
단순한 UI 개선을 넘어 데이터 속 숨겨진 신호를 인사이트로 연결하는 집요한 실험의 여정
이 아티클은 배달의민족 퀵커머스 서비스에서 주문 이탈을 방지하기 위해 도입한 '최소주문금액바'의 성장 과정을 다룹니다. 총 4차례의 A/B 테스트를 거치며 겪은 성공과 시행착오를 통해, 지표의 등락을 넘어 사용자의 행동 패턴을 읽어내는 PM의 시각과 실무적 인사이트를 제공합니다.
A/B 테스트를 설계 중인 서비스 기획자나 데이터 분석가에게 권장하며, 실험 결과가 예상과 다를 때 보조 지표를 통해 새로운 돌파구를 찾는 문제 해결 과정을 참고하기 좋습니다.
퀵커머스 서비스 이용 시 사용자가 최소주문금액을 채웠는지 확인하기 위해 장바구니와 탐색 지면을 반복적으로 오가야 하는 동선의 불편함과 이로 인한 높은 이탈률을 해결하고자 했습니다.
가게 홈 및 검색 결과 등 탐색 지면 하단에 최소주문금액까지 남은 금액을 실시간으로 안내하는 스낵바 UI를 도입하고, 혜택 안내와 상품 추천을 결합한 4단계의 A/B 테스트를 통해 고도화했습니다.
Phase 1과 2에서는 장바구니 이탈률이 유의미하게 감소하고 커머스 전체 주문전환율이 상승하는 성과를 거두었습니다. 하지만 이후 실험에서는 혜택 노출 조건 충족 부족과 상품 추천에 따른 전환 향상이 뚜렷하지 않아 지표가 정체되는 양상을 보였습니다.
Trade-off
사용자에게 최소주문금액을 명확히 안내함으로써 탐색 마찰은 줄였으나, 동시에 그 금액이 구매의 기준점이 되어버리는 '평균주문금액의 천장' 현상이 발생했습니다. 또한 고도화된 UI 기능의 성과가 외부 마케팅 전략에 강하게 의존하는 부작용을 확인했습니다.
두 가지 이상의 안(A안, B안)을 사용자 그룹에 무작위로 노출하여 어떤 안이 목표 지표에 더 긍정적인 영향을 주는지 검증하는 정량적 분석 방법입니다.
특정 기간 동안 주문 한 건당 평균 결제 금액을 의미하며, 거래액 규모를 파악하는 주요 지표입니다.
사용자가 현재 담은 상품보다 더 높은 가액의 상품이나 혜택을 선택하도록 심리적으로 유도하는 설계 기법입니다.




