이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
AB 테스트를 위한 실험 시스템을 개발하고 운영할 계획에 대해 설명하겠습니다.
사이드 프로젝트에서 버튼 색상이 전환율에 영향을 주는지 직접 실험해보고 싶었습니다. AB 테스트 도구를 사용하기에는 규모가 작아서 직접 만들었습니다. 유저 ID를 해시하여 짝수면 A, 홀수면 B를 보여주는 방식으로 구현하였습니다. 처음에는 같은 사용자가 새로고침할 때마다 다른 버전을 보는 버그가 발생하였습니다. 이를 해결하기 위해 로컬스토리지에 할당 그룹을 저장하여 고정하였습니다. 2주 동안 데이터를 쌓고 분석한 결과, 파란 버튼이 클릭률이 12% 높았습니다.
작게 만들었지만 실제 데이터로 의사결정을 해본 경험이 인상 깊었습니다. AB 테스트는 구현보다 실험 설계와 데이터 해석이 더 중요하다는 것을 깨달았습니다. 그 과정이 값진 배움이었습니다.
인턴 때 새 UI 컴포넌트를 전체 배포하기 전에 일부 사용자에게만 보여주는 기능을 구현했어요. DB에 feature_flag 테이블을 만들고 user_id 목록을 넣는 방식이었어요. 처음엔 플래그 확인 로직이 여러 컴포넌트에 흩어져서 어떤 사용자가 어떤 버전을 보는지 추적이 어려웠어요. 플래그 체크 로직을 훅으로 모아서 한 군데서 관리하도록 리팩토링했어요. 팀에서 롤아웃 비율을 10% → 50% → 100% 순서로 확대했는데, 각 단계에서 에러율을 모니터링하면서 진행하는 방식을 배웠어요. 기능 플래그가 AB 테스트와 점진적 배포에 모두 쓰인다는 걸 이때 이해했어요.
경험을 통해 배웠습니다. 앞으로도 이 방향으로 성장하겠습니다.
학교 수업에서 온라인 쇼핑몰 데이터셋으로 AB 테스트 결과를 분석하는 과제가 있었어요. A/B 두 그룹의 전환율을 비교하는데, 처음엔 단순히 숫자만 비교하면 된다고 생각했어요. 교수님이 표본 크기가 작으면 차이가 우연일 수 있다고 지적하셔서 t-검정을 처음 써봤어요. 그룹 간 차이가 통계적으로 유의한지 확인해야 한다는 걸 그때 배웠어요. 결과적으로 p-value가 0.08이 나와서 유의하지 않다는 결론을 내렸는데, 처음엔 차이가 있다고 잘못 해석할 뻔했어요. AB 테스트에서 통계 기초를 모르면 잘못된 의사결정을 하게 된다는 걸 배웠어요.
그 과정이 값진 배움이었습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 Tmap Mobility 품질보증 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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