이제 프러덕트 결정에 있어 데이터 분석과 테스팅은 빼놓기 어려운 옵션이 된 것 같습니다. 우리의 시간과 자원은 소중하니까요! 하지만! 잘못 설정된 테스트는 그 결론 또한 틀릴 수 있는데요. 효과적인 A/B 테스트를 위해 조심해야하는 실수들은 어떤 것 들이 있을까요. 📛 영향을 받지 않는 사용자를 실험에 포함시키지 말아야 합니다. 📊 결과를 종합적으로만 보지 말고 세부 그룹으로 분석해야 합니다. ⌛ 실험의 지속 기간을 결정해야 합니다. 🚧 실험을 먼저 테스트하지 않고 진행하면 신뢰할 수 없는 결과를 얻을 수 있습니다. 🔄 부작용을 측정하지 않으면 사용자 경험을 악화시킬 수 있는 변경 사항을 롤아웃할 수 있습니다. 🌴 계절성을 고려하지 않으면 편향된 결과를 얻을 수 있습니다. 🎯 명확하지 않은 가설로 실험을 수행하면 결과를 해석하기 어렵습니다. ❌ A/B 테스트만을 의지하여 결정을 내리지 말아야 합니다. https://posthog.com/blog/ab-testing-mistakes