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전환율 차이, 우연인지 계산해 보기

방문과 접수 수를 넣으면 차이가 우연일 가능성과, 판정까지 몇 명이 더 필요한지 알려 드립니다. 숫자는 이 브라우저 밖으로 나가지 않습니다.

A 버전 (기존)
B 버전 (바꾼 것)

A 2.80% · B 3.90% · 차이 +39.4%

B가 앞서는 쪽으로 기웁니다 (유력)

우연일 확률(p값)

9.3%

B가 A보다 나을 확률

95%

차이의 95% 범위(%p)

-0.18 ~ 2.39

  • · 차이의 범위가 0을 걸칩니다 — 어느 쪽이 나은지 방향도 아직 확정할 수 없습니다.
  • · 지금 차이(39.4%)를 가리려면 버전마다 방문이 약 4,182명 필요합니다. 앞으로 2,682명쯤 더 모아 보세요.
  • · 결과를 자주 들여다보다 좋아 보일 때 멈추면 거짓 승자가 나오기 쉽습니다. 목표 방문 수를 먼저 정하세요.

결과 읽는 법

두 비율의 차이를 2-비율 z검정으로 봅니다. 우연일 확률(p값)은 “두 버전이 사실 똑같다면 이 정도 차이가 우연히 나올 확률”입니다. 5% 아래면 차이가 있다고 보고, 그 위면 더 모아야 합니다.

  • 우승 확정 — 버전마다 방문 100명 이상이고, B가 낫다는 신뢰도가 95% 이상.
  • 유력 — 버전마다 30명 이상이고 신뢰도 80% 이상. 아직 결론은 아닙니다.
  • 열세 확정 — B가 확실하게 뒤지는 경우.
  • 판정할 수 없음 — 위 어느 것도 아닐 때. 표본이 작으면 대부분 여기입니다.

자주 하는 실수

  • 결과를 매일 보다가 좋아 보이는 날 멈추기 — 중간 확인을 자주 할수록 거짓 승자가 나올 확률이 커집니다.
  • 방문 수가 아니라 접수 수만 비교하기 — 광고비가 다르게 들어간 두 소재는 이 계산기로 비교하면 안 됩니다. 같은 기간·같은 유입을 반씩 나눈 경우에 씁니다.
  • 버전을 여러 개 동시에 비교하기 — 3개 이상이면 우연히 하나가 이겨 보일 확률이 커집니다.

더 자세한 이야기는 A/B 결과, 믿어도 되나에 적었습니다.

매번 손으로 넣기 번거롭다면

디비풀 랜딩에서 A/B를 걸면 이 판정이 자동으로 붙습니다.

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