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# 구매 후 A/B 테스트

> Aftersell에서 구매 후 오퍼의 A/B 테스트를 설정, 관리, 분석하는 방법을 알아보세요

<div id="post-purchase-a-b-testing">
  # 구매 후 A/B 테스트
</div>

A/B 테스트(분할 테스트라고도 해요)를 사용하면 하나의 퍼널 안에서 구매 후 오퍼의 최대 5가지 버전을 비교하여 어느 것이 더 좋은 성과를 내는지 확인할 수 있어요. 각 버전을 **레이아웃**(Layout A, Layout B, Layout C, Layout D, Layout E)이라고 불러요. 트래픽은 모든 활성 레이아웃에 자동으로 균등하게 분배되고 성과는 개별적으로 추적되므로, 더 좋은 성과를 내는 버전을 파악할 수 있어요.

오퍼의 여러 변형을 테스트하여 전환율을 높이고, 매출을 늘리고, 업셀 전략에 대해 데이터 기반 결정을 내릴 수 있어요.

<Note>
  A/B 테스트에서는 각 레이아웃을 완전한 오퍼로 직접 구성하고 서로 비교 테스트해요. 개별 변수(할인 유형, 타이머 시간, 상품 유형 등)를 정의하고 Aftersell이 이를 가능한 모든 레이아웃 조합으로 결합해 테스트하도록 하려면 대신 [다변량 테스트](/ko/aftersell/multivariate_testing)를 사용하세요.
</Note>

<Note>
  A/B 테스트는 구매 후 업셀에서만 사용할 수 있어요. Thank You 페이지 오퍼에 대한 A/B 테스트는 현재 제공되지 않아요. 체크아웃 위젯 A/B 테스트는 [체크아웃 A/B 테스트](/ko/aftersell/checkout_a_b_testing)를 참고하세요.
</Note>

***

<div id="what-you-can-test">
  ## 테스트할 수 있는 항목
</div>

다음을 포함하여 구매 후 오퍼의 거의 모든 요소를 테스트할 수 있어요:

* **상품:** 다른 상품, 단일 상품 vs. 다중 상품 오퍼, 또는 AI 추천 vs. 특정 상품
* **할인:** 다른 할인 금액 또는 유형(퍼센트 vs. 정액)
* **문구:** 헤드라인, 설명, 행동 유도(CTA) 텍스트
* **이미지:** 상품 이미지 또는 라이프스타일 사진
* **긴급성 요소:** 다른 시간이 설정된 카운트다운 타이머
* **수량:** 기본 수량 1개 vs. 2개(또는 그 이상)
* **오퍼 디자인:** 다른 레이아웃이나 시각적 스타일

<Tip>
  최상의 결과를 위해 한 번에 하나의 요소만 테스트하여 무엇이 성과 변화를 이끌었는지 명확하게 파악하세요. 여러 변수를 정의하고 Aftersell이 이를 레이아웃 조합으로 결합해 테스트하도록 하려면 대신 [다변량 테스트](/ko/aftersell/multivariate_testing)를 사용하세요.
</Tip>

***

<div id="how-to-set-up-an-a-b-test">
  ## A/B 테스트 설정 방법
</div>

<div id="step-1-create-or-open-a-funnel">
  ### 1단계: 퍼널 생성 또는 열기
</div>

1. Shopify 관리자에서 **Aftersell 앱**을 여세요
2. 왼쪽 사이드바에서 **Post-purchase Funnels**로 이동하세요
3. 새 퍼널을 만들거나 테스트하려는 기존 퍼널을 여세요

<div id="step-2-create-your-test">
  ### 2단계: 테스트 만들기
</div>

1. 퍼널에서 **Create Test**를 클릭하세요
2. 옵션 중 **A/B Test**를 선택하세요

<div id="step-3-set-up-your-layouts">
  ### 3단계: 레이아웃 설정하기
</div>

각 레이아웃을 완전한 오퍼로 구성하세요. 최대 5개의 레이아웃(Layout A부터 Layout E까지)을 만들 수 있어요.

각 레이아웃에서 다음을 사용자 지정할 수 있어요:

* 상품 선택
* 할인 금액 및 유형
* 오퍼 문구 및 메시지
* 이미지 및 시각적 요소
* 카운트다운 타이머 설정
* 기본 수량
* 기타 모든 오퍼 설정

<div id="step-4-start-the-test">
  ### 4단계: 테스트 시작하기
</div>

1. 모든 레이아웃이 올바르게 구성되었는지 검토하세요
2. **Start Test**를 클릭하여 레이아웃 간 트래픽 분배를 시작하세요
3. 퍼널이 **활성화**되고 **게시**되었는지 확인하세요

이제 A/B 테스트가 라이브 상태예요.

<div id="how-traffic-is-split">
  ### 트래픽 분배 방식
</div>

트래픽은 테스트의 모든 레이아웃에 자동으로 균등하게 분배돼요. 각 레이아웃의 트래픽 비율을 수동으로 조정할 수 있는 방법은 없어요. 예를 들어:

* **레이아웃 2개**의 경우 트래픽이 \*\*50% / 50%\*\*로 분배돼요
* **레이아웃 3개**의 경우 트래픽이 약 \*\*33% / 33% / 33%\*\*로 분배돼요
* **레이아웃 4개**의 경우 트래픽이 \*\*각 25%\*\*씩 분배돼요
* **레이아웃 5개**의 경우 트래픽이 \*\*각 20%\*\*씩 분배돼요

같은 테스트 내의 모든 레이아웃은 동일한 트래픽 분배를 받아요. 사용자 지정 비율을 설정하는 옵션은 없어요(예를 들어 Layout A를 80%, Layout B를 20%로 설정할 수 없어요).

***

<div id="managing-your-test">
  ## 테스트 관리하기
</div>

A/B 테스트가 라이브 상태가 되면 상태가 **In progress**로 표시돼요. 여기에서 테스트를 일시 중지, 편집, 초기화, 삭제하거나 우승 레이아웃을 선택할 수 있어요.

<div id="test-statuses">
  ### 테스트 상태
</div>

* **Not started**: 테스트가 생성되었지만 활성화되지 않았어요. 트래픽이 분배되지 않아요. 트래픽의 100%가 하나의 레이아웃으로 가는 것이 보이면 **Start test**를 클릭하세요.
* **In progress**: 트래픽이 모든 레이아웃에 균등하게 분배되고 있어요.
* **Paused**: 트래픽 분배가 중지되었어요.
* **Finished**: 테스트가 완료되었어요. 결과는 Analytics > Tests 탭에서 확인할 수 있어요.

상태 배지에 마우스를 올리면 날짜 툴팁이 표시돼요. 툴팁에는 다음이 표시돼요:

* **Started \[날짜]** — 진행 중, 일시 중지 또는 완료된 테스트의 경우
* **Last reset \[날짜]** — 시작되지 않았지만 분석 데이터가 초기화된 적 있는 테스트의 경우
* **Created \[날짜]** — 아직 시작되지 않았고 초기화된 적도 없는 테스트의 경우

<div id="pause-the-test">
  ### 테스트 일시 중지하기
</div>

**Pause**를 클릭하면 트래픽 분배가 일시적으로 중지돼요. 테스트가 일시 중지되면:

* 트래픽이 더 이상 레이아웃 간에 분배되지 않아요
* 처음 생성된 레이아웃인 Layout A만 표시돼요
* 일시 중지 상태에서는 어떤 레이아웃을 표시할지 선택할 수 없어요

다른 레이아웃을 영구적으로 표시하려면 우승 레이아웃을 선택하거나 테스트를 삭제해야 해요. 테스트를 다시 시작하면 트래픽 분배가 균등하게 재개돼요.

<div id="edit-the-test">
  ### 테스트 편집하기
</div>

상품, 가격, 레이아웃 또는 메시지를 조정해야 하면 점 세 개 메뉴에서 **Edit test**를 선택하세요. 정확한 결과를 위해 테스트가 진행되는 동안 큰 변경은 피하세요.

<div id="reset-analytics">
  ### 분석 데이터 초기화하기
</div>

**Reset analytics**를 선택하면 현재 테스트 데이터가 지워지고 추적이 처음부터 다시 시작돼요. A/B 테스트 데이터만 초기화돼요. 오퍼의 누적 이력 데이터는 삭제되지 않아요.

<div id="delete-the-test">
  ### 테스트 삭제하기
</div>

**Delete test**를 선택하면 A/B 테스트가 영구적으로 제거돼요. 삭제하면:

* 트래픽이 더 이상 분배되지 않아요
* 오퍼가 일반 동작으로 돌아가요
* 오퍼의 누적 분석 데이터가 다시 표시돼요

<div id="select-a-winner">
  ### 우승 레이아웃 선택하기
</div>

테스트를 종료할 준비가 되면:

1. **Select winner**를 클릭하세요
2. 유지할 레이아웃을 선택하세요
3. 확인하세요

이렇게 하면 테스트가 종료되고 선택한 레이아웃이 활성 오퍼로 적용돼요. 이후 모든 고객에게 선택한 레이아웃이 표시돼요.

***

<div id="how-a-b-test-analytics-work">
  ## A/B 테스트 분석 작동 방식
</div>

테스트가 실행되면 Aftersell 대시보드의 **Analytics** 섹션 내 **Tests** 탭에서 성과를 추적할 수 있어요.

그룹 수준 분석, Performance by Variable, All Groups 테이블, 테스트 선택 방법 등 Tests 탭의 모든 지표에 대한 전체 설명은 [구매 후 분석](/ko/aftersell/analytics_in_aftersell)을 참고하세요.

***

<div id="limitations">
  ## 제한 사항
</div>

<div id="a-b-testing-is-within-a-single-funnel-only">
  ### A/B 테스트는 단일 퍼널 내에서만 가능해요
</div>

A/B 테스트는 같은 퍼널 안의 레이아웃들을 비교해요. 한 퍼널을 다른 퍼널과 A/B 테스트할 수는 없어요.

<div id="a-b-testing-is-for-post-purchase-upsells-only">
  ### A/B 테스트는 구매 후 업셀 전용이에요
</div>

A/B 테스트는 현재 Thank You 페이지 오퍼에서 사용할 수 없어요. 구매 후 업셀 퍼널에서만 지원돼요.

<div id="custom-traffic-percentages-are-not-supported">
  ### 사용자 지정 트래픽 비율은 지원되지 않아요
</div>

트래픽은 항상 모든 활성 레이아웃에 균등하게 분배돼요. 개별 레이아웃에 사용자 지정 비율을 할당하는 옵션은 없어요.

***

<div id="best-practices-for-a-b-testing">
  ## A/B 테스트 모범 사례
</div>

<div id="run-tests-long-enough">
  ### 테스트를 충분히 오래 실행하세요
</div>

* **최소 기간:** 2\~4주
* **최소 노출 수:** 레이아웃당 최소 100\~200회 노출(많을수록 좋아요)
* 특히 트래픽이 적을 때 짧은 테스트는 통계적으로 신뢰할 수 있는 결과를 내지 못할 수 있어요.

분석 대시보드에서 통계적으로 유효한 결과에 필요한 노출 수를 보여주므로, 데이터가 실행에 옮길 준비가 되었는지 알 수 있어요.

<div id="test-one-element-at-a-time">
  ### 한 번에 하나의 요소만 테스트하세요
</div>

여러 요소를 동시에 변경하면 어떤 변경이 결과를 이끌었는지 알 수 없어요. 명확한 인사이트를 위해 한 번에 하나의 변수만 테스트하세요:

**좋은 예**: 10% 할인 vs. 20% 할인 테스트(변수 1개)

**피해야 할 예**: 10% 할인 + 상품 A vs. 20% 할인 + 상품 B 테스트(변수 2개)

<div id="look-for-consistent-performance">
  ### 일관된 성과를 확인하세요
</div>

단일 지표만으로 결정하지 마세요. 우승 레이아웃은 여러 지표에서 좋은 성과를 내야 해요:

* 더 높은 전환율
* 더 높은 방문당 매출
* 비슷하거나 더 나은 평균 업셀 금액

<div id="consider-statistical-significance">
  ### 통계적 유의성을 고려하세요
</div>

우승 레이아웃을 선언하기 전에 결과가 통계적으로 유의한지 확인하세요. 다음을 확인하세요:

* 명확한 성과 차이(단순한 1\~2% 편차가 아닌)
* 시간에 따른 일관된 추세
* 충분한 표본 크기(노출 수)

<div id="apply-the-winning-layout">
  ### 우승 레이아웃을 적용하세요
</div>

명확한 우승 레이아웃을 확인했다면:

1. 테스트를 중지하세요
2. 우승 레이아웃을 퍼널에 적용하세요
3. 결과가 일관되게 유지되는지 성과를 모니터링하세요
4. 추가 최적화를 위해 새 테스트 실행을 고려하세요

***

<div id="a-b-test-vs-multivariate-test">
  ## A/B 테스트 vs. 다변량 테스트
</div>

어떤 테스트 방법을 사용해야 할지 모르겠나요?

|         | **A/B 테스트**                           | **다변량 테스트**                                            |
| ------- | ------------------------------------- | ------------------------------------------------------ |
| 작동 방식   | 각 레이아웃을 완전한 오퍼로 직접 구성하고 서로 비교 테스트해요   | 개별 변수와 옵션을 정의하면 Aftersell이 가능한 모든 레이아웃 조합으로 결합하여 테스트해요 |
| 레이아웃    | 최대 5개의 레이아웃(Layout A부터 E까지)을 각각 직접 구성 | 변수 조합에 따라 자동 생성(Layout A, B, C 등)                      |
| 적합한 경우  | 완전한 오퍼 디자인들을 서로 비교할 때                 | 개별 변수(할인, 타이머, 배송, 수량)의 최적 조합을 찾을 때                    |
| 트래픽 분배  | 모든 레이아웃에 균등 분배                        | 모든 조합에 균등 분배                                           |
| 통계적 유의성 | 레이아웃 수가 적어 더 빨리 도달                    | 조합이 많아 더 많은 트래픽 필요                                     |
| 결과      | 해석이 쉬움 - 하나의 레이아웃이 우승                 | 더 복잡함 - 변수의 최적 조합을 식별                                  |

**A/B 테스트를 사용하세요:**

* 완전한 오퍼 구성들을 비교하고 싶을 때
* 트래픽 수준이 중간 정도일 때
* 명확하고 단순한 결과를 원할 때

[**다변량 테스트를 사용하세요:**](/ko/aftersell/multivariate_testing)

* 여러 변수를 동시에 테스트하고 최적 조합을 찾고 싶을 때
* 트래픽 수준이 높을 때
* 변수를 정의하고 Aftersell이 이를 레이아웃 조합으로 결합해 테스트하기를 원할 때

***

<div id="common-a-b-test-ideas">
  ## 일반적인 A/B 테스트 아이디어
</div>

영감이 필요하신가요? 시도해 볼 만한 검증된 A/B 테스트를 소개해요:

<div id="product-based-tests">
  ### 상품 기반 테스트
</div>

* **동일 상품 vs. 보완 상품:** 고객이 방금 구매한 상품을 더 사고 싶어 하는지, 새로운 것을 시도하고 싶어 하는지 테스트하세요
* **단일 상품 vs. 다중 상품 오퍼:** 단일 상품 오퍼와 보완 상품이 포함된 다중 상품 오퍼를 비교하세요
* **AI 기반 vs. 고정 상품:** 동적 AI 추천과 직접 선택한 상품을 비교 테스트하세요

<div id="discount-tests">
  ### 할인 테스트
</div>

* **할인 금액:** 10% 할인 vs. 20% 할인 vs. 30% 할인 테스트
* **할인 유형:** 퍼센트 할인(20% 할인)과 정액 할인(\$5 할인) 비교
* **할인 없음 vs. 할인:** 고객층에게 할인이 필요한지 테스트하세요

<div id="quantity-tests">
  ### 수량 테스트
</div>

* **기본 수량:** 수량 1개 vs. 2개 테스트(특히 소모품에 효과적이에요)

<div id="copy-and-messaging-tests">
  ### 문구 및 메시지 테스트
</div>

* **헤드라인 변형:** 다른 가치 제안이나 메시지 접근 방식을 테스트하세요
* **긴급성 메시지:** 긴급성 문구 유무를 테스트하세요
* **CTA 버튼 텍스트:** 다른 행동 유도 문구를 테스트하세요

<div id="design-tests">
  ### 디자인 테스트
</div>

* **롱폼 vs. 숏폼:** 상세한 상품 설명과 간결한 오퍼를 비교 테스트하세요
* **이미지 변형:** 다른 상품 이미지나 라이프스타일 사진을 테스트하세요
* **타이머 시간:** 5분 vs. 10분 vs. 15분 카운트다운 타이머를 테스트하세요

더 자세한 전략과 예시는 [모범 사례](/ko/aftersell/best_practices) 가이드를 확인하세요.

***

<div id="frequently-asked-questions">
  ## 자주 묻는 질문
</div>

<div id="do-a-b-tests-stop-running-automatically-after-reaching-statistical-significance">
  ### A/B 테스트는 통계적 유의성에 도달하면 자동으로 중지되나요?
</div>

아니요. 구매 후 A/B 테스트는 직접 종료할 때까지 계속 실행돼요 — 결과가 통계적 유의성에 도달해도 자동으로 중지되지 않아요. 분석 대시보드에서 통계적으로 유효한 결과에 필요한 권장 노출 수를 보여주지만, 그 수치에 도달해도 테스트가 중지되거나 우승 레이아웃이 선택되지 않아요. 데이터가 결정적인지 판단하고 테스트를 종료하는 것은 여러분의 몫이에요. 준비가 되면 **Select winner**로 종료하세요(또는 일시 중지하거나 삭제하세요) — [테스트 관리하기](#managing-your-test)를 참고하세요.

***

<div id="need-help">
  ## 도움이 필요하신가요?
</div>

A/B 테스트 설정이나 분석에 대해 궁금한 점이 있다면 앱 오른쪽 하단의 라이브 채팅으로 저희 지원팀과 상담하세요.