요약 결과
A/B TEST 데이터를 입력하면, 여기에 통계적 관점의 한 줄 결론이 나타납니다.
예: “B안의 전환율이 A안보다 6.5% 높고, 통계적으로 의미 있는 차이입니다. → B안 채택 추천”
각 안의 방문자 수와 전환 수(구매·가입 등)”를 입력하세요. 데이터는 자동으로 95% 신뢰수준 기준으로 분석됩니다.
* 예: 랜딩 페이지 A/B 테스트, 프로모션 배너 A/B 테스트 등에서 쉽게 활용할 수 있습니다.
1. 기본 지표 요약
전환율, 차이(percentage point), 상대 상승률을 보여줍니다.
2. Z-TEST 결과
p-value 기준으로 결과의 차이가 우연일 가능성을 계산해 통계적으로 의미 있는 차이인지 보여줍니다.
3. 베이지안 관점 결과
B안이 A안보다 전환율이 높을 가능성을 %로 보여주고,
그때 기대되는 전환율 상승 폭(uplift)을 함께 보여줍니다.
예: “B가 더 좋을 확률 80%”라면, 비슷한 실험을 10번 했을 때
8번 정도는 B가 더 잘 나올 것이라는 의미입니다.