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마케팅 실험의 진화: A/B 테스트 vs 다변량 테스트 vs 컨텍스추얼 밴딧

Team MAXONOMY ・ 2026.01.12

A/B 테스트의 가장 큰 단점은 너무 느리다는 것입니다. 그래서 등장한 것이 다변량 테스트(Multivariate testing)입니다. A/B테스트가 한 번에 두 가지 변수만 테스트한다면, 다변량 테스트는 여러 변수를 동시에 테스트하는 기법입니다. 그렇다보니 A/B 테스트보다 확실히 빠르다는 장점이 있습니다. 하지만 그럼에도 빠르게 변화하는 비즈니스 속도를 따라잡기에는 느립니다. 또한 속도가 개선되었다는 점 외에는 A/B 테스트가 가진 단점을 그대로 가지고 있습니다. 가령, 고객 행동 변화에 대응하지 못하며, 각 고객에게 맞춤화된 경험을 제공하지도 못하죠.

이런 단점을 보완할 또 하나의 기법이 등장했습니다. 바로 컨텍스추얼 밴딧(Contextual Bandits)입니다. AI를 활용한 의사결정을 기본 원리로 하는 이 기법은 마케팅 캠페인 최적화의 혁신을 불러 일으키고 있습니다.

본 포스팅에서는 A/B 테스트부터 다변량 테스트, 멀티 암드 밴딧, 그리고 컨텍스추얼 밴딧까지, 마케팅 실험 방법론의 진화 과정을 설명합니다. 각 방법론이 이전 단계보다 나은 점은 무엇인지, 그리고 각각의 한계는 무엇인지 살펴보겠습니다.

다변량 테스트 (Multivariate Testing)

A/B 테스트는 고객 군을 무작위로 절반씩 나누어 두 가지 변수(A와 B)에 노출한 뒤, 전환율과 같은 성과 지표를 비교하는 기법입니다. 예를 들어, 광고 이메일에 어떤 신발 상품을 넣어야 할지 고민이라고 가정해 봅시다. 후보 신발이 두 가지 이상이라면, A/B 테스트 방식으로는 모든 신발을 계속해서 서로 대조하며 테스트해야 합니다. 시간이 오래걸리고, 테스트를 진행에 많은 노동력이 투입됩니다.

반면 다변량 테스트는 모든 변수를 한 번에 테스트합니다. 다변량 테스트는 본질적으로 A/B 테스트를 순차적이 아닌 병렬적으로 수행합니다. 여러 변수를 차례대로 테스트하는 대신 동시에 테스트하므로 기존 A/B 테스트에 비해 상당한 시간을 절약할 수 있는 것이죠.

하지만 이런 효율성에도 대가가 따릅니다. 전체 오디언스를 모든 조합으로 균등하게 나누기 때문에, 조합이 많아질수록 통계적 유의성(Statistical significance)을 확보하기가 어려워집니다. 가령, 남녀 두 성별을 대상으로 3종 메시지를 테스트한다고 하면 총 6개의 조합을 테스트해야 합니다. 마케팅 수신자가 많지 않다면, 부담스러울 수 있는 숫자입니다.

테스트하는 조합이 많아질수록 각 그룹의 크기는 작아지며, 문제는 더욱 심화됩니다. 예를 들어, 6만 명의 고객을 대상으로 6개 조합을 테스트하면 조합당 1만 명이지만, 12개 조합으로 늘리면 조합당 5천 명으로 줄어들어 합리적인 시간 내에 통계적 유의성을 얻기가 매우 힘들어집니다.

마케터는 다음과 같은 딜레마에 빠지게 되죠.

결과가 신뢰할 수 있는 수준(신호)인지, 단순한 무작위 변동(노이즈)인지 확인하기 위해 더 오래 기다린다.
초기 단계의 불완전한 데이터를 바탕으로 가장 좋아 보이는 옵션을 빠르게 실행한다.

이러한 제약 때문에 다변량 테스트는 마케터가 테스트하고 싶은 모든 조합이 아닌, 아주 적은 일부 변수에 대해서만 사용하는 경우가 많습니다. 이는 그룹 크기를 유지하면서도 결과를 빨리 얻을 수 있지만, 테스트할 수 있는 변수의 수를 제한하여 기법의 유용성을 떨어뜨립니다.

다변량 테스트의 또 다른 치명적인 한계는 정적인 특성입니다. 테스트를 마쳐서 '승자'를 결정하고 나면 그 결과는 고정됩니다. 그러나 고객의 선호도와 행동은 시간이 지남에 따라 변합니다. 오늘 성과가 좋았던 변수가 한두 달 뒤에도 계속 성과가 좋을 것이라는 보장은 없습니다. 전통적인 다변량 테스트는 지속적으로 새로운 테스트를 실행하지 않는 한 이러한 변화를 반영하지 못하며, 이는 결국 시간과 자원의 낭비로 이어집니다.

멀티 암드 밴딧 (Multi-armed Bandits, MAB)

앞서 살펴본 다변량 테스트는 오디언스를 모든 변수에 동일하게 배분하기 때문에 전환을 극대화하는 관점에서는 비효율적일 수 있습니다. 테스트 과정에서 특정 메시지의 성과가 현저히 낮다는 것이 명확해져도, 이미 상당 수의 고객은 메시지를 받았기 때문입니다.

멀티 암드 밴딧(MAB)은 각 변수가 '최고'일 가능성에 따라 발송 비중을 효율적으로 할당하는 알고리즘입니다. 다변량 테스트보다 훨씬 빠르게 최적의 조합을 찾아낼 수 있습니다. 물론 MAB가 현재 최고라고 판단되는 변수만 보내는 것은 아닙니다. MAB는 현재 최고로 추정되는 변수를 보내는 '활용(Exploitation)'과, 다른 변수들의 성과 추정치를 개선하기 위해 노출하는 '탐색(Exploration)' 사이에서 균형을 맞춥니다.

여기서 MAB의 또 다른 장점이 드러납니다. MAB는 지속적으로 실험한다는 것입니다. 처음에 성과가 낮았던 변수가 시간이 지나면서 성과가 좋아지면, MAB는 이를 감지하고 해당 변수의 발송 비중을 실시간으로 높입니다. 결과적으로 MAB가 판단하는 '최적의 변수'와 발송 분포는 시간이 흐름에 따라 유연하게 변합니다. 결과적으로 MAB는 전체 고객층 또는 특정 세그먼트에 대한 '글로벌 위너(Global winner, 전체 승자)'를 찾고 시간이 지남에 따라 이를 조정합니다.

하지만 MAB에도 치명적인 한계가 있습니다. 바로 개인화(Personalization)가 불가능하다는 점입니다. MAB는 각 변수를 블랙박스로 취급하며(예: 비슷한 스타일의 신발인지 알지 못함), 모든 고객을 동일하게 대우합니다. 하지만 현실에서의 고객과 변수는 결코 모두 같지 않죠.

컨텍스추얼 밴딧 (Contextual Bandits)

컨텍스추얼 밴딧은 고객, 변수, 환경(예: 오늘이 휴일인지, 주말인지 등)에 대한 '문맥(Context)'을 활용하여 의사결정을 내리는 알고리즘입니다. 예를 들어, 컨텍스추얼 밴딧은 신발의 스타일이 무엇인지, 남성용인지 여성용인지 알고 있습니다. 또한 고객의 과거 구매 이력(어떤 스타일의 신발을 샀는지 등)도 파악하고 있습니다. 이를 통해 어떤 오퍼가 어떤 고객에게 효과적일지 매우 빠르게 학습합니다.

컨텍스추얼 밴딧은 단순히 평균적으로 전환율이 높을 것 같은 변수를 선택하는 것이 아니라, '특정 환경(예: 토요일 아침)'에 있는 '특정 고객'에게 가장 효과적일 것 같은 변수를 선택합니다.

더 나아가, 컨텍스추얼 밴딧은 변수 간의 일반화(Generalize)가 가능합니다. 예를 들어 새로운 러닝화가 출시되어 옵션으로 추가되면, 알고리즘은 이 제품의 스타일이 '러닝화'라는 사실을 바탕으로 기존 러닝화에 대해 학습했던 데이터를 활용해 이 새 신발을 추천합니다. 따라서 새로운 변수가 수시로 추가되는 마케팅 현장에서 매우 유용합니다.

물론 단점도 있습니다. MAB보다 구현과 유지 관리가 복잡하고, 고객에 대한 최신 데이터가 상시 필요하며, 처리해야 할 변수 집합이 너무 커지면 속도가 느려질 수 있습니다.

Braze AI Decisioning의 컨텍스추얼 밴딧

Braze AI Decisioning은 샘플 효율성(제한된 데이터로부터 모델이 얼마나 빨리 학습하는지를 나타내는 지표)을 높이기 위해, "밴딧 공동체(Community of Bandits)" 방식을 사용합니다. 이는 의사결정 과정을 여러 차원(예: 요일, 시간대, 채널, 크리에이티브, 오퍼)로 세분화하고, 각 차원별로 별도의 컨텍스추얼 밴딧 에이전트가 의사결정을 내리도록 하는 설계되어있습니다.

Braze AI Decisioning에 대한 더 자세한 정보는 BrazeAI Decisioning Studio로 모든 고객에게 맞춤형 경험을 제공하는 방법💥을 참고해주세요.

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