A/B 테스트는 웹사이트 개선을 위한 강력한 방법 중 하나입니다. 특히 Google Tag Manager(GTM)를 활용하면 개발자의 도움 없이도 손쉽게 실험을 진행할 수 있습니다. 이번 글에서는 GTM을 활용한 A/B 테스트 설정부터 데이터 분석까지의 과정을 자세히 설명하겠습니다.
1. A/B 테스트란?
A/B 테스트는 두 개 이상의 페이지 버전을 사용하여 어느 버전이 더 나은 성과를 내는지 비교하는 방법입니다. 예를 들어, 버튼 색상을 바꾸었을 때 클릭률(CTR)이 어떻게 변화하는지를 확인할 수 있습니다.
A/B 테스트 기본 개념
- A 그룹: 원래의 디자인(기본 버전)
- B 그룹: 변경된 디자인(테스트 버전)
- 목표 지표: 전환율(구매, 클릭, 가입 등)
GTM을 활용하면 개발 없이도 특정 요소의 변경을 쉽게 반영하고 테스트를 실행할 수 있습니다.
2. GTM에서 A/B 테스트 설정하기
2.1 GTM 컨테이너 설정
먼저 Google Tag Manager에서 A/B 테스트를 진행할 웹사이트의 GTM 컨테이너를 설정합니다.
- Google Tag Manager에 접속하여 계정을 생성합니다.
- 웹사이트의 GTM 컨테이너를 추가한 후 제공된 GTM 코드를 웹사이트에 삽입합니다.
2.2 A/B 테스트를 위한 변수 설정
A/B 테스트를 위해 사용자에게 A/B 그룹을 무작위로 배정해야 합니다. 이를 위해 GTM에서 쿠키 또는 로컬스토리지를 활용할 수 있습니다.
2.2.1 JavaScript를 활용한 A/B 그룹 랜덤 배정
GTM의 ‘사용자 정의 HTML 태그’를 활용하여 A/B 그룹을 랜덤으로 배정하는 코드를 삽입합니다.
<script>
(function() {
var experimentKey = 'ab_test_group';
var group = localStorage.getItem(experimentKey);
if (!group) {
group = Math.random() < 0.5 ? 'A' : 'B';
localStorage.setItem(experimentKey, group);
}
window.dataLayer = window.dataLayer || [];
window.dataLayer.push({ 'ab_test_group': group });
})();
</script>Math.random() < 0.5를 통해 50% 확률로 그룹을 배정합니다.localStorage를 사용하여 페이지 새로고침 시에도 그룹이 유지되도록 설정합니다.dataLayer에 그룹 정보를 추가하여 GTM 태그에서 활용할 수 있도록 합니다.
2.3 A/B 테스트 태그 설정
GTM에서 dataLayer 값을 이용하여 A/B 테스트에 필요한 변경을 적용할 수 있습니다.
2.3.1 변수 생성
- GTM에서 변수 > 새 변수 생성을 선택합니다.
- 변수 유형을 데이터 레이어 변수로 설정하고 이름을
ab_test_group으로 지정합니다. - 변수 이름을 ab_test_group으로 입력하고 저장합니다.
2.3.2 트리거 설정
- 트리거 > 새 트리거 생성을 선택합니다.
- 트리거 유형을 DOM 준비 완료 또는 페이지 뷰로 설정합니다.
- 조건을
ab_test_group이B인 경우 실행되도록 설정합니다.
2.3.3 변경 사항 적용 (예: 버튼 색상 변경)
A/B 테스트에서 변경된 디자인(B 그룹)을 적용하려면, 사용자 정의 HTML 태그를 생성하고 아래와 같은 코드를 추가합니다.
<script>
if (window.dataLayer) {
var group = window.dataLayer.find(obj => obj.ab_test_group)?.ab_test_group;
if (group === 'B') {
document.querySelector(".cta-button").style.backgroundColor = "#FF5733"; // 버튼 색상 변경
}
}
</script>이렇게 설정하면 B 그룹의 사용자에게만 버튼 색상이 변경된 페이지가 보이게 됩니다.
3. A/B 테스트 데이터 분석하기
A/B 테스트가 완료되면 결과를 분석하여 어떤 버전이 더 효과적인지 평가해야 합니다.
3.1 GA4와 GTM을 활용한 데이터 수집
A/B 테스트 데이터를 수집하기 위해 GA4와 연동할 수 있습니다.
3.1.1 GA4 이벤트 태그 설정
- GTM > 태그 > 새 태그 생성
- 태그 유형을 Google 애널리틱스: GA4 이벤트로 선택
- 측정 ID 입력 (GA4 속성에서 확인 가능)
- 이벤트 이름을
ab_test_view로 설정 - 이벤트 매개변수에
ab_test_group을 추가 - 트리거는 모든 페이지 보기로 설정
이제 GA4에서 A/B 테스트 데이터를 확인할 수 있습니다.
3.2 BigQuery를 활용한 데이터 분석
GA4 데이터를 BigQuery로 내보내면 보다 정밀한 분석이 가능합니다.
3.2.1 기본적인 SQL 분석 예제
SELECT
ab_test_group,
COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS users,
SUM(event_count) AS total_events
FROM `your_project.analytics_XXXXXX.events_*`
WHERE event_name = 'conversion'
GROUP BY ab_test_group;위 쿼리는 A/B 그룹별 전환 수와 사용자를 집계하여 어떤 그룹이 더 높은 전환율을 보이는지 확인하는데 사용됩니다.
3.3 통계적 유의성 검토
A/B 테스트 결과를 해석할 때는 통계적 유의성을 고려해야 합니다. 예를 들어, 카이제곱 검정을 활용하면 A/B 그룹 간 차이가 유의미한지 검증할 수 있습니다.
3.3.1 Python을 활용한 카이제곱 검정 예제
import scipy.stats as stats
import numpy as np
# A/B 그룹 데이터 예시
A_conversions = 150 # A 그룹 전환 수
A_total = 1000 # A 그룹 방문자 수
B_conversions = 180 # B 그룹 전환 수
B_total = 1000 # B 그룹 방문자 수
# 데이터 배열 생성
observed = np.array([[A_conversions, A_total - A_conversions],
[B_conversions, B_total - B_conversions]])
# 카이제곱 검정 수행
chi2, p, dof, expected = stats.chi2_contingency(observed)
print(f"p-value: {p}")p-value가 0.05 미만이면 A/B 그룹 간 차이가 통계적으로 유의미하다고 해석할 수 있습니다.
마무리
GTM을 활용하면 개발 지식이 없어도 A/B 테스트를 쉽게 구현할 수 있습니다. GA4 및 BigQuery와 연동하여 데이터를 분석하면 효과적인 마케팅 및 UI 개선이 가능합니다. 실제로 GTM을 사용하여 실습해 보고, 분석 결과를 활용하여 웹사이트를 최적화해 보세요!
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