특히 스타트업 환경이나 샘플 크기가 적은 실험에서 전통적인 P-값 기반 방법은 통계적으로 유의미한 결과를 도출하기 어려울 수 있습니다. P-값은 결과가 우연히 발생했을 가능성을 평가하는 반면, 베이즈 방법론은 특정 가설이 참일 확률을 지속적으로 업데이트할 수 있어 작은 데이터에서도 더 안정적인 결론을 도출할 수 있습니다.

또 베이즈 방법론은 실험 진행 중에도 새로운 데이터를 반영하여 실시간으로 결과를 업데이트할 수 있습니다. 즉, 실험이 끝날 때까지 기다릴 필요 없이 중간 데이터만으로도 의사 결정을 내리는 데 유리합니다. 이런 특성 덕분에 베이즈 접근법은 빠르게 변화하는 스타트업 환경에서 실험을 빠르게 개선하고 적응하는 데 유용하게 활용할 수 있습니다.

이런 결과들을 매번 테스트마다 수기로 계산해야 한다면 시간과 자원이 너무 많이 소요될 것입니다. 따라서 이런 결과들을 자동으로 보여 주는 도구를 사용하면 좋습니다.