--- title: "실험 만들기: CheckoutOS 문서 | Chargezen" description: "CheckoutOS에서 A/B 테스트를 설정하는 단계별 가이드. Chargezen CheckoutOS 문서의 A/B 테스트 섹션에 있어요." url: "https://chargezen.com/ko/docs/checkoutos/ab-testing/creating" lang: "ko" updated: "2025-01-16" --- Canonical URL: https://chargezen.com/ko/docs/checkoutos/ab-testing/creating # 실험 만들기 CheckoutOS에서 A/B 테스트를 설정하는 단계별 가이드 마지막 업데이트: 2025-01-16 CheckoutOS에서 A/B 테스트를 만드는 방법은 간단해요. 이 가이드에서는 가설 수립부터 시작까지 실험을 설정하는 과정을 안내해요. ## 시작 전 #### 테스트 전 체크리스트 * 가설 정의 — 어떤 결과를 예상하나요? * 변수 하나 선택 — 한 번에 하나의 변경 사항을 테스트하세요 * 성공 지표 설정 — 무엇을 측정할 건가요? * 표본 크기 추정 — 테스트를 얼마나 오래 실행해야 하나요? * 관계자 동의 확보 — 모두가 테스트에 동의하는지 확인하세요 ## 실험 만들기 1 #### A/B 테스트로 이동 CheckoutOS → A/B Testing → Create Experiment로 이동하세요. 2 #### 실험 이름 지정 "추가 판매 제목 테스트 - 2025년 1월"처럼 설명이 담긴 이름을 사용하세요. 3 #### 테스트 대상 선택 추가 판매 제안, 결제 확장 기능, 번들 등 요소를 선택하세요. 4 #### 변형 만들기 대조군(현재)과 변형(새로운) 경험을 설정하세요. 5 #### 트래픽 분할 설정 방문자를 변형 사이에 어떻게 나눌지 결정하세요. 6 #### 성공 지표 설정 전환율, 평균 주문 금액 등 기본 지표를 선택하세요. 7 #### 시작 설정을 검토하고 실험을 시작하세요. ## 실험 유형 ### 추가 판매 제안 테스트 추가 판매 상품, 할인, 메시지를 다르게 테스트해요. 추가 판매 A/B 테스트 ```json { "experiment": { "name": "Premium Product Upsell Test", "type": "upsell_offer", "variants": [ { "name": "Control", "weight": 50, "offer": { "product_id": "standard-upsell", "discount": "15%", "headline": "Add this to your order" } }, { "name": "Premium Offer", "weight": 50, "offer": { "product_id": "premium-upsell", "discount": "20%", "headline": "Exclusive: Save 20% on this upgrade" } } ], "success_metric": "upsell_acceptance_rate" } } ``` ### 가격 테스트 할인 금액이나 가격 전략을 다르게 테스트해요. 가격 A/B 테스트 ```json { "experiment": { "name": "Discount Format Test", "type": "pricing", "variants": [ { "name": "Percentage", "weight": 50, "discount": { "type": "percentage", "value": 20, "display": "20% OFF" } }, { "name": "Fixed Amount", "weight": 50, "discount": { "type": "fixed", "value": 10, "display": "$10 OFF" } } ], "success_metric": "revenue_per_visitor" } } ``` ### 배치 테스트 결제 흐름에서 제안이 표시되는 위치를 테스트해요. 배치 A/B 테스트 ```json { "experiment": { "name": "Upsell Placement Test", "type": "placement", "variants": [ { "name": "Post-Purchase", "weight": 50, "placement": "post_purchase_page" }, { "name": "Thank You Page", "weight": 50, "placement": "thank_you_page" } ], "success_metric": "conversion_rate" } } ``` ## 변형 설정 각 변형에서 다음을 맞춤 설정할 수 있어요. #### 제품 옵션 선택 * 표시할 상품 또는 제안 * 할인 금액과 유형 * 제목과 설명 문구 * 버튼 문구와 색상 * 이미지 또는 미디어 * 표시 위치 * 제안이 나타나는 시점 변형 간 차이를 분명히 하세요 변형 간에 의미 있는 차이가 있어야 해요. 14% 할인과 15% 할인을 비교해도 실제 행동으로 옮길 만한 인사이트를 얻기 어려워요. ## 다변량 테스트 고급 사용자를 위해 CheckoutOS는 여러 변수를 동시에 테스트하는 다변량 테스트를 지원해요. 다변량 테스트 ```json { "experiment": { "name": "Headline + Discount MVT", "type": "multivariate", "factors": [ { "name": "headline", "levels": ["Save Big!", "Exclusive Offer", "Don't Miss Out"] }, { "name": "discount", "levels": ["10%", "15%", "20%"] } ], "success_metric": "upsell_acceptance_rate" } } ``` 표본 크기 주의 사항 다변량 테스트에는 훨씬 큰 표본이 필요해요. 위 예시에는 9개 조합(3 x 3)이 있으므로 통계적 유의성을 얻으려면 트래픽이 9배 필요해요. ## 실험 일정 설정 실험이 실행되는 시점을 제어해요. 예약 실험 ```json { "schedule": { "start_date": "2025-02-01T00:00:00Z", "end_date": "2025-02-28T23:59:59Z", "auto_conclude": true, "minimum_runtime_days": 14, "minimum_conversions": 500 } } ``` ## 권장 방법 실험 설정 팁 * **가설을 먼저 작성해요** — “X가 Y를 Z% 개선할 것이라고 예상해요”처럼 작성하세요 * **설명이 담긴 이름을 사용해요** — 나중에 도움이 돼요 * **50/50 분할로 시작해요** — 트래픽을 균등하게 배분하면 가장 빠르게 결과를 얻을 수 있어요 * **최소 실행 기간을 정해요** — 중간 결과를 보고 일찍 중단하지 마세요 * **모든 내용을 기록해요** — 판단 근거와 결과를 기록하세요 ## 관련 주제 [ ### 트래픽 배분 고급 트래픽 분할 전략 자세히 보기 ](https://chargezen.com/ko/docs/checkoutos/ab-testing/traffic)[ ### 결과 분석 실험 데이터 해석 방법 자세히 보기 ](https://chargezen.com/ko/docs/checkoutos/ab-testing/results) 이 페이지가 도움이 되었나요? 도움이 더 필요하신가요? [고객 지원 문의](https://chargezen.com/ko/docs/checkoutos/troubleshooting/support)