--- title: "마케터를 위한 A/B/C 테스트: 우리를 구해 줄 이항 로지스틱 회귀 분석 A/B/C Testing for Marketers: Binary Logistic Regression to the Rescue" description: 마케터를 위한 간단한 A/B/C 검정으로, 이항 로지스틱 회귀 분석을 사용하여 한 측정에서 세 가지 버전을 비교합니다. image: https://blog.minitab.com/hubfs/B2BML%20-%20NEW%20FILE%20MANAGER%20STRUCTURE/Blog%20Images/Imported_Blog_Media/pexels-alphatradezone-5833775%20(1)-Aug-29-2024-02-01-09-2165-PM-3.jpg --- 한국어 - [English](https://blog.minitab.com/en/?hsLang=ko) - [Français](https://blog.minitab.com/fr/?hsLang=ko) - [Deutsch](https://blog.minitab.com/de/?hsLang=ko) - [Português](https://blog.minitab.com/pt/?hsLang=ko) - [Español](https://blog.minitab.com/es/?hsLang=ko) - [日本語](https://blog.minitab.com/ja/?hsLang=ko) - [한국어](https://blog.minitab.com/ko/?hsLang=ko) - [中文（简体）](https://blog.minitab.com/zh/?hsLang=ko) - [한국어](https://blog.minitab.com/ko/blog/kr/abc-testing-marketers-binary-logistic-regression) - [Chinese](https://blog.minitab.com/zh/blog/en/abc-testing-marketers-binary-logistic-regression) - 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[Share](https://www.linkedin.com/shareArticle?mini=true&url=https://blog.minitab.com/ko/blog/kr/abc-testing-marketers-binary-logistic-regression) - [Share](https://www.facebook.com/sharer.php?u=https://blog.minitab.com/ko/blog/kr/abc-testing-marketers-binary-logistic-regression) 저는 이전에 마케터들이 (최소한) [A/B 테스트를 올바르게 수행하기 위한 기본적인 통계 방법](https://blog.minitab.com/ko/basic-statistical-method-every-marketer-should-know-for-simple-a/b-testing?hsLang=ko)을 알고 있어야 한다는 글을 쓴 적이 있습니다. 약간의 지식을 자기 것으로 만든 상태에서는 바라건대 [통계 불안으로 인해 마케팅 경력에 방해가 되는 일을 방지](https://blog.minitab.com/ko/statistics-anxiety-is-holding-back-your-career-3-ways-to-conquer-your-fear?hsLang=ko)하고 약간 더 난이도가 높은 작업을 맡을 수 있게 될 것입니다. 그것은 A/B/C 테스트입니다. ## **A/B/C 테스트란?** A/B/C 테스트는 A/B 테스트와 마찬가지로 한 가지 형태의 통제된 실험입니다. A/B/C의 경우 변수(웹페이지, 페이지 요소, 이메일 등)의 버전이 두 개 이상 테스트됩니다(따라서 A/B에 “C”가 추가됨). 이것은 여러 개의 이메일을 전송하고 어떤 버전이 더 많은 참여를 유도하는지 확인하거나 다른 광고를 사용하여 클릭률을 측정하는 등 어떤 버전이 더 나은지 확인하기 위해 3가지 이상의 버전을 비교하는 데 사용할 수 있습니다. 한 가지 일반적인 사용 사례는 표준 또는 대조군에 대해 여러 버전을 기준으로 조사하는 것입니다. 예를 들어, 현재 웹페이지를 두 개의 대체 웹페이지 디자인과 비교하여 원래 또는 두 개의 비교 대상 중 어느 디자인이 더 많은 전환을 유도하는지 확인합니다. 앞서 설명한 바와 같이 여러 구성 요소를 동시에 테스트하는 도구 등 실행할 수 있는 다양한 테스트가 있습니다. 오늘은 단순한 A/B/C 테스트를 살펴보고 한 번의 측정으로 세 가지 버전을 비교합니다. 이는 이메일, 광고 또는 웹페이지의 조회율 또는 클릭률일 수 있습니다. ### 분류 및 회귀 트리에 대해 자세히 알아보기 - 예측 분석 문제를 해결하기 위한 강력한 접근법 [![웨비나 보기](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/3447555/4668db7d-c435-405f-a595-6ecc38824d4d.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/3447555/4668db7d-c435-405f-a595-6ecc38824d4d) ## **이항 로지스틱 회귀 분석 소개** [이항 로지스틱 회귀 분석](https://support.minitab.com/ko-kr/minitab/help-and-how-to/statistical-modeling/regression/how-to/fit-binary-logistic-model/before-you-start/overview/)은 예측 변수 집합과 이항 반응 간의 관계를 설명하는 데 사용됩니다. 이항 반응에는 합격 또는 불합격과 같은 두 가지 결과가 있습니다. 마케팅에서는 종종 클릭, 조회 또는 전환 수로 해석됩니다. 두 가지 접근법만 비교하는 경우, [양비율 테스트](https://support.minitab.com/en-us/minitab/21/help-and-how-to/statistics/basic-statistics/how-to/2-proportions/before-you-start/overview/)[와 같은 더 단순한 방법이 있습니다.](https://support.minitab.com/ko-kr/minitab/help-and-how-to/statistics/basic-statistics/how-to/2-proportions/before-you-start/overview/) ## **A/B/C 검사 예시** 마케팅 담당자가 소셜 미디어에서 정기 광고 캠페인을 실행하여 웹사이트 방문자를 유도한다고 가정해 보겠습니다. 이들은 어떤 광고가 가장 많은 클릭 수를 유도하는지 확인하기 위해 여러 버전의 광고로 A/B/C 테스트를 실행하기로 결정합니다. 광고당 20,000회의 노출를 목표로 하고 테스트를 실행합니다. 결과를 수집하고 그래프로 표시합니다. [개별 값 플롯](https://support.minitab.com/ko-kr/minitab/help-and-how-to/graphs/graph-builder/individual-value-plot/)에 따르면 버전 A가 원래 버전과 버전 B보다 더 저조한 결과를 보였습니다. 질문은 남아 있습니다. 차이가 원래 버전에서 다른 버전으로 바꿀만큼 통계적으로 유의합니까? ![A/B test](https://blog.minitab.com/hs-fs/hubfs/B2BML%20-%20NEW%20FILE%20MANAGER%20STRUCTURE/Blog%20Images/Imported_Blog_Media/Picture2-Jan-10-2024-06-09-40-5843-PM-Aug-29-2024-02-01-09-8196-PM-3.png?width=466&height=262&name=Picture2-Jan-10-2024-06-09-40-5843-PM-Aug-29-2024-02-01-09-8196-PM-3.png) ## **테스트 분석을 위한 이항 로지스틱 회귀 분석** 데이터를 수집한 상태에서 [Minitab](https://www.minitab.com/ko-kr/products/minitab/?locale=ko-KR)을 사용하여 이항 로지스틱 회귀 모델을 맞출 수 있습니다. ![binary logistic](https://blog.minitab.com/hs-fs/hubfs/B2BML%20-%20NEW%20FILE%20MANAGER%20STRUCTURE/Blog%20Images/Imported_Blog_Media/Picture3-Jan-10-2024-06-10-26-8095-PM-Aug-29-2024-02-01-10-0964-PM-3.png?width=408&height=114&name=Picture3-Jan-10-2024-06-10-26-8095-PM-Aug-29-2024-02-01-10-0964-PM-3.png) **통계 > 회귀 >** **이항 로지스틱 회귀 > 이항 로지스틱 모델 맞춤**으로 이동하면 Minitab이 '이벤트/시행 형식으로 응답'을 선택하고 이벤트 수(클릭 수)와 시행 수(노출 수)를 입력할 수 있는 대화 창을 표시합니다. 또한 테스트할 항목으로 광고를 선택하고 Minitab이 모델을 구축하도록 합니다! ![regression model](https://blog.minitab.com/hs-fs/hubfs/B2BML%20-%20NEW%20FILE%20MANAGER%20STRUCTURE/Blog%20Images/Imported_Blog_Media/Picture1-Jan-10-2024-05-47-12-0494-PM-Aug-29-2024-02-01-10-4051-PM-3.png?width=373&height=258&name=Picture1-Jan-10-2024-05-47-12-0494-PM-Aug-29-2024-02-01-10-4051-PM-3.png) ## **결과 분석으로부터 얻은 결론** 이제 통계를 좀 더 자세히 살펴보아야 합니다(많이는 아니고 조금! 뭔가를 배우러 여기에 온 것 *아닌가요**?*). 아래 표를 보면 두 이벤트의 확률, 우리의 경우 다양한 광고를 클릭하는 것을 비교하는 [승산비](https://support.minitab.com/ko-kr/minitab/help-and-how-to/statistical-modeling/regression/how-to/fit-binary-logistic-model/interpret-the-results/all-statistics-and-graphs/odds-ratios/)를 확인할 수 있습니다.  Minitab은 수준 A와 수준 B, 두 열에 수준을 나열하여 비교를 설정합니다. 수준 B는 요인의 기준 수준입니다. 승산비가 1보다 크면 이벤트가 수준 A에서 발생할 가능성이 더 높음을 나타냅니다. 승산비가 1보다 작으면 수준 A에서 클릭할 가능성이 더 낮음을 나타냅니다.  ![odds ratios](https://blog.minitab.com/hs-fs/hubfs/B2BML%20-%20NEW%20FILE%20MANAGER%20STRUCTURE/Blog%20Images/Imported_Blog_Media/Capture-Jan-10-2024-06-12-23-6745-PM-Aug-29-2024-02-01-09-5234-PM-3.png?width=336&height=190&name=Capture-Jan-10-2024-06-12-23-6745-PM-Aug-29-2024-02-01-09-5234-PM-3.png) 표와 관련하여 버전 A와 원본을 비교할 때 승산비가 1보다 작으면 버전 A에서 클릭이 발생할 가능성이 더 낮다는 의미입니다. 표를 보면, 버전 B가 원본과 버전 A보다 클릭이 더 많다는 것을 알 수 있습니다. 이는 그래프와 비교를 검증하지만, 추가 정보는 어디에 있습니까? 두 번째 열인 95% 신뢰 구간을 보면 데이터에 대한 추가적인 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이러한 유형의 분석에서 범위 내에 1이 포함된 신뢰 구간(예: 버전 B 대 95% CI가 0.9882,1.1038인 원래 버전)은 클릭함과 클릭하지 않음의 확률이 두 그룹에 대해 기본적으로 동일함을 나타냅니다. 그 결과, 이 테스트는 의심의 여지 없이 버전 A가 가장 성과가 나쁜 광고이며 계속 진행할 가치가 없다는 사실을 알려주었습니다. 하지만 버전 B를 원래 버전으로 자동으로 대체하는 것은 실수일 수 있습니다. 다음 단계는 a) 테스트를 원래 버전과 버전 B를 비교하는 A/B 테스트로 개선 또는 b) 결과 저하에 대해 걱정하지 않고 '일관된 메시지와 연결' 또는 '메시지 새로 고침'과 같은 질적인 이유로 원래 버전 또는 버전 B를 선택하는 것입니다. ### 자체 A/B/C 테스트 실행하기 - Minitab Statistical Software 무료 평가판 다운로드 [![무료 평가판 다운로드](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/3447555/a6ac91a3-68ce-45cb-bdf9-b28f676b79ed.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/3447555/a6ac91a3-68ce-45cb-bdf9-b28f676b79ed) ## 추천 게시물 [모든 계산에 대해 갖는 확신: Minitab이 FDA 규제 검증을 지원하는 방법 Confidence in Every Calculation: How Minitab Supports FDA-Regulated Validation](https://blog.minitab.com/ko/blog/confidence-in-every-calculation-how-minitab-supports-fda-regulated-validation?hsLang=ko) [Fda](https://blog.minitab.com/ko/blog/tag/fda) | 6 분 읽기 [시뮬레이션을 통해 자동차에서 항공우주까지 앞서가는 방법](https://blog.minitab.com/ko/blog/how-simulation-keeps-you-ahead-from-automotive-to-aerospace?hsLang=ko) [Minitab Solution Center](https://blog.minitab.com/ko/blog/tag/minitab-solution-center) | 4 분 읽기 [언제 Minitab을 사용해야 하고 언제 Excel을 사용해야 하나요? 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