안녕하세요, 토스 Data Analyst 고은솔입니다.저는 토스에서 전략·FP&amp;A·커머스 도메인의 데이터를 분석하고, 그 결과를 바탕으로 전략적 의사결정을 지원하는 일을 하고 있어요.토스의 데이터 중심(Data-Driven) 문화는 이미 널리 알려져 있습니다. 이번 시리즈에서는 토스가 데이터를 바탕으로 의사결정을 내리는 과정에서, 데이터 분석가가 어떤 역할을 하는지 소개하려 해요. 특히, 토스 데이터 분석가가 푸시(모바일 알림) CTR 하락 문제를 해결한 사례를 공유하면서 문제 정의 → 가설 수립 → EDA → 실험 설계/운영 → 확장(Rollout)에 이르는 전 과정을 구체적으로 보여드리려고 합니다.이 글이 데이터 기반으로 기여하고자 하는 분석가분들, 그리고 데이터 중심 의사결정 과정에 관심 있는 분들께 도움이 되기를 바랍니다.<h1 id="2a39463d984d8189a7defcd96cc54a99">토스의 성장과 함께 낮아진 푸시 효율성</h1>토스의 제품 사일로는 PO, 디자이너, 개발자, 데이터 분석가 각자가 고유한 DRI(Directly Responsible Individual)를 갖고 서비스 운영과 성장을 위해 푸시를 적극적으로 활용하고 있습니다. 푸시는 별도 비용이 거의 들지 않고, 사용자와 즉시 소통할 수 있는 효과적인 채널이죠. 특히 2,900만 가입자 기반을 보유한 토스는 푸시를 보다 잘 활용할 수 있는 좋은 환경을 갖추고 있어요.그러나 슈퍼앱으로 확장하면서 운영 중인 서비스가 100개를 넘어섰고, 그 과정에서 푸시 효율이 점차 떨어지는 문제가 나타났어요. 서비스가 늘어나며 푸시 발송량이 급격히 증가했고, 그 결과 사용자의 푸시 반응 역치가 높아질 수밖에 없었습니다. 전사 푸시 CTR*은 점진적으로 하락하는 추세였고, 개별 팀의 카피·템플릿·타이밍 개선 노력에도 불구하고 근본적(시스템적) 해법 없이는 방어가 어렵다는 공감대가 형성되었어요.* CTR(Click-Through Rate): 클릭률(노출된 횟수 대비 클릭 된 횟수의 비율) <figure data-type="image-block" data-src="https://attachments.datarian.io/production-2a39463d-984d-8094-b404-fd44e36cf264-PptR3ARzahuBOLXTTBEwYicDv3vBrMaEVojChqVa3ms.png" data-align="center" data-width="480" style="width: 480px; max-width: 100%"><img src="https://attachments.datarian.io/production-2a39463d-984d-8094-b404-fd44e36cf264-PptR3ARzahuBOLXTTBEwYicDv3vBrMaEVojChqVa3ms.png" width="480" /></figure><h1 id="2a39463d984d80cda528e84d99f86d1e">신속한 처방보다 정확한 진단</h1>표면적으로 푸시는 단순해 보이지만, 실제로는 타겟팅·빈도·콘텍스트·의도가 복잡하게 얽혀 있습니다. 예를 들어 ‘푸시를 많이 받은 사용자일수록 CTR이 낮다’는 가설은 직관적으로 타당해 보이죠. 그러나 토스는 관심 가능성이 높은 유저에게만 푸시를 발송하기 위한 정교한 세그멘테이션을 설계해 왔기 때문에, 단순 비교만으로는 오히려 왜곡된 결과가 나올 수 있어요.따라서 가장 먼저 EDA(Exploratory Data Analysis)를 통해 문제를 정확히 진단했습니다.<ul><li>서비스/템플릿 분석: 서비스군·템플릿·메시지 목적(정보성/프로모션/리텐션)을 장단기 추세로 분해하여 특징 분석</li><li>유저 세그먼트별 반응 분석: 관심도, 최근 행동, 과거 푸시 반응 이력 등으로 CTR 분포 재구성</li><li>주요 피처 분석: SHAP 분석으로 CTR에 기여하거나 감소시키는 주요 피처(빈도, 최근 클릭, 카테고리 적합도, 수신 시각대 등) 식별</li></ul>이 과정을 통해 운영 개선 포인트를 다수 발견했지만, 단순한 빈도·타이밍·세그먼트 정비만으로는 전사 차원의 반전을 만들기 어렵다는 결론에 도달했습니다.<h1 id="2a39463d984d80ffa9d8d61f5d7a885d">‘지속적 무반응’을 신호로 보는 De-Targeting</h1>실용적이고 전사적으로 적용 가능한 새로운 규칙이 필요했습니다.‘원하는 푸시만 발송한다’라는 것은 곧 ‘원하지 않는 푸시는 줄인다’라는 의미와 같습니다. 그렇다면 “최근 N일 동안 동일 혹은 유사 목적의 푸시에 N회 연속 반응하지 않은 사용자는, 해당 카테고리 푸시를 불필요하다고 여긴다”고 정의할 수 있어요. 이 기준에 따라 해당 유저를 일정 기간 푸시 대상에서 제외(쿨다운)하는 디타게팅 룰을 설계했습니다.핵심은 최적의 n값 설정이었습니다. 불필요한 푸시를 최대한 줄이면서도 필요한 푸시를 놓치지 않기 위한 균형점을 찾기 위해 다양한 시뮬레이션을 수행했고, 리스크를 관리하면서도 의미 있는 CTR 개선이 가능한 후보군을 도출했어요.<h1 id="2a39463d984d807f9227c0b05e22217b">AB가 아닌 ABC 테스트</h1>이번 실험은 전사 임팩트가 크고 장기적 습관 형성과도 연결될 수 있어 2개월이라는 장기 실험으로 진행해 보았어요. 표본은 전체 유저 중 6%를 무작위 추출했으며, 실험군 간 랜덤화와 독립성을 보장했습니다.<ul><li>설계: Control(현행) vs Variant 1(진보적 N) vs Variant 2(보수적 N)의 ABC 테스트</li><li>기간: 2개월</li><li>주 지표: 푸시 CTR</li><li>보호 지표: 앱 오픈 AU, 서비스별 AU, 매출 등 핵심 지표 저하 방지</li><li>트레이드오프: n값을 크게 잡으면 CTR은 오르지만, 도달·리텐션·매출에 부정적 영향을 줄 수 있음</li></ul>또한, 전사 공감대 형성을 중요한 절차로 삼았습니다. 디타게팅은 각 서비스의 도달 범위를 줄일 수 있는 민감한 주제였기에, 실험 목적·가설·보호 지표·리스크 관리 방안을 투명하게 공유하고 각 제품 담당자의 의견을 수렴했습니다. 이 합의가 이후 확장과 배포 결정에 큰 힘이 되었죠.<h1 id="2a39463d984d80c5878dea271aff7d46">클릭은 유지 발송만 줄인, 불필요 푸시 제거 작업</h1>2개월 후, 실험 결과는 시뮬레이션과 거의 일치했습니다.<figure data-type="image-block" data-src="https://attachments.datarian.io/production-2a39463d-984d-8077-adfc-c5e66d50b1ce-KthUZ13_2R7b-_VkvCN02PPuJm8XzkLzr0T_gDYn2E4.png" data-align="center" data-width="528" style="width: 528px; max-width: 100%"><img src="https://attachments.datarian.io/production-2a39463d-984d-8077-adfc-c5e66d50b1ce-KthUZ13_2R7b-_VkvCN02PPuJm8XzkLzr0T_gDYn2E4.png" width="528" /></figure><ul><li>CTR: 두 변이안 모두 약 +4%p 개선, Variant 1이 Variant 2 대비 추가 +0.5%p 개선</li><li>발송량: 의미 있게 감소</li><li>클릭 총량: 유지(감소 거의 없음) → “불필요한 푸시를 줄여 효율을 높였다”는 가설 검증</li><li>가드레일: 앱 오픈 AU, 서비스 AU, 매출에서 유의한 악화 없음</li></ul>실험군을 30%로 확장해 6주간 추가 관찰했으며, 결과는 동일했어요. 최종적으로 전사 배포를 결정했고, 리스크를 최소화하면서도 전체 효용을 극대화할 수 있는 보수안(2)으로 배포를 진행했습니다.<h1 id="2a39463d984d80a88ac3f74271f63a83">Next Step: 스스로 건강하게 도는 푸시 생태계</h1>디타게팅 룰을 시작으로, 건강한 푸시 생태계를 만들기 위한 다양한 방안을 고민하고 있습니다.고정된 N값을 일괄 적용하는 것이 아니라, 유저별·서비스별 특성에 따라 동적으로 최적의 N값을 조정하는 방안, 그리고 반대로 타겟팅을 더욱 정교화할 수 있는 방법을 함께 연구 중입니다.이번 프로젝트에서 가장 중요하게 확인한 점은, 제품의 개선 사이클이 처음부터 끝까지 데이터 분석과 함께했다는 사실이에요. 문제를 명확히 정의하고, 가설을 세우고, 실험으로 검증해 조직이 움직일 수 있는 액션으로 연결했을 때 비로소 진정한 임팩트가 발생합니다.토스에서는 이러한 ‘진짜 AB 테스트’를 일상적으로 수행하고 있습니다. 데이터로 문제를 정의하고, 실험으로 가설을 검증하며, 액션으로 임팩트를 만드는 과정에 함께하고 싶은 분들을 기다립니다.✅ 이번 아티클은 아래 Toss Makers Conference 25의 세션을 바탕으로 재구성되었습니다.<div class="prosemirror-column-container" data-type="column_container"><div class="prosemirror-column" data-type="column" style="flex: 0.875 1 0px; min-width: 0;"><div data-type="youtube" data-src="https://www.youtube.com/embed/BljJ1jZ7e3U" data-url="https://www.youtube.com/embed/BljJ1jZ7e3U?rel=0" data-align="center" data-width="100%" data-aspect-ratio="0.5625" style="width: 100%; max-width: 100%"></div></div><div class="prosemirror-column" data-type="column" style="flex: 0.12500000000000003 1 0px; min-width: 0;"></div></div>토스 Data Analyst가 궁금하다면?<div data-type="bookmark" data-url="https://toss.im/career/job-detail?job_id=4071102003&sub_position_id=4071102003&company=%ED%86%A0%EC%8A%A4&utm_source=techblog" data-title="Data Analyst (프로덕트)" data-description="View notice details" data-icon="https://static.toss.im/tds/favicon/favicon-196x196.png" data-cover="https://static.toss.im/assets/career/tosscareers-og.jpg?v=2"></div><div data-type="callout" data-emoji="✍🏻" data-background-color="rgba(235, 236, 237, 0.3)" style="background-color: rgba(235, 236, 237, 0.3);">Editor 혜정’s comment이 글의 원문은 토스 기술 블로그에 업로드된 “<a href="https://toss.tech/article/data-analyst-ab-test" target="_blank">진짜 A/B 테스트: 토스의 푸시 생태계를 데이터로 재설계한 방법</a>”입니다.토스에서 푸시 효율을 높이기 위해 데이터를 어떻게 활용했는지, 그리고 그 과정이 어떤 단계로 진행되는지를 잘 보여주는 글입니다. ‘푸시 발송량이 늘었고 CTR이 감소했다’는 문제 인식에서 출발해 데이터를 통해 원인을 탐색하고, 개선의 방향을 찾아가는 과정이 인상적이었습니다.데이터 기반 의사결정은 거창하게 느껴지지만, 사실 작은 관찰에서부터 시작됩니다. ‘우리 서비스의 이용자는 어떤 행동 패턴을 보이고 있을까?’, ‘이전과 비교했을 때 무엇이 달라졌을까?’를 데이터로 확인하고, 그 안에서 개선의 실마리를 찾는 것이죠. 이렇게 하나씩 데이터를 활용해 나가면, 자연스럽게 데이터 중심의 의사결정이 시작될 거예요.만약 “우리 회사엔 데이터 분석가가 없어서 어려워요”라고 생각하는 분들이 있다면, 데이터리안의 지난 세미나, <a href="https://datarian.io/blog/replay-seminar-2025-nov" target="_blank">‘데이터 분석가 없이 데이터 드리븐 디자인하기’</a> 강연을 참고해 보시길 추천드립니다. 데이터 분석가 없이도 데이터를 수집하고, 서비스 개선에 활용할 수 있는 구체적인 방법을 배울 수 있어요.</div>

1,600만 MAU면 이미 너무 많은 것 아니야? 여기서 어떻게 더 성장해?

그로스 도메인이 토스를 성장시키는 방법

돈이 흐르는 길목에서 일을 하다 보니 금융에 대한 지식을 쌓을 수 있는 점도 큰 장점이에요

데이터로 프로덕트의 전략과 방향성을 고민하는, 토스뱅크 데이터 분석가

고객들은 퍼널이 늘어도 유용한 정보가 있으면 이탈하지 않는구나!

끊임없는 실험으로 고객에게 큰 가치를 제공하는, 토스뱅크 데이터 분석가

토스가 데이터를 바탕으로 의사결정을 내리는 과정 속에서, 데이터 분석가가 어떤 역할을 하는지 소개합니다.

진짜 A/B 테스트: 토스의 푸시 생태계를 데이터로 재설계한 방법

토스뱅크 합류 이유부터 데이터/ML이 바꿀 금융의 미래, 그리고 리더로서의 철학까지. 토스뱅크 Head of Data의 이야기를 들어보았어요.

데이터로 금융의 미래를 만들어 나가요 - Head of Data

치열하게 고민하고 협업하며, 정답이 없는 문제를 풀어가고 있는 토스플레이스 Data Analyst의 이야기를 담았어요.

데이터 분석을 넘어, 문제 정의와 해결로 오프라인 결제 시장의 변화를 주도하는 사람들 – 토스플레이스 Data Analyst

질문 하나로 시작하는 데이터 문화 혁신

토스플레이스 데이터봇 ‘판다(PANDA)’를 소개합니다 : 모든 팀원이 데이터 전문가처럼 일하는 방법

토스의 Data Platform Tribe는 데이터가 생성되는 순간부터 활용되는 순간까지, 전 과정을 설계하고 운영하고 있습니다.

Data First를 가능하게 하는 사람들, 토스 Data Platform Tribe

데이터 기반 의사결정과 데이터를 바탕으로 비즈니스의 성장을 설계하고 실행하는 조직, Data Analytics Tribe를 소개합니다.

데이터로 비즈니스 방향을 만드는 사람들, 토스 Data Analytics Tribe

이번 달, 우리에게 매출을 발생시킨 Business Customer는 몇 개인가요?

사업자 데이터 리터러시 높이기: BC Monthly Report 발행기

토스플레이스에서는 왜 Metric Review를 시작했고, 어떻게 운영하고 있으며, 실제로 어떤 변화를 만들었는지 공유해 드릴게요.

Metric Review, 실행을 이끌다

토스 코어에서 자체 개발한, 그리고 의사 결정에 활발히 사용되고 있는 새로운 지표에 대해 소개해 드릴게요.

LTV를 넘어 서비스의 가치를 측정하는 새로운 지표, MTVi

토스의 성장과 함께 낮아진 푸시 효율성

‘지속적 무반응’을 신호로 보는 De-Targeting

클릭은 유지 발송만 줄인, 불필요 푸시 제거 작업

Next Step: 스스로 건강하게 도는 푸시 생태계

진짜 A/B 테스트: 토스의 푸시 생태계를 데이터로 재설계한 방법

Contents

데이터 분석 소식을
매월 받아보세요

토스 아티클 모아보기

함께 읽어보면 좋은 글

신뢰 구간을 이용한 A/B 테스트 결과 비교

GA4가 활성 사용자 수를 세는 방식 총정리 [심화편]

data driven HR : 근태 데이터 관리방법

데이터 분석 소식을
매월 받아보세요데이터 분석 소식을 받아보세요

진짜 A/B 테스트: 토스의 푸시 생태계를 데이터로 재설계한 방법

Contents

데이터 분석 소식을 매월 받아보세요

토스 아티클 모아보기

함께 읽어보면 좋은 글

신뢰 구간을 이용한 A/B 테스트 결과 비교

GA4가 활성 사용자 수를 세는 방식 총정리 [심화편]

data driven HR : 근태 데이터 관리방법

데이터 분석 소식을 매월 받아보세요데이터 분석 소식을 받아보세요

데이터 분석 소식을
매월 받아보세요

데이터 분석 소식을
매월 받아보세요데이터 분석 소식을 받아보세요