6가지 A/B 테스트 예시 및 CRO 사례 연구

오늘날 디지털 세계에서의 성공은 사용자 행동을 이해하고 사용자 경험을 최적화하는 데 달려 있습니다. 분할 테스트 또는 버킷 테스트라고도 알려진 A/B 테스트가 이 분야의 핵심 플레이어로 등장했습니다. Landingi와 같은 페이지 빌더 플랫폼은 웹사이트 테스트 프로세스를 단순화하여 기업이 이러한 통찰력 있는 실험을 수행할 수 있도록 했습니다.

이 기사에서는 분할 테스트의 혁신적인 힘을 보여주는 6가지 실제 A/B 테스트 사례와 사례 연구를 살펴보겠습니다. 사소해 보이는 수정이 어떻게 전환 성능을 크게 향상시킬 수 있는지 살펴보겠습니다. 우리는 또한 그러한 실험에서 나타날 수 있는 예상치 못한 결과를 조명하여 때로는 가장 놀라운 변화가 가장 효과적인 결과를 낳을 수 있음을 증명할 것입니다. 또한 성급한 프로세스, 통계적 유의성 무시, 결론이 나지 않은 결과에 따른 변경 등 버킷 테스트의 일반적인 함정에 대해서도 논의합니다.

A/B 테스트의 세계를 탐색하고 전환율을 최적화하고 사용자 경험을 향상시킬 수 있는 잠재력을 발견하는 데 참여하세요.

A/B 테스트란 무엇입니까?

A/B 테스트는 웹페이지나 앱의 다양한 버전을 비교하여 어느 버전이 더 나은 성능을 발휘하는지 결정함으로써 데이터 기반 결정을 내리는 데 도움이 되는 방법입니다. 사용자 경험과 전환율을 최적화하기 위해 여러 페이지 변형을 테스트(A/B/x 테스트)하는 경우가 많습니다.

Adelina Karpenkova의 "마케팅에서의 A/B 테스트: 공개된 모범 사례"라는 기사에서는 테스트가 전환율 최적화(CRO) 프로세스의 필수 구성 요소라고 명시되어 있습니다. A/B 테스트 정의는 동일한 콘텐츠의 두 가지 버전에 대한 유사한 청중의 반응을 조사하는 것을 의미하며 유일한 차이점은 단일 변수에 있습니다.

Dennis van der Heijden이 작성한 CXL의 기사 "28,304개 실험 분석에서 배운 5가지"에 따르면 이러한 실험은 대부분의 최적화 프로그램이 사용하는 테스트이며, A/B 테스트는 해당 플랫폼의 모든 실험 중 97.5%를 차지합니다. 분할 테스트는 반복 가능한 성공 가능성, 수익 증가 및 전환율 최적화로 인해 인기를 얻었습니다.

따라서 이 테스트를 캠페인을 최적화하여 효과를 극대화하는 마케팅 초능력 으로 생각하십시오.

A/B 테스트는 어디에 사용되나요?

A/B 테스트 애플리케이션은 다양한 부문에 걸쳐 있으며 다음과 같은 산업 전반에 걸쳐 획기적인 변화를 가져올 것으로 입증되었습니다.

• 전자상거래
• SaaS
• 출판
• 모바일 앱
• 이메일 마케팅
• 소셜 미디어

기존 페이지의 새 버전을 만들고 그 성능을 원본과 비교하면 기업은 실제 사용자 행동 및 선호도를 기반으로 전환율을 높이고 디지털 존재감을 최적화할 수 있습니다. 이는 웹사이트의 여러 페이지를 관리할 때 특히 유용할 수 있습니다.

A/B 테스트의 장점은 무엇입니까?

A/B 테스트의 장점을 통해 추측을 없애고, 구체적인 증거를 기반으로 결정을 내리고, 온라인 존재를 최적화하고, 궁극적으로 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 분할 테스트의 이점은 다음과 같이 10가지 범주로 그룹화할 수 있습니다.

1. 향상된 사용자 경험(UX): 콘텐츠, 디자인 또는 기능의 다양한 변형을 테스트함으로써 어떤 버전이 더 나은 사용자 경험을 제공하는지 식별하여 사용자 만족도를 높일 수 있습니다.
2. 데이터 기반 결정: A/B 테스트는 청중에게 가장 적합한 것이 무엇인지에 대한 구체적인 데이터를 제공하므로 직감이나 가정에 의존할 필요가 없습니다. 이를 통해 더 많은 정보를 바탕으로 결정을 내릴 수 있습니다.
3. 전환율 증가: 어떤 버전의 웹페이지 또는 기능이 더 나은 전환율로 이어지는지 파악함으로써 사이트를 최적화하여 더 많은 판매, 가입 또는 기타 원하는 작업을 유도할 수 있습니다.
4. 이탈률 감소: 사용자가 콘텐츠나 레이아웃이 더 매력적이거나 탐색하기 쉽다고 생각하면 사이트를 빨리 떠날 가능성이 적어 이탈률이 줄어듭니다. 예를 들어, 모바일 사용자는 다른 레이아웃이나 콘텐츠 표시를 선호하여 모바일 장치의 반송률이 감소할 수 있습니다.
5. 비용 효율성: 많은 A/B 테스트 사례는 이러한 시도를 수행하면 비용이 많이 드는 실수를 어떻게 예방할 수 있는지 보여줍니다. 변경 사항을 완전히 구현하기 전에 테스트함으로써 기업은 청중의 공감을 얻지 못하는 기능이나 디자인에 투자하는 것을 피할 수 있습니다.
6. 위험 감소: 테스트 없이 주요 변경 사항을 실행하는 것은 위험할 수 있습니다. A/B 테스트를 사용하면 먼저 소규모 대상을 대상으로 변경 사항을 테스트하여 본격적인 출시로 인한 잠재적인 부정적인 영향을 줄일 수 있습니다.
7. 향상된 콘텐츠 참여: 다양한 헤드라인, 이미지 또는 콘텐츠 레이아웃을 테스트하면 무엇이 사용자의 참여를 오랫동안 유지하는지 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다.
8. 더 나은 ROI: 광고 또는 마케팅 캠페인에 돈을 지출하는 기업의 경우 A/B 테스트를 통해 랜딩 페이지가 전환에 최적화되어 더 나은 투자 수익을 얻을 수 있습니다.
9. 잠재고객 선호도 이해: 시간이 지남에 따라 일관된 A/B 테스트를 통해 잠재고객 선호도와 행동에 대한 통찰력을 얻을 수 있으므로 더 나은 타겟 콘텐츠 및 마케팅 전략이 가능해집니다.
10. 지속적인 개선: 분할 테스트는 기업이 항상 온라인 존재를 최적화하고 향상할 수 있는 방법을 찾는 지속적인 개선 문화를 조성합니다.

CXL의 보고서 '2020년 전환 최적화 현황' 은 A/B 테스트가 최고의 전환 최적화 전략에 이어 두 번째임을 나타냅니다. 또한 Smriti Chawla가 VWO의 "인앱 설문 조사 결과를 통한 CRO 업계 통찰력"에서 지적한 것처럼 통계적으로 중요한 테스트를 통해 전환율이 평균 49% 증가하는 것으로 나타났습니다.

즉, 명확한 가설과 잘 실행된 버킷 테스트를 통해 웹사이트나 앱의 잠재력을 최대한 활용 하고 투자 수익을 극대화할 수 있다는 것은 분명합니다.

A/B 테스트의 단점은 무엇입니까?

1차 A/B 테스트의 단점은 테스트가 너무 자주 수행되거나 적절한 준비 없이 수행될 경우 사용자를 소외시킬 수 있다는 점입니다. 부적절한 테스트로 인해 사용자는 일관되지 않은 경험을 접하게 되어 불만이 생길 수 있습니다.

더욱이 다변량 테스트의 일반적인 함정에는 성급한 프로세스, 통계적 유의성을 무시하는 것, 결론이 나지 않는 테스트 결과에 따른 변경 등이 포함됩니다. 성급한 프로세스로 인해 임상시험이 제대로 설계되지 않을 수 있으며, 통계적 유의성을 무시하면 실제 효과가 아닌 무작위 우연에 기초한 결정이 내려질 수 있습니다. 또한, 결론이 나지 않은 결과를 기반으로 변경하면 혼란을 야기하고 잘못된 데이터를 초래할 수 있습니다.

각 테스트에 적절한 시간을 허용하고, 통계적 유의성을 위해 충분한 표본 크기를 보장하고, 결과가 결정적이고 통계적으로 유의할 때까지 변경을 자제해야 합니다.

A/B 테스트에서 테스트된 공통 요소

A/B 테스트에서 테스트되는 가장 일반적인 요소는 다음과 같습니다.

• 헤드라인 및 제목
• CTA(Call To Action) 버튼
• 랜딩 페이지 디자인
• 이메일 캠페인 변형

가입 양식, 소셜 증명 섹션 및 광고 문구를 실험하는 예도 많이 있습니다. 성공적인 다변량 테스트의 핵심 은 사용자 행동과 전환율에 가장 큰 영향을 미치는 요소에 초점을 맞추는 것 입니다.

가장 인기 있는 요소를 더 자세히 살펴보겠습니다.

웹사이트 헤드라인 및 제목

시선을 사로잡는 헤드라인은 웹사이트 방문자를 유치하고 유지하는 데 큰 변화를 가져올 수 있습니다. A/B 테스트를 사용하면 다양한 제목과 제목을 실험하여 어떤 제목이 타겟 고객에게 더 잘 공감할 수 있는지 확인할 수 있습니다 . 문구, 메시지, 스타일 등의 요소를 수정하면 클릭률 증가, 참여도 증가, 웹사이트 성능 향상을 위해 사본을 최적화할 수 있습니다.

Hubspot에 따르면 헤드라인과 제목을 실험하면 클릭률이 최대 10% 까지 증가할 수 있습니다.

CTA(행동 유도) 버튼

CTA 버튼은 전환을 유도하는 데 중요한 역할을 합니다. A/B 테스트를 통해 다양한 버전의 CTA 버튼을 비교하여 어느 버전이 전환율 측면에서 더 나은 결과를 얻을 수 있는지 확인할 수 있습니다. 버튼의 디자인, 색상, 크기, 텍스트 또는 위치를 변경하면 사용자 행동에 영향을 미치고 클릭 유도 문구의 효율성을 높일 수 있습니다 .

버튼 분할 테스트는 ConvertVerve에서 전환율을 14.79% 까지 높이는 것으로 입증되었습니다.

랜딩 페이지 디자인

잘 디자인된 랜딩 페이지는 사용자 경험과 전환율을 크게 향상시킬 수 있습니다. 다변량 테스트에서 일반적으로 수정되는 기능은 다음과 같습니다.

• 페이지 레이아웃
• 헤드라인
• 소제목
• 본문 텍스트
• 가격
• 버튼
• 가입 흐름
• 양식 길이
• 그래픽 요소

리드 품질과 전환율을 최적화하려면 다양한 방문 페이지 변형을 실험하는 것이 중요합니다. 다양한 디자인을 테스트함으로써 청중의 공감을 불러일으키고 원하는 행동을 유도하는 요소가 무엇인지 , 마찰이나 혼란을 야기할 수 있는 요소가 무엇인지 식별할 수 있습니다. 이러한 지속적인 개선 프로세스는 랜딩 페이지의 전반적인 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

마케팅 실험에 따르면 방문 페이지 디자인을 최적화하면 전환율이 최대 30% 증가하는 것으로 나타났습니다.

유명한 랜딩 페이지 제작업체인 Landingi는 이러한 요구를 충족하는 다양한 기능을 제공합니다. 직관적인 인터페이스와 강력한 테스트 기능을 갖춘 Landingi를 사용하면 랜딩 페이지를 쉽게 생성, 복제, 수정, 테스트 및 최적화할 수 있습니다.

A/B 테스트 결과가 포함된 Landingi의 랜딩 페이지 대시보드