스트를 해야해”라고 말하다보니까 이 A/B테스트라는 것을 너무나도 하고 싶었다. 하지만 우리 회사는 A/B테스트를 실시하고 있지 않았고, 그러다보니 회사에서 테스트를 하기 위해서는 내가 회사 사람들을 설득해야만 했다. 설득하려고 팀장님과의 면담 때 주젯거리로 꺼내놓고 보니 그제서야 깨달았다. 나의 A/B테스트에 대한 지식이 너무나도 없다는 점을. ‘다들 해보니까 좋다는데요?’라는 책임감 없는 발언 외에는 내가 A/B테스트의 당위성에 대해 주장할 수 있는 것이 없었던 것이다. 그래서 A/B테스트에 대한 공부를 먼저 해야겠다고 생각했고, 그 즈음에 동종업계의 지인이자 선배가 읽어보았는데 좋았다며 이 책을 추천해주었다.
A/B테스트를 알고 싶은 사람, A/B테스트를 도입하고 싶은 사람, A/B테스트를 제대로 실시하고 있는지 판단하고 싶은 사람 모두 이 책을 읽으라!
데이터 중심 의사 결정이 중요한 디지털 시대에 A/B 테스트는 온라인 상태를 최적화하려는 기업과 조직에 필수적인 도구로 부상하고 있다. 그런 가운데 책 < A/B테스트 : 신뢰할 수 있는 온라인 통제 실험 >은 신뢰할 수 있고 의미 있는 결과를 산출하는 실험을 수행하는 데 필요한 기술과 지식을 알려준다.
이 책은 아래와 같은 목차로 진행된다.
책의 전반부에서는 A/B 테스트의 기초를 소개한다. A/B테스트의 핵심 용어와 개념에 대해 명확한 설명을 제공하여 독자들이 핵심 원리를 이해하도록 도와준다. 대학교 시절 통계학을 전공한 나로써는 이미 알고 있는 내용들이었지만, 그렇지 않은 사람들에겐 이렇게 A/B테스트에 대해 본격적으로 이야기하기 전에 기초적인 통계학 내용을 설명하고 넘어가는게 책의 후반부 내용을 이해하는 데에도 굉장한 도움이 될 것이어서, 책이 친절하게 구성되어 있다고 생각했다.
챕터가 진행됨에 따라, A/B 테스트의 실제적인 측면을 자세히 다룬다. 저자는 표본 크기 결정, 무작위화 및 선택 편향과 같은 중요한 고려 사항을 다루면서 실험을 설계하는 과정을 꼼꼼하게 독자들에게 안내한다. 실용적인 팁과 모범 사례를 같이 열거해주면서 독자들이 겪을 수 있는 실패 케이스를 피하고 실험의 타당성을 극대화하는 데 도움을 준다. 독자들은 온라인 실험에서 직면한 문제에 대한 통찰력을 얻고 신뢰할 수 있는 결과를 보장하기 위한 전략을 배울 수 있다.
또한, 이 책은 기술적인 측면을 넘어 A/B 테스트의 인간적인 측면을 탐구하는 점이 흥미로웠다. 팀 간 협업과 의사소통의 중요성, C레벨에게 효과적으로 결과를 제시하는 것의 중요성 등을 알려준다.
A/B테스트 자체가 하나하나 따져들어가면 결코 단순한 내용이 아닌데, 그 복잡한 개념을 간결하고 이해하기 쉽게 설명해주어 A/B테스트를 잘 모르던 나에겐 단비와도 같은 책이었다. A부터 Z까지 이렇게 하면 된다고 세세하게 알려주는 설명서 같달까. 회사에서 A/B테스트를 시작하게 될 때 이 책에서 가이드해준 대로 따라하면 예상된 실패는 최대한 줄일 수 있을 거란 생각이 들었다.
✅ 추천 독자
- 나와 같이 A/B테스트에 관심은 있긴한데 깊이 알지는 못하는 독자
- 회사에서 A/B테스트를 도입할 예정이 있는 독자
- 회사에서 이미 A/B테스트를 실행 중인데, 과연 잘 하고 있는 것인지 점검이 필요한 독자
우리 회사도 A/B테스트를 시작해보기 위해 준비하는 과정 중에 있다. 그 과정 중에도 이 책의 내용을 바탕으로 회사 동료들과 의견을 많이 주고 받았다. 멀지않은 미래에 회사에서 A/B테스트를 진행하게 된다면 이 책에서 해준 조언을 따를 예정인데, 그 과정과 경험을 담은 글을 써보도록 하겠다.