퍼포먼스 마케팅, A/B 테스트가 최선인가?

A/B 테스트 없이는 퍼포먼스 마케팅이 성립되지 않는다는 말이 있다. 마치 얼음 없는 빙수 같다고. 사실이다. 하지만 이게 최선일까? A/B 테스트는 마케팅의 기본이자 필수 요소이지만, 나는 가끔 이런 생각이 든다.

 

“더 나은 방법은 없을까?”

 

A/B 테스트는 ‘Split 테스트’라고도 불린다. 고객군을 나눠 다른 마케팅 캠페인을 적용하고, 어느 것이 더 효과적인지 확인하는 방식이다. 예를 들어, 고객의 절반에게는 A 버전의 광고를, 나머지 절반에게는 B 버전을 노출한다. 결과를 분석해 더 나은 쪽을 선택하는 것이다.

 

A/B 테스트를 통해 최적화를 할 경우 매출에 직접적인 도움을 준다. 사진 출처: Optimizely.com

 

 

이 원리는 오프라인 마케팅에서도 동일하게 적용된다. 예를 들어 당신이 옷가게를 운영한다고 가정해보자.

1. A/B 두 종류의 홍보 전단지를 만든다.
2. 날짜를 편향되지 않게 나누어 전단지를 배포한다.
3. 각 전단지를 배포한 날, 매장 방문율을 비교한다.

이를 통해 더 효과적인 전단지를 선택할 수 있다. 디지털 마케팅에서는 광고 소재별 클릭률(CTR)과 클릭당 비용(CPC)을 비교하며, 전환율(CVR)까지 분석해 최적의 조합을 찾아낸다.

 

그렇다면 문제는?

---

A/B 테스트의 한계

A/B 테스트가 마케팅 최적화의 기본 원칙이라는 점은 부정할 수 없다. 하지만 한계도 명확하다.

1. 다수결 방식의 오류
   A/B 테스트는 개별 고객의 선호보다 다수의 반응을 기준으로 결정된다. 하지만 개개인의 취향이 다르면? 다수에게 잘 먹히는 광고가 특정 고객에게는 최악일 수도 있다.
2. 데이터의 단절성
   기존 A/B 테스트 데이터를 활용해 새로운 캠페인을 개선할 수는 있지만, 데이터가 연속성을 갖기는 어렵다. 즉, "지난번 A/B 테스트에서 B가 좋았으니, 이번에도 B가 좋을 것이다"라는 보장이 없다.
3. 초기 비효율성
   A/B 테스트를 진행하는 동안 광고 효율이 낮아질 수밖에 없다. 테스트 기간 동안 ROI(투자 대비 수익률)를 일정 부분 포기해야 한다.

이런 이유로, 나는 항상 고민했다. “A/B 테스트보다 더 나은 방법은 없을까?”

---

조건부 확률: 넷플릭스에서 배운 마케팅 인사이트

그러다 우연히 힌트를 얻었다. 바로 ‘조건부 확률(Conditional Probability)’ 개념이다.

 

“오늘 아침에 구름이 끼었다면, 오후에 비가 올 확률은 60%다.”
→ P(오후 비 | 아침 구름) = 60%

 

넷플릭스와 같은 플랫폼은 이 개념을 적극 활용한다. 예를 들어, “봉준호 감독의 기생충을 좋아한 사람은 살인의 추억을 좋아할 확률이 88%다.” 사용자가 늘어나고 데이터가 쌓일수록 추천 알고리즘의 정확도는 점점 더 높아진다.

넷플릭스 추천 알고리즘. 출처: researchgate.net

 

 

그렇다면 퍼포먼스 마케팅에도 조건부 확률을 적용할 수 있지 않을까?

---

조건부 확률을 활용한 광고 개인화

A/B 테스트가 단순히 두 가지 버전 중 하나를 선택하는 방식이라면, 조건부 확률 기반 마케팅은 고객 개개인의 행동 데이터를 기반으로 ‘가장 적합한’ 광고를 자동으로 추천하는 방식이다.

 

✔ 기존 A/B 테스트: “대부분의 고객이 좋아하는 광고를 선택”
✔ 조건부 확률 기반 광고: “각 고객이 가장 선호할 광고를 개별적으로 추천”

 

예를 들어, 특정 고객이 온라인몰에서 운동화를 검색하고 구매한 이력이 있다면?
→ 이 고객에게는 기능성 스포츠웨어 광고가 더 효과적일 확률이 높다.

 

반대로, 다른 고객이 가벼운 산책화를 검색하고 구매했다면?
→ 러닝화보다 편안한 슬립온 광고가 더 적합할 것이다.

 

이렇게 조건부 확률을 활용한 개인화된 광고 운영이 가능해진다면, A/B 테스트보다 훨씬 높은 효율을 기대할 수 있다.

---

A/B 테스트의 미래: 머신러닝과 결합하다

이미 페이스북, 구글, 아마존 같은 빅테크 기업들은 머신러닝을 활용한 광고 최적화를 하고 있다. 광고 소재, 타겟팅, 입찰 전략까지 머신러닝이 실시간으로 조정한다. 하지만 기업 내부에서 이 개념을 직접 활용하는 사례는 많지 않다. 광고를 집행하는 기업이 자체적으로 데이터를 분석하고, 조건부 확률을 활용해 광고를 최적화한다면? 단순한 A/B 테스트보다 훨씬 강력한 마케팅 전략을 구축할 수 있다.

 

물론, 조건부 확률을 활용한 개인화 마케팅을 실행하려면 충분한 데이터가 필요하고, 데이터 분석 역량도 갖춰야 한다. 하지만 장기적으로 보면, 이렇게 쌓인 데이터는 엄청난 자산이 된다.

---

결론: A/B 테스트를 넘어

A/B 테스트는 퍼포먼스 마케팅의 기본이다. 하지만 마케팅이 점점 더 개인화되는 시대에 조건부 확률 기반의 광고 최적화가 더 강력한 무기가 될 것이라 믿는다.

 

퍼포먼스 마케터는 과학자와 같다. 실험하고, 분석하고, 개선하고, 또 실험한다.

 

A/B 테스트가 정말 최선인지, 우리 함께 테스트해보자.