초보자를 위한 A/B 테스트: 시작하기 위해 알아야 할 모든 것

20 분 읽음

소규모 사업체를 운영하고 있다면 한 푼도 중요하다는 것을 알고 계실 것입니다. 효과가 없는 광고 캠페인에 돈을 낭비하거나 방문자를 구매자로 전환하지 않는 웹사이트에 만족할 여유가 없습니다.

그렇기 때문에 A/B 테스트가 필요합니다. 중요하다 - 그것 최소한의 투자로 더 많은 매출을 올릴 수 있는 웹사이트, 이메일 캠페인, 광고 캠페인에 대한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

이 글에서는 A/B 테스트가 무엇인지, 시작하는 방법, 이 간단하지만 효과적인 마케팅 도구를 사용하여 얻을 수 있는 몇 가지 이점에 대해 설명합니다.

A/B 테스트란 무엇입니까?

분할 테스트라고도 알려진 A/B 테스트는 다음과 같은 강력한 방법입니다. 변형 테스트 마케팅 자산이나 웹페이지 중 어느 것이 더 나은 성과를 내는지 판단합니다.

그것은 포함한다 두 개 이상의 버전 생성 동일한 콘텐츠에 각각 특정 변형이 있는 경우 다른 세그먼트에 표시 사전 정의된 목표에 대한 성과를 측정할 수 있습니다.

결과를 비교하면 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다. 가장 효과적인 버전 식별 그 통찰력을 활용하여 마케팅 활동을 최적화하고 전환율을 높이며 비즈니스 성장을 촉진하세요.

본질적으로 A/B 테스트를 통해 다음을 수행할 수 있습니다. 미세 조정 귀하의 마케팅 전략 기반 현실 세계 데이터를 활용하여 캠페인의 모든 요소가 성공할 수 있도록 준비합니다.

예를 들어, 두 가지 서로 다른 디자인을 만들 수 있습니다. 방문 페이지 두 페이지에 동일하게 트래픽을 보냅니다. 각 버전의 성능을 추적하여 어느 버전이 더 효과적인지 판단할 수 있습니다. 그런 다음 수집한 데이터를 기반으로 결정을 내릴 수 있습니다.

이미지 소스 : 데이터 과학을 향해

A/B 테스트는 마케팅 전략의 효과적인 요소를 식별하는 데 도움이 됩니다. 웹사이트 디자인부터 귀하의 이메일 마케팅, 이는 타겟 고객에게 적합한 것을 찾는 가장 좋은 방법입니다.

A/B 테스트 수행 방법

다음 단계에서는 A/B 테스트를 시작하는 방법을 안내합니다. 다음 단계를 사용하여 자체 테스트를 수행하고 결과를 비즈니스에 적용할 수 있습니다.

1단계. 변수 정의

A/B 테스트의 첫 번째 단계는 평가하려는 대상을 명확하게 결정하는 것입니다. 첫 번째 질문은 이것이다. 오프 사이트 or 현장 테스트?

현장 테스트에는 웹사이트의 모든 요소가 포함됩니다. 판매 관련. 예를 들어 CTA 텍스트, CTA 배치, 헤드라인, 이미지, 비디오 콘텐츠 등을 테스트할 수 있습니다. 팝 업, 가능성 도메인 이름, 그리고 더.

오프 사이트 테스트에서는 광고 및 판매 이메일의 효과를 살펴봅니다. 귀하의 광고와 이메일이 트래픽을 유도하고 전환으로 이어지는지 확인하기 위해 이러한 종류의 테스트를 수행하게 됩니다.

정확히 무엇을 테스트해야 하는지 결정하는 것은 현재 목표에 따라 다릅니다. 무엇을 개선하고 싶나요? 예를 들어, 지난 광고 캠페인이 만족스럽지 않은 경우 새로운 광고 크리에이티브를 테스트하여 마케팅 캠페인의 성과를 향상시킬 수 있습니다. 또는 웹사이트를 다시 디자인하는 경우 다양한 홈 페이지를 테스트하여 방문자가 사이트에서 더 많은 시간을 보내게 만드는 홈 페이지를 확인할 수 있습니다.

Step 2. 가설 세우기

이제 테스트할 변수를 알았으므로 가설을 세울 차례입니다. 원하는 결과를 얻기 위해 어떤 변화를 취할 수 있는지 생각해 보세요.

당신이 더 잘할 수 있다고 생각하는 모든 것과 개선할 수 있는 방법의 목록을 작성하십시오. 글을 써야 하나? 더 나은 CTA? 이메일에 더 많은 이미지를 사용할 수 있나요? 웹사이트의 레이아웃이 달라야 합니까?

다양한 가설을 세운 후에는 우선순위를 정해야 합니다. 가장 좋고 가장 중요한 것을 식별하십시오. A/B 테스트를 실행하여 테스트할 수 있는 방법에 대해 생각해 보세요. 또한 구현이 얼마나 어려운지, 그리고 고객에게 미칠 수 있는 잠재적인 영향도 고려하세요.

마지막으로 A/B 테스트 실행 방법을 결정해야 합니다. 예를 들어 이메일을 테스트할 때 두 가지 버전을 보내고 어떤 버전이 가장 좋은 결과를 얻었는지 추적해야 합니다.

이를 위해 제목 줄, 문구, 이미지 등과 같이 테스트할 이메일 요소를 식별하십시오. 그런 다음 측정 지표를 고려하세요 오픈율이나 클릭을 통해 버전을 차별화하고 비교할 수 있는 비율(CTR)입니다.

3단계. 시간 제한 설정

또한 A/B 테스트를 실행할 기간도 결정해야 합니다. 이는 다른 사람이 대신 결정할 수 있는 것이 아닙니다. 자신의 직관을 통해 배우고 자신에게 가장 적합한 기간을 찾아야 합니다.

일반적으로 이메일 캠페인에 대한 A/B 테스트는 승리 여부를 결정하는 방법에 따라 최대 2시간에서 하루까지 실행될 수 있습니다. 버전 - 일반적으로 열기, 클릭 또는 수익을 기준으로 합니다. 다음을 권장합니다. 승자를 결정하려면 최소 2시간을 기다려야 합니다. 오픈을 기준으로, 클릭 수를 기준으로 승자를 결정하는 데 12시간, 수익을 기준으로 승자를 결정하는 데 XNUMX시간이 소요됩니다.

어떤 이메일 콘텐츠가 더 많은 수익을 창출하는지 비교하기 위해 Mailchimp에서 테스트를 설정하는 예

광고의 경우 캠페인을 실행해야 합니다. 최소 7 일 테스트, 테스트 시간이 짧을수록 결론이 나지 않는 결과가 나올 수 있기 때문입니다. Facebook 광고의 경우 최대 30일 동안 A/B 테스트를 실행할 수 있습니다.

웹사이트의 경우, 추천 다양하므로 일주일에서 최대 한 달 동안 A/B 테스트를 실행해야 함을 제안합니다. 결정을 내리기 전에 주말과 주중 쇼핑 행동의 차이를 염두에 두세요.

A/B 테스트를 막 시작했고 테스트를 얼마나 오랫동안 실행해야 할지 확신이 없다면 A/B 테스트 기간 계산기. 몇 가지 테스트를 실행하면 각 테스트 유형에 대한 이상적인 시간 제한을 더 잘 이해할 수 있습니다.

4단계. 각 변수를 개별적으로 테스트

테스트할 변수를 결정한 후에는 하나로 범위를 좁혀야 합니다. 두 가지 대안을 만들어 변수를 테스트합니다. 이를 서로 테스트하게 됩니다.

테스트할 캠페인이나 웹사이트 요소가 여러 개인 경우 항상 한 번에 하나씩 테스트를 실행하세요.

A/B 테스트를 동시에 실행하는 것보다 별도로 실행하는 것이 더 좋습니다. 한 번에 너무 많은 변수를 테스트하면 어떤 부분이 성공했는지 여부를 판단하기가 어렵습니다..

나머지는 일정하게 유지하면서 변수 하나만 변경하면 결과 데이터를 쉽게 이해하고 적용할 수 있습니다.

5단계. 결과 분석

목표에 따라 A/B 테스트 결과를 분석하는 방법이 결정됩니다. 예를 들어, 웹사이트 트래픽을 늘리는 방법을 테스트하려면 블로그 게시물 제목과 웹페이지 제목을 테스트해야 합니다. 결국 제목은 누군가의 관심을 끌고 더 많은 것을 배우고 싶게 만들어야 합니다.

테스트하는 모든 변수는 서로 다른 측정항목을 가지며 서로 다른 결과를 생성합니다. 다음은 A/B 테스트에서 변경할 수 있는 잠재적인 목표와 변수의 몇 가지 예입니다.

전환율 개선(CTA 텍스트, 색상, 요소 배치 변경 가능)
이탈률 감소(제품 설명, 목록에 사용하는 글꼴 및 추천 이미지 테스트)
웹사이트 트래픽 증가(링크 위치 변경)
장바구니 이탈률 감소(다양한 제품 사진 활용)

또한 잠재고객의 다양한 세그먼트별로 결과를 분류할 수도 있습니다. 트래픽이 어디서 발생하는지, 어떤 요소가 작동하는지 확인할 수 있습니다. 모바일 및 데스크톱 사용자에게 가장 적합, 신규 방문자를 유치하는 방법 등이 있습니다.

귀하의 옵션은 거의 무한합니다:

출처: 바로 인터랙티브

받은 테스트 결과가 확실하지 않습니까? 테스트의 정확성을 확인할 수 있는 한 가지 방법은 고객 피드백을 이용하는 것입니다. 조사 결과를 바탕으로 마케팅을 변경한 후 설문 조사 양식 귀하의 웹 사이트에서 청중으로부터 피드백을 받아 귀하가 변경한 내용을 좋아하는지 확인하십시오.

6단계. 조정 및 반복

모든 분석을 깔끔하게 정리한 후에도 작업은 멈추지 않습니다. 이제 다시 테스트를 해봐야 합니다. 더 많은 변경을 하고, 더 많은 테스트를 실행하고, 새로운 데이터로부터 배우세요.

물론 A/B 테스트를 차례로 실행할 필요는 없습니다. 대신, 수집한 데이터로부터 배우고 새로운 테스트를 출시하기 전에 접근 방식을 조정할 수 있는 창의적인 방법을 개발할 시간을 가지십시오.

A/B 테스트는 무엇을 할 수 있나요?

전자상거래 성과를 최적화하기 위해 A/B 테스트를 할 수 있는 웹사이트 요소 목록은 다음과 같습니다.

홈페이지 히어로 이미지: 브랜드 아이덴티티에 부합하고 호기심을 불러일으키는 강렬한 비주얼로 시선을 사로잡습니다.
행동을 요구하다 버튼 색상: 생생한 색상을 테스트하여 사용자 참여를 유도하고 동기를 부여합니다. 클릭연결.
제품 페이지 레이아웃: 사용자 경험과 판매 전환을 최적화하기 위해 다양한 방식으로 실험해 보세요.
가격 표시 형식: 명확성과 설득력 있는 영향을 위해 다양한 가격 구조를 테스트합니다.
결제 페이지 디자인: 간소화된 탐색과 원활한 사용자 경험을 위해 레이아웃을 최적화합니다.
사용후기 배치: 포지셔닝의 영향 평가 고객 증언 신뢰성을 위해 전략적으로 신뢰 구축.
탐색 메뉴 스타일: 직관적인 A/B 테스트 메뉴 디자인, 사용하기 쉬운 항해.
검색창 위치 지정: 접근이 용이하고 사용자 편의성을 높이기 위한 최적의 배치를 평가합니다.
이메일 옵트 형태 변형: 구독자 확보 및 참여를 높이기 위해 다양한 양식 디자인을 테스트합니다.
바닥글 콘텐츠 및 레이아웃: 향상된 가시성과 사용자 상호 작용을 위해 콘텐츠 배열을 실험해 보세요.
프로모션 배너 디자인: 시각적으로 매력적인 프로모션 배너를 A/B 테스트하여 관심과 전환을 극대화합니다.
사회적 증거 요소: 신뢰 구축 및 전환 유도에 있어 사회적 증거의 효과를 평가합니다.
비디오 콘텐츠 배치: 참여 및 제품 이해에 최대 영향을 미칠 수 있도록 비디오 포지셔닝을 테스트합니다.
신뢰 배지 프레젠테이션: 신뢰 배지 배치를 실험하여 신뢰도를 높이고 잠재 고객을 안심시키세요.
글꼴 스타일 및 크기: 장치와 플랫폼 전반에 걸쳐 가독성과 미적 매력을 제공하는 A/B 테스트 글꼴입니다.
모바일 반응성: 모바일 기기에서의 원활한 사용자 경험과 전환을 위해 최적화합니다.
관련 상품 섹션 구성: 구동할 테스트 레이아웃 교차 판매 평균 주문 금액을 높입니다.
배송 및 반품 정책 가시성: A/B 테스트를 통해 눈에 띄게 하여 자신감을 심어주고 구매 망설임을 줄여줍니다.
실시간 채팅 기능 표시: 고객 지원 및 만족도 향상을 위한 테스트 배치 및 가시성.
종료 - 의도 팝업 변화: 방문자가 사이트를 떠나기 전에 관심을 끌고 전환을 유도하는 A/B 테스트입니다.

간단히 말해서, 온라인 상점의 모든 요소를 테스트하여 품질을 향상시킬 수 있습니다. 온라인 비즈니스의 효율성.

A/B 테스트는 더 나은 수익을 얻는 데 도움이 될 수 있습니다

A/B 테스트를 통해 다음을 수행할 수 있습니다. 미세 조정 귀하의 웹사이트와 마케팅 자료가 최대한의 효과를 낼 수 있도록 최적화되었는지 확인하세요.

수익 극대화

A/B 테스트를 통해 다양한 실험을 할 수 있습니다. 귀하의 웹사이트, 제품 페이지 또는 마케팅 자료 버전, 더 높은 전환율을 유도하는 요소를 식별하는 데 도움이 됩니다. 에 의해 미세 조정 이러한 중요한 터치포인트를 통해 방문자를 판매 유입경로로 효과적으로 안내하여 전환 가능성을 높이고 수익 증대.

사용자 경험 개선

A/B 테스트를 통해 광고의 영향을 평가할 수 있습니다. 다양한 디자인, 레이아웃, 기능성 사용자 경험의 변화. 잠재고객의 참여와 공감을 가장 잘 이끌어내는 요소를 정확히 찾아내면 방문자의 전환을 유도하는 원활하고 직관적인 사용자 여정을 만들어 궁극적으로 수익 흐름을 개선할 수 있습니다.

제품 프레젠테이션 향상

A/B 테스트를 통해 다양한 제품을 테스트할 수 있습니다. 이미지, 설명, 가격 전략 귀하의 제품에 대한 가장 매력적인 프레젠테이션을 결정합니다. 이를 통해 귀하의 제품을 가장 좋은 모습으로 선보일 수 있으며 구매 결정에 효과적으로 영향을 미치고 수익 성장을 촉진할 수 있습니다.

마케팅 메시지 맞춤화

A/B 테스트는 다음에도 적용될 수 있습니다. 이메일 마케팅, 광고 문구 및 기타 홍보 콘텐츠. 다양한 메시징 전략, 제안 및 서비스를 테스트하여 클릭 유도 문구, 잠재 고객의 관심을 끌고 구매를 유도하여 수익을 높이는 가장 효과적인 접근 방식을 식별할 수 있습니다.

홍보 이메일 캠페인에 대한 다양한 주제를 테스트하는 예

A/B 테스트의 장점과 단점

각 메달과 마찬가지로 A/B 테스트에도 좋은 면과 나쁜 면이 있습니다. 그들을 찾아보자.

A/B 테스트 전문가

데이터 중심 결정: A/B 테스트는 변경 사항에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있는 구체적인 데이터를 제공하므로 기업은 실제 사용자 상호 작용 및 선호도를 기반으로 최적화 전략을 수립할 수 있습니다.
개선 된 사용자 경험: 다양한 변형을 테스트함으로써 기업은 사용자 경험을 개선하고 향상시켜 전자상거래 플랫폼에 대한 만족도와 참여도를 높일 수 있습니다.
전환율 증가: A/B 테스팅은 고객과 공감할 수 있는 가장 효과적인 디자인과 콘텐츠 요소를 식별하고 구현함으로써 더 높은 전환율로 이어질 수 있습니다. 대상.
반송률 감소: 반복적인 테스트를 통해 기업은 높은 이탈률에 영향을 미치는 요소를 찾아내고 수정하여 궁극적으로 사용자 유지 및 참여를 향상시킬 수 있습니다.
향상된 콘텐츠: A/B 테스트를 통해 콘텐츠를 평가하고 개선할 수 있어 잠재 고객과의 메시지 전달 및 커뮤니케이션이 향상됩니다.

A/B 테스트의 단점

시간이 많이 걸리는: A/B 테스트를 설정하고 실행하고 분석하는 과정을 시간 집약적, 의미 있는 결과를 얻으려면 신중한 계획과 실행이 필요합니다.
제한된 범위: A/B 테스트는 종합적인 테스트에는 한계가 있을 수 있습니다. 사이트 전체 일반적으로 한 번에 특정 요소나 변형에 초점을 맞추기 때문에 변경됩니다.
오탐의 위험: A/B 테스트 결과에서 잘못된 결론을 도출할 위험이 있으며, 통계적 유의성이 엄격하게 유지되지 않으면 잘못된 최적화 결정으로 이어질 가능성이 있습니다.
기술적 오류: A/B 테스트의 구현 및 실행 오류로 인해 결과가 왜곡되어 테스트 결과의 신뢰성이 저하될 수 있습니다.
근시안적인: A/B 테스트에만 집중하면 전체적, 큰 그림 개선으로 인해 더 광범위한 최적화 기회를 놓칠 가능성이 있습니다.

A/B 테스트의 3가지 유형

A/B 테스트에는 세 가지 주요 유형이 있습니다.

분할 테스트: 이 고전적인 형태의 A/B 테스트에는 단일 변수의 두 버전(A와 B)을 비교하여 다음과 같은 특정 목표를 달성하는 데 어느 버전이 더 나은 성능을 발휘하는지 결정하는 작업이 포함됩니다. 클릭을 통해 요율 또는 전환. 다음과 같은 개별 변경 사항의 영향을 평가하는 데 이상적입니다. 문안 (call-to-action) 버튼 색상이나 헤드라인 텍스트를 통해 사용자 선호도와 행동에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다.
다변량 테스트: 분할 테스트와 달리 다변수 테스트를 사용하면 서로 다른 요소의 여러 변형이 미치는 영향을 동시에 평가할 수 있습니다. 헤드라인, 이미지 및 버튼 색상과 같은 다양한 변경 사항의 결합된 효과를 분석함으로써 이러한 요소가 어떻게 상호 작용하여 사용자 참여 및 전환율에 영향을 미치는지에 대한 통찰력을 얻고 전체적인 페이지 최적화에 대한 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
다중 페이지 테스트: 이 접근 방식에는 특정 요소가 아닌 전체 웹 페이지를 서로 테스트하는 것이 포함됩니다. 이는 다양한 페이지 버전의 전체 레이아웃, 콘텐츠 구조 및 디자인을 평가하고 어떤 페이지 구성이 청중에게 가장 잘 반응하고 원하는 사용자 작업을 유도하는지에 대한 통찰력을 제공하는 데 유용합니다.

이러한 테스트 방법을 통해 전자상거래 기업은 데이터 중심 웹사이트나 앱의 변경 사항이 미치는 영향을 이해하여 결정을 내리고, 사용자 경험을 최적화하고, 전환율을 극대화하세요.

A/B 테스트에서 가장 흔히 저지르는 4가지 실수

A/B 테스트에서는 일반적인 실수를 피하는 것이 잠재력을 최대한 활용하는 데 매우 중요합니다. 주의해야 할 가장 널리 퍼진 네 가지 실수는 다음과 같습니다.

결함 가설: A/B 테스트에서 가장 흔한 실수는 잘못된 가설을 세우는 것입니다. 모든 테스트는 가설에서 시작되며, 가설이 틀리면 테스트에서 의미 있는 결과가 나올 가능성이 낮습니다. 명확하게 공식화하는 것이 중요합니다. 데이터 중심 A/B 테스트의 타당성과 효율성을 보장하기 위한 가설. 확실한 가설이 없으면 전체 테스트 프로세스에 방향성이 부족하고 사용자 경험을 최적화하고 전환을 유도하기 위한 실행 가능한 통찰력을 제공하지 못할 수 있습니다.
통계적 유의성 무시: 통계적으로 유의미한 결과를 보장하지 않으면 잘못된 결론을 내릴 수 있으며, 테스트 결과의 신뢰성이 위태로워질 수 있습니다. 정보에 입각한 결정을 내리고 오해의 소지가 있는 결론을 도출하지 않으려면 A/B 테스트 결과의 통계적 유의성을 엄격하게 평가하는 것이 중요합니다.
너무 많은 가설을 동시에 테스트: 단일 테스트 내에서 여러 가설을 사용하면 데이터가 복잡해지고 각 개별 변경 사항의 정확한 영향을 정확히 찾아내는 기능이 방해받을 수 있습니다. 한 번에 너무 많은 가설에 초점을 맞추면 테스트 프로세스에서 얻은 통찰력의 명확성이 희석되어 가설을 세우는 능력이 저하될 수 있습니다. 잘 알고 있는 최적화 결정.
변경 사항의 조기 구현: 예비적이거나 결론이 나지 않은 A/B 테스트 결과를 기반으로 서둘러 변경을 구현하는 것은 역효과를 낳을 수 있습니다. 귀하의 시스템을 크게 변경하기 전에 적절한 기간 동안 강력하고 결정적인 데이터를 수집하는 것이 필수적입니다. 전자 상거래 플랫폼을 통해 건전하고 신뢰할 수 있는 통찰력을 바탕으로 결정을 내릴 수 있습니다.

이러한 함정을 피하면 A/B 테스트의 효과가 향상되어 전자상거래 기업이 정보를 얻을 수 있고, 데이터 중심 자신 있게 결정을 내리고 사용자 경험을 최적화하세요.

당신도 효과적이고 포괄적인 A/B 테스트를 실행할 수 있습니다

거기 당신은 그것—조언 귀하의 비즈니스에 빠르게 도움이 될 강력한 A/B 테스트를 시작해보세요. 귀하의 비즈니스는 독특하며 여기에서 공유된 지식은 작업할 수 있는 템플릿만 제공한다는 점을 기억하십시오. 귀하가 마케팅 전문가가 아니더라도 당사의 단계를 사용하여 귀하와 귀하의 목표에 가장 적합한 A/B 테스트를 구축하십시오.