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개발자 도구
A/B 테스트 및 실험 플랫폼 만들기
Kliv는 AI 앱 빌더입니다. 고정 배정, 이벤트, 지표, 가드레일, 의사결정까지 필요한 A/B 테스트 플랫폼을 설명하면, 그 앱을 데이터를 중심으로 만들어 드립니다.
텍스트 상자에 아이디어를 입력하기만 하면 AI가 아이디어를 만들어줍니다.
Kliv란 무엇인가요?
Kliv는 가입해서 설정하는 실험 도구가 아니라, 사용자를 위해 소프트웨어를 만들어주는 AI 앱 빌더입니다.
원하는 앱을 평범한 말로 설명하면 Kliv가 데이터, 로직, 화면, 워크플로우까지 직접 만들어 드립니다. 결과물은 실제로 작동하는, 온전히 소유할 수 있는 앱입니다. 원하는 도메인이나 계정에서 직접 운영하고, 이후에도 요청만 하면 계속 바꿔나갈 수 있습니다. 이름만 바꿔 붙인 템플릿이 아닙니다.
이 페이지에서는 그 앱이 맞춤형 A/B 테스트 및 실험 플랫폼입니다. Kliv는 온갖 종류의 웹 앱을 만들며, 이것은 그중 한 가지 예시일 뿐입니다.
왜 직접 실험 플랫폼을 만들어야 할까요?
많은 실험 도구는 실제로 진행하는 테스트 수가 아니라 트래픽 규모로 요금을 매깁니다. 한 팀이 분기에 여섯 번 실험을 진행하더라도, 추적되는 모든 사용자에 대해 비용을 지불해야 하는 경우가 많습니다. 더 근본적인 문제는 데이터입니다. 배정 정보는 흔히 벤더의 데이터 웨어하우스에 있고, 테스트가 의미 있었는지를 결정하는 주문, 구독, 리텐션 수치와는 떨어져 있습니다.
Kliv는 실험 플랫폼을 사용자 자신의 데이터를 중심으로 만듭니다. 실험, 배정, 이벤트, 지표, 의사결정은 모두 데이터베이스 안의 행(row)이며, 이를 설명하는 데 필요한 매출 및 고객 기록 바로 옆에 놓입니다.
시스템이 아는 것들
실험에는 흔들리지 않는 사실이 필요합니다. Kliv가 만드는 것은 바로 이런 기록들입니다.
실험과 변형(variant)
각 실험에는 가설, 변형, 트래픽 분배 비율, 담당자, 시작일, 종료일, 최소 표본 크기가 있습니다. 누군가의 머릿속 메모가 아니라 팀이 직접 확인할 수 있는 기록입니다.
고정 배정(sticky assignment)
방문자의 변형은 한 번 기록되면 다시 방문할 때마다 그대로 읽힙니다. 재배포나 분배 비율 변경이 있어도 해당 방문자가 조용히 다른 변형으로 옮겨가지 않습니다.
이벤트와 지표
가입, 첫 주문, 해지, 리텐션, 매출 등 실험 결과를 좌우하는 이벤트가 명확히 정의되고 변형별로 집계됩니다.
결과 보드
대시보드는 변형별 전환율, 표본 크기, 데이터가 충분히 쌓였는지를 보여줍니다. 예약된 작업이 원하는 주기로 결과를 집계합니다.
가드레일
누가 테스트를 시작하고, 확대하고, 중단하고, 보관 처리할 수 있는지 규칙으로 정합니다. 모든 확대와 중단은 담당자, 시각, 판단 근거가 된 수치와 함께 기록됩니다.
예시: 김서연의 밀키트 성장팀
한 성장팀이 이 플랫폼을 이렇게 사용할 수 있습니다. 어디까지나 하나의 예시이며, 실제로는 자신만의 실험, 지표, 의사결정 규칙을 설명하면 됩니다.
가설을 문서로 남깁니다
김서연의 팀은 결제 전에 배송 예정일을 보여주면 첫 주문이 늘어나는지 검증하려 합니다. 트래픽이 유입되기 전에 담당자, 핵심 지표, 변형, 최소 표본을 먼저 기록합니다.
API로 방문자를 배정합니다
사이트가 배정 엔드포인트를 호출해 신규 방문자의 10%부터 시작합니다. 배정은 저장되므로 재방문자는 항상 같은 변형을 보게 됩니다.
이벤트가 변형별로 쌓입니다
가입과 첫 주문 이벤트가 행(row)으로 쌓입니다. 매일 밤 진행되는 집계가 대시보드를 갱신하므로, 팀원 각자가 따로 쿼리를 돌리는 대신 같은 숫자를 함께 봅니다.
팀이 의사결정을 기록합니다
표본 목표에 도달했을 때 변형 B가 첫 주문 기준으로 9% 앞섭니다. 김서연은 그날의 수치와 함께 이 결정을 실험 기록에 남깁니다.
이긴 변형이 이력을 그대로 안고 출시됩니다
변형 B가 전체 트래픽으로 확대되고, 실험은 배정, 이벤트, 의사결정 기록을 모두 담은 채 보관됩니다. 두 분기 뒤 “이거 테스트했었나?”라는 질문에 링크 하나로 답할 수 있습니다.
원하는 실험 플랫폼을 설명해보세요
Kliv는 설명한 내용을 바탕으로 만들어지므로, 더 구체적으로 설명할수록 첫 결과물이 원하는 모습에 더 가까워집니다. 실험, 이벤트, 트래픽 규칙, 의사결정 과정을 이름 붙여 설명해보세요. 참고할 수 있는 세 가지 예시입니다:
성장 실험 트래커
분배, 고정 배정, 대시보드, 출시 규칙.
“저희 밀키트 성장팀을 위한 실험 플랫폼을 만들어 주세요. 변형 2~4개, 퍼센트 단위 트래픽 분배, API를 통한 고정 방문자 배정, 가입 및 첫 주문 전환 이벤트, 최소 표본 크기, 매일 밤 결과 집계, 그리고 시작·확대·중단·보관을 위한 의사결정 기록을 지원해 주세요.”
가격 테스트 매니저
매출과 연결된 가격 페이지 변형.
“저희 SaaS 서비스를 위한 가격 실험 도구를 만들어 주세요. 스타터 월 29,000원, 프로 월 69,000원, 팀 월 179,000원을 테스트하고, 방문자에게 고정 변형을 배정하고, 결제 시작, 유료 전환, 변형별 첫 달 매출을 기록하고, 어떤 가격이든 전체 트래픽에 적용되기 전에 문서화된 의사결정을 반드시 거치게 해 주세요.”
뉴스레터 제목 실험실
캠페인 변형, 발송 규모, 오픈 이벤트.
“저희 주간 뉴스레터를 위한 실험 트래커를 만들어 주세요. 편집자가 제목 변형을 만들고 변형별 발송 규모를 설정하며, 캠페인별 오픈 및 클릭 이벤트를 가져오고, 최소 표본에 도달한 뒤에만 결과를 비교하고, 최종 제목을 의사결정 메모와 함께 보관하게 해 주세요.”
구성 요소들이 어떻게 맞물리는지
배정은 직접 소유하는 함수입니다. 분배 로직, 제외 조건, 홀드아웃은 실제 API를 갖춘 서버 사이드 함수 안에 있습니다. 사이트, 스토어, 이메일 시스템이 이를 호출하면 그 결과가 행(row)으로 저장됩니다.
매출 조인은 단순하게 유지됩니다. 배정과 결과가 같은 데이터베이스에 있으므로, “변형 B가 6개월 리텐션을 개선했는가?”는 두 개의 내보내기(export)를 맞춰보는 작업이 아니라 자신의 데이터에 대한 하나의 쿼리가 됩니다.
엿보기(peeking)는 규칙이 됩니다. 최소 표본, 매일 밤 갱신, 중단 결정이 모두 실험 기록 위에 있습니다. 플랫폼이 팀이 원하는 테스트 규율을 강제합니다.
Kliv의 애널리틱스는 이미 방문자, 전환율, 채널별 매출, 커스텀 이벤트를 다룹니다. 실험 플랫폼은 이 측정 계층 위에 통제된 비교를 더합니다. Kliv 애널리틱스를 확인해 보세요.
자주 묻는 질문
Kliv는 정확히 무엇인가요?
Kliv는 AI 앱 빌더입니다. 필요한 A/B 테스트 플랫폼을 설명하면, Kliv가 데이터베이스, API, 화면, 실험 운영 규칙을 갖춘 실제 앱을 만들어 줍니다.
완전한 앱을 받나요, 아니면 템플릿인가요?
실제 앱입니다. 실험 기록, 배정 엔드포인트, 이벤트 테이블, 대시보드, 의사결정 기록 모두 사용자의 업무 흐름에 맞춰 만들어지며, 그냥 채워 넣는 범용 양식이 아닙니다.
만든 뒤에도 바꿀 수 있나요?
네. 지표를 추가하거나, 출시 규칙을 바꾸거나, 홀드아웃 그룹을 넣거나, 대시보드를 갱신해 달라고 Kliv에 요청할 수 있고, 처음부터 다시 만들 필요는 없습니다.
실험 도구를 구독하지 않고 왜 직접 만들어야 하나요?
배정 데이터와 매출 데이터가 함께 있어야 하는 것이 핵심 문제라면, 맞춤 앱이 더 단순할 수 있습니다. 배정, 이벤트, 결과가 데이터베이스 안의 행이 되어 매출 테이블과 그대로 조인됩니다.
배정 고정(stickiness)은 어떻게 보장되나요?
방문자의 변형은 처음 배정될 때 저장되고 이후에는 그 값을 그대로 읽어옵니다. 저장된 상태이므로 재배포나 트래픽 분배 변경이 있어도 사용자가 조용히 다른 변형으로 뒤섞이지 않습니다.
Kliv가 호스팅하지 않는 사이트에서도 실험을 진행할 수 있나요?
네. 배정 엔드포인트는 API입니다. 쇼핑몰, 랜딩 페이지, 이메일 도구 어디서든 호출할 수 있고, 이벤트도 같은 방식으로 다시 보낼 수 있습니다.
테스트를 너무 일찍 확대하는 것은 어떻게 막나요?
누가 테스트를 확대, 중단, 보관할 수 있는지 직접 정의합니다. 최소 표본 크기와 의사결정 메모가 실험 기록에 남고, 모든 변경은 이름과 시각과 함께 기록됩니다.
결과를 매출이나 리텐션과 연결할 수 있나요?
네. 배정과 이벤트가 데이터베이스 안에 있으므로 주문, 구독, 리텐션 등 앱이 기록하는 어떤 데이터와도 조인할 수 있습니다.
애널리틱스를 대체하게 되나요?
아니요. 애널리틱스는 무슨 일이 일어났는지 알려줍니다. 실험은 통제된 배정과 비교를 더해, 어떤 변화가 실제로 결과를 일으켰는지 검증할 수 있게 합니다.
나중에 Kliv를 떠날 수 있나요?
네. 앱의 코드는 자신의 Git 저장소와 동기화되므로, 떠나는 과정은 처음부터 다시 만드는 것이 아니라 git pull 한 번이면 됩니다.
별도의 관리자 도구가 필요한가요?
아니요. 플랫폼 자체가 관리자 도구입니다. 팀은 앱 안에서 실험을 만들고, 결과를 확인하고, 의사결정을 기록하고, 규칙을 관리합니다.
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