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데이터 마케팅에서 A/B 테스트란 무엇일까?🧪
Team MAXONOMY ・ 2024.06.13
마케팅 업무를 하다 보면 디테일한 선택이 고민된 적이 있을 것입니다. 예를 들어 푸시 메시지에 느낌표를 붙여야 할지, 메시지가 좀 더 간결하고 짧아야 할지, 웹사이트 배너에는 어떤 색이 적절할지 등이 있죠.
누군가에선 별로 중요해보지 않을 수 있지만 이런 디테일한 요소 하나로 마케팅 캠페인의 성공과 실패가 나뉘기도 합니다. 문제는 이런 요소를 열심히 고민하다고 해서 확실한 답을 찾을 수 없다는 것입니다. 어떤 선택지가 정답일지 알 수 없다는 것이죠. 그렇다면 우리가 할 수 있는 것이 없는 것일까요?
아니요! 그렇지 않습니다. 바로 테스트를 진행하는 것입니다. 우리에게 잘 알려진 A/B테스트와 다변량 테스트를 진행하여 정답을 찾아갈 수 있습니다.
데이터 마케팅에서 말하는 테스트란? (AB 테스트란?)
데이터 마케팅, CRM, 그로스 분야에서 말하는 테스트란, 보통 메시지 캠페인을 다양하게 변형하고 비교하는 것을 의미합니다. 메시지 문구, 색상, GIF 사용 유무와 같은 사소한 요소부터 심지어 제공 혜택 자체에서 차별을 두고 테스트를 할 수도 있습니다. 그리고 어떤 케이스가 반응이 가장 좋은지 데이터를 얻을 수 있습니다. 이를 통해 전체 고객에게 캠페인을 실제로 실시하기 이전에 가장 효과적인 구성을 알아낼 수 있습니다.
테스트에는 어떤 종류가 있나요?
A/B테스트, 다변량 테스트, 분할 테스트, 사용자 테스트, 설문 조사 등 여러 가지 유형의 테스트가 있으며, 이들 모두 동일한 목표를 가지고 있습니다. 바로 캠페인을 본격적으로 실행하기 이전에 유저에 대한 데이터 샘플을 먼저 채취하는 것입니다. CRM 분야에서는 A/B테스트와 다변량 테스트를 주로 다루고 있습니다.
- A/B 테스트: 굉장히 직관적인 이름인데요. 말 그대로 캠페인의 "A 버전"과 "B 버전"을 테스트하는 것입니다. 이 테스트의 가장 큰 강점은 바로 심플함입니다. 하나의 캠페인에 대해 하나의 변수를 테스트할 수 있습니다. 예를 들어, "지금 구매하시면 50% 할인!"이라고 적힌 이메일 제목과 "오늘 딱 하루만 반값"이라고 적힌 이메일을 동시에 발송하고 어떤 쪽이 반응이 좋은지 확인해볼 수 있습니다.
- 다변량 테스트(MVT : multivariate test): 다변량이란 "여러 개의 변수"를 의미합니다. A/B 테스트가 하나의 변수를 테스트하는 반면, 다변량 테스트는 여러 변수가 테스트합니다. 예를 들어, 이메일 제목과 CTA 버튼의 컬러가 어떤 영향을 미치는지 테스트한다면, 아래와 같이 네 가지의 이메일 케이스가 나올 것 입니다.
A/B 테스트가 캠페인의 개별적인 측면에 대한 예/아니오를 알 수 있는 반면, 다변량 테스트는 보다 다양한 케이스를 테스트할 수 있으며, 각 변수들이 어떻게 상호 작용하는지까지 알 수 있습니다. A/B테스트에서는 반응이 좋지 않았던 이메일 제목과 CTR컬러였는데, 다변량 테스트를 해보니 둘 사이에 의외의 시너지 효과가 있는 걸 확인할 수도 있겠죠.
얼마나 많은 유저에게 테스트해야하나요?
너무 많은 대상에게 테스트를 한다면, 테스트를 진행하는 의미가 없겠죠. 반대로 너무 적은 대상에게 테스트를 하면 신뢰도가 낮은 데이터를 얻을 가능성이 높습니다. 그래서 적절한 양의 데이터를 수집하는 것이 중요합니다. 일반적으론 10%가 적절한 수치입니다. A/B테스트를 한다면 메시지 A를 전체 사용자의 10%에게 보내고 메시지 B를 또 다른 10%에게 보내는 것을 권고합니다. 그런 다음 메시지 A의 반응이 더 좋으면, 나머지 80%의 사용자에게 메시지 A를 보내는 것이죠. 전체 유저의 10%는 통계적으로 유의미한 결과를 도출하는 것으로 알려져있지만 항상 그런 것은 아닙니다. 상황에 따라서는 더 깊은 고급 통계 방법을 사용해야할 수 있습니다.
다변량 테스트는 A/B 테스트에 비해 더 많은 테스트 트래픽량을 요구합니다. 기본적인 트래픽이 매우 많은 캠페인의 경우, 다변량 테스트를 시도해볼 수 있겠지만, 기본적으로 많은 트래픽을 테스트에 사용하기 때문에 최적화된 메시지를 받은 유저가 적어진다는 점은 감안해야 합니다.
적절한 테스트 주기는?
메시지 캠페인이 실시되는 한, 테스트는 계속 이루어지는 것이 좋습니다. 실제로, 지속적으로 캠페인 성공하는 기업은 지속적인 테스트를 진행하는 것으로 나타났습니다. 물론 일시적인 테스트를 진행하는 것도 가치가 있겠지만, 정기적으로 테스트를 실시하고 데이터를 지속적으로 확보한다면, 어떤 요소가 효과적이고, 앞으로 무엇을 더 테스트해봐야 하는지 꽤 잘 파악하게 될 것입니다.
실제 테스트는 어떻게 할 수 있나요?
Braze와 같은 CRM솔루션을 이용하면 손쉽게 테스트를 진행할 수 있습니다. Braze의 Canvas는 전체 캠페인을 한 눈에 볼 수 있게 해줍니다. 이를 통해 고객 접촉에 필요한 다양한 단계와 메시지를 쉽게 확인할 수 있습니다. 이러한 인터페이스는 테스트를 더욱 쉽게 만들어, 실시간으로 개선점을 찾을 수 있도록 도와주죠. 여러 구성원과 함께 복잡한 코딩 없이도 캠페인과 테스트를 관리할 수 있습니다. 다음은 일반적으로 A/B테스트를 진행하는 방식입니다.
- 마케팅 캠페인 생성하기 (ex. 이메일 캠페인을 만들기)
- 해당 캠페인 내에서 변형 케이스 만들기 (ex. 파란색 CTA이 있는 이메일과 빨간색 CTA이 있는 이메일을 각각 만들기)
- 캠페인 일정 설정하기 (ex. 내일 오전 9시 발송)
- 캠페인 타겟 세그먼트 설정
- 해당 세그먼트 내에서 테스트 대상 분류하기 (ex. 10%에게는 파란 CTA, 다른 10%에게는 빨간 CTA 발송)
- 캠페인 KPI 설정 (ex. 전환율, 클릭률 등 더 좋은 케이스를 판별하기 위한 기준 설정)
- 최종 검토, 실행, 결과 확인
마치며
A/B 테스트(혹은 다변량 테스트)를 고객의 마음을 이해하는 데 정말 큰 도움이 됩니다. 얻을 수 있는 가치에 비해 실행하기도 쉽죠. 단순히 직관에 의존하는 마케팅 방식에서 벗어나, 꼭 여러분의 마케팅에도 테스트를 접목해보시길 바랍니다.
팀맥소노미
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오늘날 마케팅의 본질은 단순히 제품을 알리는 데 그치지 않습니다. 소비자의 기대치는 그 어느 때보다 높아졌고, 기업은 “고객을 위한 경험”을 제공해야 한다는 압박을 받고 있습니다. 이런 변화 속에서 AI는 중요한 조력자로 부상했지만, 아직까지는 많은 한계가 있는 것이 사실입니다. 가장 큰 이유는 아직까지 AI기술이 일부 플랫폼 속에서 폐쇄적인 형태로 존재하기 때문입니다. 뛰어난 AI 기술을 여기저기서 활용하고 싶지만 그렇지 못한다는 것이죠.이 한계를 뛰어넘게 만들기 위해 AI업계에서는 MCP라는 기술을 적용시키고 있습니다. CDP도 아니고 MCP란 것은 또 무엇일까요? 왜 등장했을까요? 🤔 이번 맥사이트픽 포스팅에서는 MCP가 무엇이며, 마케터에게 MCP를 왜 주목해야 하는지 알아보도록 하겠습니다.MCP란?MCP는 Model Context Protocol의 약자로 AI가 외부의 다양한 도구와 데이터 소스에 표준화된 방식으로 연결되도록 설계된 프로토콜 기술인데요. 쉽게 말해, 모델이 단순히 텍스트만 처리하는 게 아니라 “컨텍스트”를 확장해서 다양한 애플리케이션·데이터 소스·플러그인과 소통할 수 있게 해주는 통신 규칙입니다. 이는 단순한 기술 혁신을 넘어 마케터가 소비자 경험을 설계하는 방식 자체를 변화시키는 AI 경험 확장의 첫 단계가 될 수 있습니다.흔히들 MCP를 다음과 같이 비유하고 있습니다. MCP는 AI와 외부 세계를 연결하는 ‘공용 어댑터 와 같다. 지금까지는 각 AI와 도구를 연결하기 위해 개별 API 연동을 해야 했습니다. 마케터 입장에서 이는 시간이 많이 들고, 통합 범위에도 한계가 있었습니다. 그러나 MCP는 이 과정을 표준화해 AI가 여러 도구에 동일한 형식으로 접근할 수 있도록 합니다. 그렇다면 이런 시도로 인해 사용자들의 AI 경험에 어떤 변화가 생기게 되는 것일까요. 크게 다음 3가지의 큰 변화를 경험할 수 있습니다. (1) 즉시성소비자는 기다림을 싫어합니다. MCP를 활용하면 AI는 고객 요청에 즉시 대응하며 대화 흐름을 끊지 않습니다. 예를 들어, 라이브 커머스 방송 중 소비자가 “이 제품 해외배송 가능한가요?”라고 물으면 AI는 판매 시스템에서 바로 정보를 가져와 답변합니다.(2) 연속성마케팅은 단발 이벤트로 끝나지 않습니다. MCP를 활용하면 AI가 고객과의 과거 대화를 기억하고, 다음 접점에서 이어서 대화를 진행합니다. 예를 들어, 지난주에 상품 상담을 했던 고객이 다시 채팅을 시작하면 AI가 “지난번 문의하신 블루 재킷, 오늘 재입고 되었습니다.”라고 답할 수 있게됩니다.(3) 몰입감소비자 경험이 끊김 없이 이어지고, 그 안에서 개인화된 정보가 활용되면 고객은 기업과의 상호작용에 더 깊이 몰입할 수 있게됩니다. MCP는 이러한 몰입형 브랜드 경험을 가능하게 하는 핵심 인프라입니다.MCP와 마케팅 혁신마케팅 측면에서 MCP는 다음 3가지 혁신을 기대할 수 있습니다.(1) 실시간 고객 응대의 혁신앞서 들었던 예시와 같이 MCP를 활용하면 고객이 “이 제품 지금 재고 있나요?”라고 묻는 순간, AI는 재고 관리 시스템에서 데이터를 바로 가져와 답변합니다. 더 이상 ‘추측성 응답’이 아닌 검증된 최신 데이터를 기반으로 한 응대가 가능합니다.(2) 개인화의 정교화마케팅의 핵심은 나만을 위한 메시지를 전달하는 것입니다. MCP는 AI가 고객의 과거 구매 이력, 웹사이트 행동 데이터, 실시간 위치 정보까지 통합해 맥락에 맞는 제안을 할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 고객이 특정 제품 페이지를 열람한 직후 AI가 “현재 이 제품에 대해 10% 할인 중이며, 오늘 주문 시 내일 배송 가능합니다.”라는 메시지를 전송합니다.(3) 캠페인 운영 자동화마케터는 MCP를 통해 광고 집행 툴, 이메일 마케팅 플랫폼, SNS 채널을 하나의 AI 대화 환경에 통합할 수 있습니다. 캠페인 데이터를 분석해 성과가 낮은 타겟군을 즉시 조정하거나, 성과가 좋은 광고 문안을 다른 채널로 확장하는 자동화도 가능합니다.AI, 도구에서 에이전트로2025년의 마케팅 환경은 과거와 비교할 수 없을 정도로 복잡하고 역동성이 더해지고 있습니다. AI 기술은 단순한 콘텐츠 생성 도구를 넘어, 고객 접점 전체를 통합 관리하는 에이전트 기반 생태계로 발전하고 있습니다.특히 MCP는 AI와 외부 데이터, 도구, 시스템을 하나의 언어로 연결하는 환경을 만드는 핵심 역할을 수행할 것입니다. 결과적으로는 AI 에이전트의 활성화를 이끌어낼 것이라 예상할 수 있습니다.MCP의 확산은 마케팅 생태계에 큰 변화를 가져올 것입니다. 앞으로의 AI 마케팅은 표준화 기반 생태계 → 도구·데이터 실시간 연동 → 자동화된 맞춤 경험 제공이라는 흐름으로 가속화될 것입니다. 마케터는 MCP 덕분에 기술 통합에 쓰던 시간을 절약하고, 전략과 창의성에 집중할 수 있습니다.MCP적용 시 주의점전적으로 AI로 인해 모든것이 자동화될 수록 주의사항은 더욱 명확합니다. 맥사이트픽으로 여러번 언급해드렸던 프라이버시와 보안 문제입니다. MCP로 연결되는 데이터는 실시간성이란 강한 무기를 가집니다. 그리고 그만큼 보안 위협을 수반합니다. AI가 민감한 데이터에 접근하는 만큼, 권한 제어와 감사 로그 관리가 필수이며 때로는 데이터 접근 권한을 최소화하고, 필요한 경우 고객 동의를 명확히 받아야 할 것입니다.또한 사용자 경험 관리 측면으로도 주의가 필요합니다. AI가 모든 요청을 자동 처리하더라도, 고객이 과도한 정보 제공을 요구받는다면 거부감을 느낄 수 있습니다. UX 설계 단계에서 고객 편의성을 최우선으로 고려해야 합니다. AI가 설계한 고객의 UX에 대해 고객이 100%만족할 것이라 기대에 의존하지 않는것이 좋습니다. AI 또한 잘못된 데이터를 기반으로 고객을 잘못 이해하거나 오해하는 경우가 생길 수도 있습니다. MCP의 구조와 설정 방식이 아직은 생소합니다. 이를 해결하기 위해 MCP 경험이 있는 파트너사와 협력하거나, 마케터, 개발자, 경영진이 모여 MCP의 가치와 역할에 대한 공감대 형성과 이해도를 맞추는 것이 첫번째 순서일 수 있습니다.마치며AX(AI 대전환)을 준비하는 기업과 브랜드에게 MCP는 실무에서 마케터가 직면하는 데이터 단절, 시스템 불일치, 운영 비효율 문제를 근본적으로 해결하고 여기에 고객 경험 강화, 영업 프로세스 최적화, 캠페인 자동화 등 다양한 영역에서 효과를 발휘기 위한 최고의 방안이 될 수 있습니다.마케터가 MCP를 성공적으로 활용하려면 우선순위 시스템 선정, 데이터 품질 관리, 보안 설계를 철저히 하기를 권해드립니다. 현시점부터 단계적으로 MCP를 도입하고 경험을 축적하는 기업이 향후 AI 마케팅을 리드하는 브랜드가 될 것임을 강조드리며, 이번 포스팅을 마치겠습니다.
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