A/B 도구 없이 하는 온보딩 준실험: 코호트 비교로 다음 액션 결정하기
A/B 테스트 도구가 없어도 코호트 비교만으로 온보딩 개선 우선순위를 정하는 준실험 운영 방법을 정리합니다.
TL;DR
A/B 도구가 없어도 출시 주차별 코호트를 분리하면 온보딩 변경의 방향성을 충분히 판단할 수 있었습니다.
핵심은 복잡한 통계보다 코호트 조건을 엄격히 맞추고, 실패 기준을 먼저 정하는 운영 규칙이었습니다.
내 상황
초기 앱 운영 단계라 상용 A/B 도구를 도입할 예산과 인력이 충분하지 않았습니다. 그렇다고 감으로 온보딩을 바꾸면 리텐션 하락 리스크가 커서, 최소한의 검증 체계가 필요했습니다. 기존에는 업데이트 후 전체 평균 수치만 보고 판단했는데, 유입 채널 변화가 섞여 결과가 자주 왜곡됐습니다. 특히 프로모션 기간에는 신규 유저 품질이 달라 같은 개선안도 성과가 과대평가되거나 과소평가됐습니다. 그래서 이번에는 버전과 유입 조건이 유사한 코호트끼리만 비교하는 준실험 방식을 고정했습니다.
문제 정의
도구 부재 자체는 문제의 핵심이 아니었습니다. 진짜 문제는 “무엇을 같게 두고 무엇을 다르게 둘지”에 대한 실험 계약이 없다는 점이었습니다. 조건이 느슨하면 결과 해석이 누구에게나 유리한 방향으로 흘러 실행 우선순위가 흔들립니다. 또한 준실험은 통제력이 낮기 때문에, 사전에 실패 기준을 정하지 않으면 나쁜 결과를 좋은 신호로 오해하기 쉽습니다. 따라서 이번 실험의 목적은 완벽한 인과 추정이 아니라, 다음 스프린트의 액션을 안전하게 선택할 정도의 신뢰도를 확보하는 것이었습니다.
시도/실패/대안
첫 시도는 단순 주차 비교였습니다. 구현은 쉬웠지만 유입 채널 구성 차이가 커서 의미가 약했습니다. 대안으로 코호트 조건을 세 가지로 고정했습니다. 1) 같은 앱 버전군, 2) 같은 주요 유입 채널 비중, 3) 첫 실행 시점 기준 동일 요일군. 변경안은 온보딩 첫 화면의 행동 유도 문구와 버튼 우선순위만 조정했고, 나머지 화면 구조는 유지했습니다. 실패했던 버전은 문구와 시각 요소를 동시에 바꾼 경우였고, 무엇이 영향을 줬는지 분리되지 않아 폐기했습니다. 또한 준실험 결과를 과신하지 않기 위해 “좋은 신호가 나오면 바로 전면 적용” 대신 “다음 코호트에서 재검증” 단계를 추가했습니다. 이 과정에서 가장 도움이 된 것은 데이터 모델보다 운영 규칙 문서였습니다. 팀이 같은 조건표를 보니 해석 충돌이 줄었습니다.
측정 방법
- 기간: 18일 (기준 코호트 9일, 변경 코호트 9일)
- 핵심 지표: 온보딩 완료율, 첫 가치 행동 도달률, D1 리텐션
- 보조 지표: 코호트별 유입 채널 분포, 평균 세션 길이, 첫 세션 종료율
- 비교 방식: 조건 일치 코호트 매칭 후 상대 변화율 비교
- 성공 기준: 완료율 7% 이상 상대 개선 + D1 하락 없음
결과
| 항목 | 기준 코호트 | 변경 코호트 | 해석 |
|---|---|---|---|
| 온보딩 완료율 | 43.6% | 48.5% | 행동 유도 문구 효과 확인 |
| 첫 가치 행동 도달률 | 31.4% | 35.2% | 완료 이후 연결 강화 |
| D1 리텐션 | 30.9% | 31.2% | 리텐션 손실 없이 개선 |
| 첫 세션 종료율 | 27.8% | 24.1% | 초반 이탈 완화 |
준실험이라 절대적 결론을 내리지는 않았지만, 다음 액션을 결정하기에는 충분한 신호를 얻었습니다. 무엇보다 실패 기준이 미리 정해져 있어 과도한 해석을 막을 수 있었고, 팀의 배포 결정이 빨라졌습니다. A/B 도구가 없다는 제약보다, 조건표와 회고 템플릿이 있다는 장점이 더 크게 작동했습니다.
결론
온보딩 개선은 꼭 복잡한 실험 플랫폼이 있어야만 시작할 수 있는 일이 아니었습니다. 코호트 조건을 엄격히 맞춘 준실험만으로도 위험을 통제하면서 학습 속도를 확보할 수 있습니다. 다음 단계에서는 이번에 효과가 확인된 문구 변경을 유지한 채, 두 번째 화면의 정보 밀도를 줄이는 실험을 추가할 예정입니다. 또한 코호트 조건표를 릴리즈 체크리스트에 연결해, 실험 준비가 안 된 상태에서 변경이 나가는 일을 예방하려 합니다. 결국 중요한 것은 도구의 유무가 아니라, 팀이 실험을 얼마나 일관되게 운영하느냐입니다.
체크리스트
- 코호트 비교 조건(버전/유입/요일)을 실험 전 고정했는지 확인
- 한 번에 하나의 온보딩 변수만 변경했는지 확인
- 성공 기준과 실패 기준을 사전에 문서화했는지 확인
- 준실험 결과를 다음 코호트에서 재검증하는 단계를 포함했는지 확인
관련 글
안내
준실험은 통제 실험보다 외생 변수 영향이 크므로 결과 해석 시 기간·유입·버전 조건을 함께 기록해야 합니다.