- 파이썬을 사용한 A/B 테스트를 통한 구매 재차 발생율 개선하기

09 Nov 2023

python

서론

최근 온라인 쇼핑 시장은 더욱 경쟁력을 높이기 위해 사용자의 경험을 개선하고 구매 재차 발생율을 늘리는 것에 주력하고 있습니다. 이를 위해 A/B 테스트는 많이 사용되는 방법 중 하나입니다. 이번에는 파이썬을 사용하여 A/B 테스트를 통해 구매 재차 발생율을 개선하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

A/B 테스트란?

A/B 테스트는 두 가지 버전의 웹 페이지 또는 앱을 비교하여 어떤 버전이 더 우수한 성과를 보이는지를 판단하는 실험 방법입니다. 특정 요소를 변경한 후 사용자의 반응을 측정하고, 각 버전의 성과를 비교하여 최적의 버전을 결정합니다.

구매 재차 발생율 개선을 위한 A/B 테스트

구매 재차 발생율을 개선하기 위해 A/B 테스트를 진행할 때는 몇 가지 지침을 따라야 합니다.

목표 설정: A/B 테스트의 목표는 구매 재차 발생율을 증가시키는 것입니다. 따라서 목표를 명확히 설정해야 합니다.
변수 선택: 구매 재차 발생율에 영향을 미칠 수 있는 요소를 고르고, 해당 요소를 변경하여 A 그룹과 B 그룹을 생성합니다.
표본 크기 결정: 테스트에 참여할 사용자의 수를 결정해야 합니다. 일반적으로 테스트의 유의성 수준, 효과 크기 등을 고려하여 적절한 표본 크기를 결정합니다.
실험 설계: A 그룹과 B 그룹을 생성한 후, 각 그룹에 대해 동일한 조건에서 테스트를 진행합니다. 이때 사용자에게 무작위로 A 그룹 또는 B 그룹을 할당해야 합니다.
데이터 수집 및 분석: 테스트 기간 동안 사용자의 데이터를 수집하고, 사용자의 구매 재차 발생 여부를 확인합니다. 각 그룹의 성과를 비교하여 결과를 분석합니다.
결과 해석: A 그룹과 B 그룹의 구매 재차 발생율을 비교하여 유의미한 차이가 있는지를 확인합니다. 유의미한 차이가 있다면 해당 요소를 개선 요소로 선택합니다.

파이썬을 사용한 A/B 테스트 구현 예시

import numpy as np
import pandas as pd
from scipy import stats

# 데이터 불러오기
data = pd.read_csv('purchase_data.csv')

# A 그룹과 B 그룹으로 데이터 분할
group_a = data[data['group'] == 'A']
group_b = data[data['group'] == 'B']

# 각 그룹의 구매 재차 발생율 계산
conversion_a = group_a['purchase'].sum() / len(group_a)
conversion_b = group_b['purchase'].sum() / len(group_b)

# A 그룹과 B 그룹의 구매 재차 발생율 비교
z_score, p_value = stats.proportions_ztest([group_a['purchase'].sum(), group_b['purchase'].sum()], 
                                           [len(group_a), len(group_b)])

if p_value < 0.05:
    print("A 그룹과 B 그룹의 구매 재차 발생율에 유의미한 차이가 있습니다.")
else:
    print("A 그룹과 B 그룹의 구매 재차 발생율에 유의미한 차이가 없습니다.")

결론

파이썬을 사용한 A/B 테스트를 통해 구매 재차 발생율을 개선할 수 있습니다. 잘 설계된 A/B 테스트는 온라인 비즈니스의 성공에 중요한 역할을 합니다. 추가적인 실험과 분석을 통해 구매 재차 발생율을 더욱 향상시킬 수 있습니다.

서론

A/B 테스트란?

구매 재차 발생율 개선을 위한 A/B 테스트

파이썬을 사용한 A/B 테스트 구현 예시

결론

참고 자료