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전환율 2

통계적 유의성(p-value)만 보고 캠페인 성공이라 판단한 사례 분석

캠페인 성공의 착시: 숫자 뒤에 숨은 진실디지털 마케팅, 브랜딩, 광고, 퍼포먼스 캠페인 등 마케팅의 다양한 분야에서 A/B 테스트나 실험 기반 분석이 일상이 되었습니다. 이 과정에서 가장 자주 등장하는 개념이 바로 **p-value(유의확률)**입니다.많은 기업과 마케터들이 캠페인 효과 분석 시 p-value가 0.05 이하로 나오면 “통계적으로 유의하다”, 즉 **“캠페인이 효과가 있었다”**고 판단하고 프로젝트를 종료하거나 다음 단계로 진행합니다. 그러나 이런 판단이 오히려 마케팅 실패로 이어지는 착시를 만들기도 합니다.이 글에서는 p-value만 보고 캠페인 성공을 판단했지만, 실제로는 잘못된 결론이었던 사례들을 통해 마케팅 실무에서의 올바른 데이터 해석 방법을 짚어보겠습니다.p-value란 무엇..

마케팅관련 2025.05.27

전환율(Conversion Rate)의 신뢰구간 계산이 중요한 진짜 이유

전환율은 단순한 숫자가 아니다마케터나 데이터 분석가라면 하루에도 수차례 "전환율(Conversion Rate)"이라는 단어를 마주합니다.예를 들어, A/B 테스트 결과에서 A안의 전환율은 3.2%, B안은 3.5%라고 하면, 많은 사람들은 곧바로 "B가 더 성과가 좋다"고 결론짓기 쉽습니다.하지만 그게 정말 사실일까요?전환율이라는 수치는 단순히 전체 방문자 중 몇 %가 원하는 행동(구매, 클릭, 회원가입 등)을 했는지를 보여주는 비율일 뿐, 통계적으로 의미 있는 차이인지는 별개의 문제입니다.바로 이 지점에서 **신뢰구간(confidence interval)**의 중요성이 드러납니다.신뢰구간이란 무엇인가?신뢰구간이란, 어떤 모수를 추정할 때 실제 값이 있을 가능성이 높은 범위를 뜻합니다.즉, 우리가 어떤 ..

마케팅관련 2025.05.17
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