앰플리튜드

🏃💨이탈률(Bounce Rate), 낮을수록 좋을까?🤔

Team MAXONOMY ・ 2023.09.21

대부분의 마케팅 지표는 그 의미가 명확합니다.

예를 들어, '블로그의 방문자 수'라는 지표는 낮은 것보다 높은 것이 좋습니다. 반대로 '주간 뉴스 레터 구독 취소자 수'는 낮을수록 좋습니다. 이렇게 대부분의 마케팅 지표는 '높을수록 좋다' 혹은 '낮을수록 좋다'라는 명확한 평가 기준이 있습니다.

그렇지만 이탈률(Bounce Rate)에는 그런 명확한 평가 기준이 없습니다. 본 포스팅에서는 이탈률을 어떻게 계산하는지, 어떻게 측정하는지, 높은 이탈률이 좋은 경우는 언제인지에 대해 다루도록 하겠습니다.

✅ 키 포인트 ✅

페이지 이탈이란, 방문자가 어떤 페이지에 접속한 후, '같은 사이트의 다른 페이지'를 탐색하지않고 떠나는 행위를 말합니다.
이탈률은 페이지 유형 및 산업에 따라 다릅니다.
이탈률에 대한 보편적인 기준은 없으며, 페이지의 맥락이 이탈률의 가장 중요한 분석 기준입니다.

이탈률(Bounce Rate)이란? 🤔

웹 사이트의 이탈률은 한 페이지에 접속한 후 떠나는 방문자의 비율입니다. 즉, 방문자가 한 페이지를 보고 같은 사이트의 다른 페이지를 탐색하는 대신, 뒤로 가기를 누르거나, 탭을 닫거나, 외부 링크로 옮기는 등 페이지를 떠나는 행위를 말합니다.

이탈률은 웹 사이트의 전반적인 사용자 경험을 평가하는 중요한 지표입니다. 웹 사이트의 로딩이 느리거나, 디자인이 직관적이지 않는 등의 문제가 있다면, 해당 사이트의 이탈률은 높게 나타날 것입니다. 콘텐츠 역시 이탈률을 결정짓는 중요한 요소입니다. 가치 있는 콘텐츠를 제공하여 방문 목적을 충족시킨다면, 방문자를 페이지에 머물게 할 수 있을 것입니다. 하지만 이탈률이 높다고 꼭 나쁜 것만은 아닙니다. 방문자의 의문점을 효과적으로 해소해주는 콘텐츠를 제공했을 경우, 방문자가 굳이 해당 사이트의 다른 페이지까지 탐색하지 않아도 되니, 이탈률이 높게 나타날 것입니다. 이런 이유로 인한 높은 이탈률은 해당 사이트에 대한 신뢰도가 높다는 증거로 볼 수도 있습니다.

반면, 이커머스 사이트의 상품 페이지 이탈률이 높다면, 문제가 있다고 볼 수 있겠죠.

이탈률 계산법 🧮

이탈률은 특정 기간 동안의 한 페이지 세션 수(Single-page Sessions)를 전체 세션 수(Total Sessions)로 나누어 간단히 확인할 수 있습니다.

이탈률(Bounce Rate) = 한 페이지 세션 수(Single-page Sessions) / 전체 세션 수(Total Sessions)

예를 들어, 클라우드 소프트웨어 업계의 트렌드를 다루는 기술 블로그를 운영하고 있다고 가정해 보겠습니다. 지난 달에 해당 웹 사이트에서 100,000개의 전체 세션이 발생하였고 그 중 특정 한 페이지 세션은 10,000개가 발생하였습니다. 이 경우 이탈률은 10%로 계산할 수 있습니다.

Amplitude와 같은 디지털 분석 도구를 사용한다면, 이탈률을 자동으로 측정할 수 있습니다.

이탈률 VS 종료율 🤼

몇몇 사람들은 이탈률과 종료율을 구분하지 않고 사용하기도 합니다. 하지만 이 두개는 서로 다른 지표입니다. 이탈률은 한 페이지만 보고 이탈하는 방문자 수를 측정하는 반면, 종료율은 방문자가 사이트의 적어도 하나의 다른 페이지를 탐색하다가 해당 페이지를 만났을 때 떠나는 정도를 측정합니다.

예를 들어, 사용자 여정을 추적해보니 특정 페이지를 방문하면 급격하게 사이트를 이탈한다는 사실을 발견한다면, 해당 페이지의 종료율이 높다고 볼 수 있습니다. 이 경우 해당 페이지를 면밀히 살펴보고 페이지의 종료율이 높은 근본 원인을 찾아야할 것입니다.

이탈률 평가 기준은? 🧐

이상적인 이탈률은 얼마일까요? 평균 이탈률은 페이지 유형, 업종 및 기타 요소에 따라 다릅니다. Customedialabs의 조사결과에 따르면 전자 상거래 및 소매 사이트의 평균 이탈률은 20%에서 45% 사이입니다. 반면, 블로그나 위키 페이지는 65%에서 90% 정도의 이탈률을 나타냅니다. B2B 웹 사이트의 경우엔 평균 이탈률이 25%에서 55%사이입니다.

블로그와 위키 페이지는 일반적으로 방문자들이 만족스러운 정보를 찾은 후 떠나는 경우가 많기 때문에 이탈률이 높게 나타납니다. 전자 상거래 사이트는 일반적으로 유사상품보기, 쿠폰 받기, 리뷰 확인하기 등 추가적인 탐색을 취하도록 설계되어있기 때문에 평균 이탈률이 낮게 나타납니다. 이렇게 페이지 유형에 대한 이해를 가지고 접근해야 이탈률을 제대로 평가할 수 있습니다.

산업도 평균 이탈률을 결정짓는 요소입니다. 음식 및 레스토랑 관련 사이트는 모든 산업 중에서 이탈률이 높은 편이지만, 부동산이나 쇼핑 페이지는 이탈률이 낮습니다.

결론적으로, 콘텐츠 및 산업의 맥락을 고려하지 않고 웹 사이트의 이탈률을 평가하는 것은 불가능합니다.

이탈률을 낮추는 법 📉

이탈률을 낮추기 위해선 방문자에게 더 가치 있는 경험을 제공해야합니다. 그 세부적인 방법은 다음과 같습니다.

로딩 속도 높이기

긴 로딩 시간을 좋아하는 방문자 없습니다. Google에 따르면 페이지 로드 시간이 1초에서 3초로 증가한다면, 이탈률은 32% 증가한다고 합니다. 로딩 속도는 구글 서치 콘솔에서 제공하는 모바일 및 웹 페이지 경험 지표에서 확인할 수 있습니다. '제대로 렌더링되지 않은 코드 조각' 등과 같이 느린 로딩 속도의 원인이 될만한 요소를 찾고 개선해야합니다.

방문자 기대 충족

페이지의 콘텐츠가 방문자에게 정말 가치 있는 것인지 확인해보세요. 의미없는 콘텐츠를 접한 방문자가 이탈하는 것은 어쩌면 당연합니다. 방문자의 기대를 충족 시키는 것은 검색 노출, 광고, 이메일 캠페인을 통한 유입 등의 측면에서도 중요합니다.

사용자 경험 (UX) 개선

아무리 로딩 속도가 빠르고 좋은 콘텐츠를 제공한다고 해도 UX가 혼란스럽고 불편하다면 방문자가 이탈할 가능성이 높습니다. 높은 이탈률을 나타내는 페이지가 있다면 해당 페이지의 UX를 점검할 필요가 있습니다.

귀찮은 스팸 팝업 광고가 너무 많은 뉴스 페이지나, 콘텐츠를 읽으려면 이메일 주소를 먼저 제출해야하는 페이지가 대표적인 예시입니다.

이탈률은 곧 페이지의 가치입니다 🧐

이탈률은 페이지가 방문자에게 정말 가치있는지 판단하는 기준 중 하나입니다. 그렇지만, 이탈률에 일반적인 기준은 없다는 것을 기억하세요. 가치 있는 페이지 경험을 제공했다고 해도 이탈률은 다양하게 나타날 수 있습니다. 핵심은 페이지 경험 개선에 집중하는 것입니다.

팀맥소노미

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B급 감성 마케팅이 온다

B급 감성이란?혜성처럼 등장한 B급 감성은 많은 산업과 분야에 영향을 미치고 있습니다. B급의 사전적 의미는 ‘완벽함을 추구하는 것보단, 투박하고 엉성한 스타일을 추구하는 것’입니다. 이런 B급 감성은 소비자가 손쉽게 친근감을 느낄 수 있어, 특히 마케팅 분야에서 많이 시도하는데요.한때 모두가 B급감성을 지향하던 시기가 있을 정도로 그 파급력이 강력했습니다. 하지만 B급 감성을 마케팅에 적절히 활용하기란 여간 까다로운 것이 아닙니다. 잘못된 B급 감성의 적용은 자칫 브랜드 자체를 B급으로 만들어 버릴 수도 있기 때문입니다.B급 감성 마케팅은 모두가 완벽해지고 싶어하는 가운데 일부러 허술함을 표현합니다. 이것은 비슷한 기성품들 사이 차별화를 부각시킴과 동시에, 독보적이고 특별함을 보여줄 수 있는 장점을 가지고 있습니다. 또한 완벽하지 않은 모습에 소비자들이 마음을 조금더 손쉽게 열 수 있는 친근한 접근 방식이죠.하지만 잊지마세요. 오늘 맥사이트픽에서 이야기해볼 ‘B급 감성 마케팅’은 결코 단어 그대로의 B급을 의미하지 않습니다. B급이란 이름표를 달고 있고, 그래서 어딘가 B급처럼 보이긴 하지만 사람들의 마음을 움직이는 힘을 가지고 있는 마케팅이 우리가 추구하는 진정한 B급 감성 마케팅입니다.실제로는 SS급 역할을 해주었을 때, 비로소 B급 감성 마케팅이라 부를 수 있다는 점을 명심하세요! 무조건 B급의 소재를 브랜드와 결합시켰다고 해서 B급 감성 마케팅으로 볼 수 없습니다.B급 감성을 살린 마케팅Dollar Shave Club: 우리 면도날은 끝내주게 좋습니다.출처: DollarShaveClub 유튜브 | Our Blades Are F***ing Great면도기 및 미용용품 구독 서비스를 제공하는 Dollar Shave Club은 저예산 B급 감성의 유튜브 광고 영상을 제작하여 큰 주목을 받았습니다.문을 통과할 때 종이가 엉성하게 뜯기고, 테이프는 제대로 잘리지 않고, 택배 상자 패스를 놓치는 등 실수를 의도적으로 활용하여 웃음을 주면서도 인간적인면을 부각시키는 광고였습니다.굉장히 단순한 촬영과, 현실적인 메시지에 곁들인 유머러스한 대사가 오히려 화려한 광고들보다 특별해보입니다. 이를 곧 친밀감으로 연결할 수 있다는게 B급 감성 마케팅의 힘입니다.이 광고가 그리 특별해보이지 않은 사람도 있을 것입니다. 이미 많이 본 컨셉이라고 하면서 말이죠. 하지만 이 광고가 13년 전인 2012년에 나왔다는 점을 감안했을 때, 당시 얼마나 신선하고 충격적이었을지 상상조차 안됩니다.해당 광고는 공개 후 약 48시간만에 12,000명 이상의 신규 가입자를 유치했고, 이후 영국의 생활 용품 기업 ‘유니레버’에 10억달러에 인수되는 성과를 만들었습니다.CJ 제일제당: 육수커플출처: CJ제일제당 육수커플 유튜브 | 우리 결혼했어요 육수커플최근 제일제당에서는 편의형 코인육수의 신제품인 ‘바지락멸치 맛 1분링’을 출시했습니다. 해당 제품 홍보를 위해 ‘1분링’ 캠페인을 진행 중인데요. 광고 스토리가 정말 재밌습니다.배우 변요한·차주영이 몰던 차량이 강에 빠지자 강물이 육수로 가득 우러나고, 잠시 후 폭발하는 자신의 집을 바라보며 미소를 짓는 두 사람의 모습으로 끝이납니다.B급이라는 표현으로도 부족한 황당한 전개에 과장된 슬로모션까지 더해 광고는 처음부터 끝까지 절대 B급이라는 프레임을 벗어나지 않기 위해 노력합니다. 또한 이런 B급광고에 어울리지 않는 정극 배우들을 모델로 선정하여, 부조화를 이루고 있죠.이런 부조화가 오히려 신선하고 재밌게 다가오며, 소비자로부터 뜨거운 반응을 이끌고 있습니다.우리가 B급 감성을 사랑하는 이유이런 B급 감성의 광고가 소비자의 마음을 움직이는 이유는 뭘까요?익숙하게 자리한 밈(meme) 문화가 밑바탕이 되어있기 때문이라고 설명할 수 있습니다. 밈은 반복과 자가복제 즉 패러디가 핵심인데 B급 콘텐츠는 이러한 이야기 형식에 딱 들어 맞습니다. 한 번 웃기면 빠르게 퍼지고, 재생산되며, 비슷하지만 어딘가 새로운 또 다른 유행을 만들어냅니다.여기에 전형적인 광고의 모습이 아닌 마치 TV드라마의 한 장면같은 구성은 광고에 대한 거부감을 줄이는데 효과적인이면서, ‘B급이니까 광고더라도 그냥 재미로 한번 봐줘’ 의 뉘양스로 소비자에게 더 쉽게 다가갈 수 있었습니다.다만, B급 감성 마케팅을 시도해보고 싶다면 다음 3가지는 절대 피해야만 합니다. 브랜드가 전달하려는 메시지를 방해한다면, B급 감성을 접목하지 말아야 합니다: 브랜드의 상품과 서비스가 B급으로 표현되면 안되는 분야가 있을 수 있습니다. 대표적으로, 사람의 생명을 다루는 의료 또는 의약 분야가 있죠. 이런 분야에서 B급 감성을 잘못 적용하면, 소비자에게 전달될 상품과 서비스의 메시지가 왜곡될 수 있고 이로인해 잘못된 소비자의 이해가 발생할 수 있습니다. 뿐만 아니라, 광고로 인한 사회적 논란이 생겨날 수 있습니다.과한 유머는 소비자의 불쾌감을 유발시킬 수 있습니다: 특정 집단을 대상으로 희화하거나, 적절한 정도를 넘어서는 유머는 대중을 대상으로 하는 광고에서 오히려 반감을 불러일으킬 수 있습니다.일관성있는 메시지와 브랜드의 가치 안에서 B급 감성이 들어있어야 합니다: 이전 포스트인 2025년 대통령 선거로 보는 마케팅 기술에서도 언급되었지만 브랜드의 일관성은 곧 소비자들의 신뢰도와 직결된 부분입니다. 우리의 메인 메시지와 정체성이 이어지지 않은 B급 감성 마케팅은 그저 ‘B급 감성을 위한 마케팅’이 될 것입니다.🚩맥소노미가 PICK한 이유대부분의 광고와 마케팅의 목적은 소비자에게 브랜드의 가치를 진정성있고 친근하게 전달하여 브랜드로 들어오는 유입 장벽을 낮추기 위함입니다. 그러나 이때, 브랜드와 어울리지 못한, 그리고 정도를 지나친 B급 감성 마케팅은 되려 소비자 마음의 문을 닫아버릴 수 있으니 다른 마케팅 전략보다 더욱 신중할 필요가 있습니다. 브랜드가 소비자에게 이야기하고 싶은 메시지를 잃지 않고서 B급 감성이 활용되어야 마케팅을 통한 진정한 B급을 만들어낼 수 있습니다. B급 감성은 처음에는 소비자들에게 어설퍼 보일 수 있지만, 실제로 이는 계산된 어설픔이라 결과적으로는 완벽하다는 메시지로 이어집니다. 그리고 장난처럼 보이지만 누구보다 진지하다는 것을 소비자들이 알수 있습니다. 소비자가 처음에는 가벼운 마음으로 B급 감성 마케팅을 받아들이지만 궁극적으로는 누구보다 진지하게 자신들의 가치를 전달하고 있는 브랜드의 감성을 제대로 이해해주었을 때 B급 감성이 제대로 성공했다고 볼 수 있을 것 입니다.

Amplitude

Amplitude Feature Experiment: 데이터 기반 실험의 시작

실험이 중요한 이유디지털 서비스를 운영하다 보면 다음과 같은 질문과 마주하게 됩니다. “이 버튼을 바꾸면 클릭률이 더 높아질까?” “새로운 기능을 모든 사용자에게 바로 공개해도 될까?” “프리미엄 사용자에게만 실험적으로 먼저 공개해보고 싶은데, 어떻게 관리하지?”대부분 경우 직감이나 내부 회의로 결정을 내리지만, 그 결과가 실제로 사용자 경험과 KPI에 긍정적인 영향을 주는지 알기 어렵습니다. 이로 인해 향후에 추가적인 실험 테스트를 수행하기 어려운 환경이 조성되어 버리기도 합니다.또한, 서비스를 운영하다보면, 서비스의 성장을 위해 여러 고민과 의사결정이 필요한 순간이 옵니다.✅ 새로운 기능을 모든 사용자에게 배포하기엔 위험할 때✅ 디자인이나 UI를 바꾸고 그 효과를 정확히 측정하고 싶을 때✅ 특정 사용자 그룹에게만 실험적으로 기능을 보여주고 싶을 때✅ 실험 결과를 클릭률, 전환율, 리텐션율 등의 지표로 분석하고 싶을 때따라서, 개발단의 리소스를 최소화하면서, 실제 사용자 데이터 기반의 결과 분석이 가능한 실험 체계를 도입할 필요가 있습니다. Amplitude Experiment는 고객에게 제공하는 기능 on/off 토글링부터 A/B 테스트, 점진적 릴리즈, 결과 분석까지 하나의 워크플로우 안에서 지원함으로써 "기능 실험 → 결과 측정 → 의사결정"을 오차없이 빠르게 수행할 수 있도록 도와줍니다.Amplitude Experiment에서는 다음 두 가지 방식으로 실험을 구성할 수 있습니다.Feature ExperimentWeb Experiment이름만 보아서는 비슷해 보이지만, 실제 사용 목적과 운영 방식에는 뚜렷한 차이가 있습니다. 이번 포스팅에서는 이중 Feature Experiment에 대해 집중적으로 알아보겠습니다.Feature Experiment: 기능 중심 실험Feature Experiment는 코드 기반으로 운영되는 실험 방식입니다. 개발자가 직접 고객에게 보여줄 화면을 만들거나 신규 기능을 구현한 후에 이것을 일부 고객들에게만 노출하고 원하는 효과를 보았는지 확인하고자 할 때 활용합니다.개발단에서는 변경된 화면이나 기능을 적용하고 예외 처리를 추가하여 특정 사용자에게만 노출될 수 있도록 구현하고, 실무자는 원하는 고객군과 모수 비율을 Amplitude 콘솔에서 언제든 수정하여 테스트를 수행 해 볼 수 있습니다.개발단 기능- 화면 구성- 조건 처리실무단 기능- 모수집단 선정, 비율 선택- 전환 목표 지정, 분석 방식 선정- 테스트 시작, 종료, 기간 선정- 실험 분석 결과 확인- Analytics로 추가 심화 분석 수행예시로 이해하는 Feature Experiment 활용1) 신규 기능 가설 세우기어느 날, 개발자가 추천 알고리즘 로직 개선 작업을 완료 하였습니다. 이 알고리즘을 서비스에 적용하면 굉장한 효과를 보여줄 것이라 기대하고 있지만, 바로 운영계에 적용하기에는 어떤 사이드 이펙트가 있을지 예상할 수 없었습니다. 가령 잘못된 상품 추천으로 고객에게 안 좋은 경험을 제공하면 이탈로 이어질 수 있죠.따라서, 전체 고객이 아닌, VIP 고객 중 10%에게만 새 알고리즘을 적용하고 클릭률, 구매율을 측정하기로 하였습니다. 결과 데이터가 나머지 고객들에 비해 5%이상 증가한다면 전체 사용자에게 확대 배포하는 거죠.2) 개발단 작업처음 실험을 진행하는 것이라면 Amplitude Experiment SDK를 적용하는 작업이 필요합니다. 신규 추천 알고리즘은 이미 개발 완료된 상황이고 SDK 적용은 큰 시간이 소모되지 않기 때문에 거의 바로 실험 진행이 가능합니다.(Amplitude Experiment SDK 라이브러리 탑재 및 초기화 후 고객마다 서로 다르게 제공하고자 하는 위치에서 조건문(if)을 구성)Android 적용법1. 라이브러리 추가 (build.gradle에 dependencies 추가)2. 초기화 (Application단에서 초기화)3. 현재 사용자의 experiment 관련 정보 수신4. 고객이 보유한 flag 값에 따라 제공 여부 결정( 새로운 추천 알고리즘이 제공될 10%의 VIP 고객은 "on"으로, 그 외 고객들은 모두 "off"로 적용)3) Amplitude 설정(Experiment UI 구성)3-1) Deployment 생성하기운영하는 서비스는 여러 환경으로 구분되어 있습니다.개발계(development) / 내부 QA 테스트 수행 환경(staging) / 운영 환경(production)Android, iOS, Web 등 제공 플랫폼 환경실험을 진행하고자 할 때, 특정한 환경에서만 진행하실 수도 있고, 여러 환경에서 동시에 진행해 보실 수도 있을 겁니다. 이 때, 어떤 환경에 실험을 배포할 것인지를 정의할 수 있도록 "Deployment"라는 작업이 필요합니다.하나의 프로젝트 내에서 배포할 환경마다 각각의 Deployment를 생성해주시면, 실험을 진행할 때, 이 실험을 어떤 환경에만 배포할지 지정할 수 있습니다.Experiment > Deployments 화면에서 제공하는 “Create Deployment”를 클릭하고 배포할 환경의 이름과 프로젝트를 선택하면 바로 Deployment 생성이 가능합니다.3-2) Experiment 생성하기이제 기본적인 세팅은 모두 완료 되었으니 실험을 만들어 볼 수 있습니다!Experiment > Experiments 메뉴에서 새로운 실험명과 사용할 키 값을 정하신 후 생성(Create)합니다.4) 실험 설계4-1) 목표 설정하기실험을 만들 때 가장 먼저 생각해야 할 부분은 "목표" 설정 입니다. 실험을 한다는 것은 결국, 무언가를 더 좋게 만들기 위해서이기 때문에, 반드시 “이 실험을 통해 무엇이 좋아지기를 기대하는가?”에 대한 기준이 필요하며, 그것이 바로 목표 설정입니다. 우리가 설정한 목표를 달성했는지 여부를 가지고 이번 실험의 성공 여부를 파악해 보실 수 있겠지요.목표는 기존에 만들어 두었던 지표를 선택하실 수도 있고, 원하는 목표를 새롭게 생성하실 수도 있습니다.Unique, Event Total, Conversion 등 분석에서 활용해 보셨던 다양한 지표 옵션을 기반으로 목표 설정이 가능한데, 이번 실험에서는 클릭율이 5% 이상 증가하는 것을 목표로 잡았기 때문에, "화면 진입 > 버튼 클릭"으로의 전환율이 5% 이상 상승하는 것을 목표로 설정했습니다.4-2) 대안(Variant) 등록하기비교 테스트를 진행할 때, 대안은 하나일 수 있지만 여러 개가 있을 수도 있습니다. "내가 테스트하고 싶은 기능의 버전은 몇 가지이며, 각각 어떤 차이가 있을까?" 테스트 하고자 하는 대안의 수 만큼 Add a Variant 옵션으로 추가하여 정의할 수 있습니다. (단, 너무 많은 Variant는 분석을 어렵게 하므로 2~4개 이내를 권장합니다.)각 Variant의 Value 값은 SDK에서 분기 처리에 사용(e.g. variant.value)되므로 개발단에서 미리 지정하신 값이 있을 경우, 해당 값으로 기입되어야 하며, 미리 정의되어 있지 않았다면 여기에서 정의하시는 값으로 개발단의 코드 작업이 수행되어야 합니다.※Value 값이 수정될 경우, 앱의 재배포가 필요하므로 처음 생성 시 Amplitude에서 허용하는 명명규칙(숫자, 영문, 언더스코어, 하이픈만 허용)을 참고하시어 향후 변경하지 않을 값으로 지정이 필요합니다.4-3) 고객 그룹(Targeting) 정의하기[Audience]실험에 활용할 대안을 등록했다면, 누구를 대상으로 실험을 진행할 것인지 모수 집단을 선택하실 수 있습니다. All Users를 선택하여 전체 고객을 모수 집단으로 선정할 수 있으며, Target Users를 선택하여 특정 모수집단을 Segment로 정의할 수 있습니다.[Distribution]선정한 모수 집단을 각 대안에 어느 정도 비율로 할당 할것인지 지정할 수 있습니다. 기본 옵션인 evenly distribute로 동일한 비율로 지정하는 것을 권장 드리며, 원하실 경우 Customize 옵션으로 수동 설정이 가능합니다.(control로 할당되는 고객들은 실험에 참여는 하지만 실제로는 변경된 대안 UI가 노출되지 않는 그룹으로써, 대조군의 역할을 수행합니다.)[Rollout]지정하신 모수 집단 전체를 대상으로 실험을 수행하실 수도 있으나 그 중 일부를 대상으로만 진행하는 것도 가능합니다. Rollout 설정을 통해 전체 모수 집단 중 몇 %에 해당하는 고객들을 대상으로 실험을 진행할 것인지 범위를 지정할 수 있습니다.(Control vs. Rollout: control에 포함된 고객은 실험에 포함되어 향후 결과 분석 시 대조군 역할을 하지만, Rollout에서 제외된 고객은 실험 자체에 포함되지 않으므로 결과 또한 추적되지 않습니다.)5) 전달 구성5-1) Flag & Evaluation 정의Flag는 실험을 식별하는 고유 식별자로써, 실험을 생성하시는 시점에 key 항목으로 기입한 정보를 확인하실 수 있으며, 실험 시작 전까지는 변경이 가능합니다. 이 값은 SDK에서 실험 정보 요청에 사용(e.g.FLAG_KEY) 되므로 개발단에서 미리 정하신 값이 있다면 그 값으로, 없다면 여기에서 정의된 값으로 개발단의 코드 작업이 수행되어야 합니다.Evaluation Mode는 고객이 어떤 대안에 해당 되는지를 어디에서 계산할 것인지 선택하는 항목입니다. 일반적으로는 Amplitude에 수집된 정보를 실시간으로 확인하여 결정되나, 실시간 검토 방식은 통신 상의 약간의 딜레이(0.1~1초)가 발생하므로, 고객에게 즉각적으로 노출되어야 하는 UI에 대해서는 로컬에서 계산하는 방식을 선택하실 수도 있습니다.5-2) 배포 환경(Deployment) 선택지금까지 작성한 실험을 어떤 환경에 배포 할 것인지를 선택합니다. 특정 플랫폼이나 개발환경에만 적용하고자 하실 경우, 해당하는 deployment만 선택하여 배포가 가능합니다.6) 실험 시작모든 세팅을 완료했다면, 우측 상단 버튼을 이용하여 각 플랫폼 별로 적용할 수 있는 샘플 코드를 확인할 수 있습니다. 개발 담당자에게 해당 정보를 전달하여 적용을 요청할 수 있습니다.실험을 고객들에게 배포하기 전, 미리 등록해 둔 테스터만을 대상으로 선행적으로 배포가 가능하며, 예약 실행이나 feature flag만 활성화하고 실험 분석은 수행하지 않는 등 여러 옵션을 정의해 보실 수 있습니다.모든 사항의 확인이 완료되었다면, 최종적으로 Start Experiment를 클릭하여 실험 시작이 가능합니다. 실험을 종료할 때에는 초기 버전으로 롤백을 할 것인지, 아니면 특정 대안( Variant )으로 적용할 것인지 선정하여 실험을 마칠 수 있습니다.실험이 진행되는 동안 발생한 실험 참여(Assigentment), 실험 노출(Expouse) 및 목표로 잡은 정보들은 모두 고객별 프로필에 저장되므로 이를 기반으로 심층 분석(Analytics)을 바로 수행해 볼 수 있습니다. 또한, 처음 목표로 잡았던 것 이외에도 각 그룹별로 어떠한 변화가 있었는지 수집된 데이터를 기반으로 분석이 가능합니다.실험과 분석을 하나의 플랫폼 안에서실험과 데이터 분석은 이제 더 이상 따로 작업할 필요가 없습니다. 기존 A/B 테스트 도구들이 단순히 실험을 “실행”하는 데 집중했다면, Amplitude Feature Experiment는 실험 설계부터 분석, 최종 반영까지 추가적인 개발단 작업없이 한 번에 처리할 수 있는 실험 플랫폼 체계를 제공합니다.CUPED, Sequential Testing, Bonferroni 등 실험의 정확도를 높이는 기능이 기본으로 탑재되어 있어, 적은 트래픽으로도 빠르게 유의미한 결론을 얻을 수 있으며, Amplitude Analytics와 완벽히 연결되어 언제든 전환율,리텐션, 코호트 분석 등 심층적인 결과 분석을 바로 이어나갈 수 있습니다.또한 클라이언트 배포 없이, 서버-사이드 실험 연동을 지원하므로 고객들에게 끊김없는 실험 환경 제공이 가능합니다. 제품의 성과를 빠르게 검증하고, 그 결과를 정확히 해석해 다음 의사결정으로 이어가고 싶다면, Amplitude Feature Experiment는 더없이 강력한 선택이 될 것입니다.Feature Experiment 활용에 도움이 필요하나요?팀 맥소노미 Amplitude 도입문의 바로가기

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