악어배'를 아시나요? 몰라도 걱정하지 마세요. 모르는 분들이 많으니까요! 놀랍게도 '악어배'는 아보카도의 또 다른 이름입니다.
최근에 트렌드로 떠오른 아보카도는 이미 오래 전부터 인기 있는 음식의 재료로 사용되어 왔습니다. 예를 들어 아보카도가 농축된 크리미한 딥인 가카몰리는 14세기~16세기 사이에 아즈텍인들이 발명했습니다! 이 맛있는 초록색 딥을 비롯하여 아보카도가 듬뿍 사용된 음식들이 인기를 끌면서 아보카도의 수요도 증가하게 되었습니다. 하지만 공급이 한정적이기 때문에 아보카도의 가격은 상승했고, 이에 따라 소비자, 식당과 식품 제조사 모두 어려움을 겪게 되었죠.
한 과카몰리 제조사는 전 세계적인 수요 폭증으로 인해 치솟은 아보카도의 가격 때문에 과카몰리에 쓰이는 아보카도의 일부를 칼라바시타로 대체할 수 있는지 알아보고자 했습니다. 칼라바시타는 밝은 초록색을 띄는 멕시코산 작은 호박으로, 아보카도와 비슷한 특성이 있어 종종 식당 업계에서 이 비싼 과일의 대체품으로 활용되기도 합니다. 하지만 고객의 충성도가 높은 이 제조사는 레시피를 바꾸면 브랜드 평판에 악영향을 미칠까봐 염려했습니다. 따라서 이 과카몰리 제조사는 표본 집단이 아보카도와 칼라바시타를 함께 사용한 '새로운' 레시피와 기존의 과카몰리 레시피를 시식하고 순위를 매기도록 하는 테스트를 진행하기로 했습니다.
마케터로서 저는 식품 제조사가 자사와 경쟁사의 음식을 시식해 보고 비교하는 테스트가 가장 대담하고 설득력 있는 마케팅 캠페인 중 하나라는 사실을 알고 있습니다. 시식 테스트는 훌륭한 마케팅 도구일 뿐 아니라, 식당에서 새로운 메뉴를 도입하고 신규 레시피를 시도하는 데에도 크게 도움이 됩니다. 또한 식품 제조사는 시식 테스트를 통해 재료를 대체하여 음식을 더 건강하게 만들거나 단가를 낮추는 등 긍정적인 변화를 줄 수 있습니다.
식당은 서빙 직원이나 고객의 입소문에 의존하여 새로운 메뉴에 대한 반응을 알아보곤 하지만, 보다 규모가 큰 프랜차이즈와 제조사는 표본 시장에서 음식에 대한 테스트를 실시할 수 있습니다. T 테스트를 활용하면 업체의 규모에 구애받지 않고 간단하게 시식 테스트를 진행할 수 있습니다.
과카몰리 제조사는 시식 테스트에 참여할 사람들을 모집하여 두 레시피로 만든 과카몰리의 순위를 매기도록 한 다음 데이터를 수집했습니다. 통계 지식이 없는 이 제조사는 Minitab의 도움을 받아 T 검정을 진행했습니다.
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식품 제조사는 두 과카몰리 배합을 정확하게 비교하기 위해 패널 25명에게 원래 레시피와 새로운 레시피를 모두 시식해 보고 맛을 1~10점 척도로 평가하도록 했습니다(10점이 가장 맛있음을 의미함).
이 과정에서 편향을 최소화하기 위해 패널들이 레시피를 시식하는 순서를 무작위화했습니다. 이에 따라 집단의 50% 가량은 기존의 레시피를 먼저 시식했고, 나머지 50%는 새로운 레시피를 먼저 시식했습니다. 또한 레시피에 대한 패널의 선입견을 제거하기 위해 두 배합이 각각 어느 것인지 알려주지 않았습니다.
보시다시피 데이터는 입력이 간편합니다. Minitab 보조 도구는 데이터의 분석과 보고에 도움을 제공합니다. 왼쪽 상단의 가설 테스트 메뉴 위로 마우스 커서를 가져가면 보조 도구에 가능한 옵션의 설명이 표시됩니다.
가설 테스트를 클릭하면 어떤 작업을 수행할지 묻는 지도가 새로운 창으로 나타납니다. 맛 테스트 예시에서는 두 표본을 서로 비교하고자 합니다.
두 표본을 서로 비교해야 한다는 사실은 알고 있지만, 분석에 Minitab을 사용할 때 무엇을 선택해야 할지 잘 모르겠다면 Minitab 보조 도구의 “두 표본 비교하기”에 있는 “선택하는 데 도움 받기”를 클릭하면 됩니다.
또한 모든 패널이 두 배합을 모두 시식했으므로 일치하는 세트 항목의 레시피 평균을 비교해야 합니다. 이 경우에는 모든 패널이 두 레시피 모두에 점수를 매겼으므로, 기존 레시피와 새 레시피 열의 관찰 결과가 독립적이지 않은 Paired t 검정이 적합합니다.
Minitab이 분석을 실행한 끝에 반가운 결과가 도출되었습니다. Minitab의 요약 보고서에 따르면, 기존 레시피의 평균이 새 레시피의 평균과 유의미하게 다르지 않은 것으로 나타났습니다. Minitab은 각 행의 차이를 계산하여 히스토그램에 나타냈습니다. 평균 차이는 -0.16으로 0에 가까웠으며, 빨간색 간격은 실제 평균 차이의 범위를 나타냈습니다. 이를 통해 식품 제조사는 두 레시피가 크게 다르지 않으며 시식 테스터들도 레시피의 차이점을 감지하지 못했음을 알 수 있었습니다.
하지만 결과를 보고 들뜨기 전에 먼저 테스트의 검증력이 충분한지 확인해야겠죠. 통계적 검증력은 특정한 효과가 존재한다고 가정했을 때 이를 감지할 확률을 의미합니다. 즉, 약한 실험의 결과로 두 레시피 간에 별다른 차이가 없다고 가정하는 실수를 저지르지 않았음을 확인해야 합니다. Minitab의 진단 보고서를 사용하여 두 레시피 간 실질적인 차이를 감지할 확률을 계산하면 이를 간편하게 확인할 수 있습니다.
표본 크기를 감안했을 때, 차이를 감지할 확률은 아래와 같이 87.1%로 나타났습니다. 이를 통해 테스트의 검증력이 충분하며 두 레시피의 차이를 감지할 충분한 검증력이 있음을 확인할 수 있습니다.
이외에도 Minitab의 보고서 카드에는 특이한 데이터 점과 정규성 문제가 없다는 정보를 받았습니다. 차이를 감지할 확률이 87.1%이며, 이 확률이 80% 이상이면 통상적인 실무에서 충분한 수준으로 받아들여진다는 사실이 요약되어 있습니다. 이에 따라 원본 결과와 결론을 신뢰할 수 있습니다.
이 테스트는 기본적인 통계 덕분에 성공적으로 끝났습니다. 최종 결과와 실험 검증에 따라 과카몰리 제조사가 칼라바시타와 아보카도가 혼합된 새로운 레시피로 변경하고, 이를 통해 맛을 희생하는 일 없이 제조 비용을 절감할 수 있음을 확인할 수 있었습니다.
이러한 방법에 관한 자세한 정보, 이러한 통계 도구를 구현하는 방법 또는 Minitab을 활용하여 기타 방법으로 과정을 향상하는 방법을 알아보려면 Minitab이나 Minitab 담당 직원에게 문의하세요.
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