A/B 테스팅이란? 가이드, 혜택, 예시 등!

우리는 광고주가 단순히 추측과 통찰력으로 선택하고 좋은 효과를 기대했던 시대와는 거리가 먼 데이터 중심 마케팅의 시대에 살고 있습니다. 새로운 마케팅 담당자는 과학 및 데이터 기반 접근 방식을 사용합니다. 그리고 A/B 테스팅 은 판촉을 하거나 웹사이트, 광고 또는 기타 디지털 제품을 결정할 때 불확실성과 직관을 제거하는 가장 쉬운 방법입니다.

당신은 민첩할 수 있지만 가장 중요한 것은 A/B 테스트 및 데이터에 대한 전략을 구축함으로써 무엇이 효과가 있고 무엇이 그렇지 않은지에 대한 입력을 확신할 수 있다는 것입니다. 고객이 진정으로 원하는 것이 무엇인지 파악하고 원하는 것에 시간과 자원을 투자할 수 있습니다.

A/B 테스팅이란?

A/B 테스트는 동일한 웹 페이지의 두 가지 변형이 동시에 사용자의 별도 부분에 표시되고 더 많은 전환이 수행되는 방법입니다. A/B 테스트는 디지털 마케팅에서 웹사이트 유입 경로를 최적화하는 가장 효과적인 방법 중 하나입니다. 유입경로가 최적화될수록 전환율이 높아집니다.

온라인 환경에서 사이트를 방문하는 횟수는 새로운 고객을 유치하고 기존 고객과의 파트너십을 구축하여 성장해야 하는 기회의 수에 해당합니다. 웹사이트가 트래픽을 많이 받고 있고 전환 유입경로에서 더 많은 사용자를 전환하고 있는지 확인합니다.

A/B 테스트에서 더 높은 전환을 제공하는 변형이 일반적으로 승자이며 더 나은 결과를 얻기 위해 사이트를 수정하는 데 도움이 됩니다. 각 웹사이트에는 특정 전환 측정항목이 있습니다. 전자 상거래를 위해 상품을 판매할 수 있으며 B2B에 적합한 리드를 생성할 수 있습니다. A/B 테스트는 전환율(CRO) 최적화를 위한 전체 방법의 일부입니다. 이를 사용하여 이러한 데이터를 기반으로 전환 유입경로를 고려 및 개선하고 사용자로부터 품질 및 양적 정보를 얻을 수 있습니다.

A/B 테스트 대 분할 테스트

분할 테스트와 A/B 테스트는 종종 같은 의미로 사용됩니다. 사실, 그들은 두 가지 별개의 테스트 형식입니다.

A/B 테스팅은 마케팅 툴의 단일 기능을 수정하여 홈페이지의 CTA 텍스트나 그림과 같은 두 개의 개별 버전을 비교하는 것이고, 분할 테스팅은 두 개의 개별 디자인을 비교하는 것입니다.

A/B 테스트는 어떻게 작동합니까?

A/B 테스트를 수행하려면 한 속성을 수정하여 한 콘텐츠의 두 가지 버전을 빌드해야 합니다. 그런 다음 두 개의 동일한 청중에게 두 가지 버전을 제시하고 정확한 결론을 내리기에 충분히 긴 주어진 시간 동안 어느 것이 성공했는지 조사할 수 있습니다.

예를 들어 방문 페이지 에 대해 두 개의 템플릿이 있고 어떤 것이 가장 잘 작동할지 결정하려고 한다고 가정합니다. 디자인을 만든 후 한 그룹에 랜딩을 주고 두 번째 그룹에 다른 버전을 제출합니다. 그런 다음 방문 페이지별로 트래픽, 클릭 또는 전환과 같은 지표가 작동하는 방식을 확인할 수 있습니다.

최종 결과가 한 버전이 다른 버전보다 우수하다는 것을 알려주면 추가 방문 페이지 생성 진행에 대한 몇 가지 아이디어를 촉발할 수 있는 심층 설명 조사를 시작하는 것이 좋습니다.

마케터를 위한 A/B 테스팅의 이점

A/B 테스팅은 무엇을 결정하느냐에 따라 마케팅 팀에 다양한 이점을 제공합니다. 그럼에도 불구하고 이러한 테스트는 비용 효율적이고 보람이 있기 때문에 회사에 매우 유용합니다.

오늘날 기업은 모든 월별 리드에 실망한 반면 전자 상거래 매장은 높은 장바구니 포기율로 어려움을 겪고 있습니다. 한편, 미디어와 출판사의 참여율은 여전히 ​​낮습니다. 퍼널 전환으로 인한 누출, 체크아웃 페이지 이탈과 같은 일반적인 문제는 이러한 주요 전환 측정항목에 영향을 미칩니다.

결과적으로 이러한 문제를 해결하기 위해 A/B 테스팅이 등장했습니다.

이탈률 감소

웹사이트 이탈률은 웹 성공을 측정하는 가장 중요한 방법 중 하나입니다. 많은 가능성, 잘못된 표준 등과 같이 웹사이트의 높은 이탈률에 대한 많은 설명이 있을 수 있습니다. 다른 웹사이트가 다른 목적을 수행하는 경우 다양한 잠재고객의 이탈률을 안전하게 처리할 수 있는 방법은 없습니다.

A/B 테스트는 이를 달성하는 한 가지 방법입니다. 사용 가능한 최상의 버전을 찾기 전에 A/B 테스트를 통해 웹 사이트 기능의 여러 버전을 시도할 수 있습니다. 이를 통해 사용자 경험이 향상되어 사용자가 웹에서 더 많은 시간을 보내고 이탈률을 줄일 수 있습니다.

장바구니 포기율 감소

장바구니 포기는 많은 온라인 및 전자 상거래 비즈니스가 직면한 가장 큰 문제 중 하나입니다. 많은 수치는 하락률이 40%에서 75%까지 다양함을 나타냅니다. 장바구니를 포기하는 데는 여러 가지 이유가 있지만 결제가 표시되는 시기와 위치를 변경하면 적절한 조합을 찾아 장바구니 포기를 줄이고 더 많은 고객을 유치하여 결제 프로세스를 완료할 수 있습니다. A/B 테스트는 올바른 조합을 달성하기 위해 추측을 제거하는 가장 간단한 접근 방식입니다.

고객 경험 향상

웹사이트 방문자는 공통된 목적을 염두에 두고 있습니다. 제품이나 서비스를 더 잘 이해하고, 제품을 구매하거나, 특정 주제를 읽거나 탐색할 수 있습니다. 어쨌든, 사용자의 목표는 목표에 도달할 때 특정한 전형적인 고충에 직면할 수 있습니다. 허위 사본이거나 지금 구매와 같이 CTA 버튼을 찾는 것이 어려울 수 있습니다.

목표 달성에 실패하면 사용자 경험이 저하됩니다. 이는 마찰을 증가시키고 결과적으로 전환율에 영향을 미칩니다. 방문자의 불편함을 해결하기 위해 꺾은선 그래프, 구글 애널리틱스, 웹사이트 설문조사 등의 방문자 행동 추적 방법에서 수집한 데이터를 활용합니다.

전환율 증가

모든 양질의 트래픽은 매우 비쌀 수 있습니다. A/B 테스트를 통해 현재 트래픽을 최대화하고 새로운 트래픽에 투자하지 않고도 전환을 개선할 수 있습니다. A/B 테스트는 높은 ROI를 제공할 수 있으며 아주 작은 수정으로도 전환율을 크게 높일 수 있습니다.

방문 페이지에 도달하기 위해 이러한 CTA를 클릭하는 사람들의 수는 CTA에서 다양한 위치, 색상 또는 앵커 텍스트를 테스트하여 변경할 수 있습니다. 이렇게 하면 웹사이트에서 양식을 작성하고 연락처 정보를 제공하고 회원이 되는 사람들의 수가 늘어납니다.

웹사이트 트래픽 증가

하이퍼링크 제목을 사용하는 사용자 수는 페이지의 다양한 블로그 게시물 또는 홈페이지 제목을 테스트하여 변경할 수 있습니다. 결과적으로 웹 사이트의 트래픽이 증가합니다.

위험 최소화

경우에 따라 주요 개선 사항은 큰 비용이나 전략적 조정으로 이어질 수 있습니다. A/B 테스트는 큰 결정을 내리기 전에 사용될 수 있으며 웹사이트에서 방문자 및 소비자 행동을 평가하는 데 도움이 될 수 있습니다. 간단히 말해서, A/B 테스트를 통해 ROI를 개선하기 위해 자본을 목표로 하거나 단기 전환, 장기 소비자 만족도 또는 기타 기본 측정항목을 기반으로 하는 최적의 효율성과 안정성을 제공함으로써 불필요한 위험을 예방할 수 있습니다.

외부 변수는 테스트 결과에 영향을 줄 수 있습니다. 판촉 및 평가를 준비할 때 휴일, 주요 세력 및 소비자 행동에 영향을 미치는 기타 이벤트를 고려해야 합니다.

A/B 테스트로 무엇을 테스트할 수 있습니까?

웹사이트의 유입경로가 비즈니스의 미래를 결정합니다. 따라서 웹사이트를 통해 액세스하는 모든 콘텐츠는 최대 용량으로 구성해야 합니다. 이는 특히 방문자 행동 및 전환율에 영향을 미치는 요소에 적용됩니다.

헤드라인 및 카피라이팅

방문자가 웹사이트에서 가장 먼저 볼 수 있는 것은 헤드라인입니다. 게스트가 전환 유입경로 아래로 내려가는 방법을 결정하는 것은 첫 번째 경험입니다. 따라서 웹 페이지를 복사, 초안 및 서식을 지정할 때 각별히 주의해야 합니다. 방문자가 블로그에 도착하는 즉시 헤드라인이 방문자의 시선을 끄는지 확인하십시오. 간결하고 시기적절하게 작성하고 귀하의 제품 또는 서비스가 무엇이고 지원하는지 공개적으로 이야기하십시오. A/B별로 다양한 글꼴, 크기, 사본 및 메시지를 테스트합니다.

다양한 길이의 단락과 설득 속도를 테스트합니다. 본문의 단락은 웹사이트의 헤드라인과도 관련이 있어야 합니다. 잘 작성된 제목과 본문은 귀하의 웹사이트가 자석 변환기가 될 가능성을 높여줍니다.

제목 줄

제목 이메일 라인은 오픈 요금에 직접적인 영향을 미칩니다. 구독자에게 필요한 것이 표시되지 않으면 일반적으로 이메일이 쓰레기통에 버려집니다. A/B 주제 테스트 라인은 클릭 가능성을 높여줍니다. 질문과 발표를 비교하고, 권력 용어를 서로 비교하고, 이모티콘이 있거나 없는 제목을 사용해 보세요.

이미지, 비디오 및 오디오

비디오 라이브러리가 있는 경우 더 긴 버전의 경우 비디오를 서면 또는 짧은 인포그래픽과 비교하는 것이 현명한 방법입니다.

현재 비디오 채널이나 리소스 페이지가 없는 경우 스톡 사진도 A/B 테스트에 영향을 미칩니다. 예를 들어, 귀하의 헤드라인이나 CTA를 가리키는 사람의 사진이 있더라도 이 사진은 청중을 이 기능으로 끌어들일 것입니다. 이 두 A/B 테스트는 청중이 무엇에 응답하는지 이해하는 데 도움이 됩니다.

페이지 레이아웃

A/B 테스트는 웹 디스플레이에 추가할 최상의 요소를 찾는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 전환 관점에서 전자 상거래 상점으로서의 제품 페이지는 매우 중요합니다. 소비자들이 최신 기술의 발전과 함께 구매할 때 고화질로 보고 싶어하는 것은 한 가지 확실한 사실입니다. 따라서 제품 페이지의 구성과 기능을 최적화해야 합니다. 사본에는 사진(제품 인포그래픽 및 이미지 등)과 웹사이트의 개념 및 디자인에 관한 동영상(제품 동영상, 데모 동영상, 광고 등)이 포함됩니다.

홈페이지와 랜딩페이지도 구축해야 할 중요한 페이지입니다. 이 페이지의 가장 최적의 버전을 찾으려면 A/B 테스트를 사용하세요. 여백과 HD 이미지를 많이 넣는 등 여러 아이디어를 테스트하거나 이미지보다 제품 동영상을 테스트하거나 다양한 형식을 평가합니다. 페이지를 공개하여 클릭 차트의 통찰력을 활용하여 데드 클릭을 분석하고 방해 요소를 감지합니다. 홈페이지와 랜딩 페이지가 덜 어색할수록 방문자는 필요한 것을 더 쉽고 빠르게 찾을 수 있습니다.

고객 설문조사

고객 설문조사는 사람들이 상점을 탐색할 때 표시됩니다. 예를 들어, 당일 쇼핑을 방해하는 요소가 있으면 현장 설문지에서 동일한 페이지의 방문자에게 나중에 질문할 수 있습니다. 그렇다면 그것은 무엇을 의미합니까? 이 정성적 데이터는 전환율과 복사 품질을 개선하는 데 사용할 수 있습니다.

양식은 잠재 고객이 귀하에게 연락할 수 있는 수단입니다. 구매 유입경로의 일부인 경우 더욱 관련성이 높아집니다. 두 개의 블로그가 같지 않은 것처럼 특정 청중을 위한 두 가지 방법이 없습니다. 어떤 회사에는 짧고 완전한 디자인이 적합할 수 있지만 리더십 일관성을 위한 긴 형식은 많은 다른 회사에 적합할 수 있습니다. 양식 분석과 같은 테스트 도구를 사용하여 청중에게 가장 적합한 스타일을 평가하고 최적화하기 위해 작업할 수 있습니다.

항해

웹사이트 탐색은 A/B 테스트를 통해 구체화할 수 있는 또 다른 측면입니다. 탁월한 사용자 경험을 제공하는 데 가장 중요한 것입니다. 웹 사이트의 레이아웃과 다양한 웹 페이지가 연결되고 서로 응답하는 방법에 대한 세부 계획이 있는지 확인하십시오.

홈 페이지는 다른 모든 페이지가 표시되고 모든 페이지가 연결되는 기본 페이지입니다. 여행자가 필요한 것을 신속하게 찾을 수 있도록 배치하고 잘못된 탐색으로 인해 막히지 않도록 하십시오. 페이지 방문자는 어떤 터치에서도 안내되어야 합니다.

클릭 유도문안(CTA)

CTA에는 방문자가 거래를 완료했는지 여부, 등록 양식을 완료했는지 여부 및 전환율에 직접적으로 영향을 미치는 행위를 전환하는 모든 실제 측정값이 포함되어 있습니다. 거부하기에는 너무 가치가 높기 때문에 독자가 거래에 따라 행동하도록 권장해야 합니다.

CTA에서 하나의 용어라도 수정하는 효과를 가질 수 있습니다. 색상 버튼, 텍스트 색상, 대비, 크기 및 모양과 같은 다른 기능도 출력에 영향을 줄 수 있습니다. A/B 테스트 중에는 여러 가지 품질을 변경하지 마십시오. 배경색을 테스트하려면 글꼴이나 링크 색상을 변경하지 마십시오. 그렇지 않으면 A/B 테스트 결과의 정확성을 알 수 없습니다.

사회적 증거

소셜 데이터는 전문 분야, 유명인 및 소비자가 제공한 피드백, 등급 또는 증거의 형태를 취하거나 증거, 미디어 공지, 수상 및 배지, 인증서 등으로 간주될 수 있습니다.

이 증거의 존재는 웹사이트의 진술을 확인시켜줍니다. A/B 테스트를 통해 사회적 증거를 추가하는 것이 긍정적인지, 어떤 유형의 사회적 증거가 필요한지, 얼마나 더 많은 정보를 추가해야 하는지 확인할 수 있습니다. 다양한 애플리케이션에 대한 사회적 증거, 디자인 및 포지셔닝을 측정할 수 있습니다.

A/B 테스트는 어떻게 진행하나요?

공식 A/B 테스트 프로그램은 최적화 프로세스가 필요한 가장 중요한 문제를 식별하여 마케팅 캠페인의 수익성을 높입니다. A/B 테스트는 이제 독립적인 평생 사물 작업에서 잘 정의된 CRO 단계 내에서 여전히 수행되어야 하는 보다 조직적이고 영구적인 활동으로 이동하고 있습니다.

1단계: 조사

웹사이트가 실제로 어떻게 작동하는지에 대한 자세한 분석은 AB 테스트 일정을 개발하기 전에 수행되어야 합니다. 웹상의 사용자 수, 가장 많은 스트림을 푸시하는 페이지, 전환을 위한 다양한 페이지 등에 대한 데이터를 수집해야 합니다. Google Analytics 및 Omniture와 같은 정량적 웹사이트 분석 애플리케이션을 A/B 테스트와 함께 사용할 수 있습니다. 도구. 이러한 페이지, 가장 많이 사용한 사이트 또는 이탈률이 가장 높은 페이지가 표시됩니다. 이것들은 가장 많이 사용되는 것들입니다.

웹사이트 사용 설문조사는 정보에 입각한 분석을 위한 일반적인 방법입니다. 설문조사는 웹사이트 직원과 고객을 직접 연결할 수 있으며 집계된 결과에서 무시할 수 있는 문제를 설명할 수도 있습니다. 또한 소비자 여정의 차이를 식별하기 위한 방문자 경험 데이터 수집 방법에서 컨텍스트 뷰를 파생할 수 있습니다.

2단계: 테스트할 요소 선택

웹 페이지와 이메일을 최적화하면서 측정할 다양한 변수를 찾을 수 있습니다. 그러나 변경이 얼마나 유익한지 평가하기 위해 독립 변수에서 출력을 분리하고 수량화하려고 할 것입니다. 그렇지 않으면 어떤 변수가 성능 향상을 담당했는지 알 수 없습니다.

단일 웹 페이지 또는 이메일의 경우 둘 이상의 속성을 테스트할 수 있습니다. 한 번에 하나씩 테스트해야 합니다. 마케팅 도구의 다양한 측면과 향후 스타일, 문구 및 인터페이스 대안을 확인하십시오. 테스트할 수 있는 추가 항목에는 이메일 제목, 발신자 이름 및 주소를 개인화하는 다양한 방법이 포함됩니다.

3단계: 데이터 수집

정성적 및 정량적 분석 방법을 사용하여 방문자 행동에서만 데이터를 수집할 수 있습니다. 이제 이러한 데이터를 평가하고 이해하는 것은 귀하에게 달려 있습니다. 분석하고 강력한 논평을 하고 웹사이트와 사용자 관점을 개발하여 데이터 기반 가설을 공식화하는 것이 이 보고서에서 수집된 모든 데이터를 사용하는 완벽한 방법입니다. 이론이 준비되면 얼마나 많은 믿음을 얻을 수 있는지, 얼마나 쉽게 설정할 수 있는지 등과 같은 다양한 기준에 따라 측정하십시오.

테스트 솔루션 A/B를 사용하면 특정 이론을 통계적으로 확인할 수 있지만 자체적으로 정교한 소비자 이해를 제공할 수는 없습니다. A/B 테스트에 다른 수단을 통해 제공되는 지식을 추가하는 것도 필수적입니다. 이에 대한 보다 명확한 이해를 위해 사용할 수 있는 정보 소스가 많이 있습니다.

• 히트맵 및 세션 기록 : 이러한 접근 방식을 통해 사용자는 웹 사이트에서 또는 웹 사이트 간에 항목과 통신하는 방법을 볼 수 있습니다.
• 고객 피드백 : 회사는 사이트에 나열된 의견이나 고객 서비스에 대한 질문과 같은 소비자로부터 자세한 입력을 제공합니다. 고객 설문 조사 또는 라이브 채팅을 통해 연구를 완료할 수 있습니다.
• 웹사이트 분석 데이터 : 이 데이터는 사용자 행동을 명확히 하지는 않지만 장바구니 이탈을 식별하고 낮추는 것과 같은 전환 문제로 이어질 수 있습니다. 먼저 시도할 수 있는 페이지를 결정할 수도 있습니다.
• 고객 평가 : 표본 크기에 의해 제약을 받지만 소비자 평가에는 정량적 기술로 제공할 수 없는 많은 지식이 포함될 수 있습니다.

4단계: 가설 수립

전환 문제를 감지하고 사용자 행동을 명확히 하려면 두 가지 정보로 A/B 테스트를 제공해야 합니다. 이 연구 과정은 중요하며 명확한 이론을 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다.

형성된 가설은 구체적으로 확인된 원인 관련 문제와 연결되어야 하고 잠재적인 솔루션이 확인되어야 합니다. 테스트할 KPI와 구체적으로 관련된 예상 결과도 표시해야 합니다. 아마도 문제 진술과 이론이 여기에 제시되어야 할 것입니다.

예 :

문제 진술: "납 생산 형태가 너무 길어 불필요한 마찰을 일으킵니다."

가설: "양식 필드 수를 30개에서 20개로 늘려 리드 수를 극대화할 것입니다."

5단계: 유사 콘텐츠 만들기

다음 단계는 가설을 기반으로 변형을 구성하고 A/B 테스트에서 현재 버전으로 검증하는 것입니다. 시도하려는 수정 간의 한 가지 차이점은 새 버전의 다른 버전입니다. 어느 것이 잘 맞는지 확인하려면 컨트롤에 대해 여러 변형을 시도할 수 있습니다. 사용자 경험의 관점에서 성공할 수 있다는 가정을 기반으로 수정을 작성하십시오.

A/B 테스트를 수행하는 경우 두 가지 변형을 함께 수행해야 할 수도 있습니다. 그렇지 않으면 성능을 평가해야 합니다. 이 경우 유일한 차이점은 이메일을 보내기에 가장 좋은 시간을 결정하는 것과 같이 시간을 테스트한다는 것입니다. 구독 약정에 가장 적합한 기간은 회사가 제공하는 것과 구독자가 누구인지에 따라 크게 다르기 때문에 이것은 큰 테스트입니다.

6단계: 테스트 실행

사이트의 요구 사항 및 비즈니스 우선 순위에 따라 테스트 유형과 방법을 선택했으면 테스트를 시작하고 통계적으로 실질적인 결과를 생성하는 데 필요한 시간을 기다립니다. 어떤 방법을 사용하든 측정 프로세스와 통계적 정밀도에 따라 최종 결과가 결정됩니다. 예를 들어, 테스트 캠페인의 타이밍이 그러한 상황 중 하나입니다. 시험 시간과 기간을 결정해야 합니다.

다음은 사이트에 적용할 수 있는 가장 일반적인 A/B 테스트 방법입니다.

분할 URL 테스트

다양한 URL에서 호스팅되는 여러 버전의 웹사이트가 분할 URL 테스트를 통해 테스트되고 있습니다. 귀하의 웹사이트에 대한 트래픽은 규정과 차액으로 나뉘며 전환 수치는 우승 에디션이 결정되도록 계산됩니다. A/B 테스트는 프런트 엔드 수정만 가능한 경우 선호될 수 있지만 아키텍처의 주요 개선이 필요하고 원래 웹사이트 디자인에 영향을 미치지 않는 경우 분할 URL 테스트가 선호됩니다.

다중 페이지 테스트

다중 페이지 테스트는 특정 요소의 개선 사항을 여러 웹사이트에서 테스트할 수 있는 독특한 방법입니다. 다중 페이지 테스트는 두 가지 방법으로 가능합니다. 하나는 판매 깔때기의 모든 페이지를 가져와서 각 깔때기의 새 복사본을 만들어 판매 도전자를 깔때기로 만든 다음 테스트할 수 있는 깔때기 다중 페이지 테스트입니다. 다른 하나는 안전 배지, 평가 등과 같은 반복적인 요소를 통해 전환에 영향을 줄 수 있는 고전적인 다중 페이지 테스트입니다.

다변수 테스트

이것은 웹 페이지의 많은 부분이 변경되고 모든 조합에 대한 변형이 생성되는 기술입니다. 다변수 테스트의 단일 테스트에서 모든 변형을 테스트합니다. 다기능 테스트를 통해 웹사이트에서 전환 실적에 가장 큰 영향을 미치는 요소를 식별할 수 있습니다. A/B보다 복잡하고 숙련된 마케터에게 더 적합합니다.

통계 테스트

• 빈도주의적 테스트 : 빈도주의적 접근 방식은 광범위한 데이터 포인트에서 특정 이벤트가 얼마나 자주 발생하는지에 대한 이벤트의 확률을 결정합니다. A/B 테스트 세계의 맥락에서 주파수 기술을 사용하는 사람은 누구나 올바른 결론에 도달하기 위해 더 많은 증거가 필요하다는 것을 알 수 있습니다. 이는 모든 A/B 테스트 시도로 제한됩니다. 이것은 당신을 제한합니다. 정확한 연구 결과를 도출하기 위해 빈도주의적 접근 방식에는 표본 크기를 기준으로 A/B 테스트의 길이를 지정하는 것이 포함됩니다. 분석은 모든 실험이 끝없이 반복될 수 있다는 사실을 기반으로 합니다.

• 베이지안 테스트 : 베이지안 방법은 열등합니다. 확률의 법칙을 사용하여 평가가 끝나기 전에 결과를 해석할 수 있습니다. 베이지안 통계에서 가능성은 상수 값이 되는 대신 새로운 지식을 얻을 때 다양합니다. 베이지안 접근 방식에서는 적절한 데이터가 있는 경우 대안 A의 가능성이 대안 B 또는 대조군에 비해 전환율이 더 낮다고 제안합니다. 그러나 신뢰 구간을 올바르게 읽으십시오.

7단계: 결과 분석

실험이 계속 진행됨에 따라 어떻게 진행되는지 알 수 있습니다. 한 변수가 확실한 승자임을 일찍 알 수 있다면 이 시점에서 실험을 종료해야 합니다. 주어진 시간 동안 어떤 일이 일어나는지 실험을 실행하십시오.

테스트 결과는 불규칙할 수 있습니다. 보다 정확한 답변을 위해서는 2주 내내 진행하는 것이 좋습니다. 평가가 완료되면 백분율 증가, 신뢰 수준, 다른 지표에 대한 직간접적 영향 등의 측정으로 테스트 결과를 평가합니다. 테스트가 작동하면 이 숫자를 고려한 후 승리한 변형을 사용하십시오. 테스트가 완료되지 않은 경우 이를 통해 인사이트를 얻고 향후 2차 테스트에 활용합니다.

A/B 테스트 중 피해야 할 몇 가지 실수

잘못된 도구 사용

A/B 테스트가 보편화됨에 따라 현재 많은 저비용 도구를 사용할 수 있지만 이러한 모든 도구가 똑같이 성공적이지는 않습니다. 일부 도구는 사이트 속도를 상당히 저하시키는 반면 다른 도구는 데이터 품질 저하에 기여하는 정성적 도구와 긴밀하게 통합되지 않습니다. 결함이 있는 기기로 A/B를 테스트하면 처음부터 테스트의 효율성이 위태로워집니다.

잘못된 타이밍 테스트

통계적으로 유의미하기 전에 트래픽 및 목표에 대해 일정 시간 동안 A/B 테스트를 실행합니다. 테스트로 인해 테스트가 실패하거나 너무 길거나 너무 짧은 시간 동안 무시할 수 있는 결과가 나올 수 있습니다. 평가판 출시 후 처음 며칠 동안 웹사이트의 한 버전이 낙찰된 것 같습니다. 그렇다고 해서 조기에 승자를 발표할 수 있다는 의미는 아닙니다. 또한 기업이 캠페인을 너무 오래 지속하도록 부추기는 일반적인 실수입니다.

또 다른 일반적인 타이밍 실수는 다른 기간의 비선형 비교와 관련이 있습니다. 트래픽이 많은 날과 트래픽이 적은 날의 분할 테스트 결과를 비교할 수 없습니다. 또한 전자 상거래 소매업체인 경우 휴일 붐 판매 및 슬럼프 시즌 결과로 분할 테스트를 수행할 수 없습니다. 두 경우 모두 모든 시나리오에서 동일한 것을 동일한 것과 비교하지 않으므로 일관된 결과를 얻을 수 없습니다. 대안은 개선된 변경 사항을 안정적으로 결정할 수 있도록 비슷한 시간 동안 테스트를 실행하는 것입니다.

또한 분할 테스트 결과에 영향을 줄 수 있는 외부 변수를 염두에 둘 필요가 있습니다. 자연재해로 인해 현지에서 광고하고 정전이 되면 원하는 트래픽이나 원하는 결과를 얻지 못할 것입니다. 그리고 겨울과 관련된 제안은 여름과 같은 효과가 없습니다.

불균형 트래픽

또한 올바른 트래픽 볼륨과 올바른 테스트 시간이 있어야 합니다. 일반적으로 캠페인은 실제 결과를 생성하기에 충분한 참가자와 함께 테스트되어야 합니다. 트래픽이 많은 사이트의 경우 사이트 방문자의 지속적인 흐름으로 인해 분할 테스트를 쉽게 완료할 수 있습니다. 트래픽이 적거나 간헐적으로 방문하는 사이트가 있는 경우 시간이 조금 더 필요합니다. 당신이 정말로 그렇게하려고 할 수 있도록 올바른 방법으로 교통을 차단하는 것도 필요합니다.

잘못된 가설 사용

테스트가 수행되기 전에 A/B 테스트에서 가설이 생각됩니다. 이는 수행해야 하는 작업, 변경해야 하는 이유, 의도한 결과 등의 모든 다음 단계에 따라 다릅니다. 잘못된 가설로 진행하면 다음 테스트의 가능성이 줄어듭니다.

데이터 관찰, 추측 설명, 수정 방법에 대한 이론, 변경 후 측정 결과 등 유효한 가정을 위해서는 모든 요소가 필요합니다.

너무 많은 요소를 분할 테스트

웹 사이트의 많은 요소를 테스트하여 테스트의 성능이나 실패에 가장 큰 영향을 미친 요소를 함께 찾는 것은 불가능합니다. 검사하는 구성 요소가 많을수록 통계적으로 관련성이 높은 연구를 정당화하기 위해 웹 사이트의 더 많은 트래픽이 사용되어야 합니다. 따라서 효과적인 A/B 테스팅을 위해서는 우선순위 테스팅이 중요하다.

잘못된 분석 결과 측정

결과를 측정하는 것은 측정만큼 중요하지만 사람들이 값비싼 A/B 테스트 오류를 ​​범하는 환경 중 하나입니다. 보고서에 의존할 수 없으며 성과를 올바르게 계산하지 않으면 마케팅에 대한 데이터 기반 결정을 내릴 수 없습니다. 이를 수행하는 가장 쉬운 방법 중 하나는 Google Analytics를 사용하여 A/B 연구 접근 방식을 작업하는 것입니다.

A/B 테스트 예: 이메일 마케팅

이메일 마케팅에는 특정 이메일 캠페인에 대한 최대한 많은 지침과 수익을 창출하면서 열기, 클릭 및 응답 속도를 최적화하는 작업이 포함됩니다. 그러나 과부하된 이메일 상자의 시대에 잠재 고객은 너무 많은 이메일을 받았기 때문에 귀하의 이메일을 열 수 없습니다. 진실은 다른 사람이 회사의 이상적인 이메일 캠페인을 상상할 수 없다는 것입니다. 이는 나중에 논의할 항목의 호스트에 의존하게 될 것입니다. 결과적으로 A/B 테스트는 가장 강력한 이메일을 계획하고 작성하는 가장 좋은 방법입니다.

이메일 마케팅에서 A/B 테스트가 중요한 이유

보시다시피 이메일 마케팅은 지출 1달러당 평균 40달러를 반환하며 디스플레이 또는 배너 광고에 대한 업그레이드입니다. 이메일 마케팅은 상업적으로 유익한 영역이므로 이메일 A/B 테스트를 수행하는 것은 해보다 유익합니다.

첫째, 일반적인 추세와 행동을 식별하여 클릭 및 오픈율을 가속화할 수 있습니다. 또한, 얼마나 많은 열린 메시지가 실제로 리드 또는 판매에 기여했는지를 결정하는 데 필수적인 유입경로 및 트래픽 소스에 대한 연구를 통해 전환이 개선되고 수익이 창출될 것입니다. 이메일 마케팅 ROI에 대한 자세한 평가를 받게 되며, 전환과 수익을 높이는 데 도움이 되는 긍정적인 시작입니다. 좋은 시작입니다.

몇 가지 확실한 테스트를 거친 후 곧 있을 이메일 마케팅 활동은 빠르게 성공할 것입니다. 당신은 큰 차별화 요소를 발견할 것입니다. A/B 테스트를 통해 잠재 고객에게 맞는 맞춤형 이메일을 생성할 수 있습니다. 그리고 이메일 마케팅 캠페인을 새로운 수준으로 활용할 수 있는 성공적인 A/B 테스트를 수행하려면 스마트하고 접근 가능한 이메일 마케팅 서비스 제공업체의 도움이 필요할 수 있습니다. AVADA Email Marketing은 가치 있는 이름 중 하나입니다. 봐.

A/B 테스트를 이메일로 보낼 내용

이메일 마케팅 캠페인에 대해 A/B 테스트할 수 있는 다양한 변수가 있습니다. 다음은 연구 목적으로 고려할 수 있는 가장 일반적인 이메일 A/B 테스트 요소 목록입니다.

• 제목 및 헤드라인
• 이미지 및 비디오
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예: 톤

이메일 캠페인의 어조는 클릭수에 큰 영향을 미칩니다. 연구에 따르면 카피에 긍정적인 정보를 추가하면 요점을 빠르게 파악하고 항목을 클릭하고 구매하려는 욕구를 높일 수 있도록 더 자주 독자의 뇌를 표적으로 삼는다고 합니다.

Campaign Monitor의 예를 살펴보겠습니다. 버전 A에서 그들은 새로운 위치를 시작하는 "나쁜" 현실을 강조하기 위해 버전 A에서 비관적인 언어를 사용했습니다. 명확한 부정적 인식과 독자 행동 장애를 일으키기 위해 특히 '어려움', '잘 모르는 사람' 등의 언어를 사용했다.

그러나 이메일 버전 B에서 Campaign Monitor는 '흥미로운', '새롭고 지적인 사람들' 및 '새로운 도구 세트 전체를 배우기'와 같은 낙관적인 용어를 의식적으로 사용하여 이메일이 훨씬 더 긍정적으로 들리도록 했습니다. 테스트 결과 긍정적인 단어를 사용했을 때 이메일 전환율이 22% 증가한 것으로 나타났습니다. 따라서 다음에 이메일 마케팅 캠페인 사본을 작성할 때 어조에 대해 생각하고 긍정적인 어조가 부정적인 어조를 초과할 수 있는지 확인하십시오.

마지막 단어

A/B 테스트 는 웹사이트의 전환 결과를 높이는 데 매우 중요합니다. A/B 테스팅은 당신이 이미 가지고 있는 전문 지식과 최대한의 노력으로 달성된다면 최적화 시스템의 운영에 내재된 많은 위험을 제거할 것입니다. 또한 모든 잘못된 링크를 제거하고 웹 사이트 업데이트를 최적화하여 사용자 경험 웹 사이트를 극적으로 향상시킵니다.