예를 들어 A 버전의 전환율이 10%, B 버전의 전환율이 12%였다고 가정해 봅시다. 이 차이에 대한 P-값이 0.03이라면 차이가 우연이 아닐 가능성이 높습니다. 즉, B 버전이 실제로 더 좋은 전환율을 내고 있다고 결론을 내릴 수 있습니다. 이렇게 AB 테스트에서는 P-값을 활용하여 어떤 버전이 더 좋은 성과를 내는지 검증합니다.

▲ 그림 4-4 P-값 설명
예를 들어 A 버전의 전환율이 10%, B 버전의 전환율이 12%였다고 가정해 봅시다. 이 차이에 대한 P-값이 0.03이라면 차이가 우연이 아닐 가능성이 높습니다. 즉, B 버전이 실제로 더 좋은 전환율을 내고 있다고 결론을 내릴 수 있습니다. 이렇게 AB 테스트에서는 P-값을 활용하여 어떤 버전이 더 좋은 성과를 내는지 검증합니다.

▲ 그림 4-4 P-값 설명