전자상거래를 위한 A/B 테스트: 필요한 4가지 이유

빠른 전자 상거래 판매 성장으로 인해 온라인 판매는 수익성 있는 비즈니스를 창출하는 훌륭한 전략입니다. 시작하는 데 도움이 되도록 Hostinger에서 온라인 상점을 구축하는 방법에 대한 기사를 확인하는 것이 좋습니다. 성공적인 전자 상거래 비즈니스를 만들기 위한 6가지 실행 가능한 단계를 보여줍니다.

그러나 온라인 상점을 시작한 후에는 전자 상거래 성능을 향상시키기 위해 다양한 전술을 적용해야 합니다. 가장 좋은 옵션 중 하나는 A/B 테스트 마케팅 전략을 사용하는 것입니다. 이를 통해 캠페인을 평가하고 주요 요소를 실험하여 어떤 것이 가장 효과적인지 확인할 수 있습니다.

이 기사에서는 A/B 테스트 모델에 대해 더 자세히 설명하고 이 모델이 유익한 4가지 이유를 공유하며 전자 상거래 사이트에서 이를 수행하는 방법을 보여줍니다.

A/B 테스팅이란?

A/B 테스트 또는 분할 테스트는 웹 페이지, 랜딩 페이지 또는 이메일 캠페인과 같은 변수의 두 가지 버전을 비교하는 전환율 최적화(CRO) 기술입니다. 예를 들어, 마케팅 콘텐츠의 버전 A 를 청중의 절반에게 보여주고 버전 B 를 다른 청중에게 보여줍니다.

이렇게 하면 어떤 유사 콘텐츠가 더 실적이 좋은지 식별하는 데 도움이 되어 타겟 고객에게 더 적합한 효과적인 마케팅 캠페인을 만들 수 있습니다.

예를 들어 웹 사이트 트래픽을 늘리려면 두 개의 다른 웹 페이지 헤드라인을 사용하여 A/B 테스트를 수행하십시오. 결과에서 더 많은 클릭이 발생한 버전을 확인할 수 있습니다.

전자 상거래에 A/B 테스트가 필요한 4가지 이유

A/B 테스트는 고객 행동에 대한 귀중한 통찰력을 나타내므로 비즈니스에 많은 이점을 가져올 수 있습니다.

다음은 특히 전자 상거래 비즈니스에 A/B 테스트를 사용하는 주요 이유입니다.

1. 전환율 증가

A/B 테스트를 통해 사이트 방문자가 어떤 콘텐츠를 즐기는지, 어떤 결제 게이트웨이를 선호하는지 등을 더 잘 이해할 수 있습니다. Invespcro에 따르면 기업의 60% 가 A/B 테스트가 전환 최적화에 매우 중요하다고 생각합니다.

A/B 테스트를 수행하면 잠재 고객을 끌어들이는 최상의 옵션을 구현할 수 있습니다. 결과적으로 웹사이트 클릭률(CTR)을 높이고 결국 더 높은 전환율을 유도할 수 있습니다.

예를 들어 화살표 아이콘이 있는 클릭 유도문안(CTA) 버튼이 없는 것보다 실적이 더 좋은지 분석합니다. A/B 테스트의 사소한 변경이 중요한 결과를 가져올 수 있음을 기억하십시오.

2. 이탈률 감소

이탈률은 추가 조치 없이 사이트에 들어오고 나가는 방문자의 비율을 반영합니다. 웹사이트 성능을 측정하는 가장 중요한 지표 중 하나입니다.

이탈률이 높다는 것은 웹사이트의 성능이 낮다는 것을 의미하며, 이는 탐색 시간과 전환에 부정적인 영향을 미치는 좋지 않은 탐색에서부터 매력적이지 않은 디자인에 이르기까지 무엇이든 발생할 수 있습니다. 그러나 A/B 테스트를 실행하면 이 문제를 극복하는 데 도움이 될 수 있습니다.

예를 들어, 구조화된 분석과 강력한 가설을 통해 Userlutions는 A/B 테스트를 사용하여 사이트의 이탈률을 31%까지 성공적으로 줄였습니다.

3. 고객 경험 향상

고객이 무엇을 좋아하는지 이해하면 블로그 게시물, 비디오 및 제품 페이지와 같은 마케팅 자산을 통해 매력적인 콘텐츠를 구축할 수 있습니다. A/B 테스트를 사용하여 고객 경험을 향상시키면 전반적인 참여에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

예를 들어 건강 보험 제공업체인 Humana는 이미지, CTA 버튼 및 색상을 변경하기만 하면 웹사이트 배너의 클릭률이 433% 증가했습니다.

마케팅 콘텐츠의 다양한 버전과 요소를 지속적으로 테스트하면 시간이 지남에 따라 콘텐츠를 점진적으로 개선할 수 있습니다. 결과적으로 타겟 청중을 위한 관련 콘텐츠를 만드는 것이 더 쉬워질 것입니다.

4. 위험 최소화

A/B 테스트는 비효율적이고 비용이 많이 드는 광고 지출을 방지하고 현금 흐름을 방해할 수 있는 위험을 최소화하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 전자 상거래 상점에서 새 캠페인을 안전하게 실험하고 고객이 변경 사항에 어떻게 반응하는지 확인할 수 있습니다.

그렇게 하면 실제 데이터를 기반으로 비즈니스를 성장시키기 위한 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다. HubSpot 의 전 그로스 마케팅 매니저인 Alex Birkett은 다음과 같이 말합니다.

“통계는 마법의 전환수나 이진법 '성공!'이 아닙니다. 또는 '실패' 일. 이는 불확실한 상황에서 결정을 내리고 주어진 결정의 결과가 어떻게 될지에 대한 흐릿함을 줄임으로써 위험을 줄이는 데 사용되는 프로세스입니다.”

또한 A/B 테스트를 수행하는 데 도움이 되는 Google Optimize 및 Google Analytics 와 같은 무료 도구가 있습니다. 더 나은 마케팅 전략을 구현할 수 있도록 전자 상거래 웹 사이트에 대한 중요한 성능 보고서를 제공합니다.

A/B 테스팅은 어떻게 하나요?

이제 A/B 테스트가 비즈니스에 많은 이점을 제공할 수 있다는 것을 알았으므로 이제 자신의 전자 상거래 사이트에 대해 테스트하고 데이터 기반 결정을 내릴 때입니다.

효과적인 A/B 테스트를 실행하기 위한 5가지 간단한 단계는 다음과 같습니다.

1. 목표 정의

테스트를 수행하기 전에 개선하려는 항목을 식별하여 명확한 목표를 설정하는 것이 중요합니다. 그런 다음 메트릭을 선택하여 성공을 추적하고 비특정 목표를 피하십시오. 구체적이고 측정 가능하며 달성 가능하고 현실적이며 시기 적절한 SMART 목표를 설정하는 것이 좋습니다.

이 방법은 결과를 측정하는 명확한 방향과 체계적인 방법을 제공합니다. 예를 들어, 단순히 고객 기반을 늘리는 대신 해당 연도 말에 전환율을 15% 높이는 것이 목표일 수 있습니다.

2. 테스트할 하나의 변수 선택

목표를 식별한 후 테스트하려는 변수와 테스트 방법을 결정하십시오. 다음은 전자 상거래 분할 테스트에 사용되는 몇 가지 일반적인 변수입니다.

• CTA 버튼 – 페이지에서 버튼의 위치를 ​​테스트합니다. 또한 별도의 테스트에서 색상과 버튼 크기를 변경하여 더 나은 성능을 식별할 수 있습니다.
• 제품 설명 – 제품의 기능과 이점을 설명하기 위해 다른 표현을 사용해 보세요. 더 나은 설명은 더 많은 클릭과 전환을 유도합니다.
• 헤드라인 – 다른 사본을 사용하여 어떤 것이 더 많은 방문자를 끌어들이는지 테스트하십시오.
• 사회적 증거 – 마케팅 이메일, 방문 페이지 및 웹 페이지에 사용자 평가를 제시하여 잠재 고객이 가장 공감할 수 있는 위치를 결정합니다.
• 제목 줄 – 이모티콘, 질문 및 통계를 실험하여 이메일 제목 줄을 테스트하는 것을 고려하십시오.

변경 사항을 구현하기 전에 변수의 현재 성능 메트릭을 기록해 두십시오. 이것은 A/B 테스트 후 변수의 효율성을 평가하는 데 도움이 됩니다.

3. 변수의 두 가지 변형 생성

가설을 테스트하려면 대조군 과 도전 자라는 두 가지 변형을 만들어야 합니다. 분할 테스트에서 버전 A는 제어 역할을 하고 버전 B는 도전자 또는 실험 중인 사람입니다.

예를 들어 방문 페이지 디자인을 테스트하는 경우 대안 A는 원래 디자인의 대안이 됩니다. 대조적으로 변형 B는 변경된 디자인의 랜딩 페이지가 됩니다.

어떤 요소가 결과에 영향을 미치는지에 대한 혼동을 방지하려면 변수를 한 번에 하나씩 테스트해야 합니다. 다변수 테스트를 사용하면 어떤 정확한 변경이 유리한 결과를 가져왔는지 결정하기 어렵습니다.

4. A/B 테스트 실행

변형을 설정하고 하나의 변수를 식별했으면 A/B 테스트를 실행할 차례입니다. 결과에 영향을 줄 수 있는 외부 요인을 제한하기 위해 두 버전을 동시에 제시합니다.

그 외에도 분할 테스트를 최적화하려면 다음 팁을 기억하십시오.

• 테스트가 실행되는 동안 변경하지 마십시오 . 프로세스를 방해하지 않고 통찰력 있는 데이터를 생성할 수 있도록 A/B 테스트에 충분한 시간을 주는 것이 중요합니다. 그렇지 않으면 두 변형 사이에 통계적 유의성이 있는지 여부를 확인하기 어려울 것입니다.
• 표본 크기를 최대화합니다 . 더 많은 수의 사용자를 대상으로 테스트하면 더 안정적인 결과를 얻을 수 있고 우연히 숫자가 발생할 가능성이 줄어듭니다.
• 테스트를 한 번 이상 수행합니다 . 이렇게 하면 통계 오류가 최소화되고 결과가 정확해집니다.

테스트를 위한 최적의 시간 프레임을 결정하는 방법을 잘 모르는 경우 NotifyVisitors 와 같은 도구와 함께 사용할 수 있는 A/B 테스트 기간 계산기를 사용하세요.

5. 결과 분석

데이터가 수집되면 결과를 분석할 차례입니다. 각 변형이 받는 노출수를 표시하고 테스트된 변수의 목표 측정항목을 연구할 수 있습니다. 이것은 또한 가설을 검증하는 데 도움이 됩니다.

어떤 변형이 더 많은 전환을 얻는지 확인한 후 전자 상거래 사이트에서 변경 사항을 구현하십시오. 새 웹 페이지, 캠페인 또는 제품을 출시할 때 A/B 테스트를 계속하여 더 많은 판매를 유도하고 전자 상거래 비즈니스를 활성화하십시오.

결론

A/B 테스트 또는 분할 테스트는 고객 선호도와 행동에 대한 귀중한 통찰력을 얻는 가장 효과적인 방법 중 하나입니다. 그렇기 때문에 많은 기업이 효과적인 마케팅 전략을 수립하기 위해 이 방법을 사용합니다.

분할 테스트를 사용하는 것이 전자 상거래 상점에 유익한 4가지 주요 이유는 다음과 같습니다.

1. 전환 증가 – 판매를 유도하는 요소를 식별할 수 있습니다.
2. 이탈률 최소화 – 방문자의 참여를 유지할 수 있는 요소를 식별하는 데 도움이 됩니다.
3. 고객 경험 향상 – 고객을 위한 더 나은 콘텐츠 및 이메일 마케팅 캠페인을 만드는 데 도움이 됩니다.
4. 위험 감소 – 비용이 많이 드는 광고 캠페인에 대한 불필요한 예산 지출을 최소화합니다.

이 기사에서는 목표 식별에서 결과 분석까지 간단한 5단계로 A/B 테스트를 수행하는 방법도 공유했습니다. 이러한 통찰력이 온라인 상점에 대한 성공적인 분할 테스트를 실행하는 데 도움이 되기를 바랍니다.