웹사이트나 모바일 앱을 사용할 때 우리는 수많은 화면과 마주친다. 구매하기 버튼의 색상을 파란색으로 할지 빨간색으로 할지, 팝업창의 위치를 어디에 둘지 결정하는 것은 기업의 매출과 직결되는 매우 중요한 문제이다.

과거에는 이러한 디자인이나 기능의 변화를 기획자의 직감이나 책임자의 취향에 따라 결정하는 경우가 많았다. 하지만 지금은 데이터를 수집하고 시각화하여 가장 객관적인 정답을 찾아내는 방식을 사용한다. 이를 에이비 테스트라고 부른다.

에이비 테스트의 원리는 매우 단순하면서도 과학적이다. 기존의 디자인을 A안으로 두고, 새롭게 바꾼 디자인을 B안으로 설정한다. 그리고 웹사이트에 방문하는 사람들을 무작위로 절반씩 나누어 각각 A안과 B안을 보여준다. 일정 시간이 흐른 뒤 어느 쪽 디자인에서 사람들이 버튼을 더 많이 클릭했는지 데이터를 수집하여 비교 분석한다.

수집된 방대한 사용자의 행동 데이터는 가공 과정을 거쳐 막대그래프나 파이 차트 같은 시각화 자료로 변환된다. 수만 명의 방문자가 남긴 복잡한 로그 데이터들이 단순한 두 개의 막대그래프로 요약되면 어느 안이 더 우수한 성과를 냈는지 누구나 직관적으로 파악할 수 있다.

만약 빨간색 버튼인 B안의 막대그래프가 파란색인 A안보다 눈에 띄게 높게 나타났다면, 개인의 직감과 상관없이 데이터가 가리키는 대로 B안을 최종 디자인으로 선택하는 것이다.

이러한 데이터 기반의 의사결정은 편견을 없애고 실제 사용자의 반응에 귀를 기울이는 가장 확실한 방법이다. 우리가 무심코 누르는 사소한 버튼 하나조차도 철저한 데이터 수집과 가공, 그리고 시각화 과정을 거쳐 탄생한 치열한 결과물이다.

직감이나 경험에 의존하여 추측하던 시대는 지났으며, 이제는 명확한 데이터가 올바른 선택을 이끄는 나침반이 되었다.

[※ 칼럼의 그림 및 도표는 AI 활용하여 작성됨]