Shopify의 A/B 테스트: 주요 과제 및 극복 방법

A/B 테스트는 확장을 원하는 Shopify 매장의 골칫거리입니다. 그러나 많은 양의 문헌이 있음에도 불구하고 많은 전자 상거래 기업은 여전히 ​​이를 잘못 알고 있습니다.

대부분의 조언은 지나치게 단순화되어 A/B 테스트를 많은 예측이 필요하지 않은 마법의 약으로 만들고 구현하기가 매우 쉽거나 한 번에 완료됩니다.

그러나 방법론에 거의 실시간으로 반복해야 하는 테스트 전략이 포함되어 있지 않으면 비즈니스 문제를 설명하지 않거나 사용자의 심각한 문제를 해결하지 못하는 잘못 설계된 테스트가 발생합니다.

부정확한 결과를 기반으로 비즈니스를 진행하면 결국 해로운 변경을 하게 될 가능성이 큽니다. 이를 피하고 더 나은 A/B 테스트를 실행하는 가장 좋은 방법은 가장 중요한 문제와 이를 해결할 수 있는 방법을 이해하는 것입니다.

A/B 테스팅이란?

A/B 테스팅은 두 가지 버전의 마케팅 자산을 동시에 서로 비교하여 최고의 성과를 내는 무작위 실험입니다.

"A"는 원본 버전을 나타내며 컨트롤이라고도 하며 "B"는 원본에 도전하기 위한 변형이므로 도전자라고도 합니다.

Shopify 스토어에서 CTA, 페이지 제목, 가격, 이미지, 메시징, 웹 페이지 레이아웃 등을 A/B 테스트할 수 있습니다.

가장 성능이 좋은 버전을 평가하기 위해 트래픽을 무작위로 분할하여 한 세그먼트는 버전 A에 도달하고 다른 세그먼트는 버전 B를 보게 됩니다. 승자는 통계 분석을 통해 결정됩니다.

Shopify 스토어에서 A/B 테스트를 해야 하는 이유는 무엇입니까?

더 많은 트래픽 = 더 많은 수익.

빠른 성장을 추구하는 대부분의 Shopify 및 Shopify Plus의 경우 이 간단한 방정식이 적용됩니다. 그러나 이러한 선형 성장은 다음과 같은 이유로 수익 체감 지점에 도달합니다.

• 유료 광고 환경의 변화: 전자 상거래 상점 소유자는 성장을 촉진하기 위해 오랫동안 유료 광고에 의존해 왔습니다. 그러나 Apple의 ATT 및 Google의 쿠키 단계적 제거와 같은 개인 정보 업데이트는 환경을 크게 바꾸어 놓았습니다. 잠재고객을 효과적으로 타겟팅할 수 없기 때문에 업계 전반에 걸쳐 ROAS가 급감했습니다.
• 부정확한 이메일 마케팅 데이터: Apple의 개인 정보 업데이트는 이메일 마케팅 캠페인의 ROI를 잠재적으로 감소시킬 수도 있습니다. 더 이상 공개 요금이나 위치 기반 타겟팅 또는 이전 활동을 기반으로 한 세분화에 의존할 수 없습니다.
• 매장 전체의 열악한 UX: "손상되지 않은 것을 수정하지 마십시오" 논리는 Shopify 매장에 적용될 때 위험합니다. 주문이 들어오고 있기 때문에 고장난 것이 없다고 가정할 수 있습니다. 그러나 새는 버킷이 판매 비용을 초래한다는 사실을 깨닫지 못할 수도 있습니다.
  

A/B 테스팅은 이러한 모든 문제를 극복하는 해답입니다.

구매자의 여정에서 불필요한 마찰을 제거하거나 구매자를 유도하는 요소를 도입하는 간단한 A/B 테스트라도 전환율을 높일 수 있습니다. 그리고 그것은 단지 표면을 긁는 것입니다.

다음은 A/B 테스트가 Shopify 스토어의 수익을 높이는 올바른 방법인 세 가지 이유입니다.

1. 클래식 성장 레버 지원

메시징, 제목 또는 페이지 UX 개선을 A/B 테스트하여 SEO 및 유료 미디어 노력을 추진하고 기존 트래픽을 최대한 활용할 수 있습니다. A/B 테스트는 지속적인 성장 수단을 보완하여 더 적은 비용으로 더 많은 것을 달성할 수 있도록 도와줍니다.

2. 구현 비용 절감

클라이언트 측 A/B 테스트를 수행하는 경우 광범위한 개발 리소스 또는 빌드아웃에 투자할 필요 없이 변형을 비교할 수 있으므로 혁신 비용이 낮습니다. 즉, 주저 없이 Shopify 스토어에서 새로운 유지 전략을 탐색할 수 있습니다.

3. 아이디어 검증 및 과학 기반의 미리보기 제공

변덕스럽게 경쟁자를 에뮬레이트하는 대신 A/B 테스트를 통해 아이디어를 검증하고 예상되는 효과를 예측할 수 있습니다. "실패한" 실험조차도 성공적인 실험을 만들기 위해 알아야 할 사항을 알려줄 수 있습니다.

Shopify 스토어의 A/B 테스트는 CRO 대행사 및 전자 상거래 기업가가 무의식적으로 더 많은 트래픽을 추적하는 것을 멈추고 대신 개인화된 초성장 플레이북을 구축하는 데 집중하는 데 도움이 될 수 있습니다.

일반적인 Shopify A/B 테스트 예

이제 A/B 테스트를 실행 해야 한다는 것을 알았지만 무엇을 테스트해야 합니까?

먼저 가설을 세워야 합니다. 전제는 히트맵 설문조사, 사용자 연구, 사이트 분석 또는 인터뷰와 같은 기존 데이터를 기반으로 해야 합니다.

전자 상거래 KPI에 가설을 첨부하여 의도한 변경 사항이 경솔하지 않고 비즈니스 지표에 영향을 줄 것임을 알 수 있도록 해야 합니다.

Shopify 스토어의 각 요소를 수정할 수 있으므로 잠재적으로 수천 가지 변형을 만들 수 있습니다. 따라서 간단한 테스트에는 Google 최적화 도구로 충분할 수 있지만 실제 실험 문화를 조성하려면 Convert Experiences와 같은 전환율 최적화 소프트웨어를 사용해야 합니다.

다음은 다음 실험에 영감을 줄 5가지 일반적인 Shopify A/B 테스트 예입니다.

#1. 장바구니 포기율 감소

Baymard Institute에 따르면 평균 포기율은 무려 69.82%입니다.

쇼핑객은 체크아웃 과정에서 불필요한 마찰, 다양한 결제 모드 제한, 불편한 반품, 환불 정책 등 여러 가지 이유로 장바구니를 포기합니다.

Convert Experiences를 Shopify 웹사이트에 통합하고, Google Analytics를 통해 목표 추적을 설정하고, 히트맵과 방문자 재생을 사용하여 잠재적인 문제를 식별하여 A/B 테스트 실행을 시작하십시오.

#2. 방문 페이지 최적화

HubSpot의 2021 Not Another State of Marketing 보고서에 따르면 마케터의 17%만이 전환을 개선하기 위해 방문 페이지를 A/B 테스트합니다. 그것은 큰 기회를 놓친 것입니다.

덜 매달린 과일을 발견하고, 가설을 세우고, 경험 변환을 사용하여 시작하십시오.

#삼. 가격 책정 전략 테스트

$ 기호를 제거하는 것부터 음절이 적은 가격을 선택하는 것까지 다양한 가격 책정 실험을 실행할 수 있습니다. 행동 분석 및 수익 추적을 사용하여 A/B 테스트를 위한 페이지를 선택하십시오.

읽기: 이 가격 책정 전략은 고액 여과 제품의 전환율을 15% 증가시켰습니다.

#4. 부스트 양식 제출

더 적은 수의 양식 필드가 있어야 합니까?

기존의 지혜는 그렇다고 말합니다.

그러나 Unbounce의 이전 전환 최적화 프로그램 Michael Aagaard의 이 사례 연구는 다르게 보고합니다. Aagaard는 클라이언트 양식에서 필드를 제거하여 전환율이 14%나 감소했습니다.

그것이 당신에게 효과가 있는 것이 당신에게 효과가 없을 수 있기 때문에 모든 것(보편적으로 인정되는 통찰력조차도)을 테스트해야 하는 이유입니다.

변환 경험을 사용하여 여러 변수 변경 사항이 있는 양식을 디자인하고 변환에 가장 적합한 조합을 찾을 수 있습니다.

PS Convert Experiences는 100개 이상의 통합을 제공하므로 현재 Martech 스택과 원활하게 통합할 수 있습니다. Zuko 사용자라면 사용자가 웹 양식이나 결제를 포기하는 이유에 대해 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다.

#5. 다양한 Shopify 테마 테스트

귀하의 테마는 귀하의 브랜드를 시각적으로 표현한 것이 아닙니다. 또한 페이지 로딩 속도, 전환율 및 신뢰성에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다.

컨트롤 및 변형 테마 모두에 변환 추적 코드를 설치하고 변환 경험에서 분할 URL 테스트를 만듭니다.

또한 A/B 테스트를 실행할 때 중요한 세부 분석에 액세스할 수 있습니다. 따라서 Shopify Plus로 전환하는 것이 현명한 선택입니다.

Shopify에서 A/B 테스트를 수행할 때의 주요 과제(및 이를 극복하는 방법)

우리는 전문가들에게 그들이 직면한 가장 큰 도전과제와 이러한 장애물에 부딪히지 않도록 어떻게 극복했는지에 대해 이야기했습니다.

테스트의 모바일 QA

클릭재킹을 통해 해커는 기기 화면에 숨겨진 UI 레이어를 삽입하여 사용자가 미끼 사이트에서 실행 가능한 콘텐츠를 클릭하도록 속일 수 있습니다.

Shopify는 클릭재킹 방지 기술을 사용하여 클릭재킹을 방지하지만, 이로 인해 데스크톱에서 모바일 뷰포트로 전환하려고 할 때 일부 A/B 테스트 도구가 최적으로 수행되지 않습니다.

테스트는 여전히 모바일에서 실행되지만 코드를 붙여넣지 않으면 모바일에서 테스트를 편집할 수 없습니다.

테스트 우승자 라이브 푸시

Speero의 실험 준 컨설턴트인 Matt Beischel은 여러 Shopify 사이트에서 A/B 테스트를 수행했습니다. A/B 테스트 프로세스의 주요 문제 중 하나는 실제 테스트가 아니라 효과적인 구현입니다.

그러나 개발 팀이 참여할 때까지 기다릴 여유가 항상 있는 것은 아닙니다. 결국 A/B 테스트 결과를 하드코딩해야 하지만 우아한 빌드아웃을 빠르게 만들 수 있는 것은 간소화된 Shopify Plus 스토어의 핵심입니다.

여기에서 Convert Deploy가 필요합니다. Deploy를 사용하면 개발자가 개입하기 위해 일시 ​​중지하지 않고도 A/B 테스트 우승자를 실시간으로 푸시하고 콘텐츠 및 디자인 업데이트를 관리할 수 있습니다.

(종종) 더 낮은 복잡성 테스트 고수

표준 Shopify 스토어는 대부분의 Shopify Plus 스토어 기능에 액세스할 수 없습니다. 예를 들어 결제 템플릿 파일에 대한 액세스 권한이 없으므로 테스트 Shopify 테마를 분할할 수 없습니다.

이는 테스트할 수 있는 항목을 제한하고 낮은 영향률을 제공할 가능성이 가장 높은 낮은 복잡성 테스트에 갇히게 됩니다.

이것이 OnTrack Digital의 설립자인 Andra Baragan이 Shopify Plus를 옹호하는 이유입니다. 그러나 Baragan은 또한 Shopify Plus 매장에 더 큰 웹사이트가 있으므로 테스트 로드맵이 중요하다고 지적합니다.

Shopify Plus 매장의 과제는 로드맵을 따르고 이 즉각적인 만족의 세계에 살 때 결과를 기다리는 것입니다.

Shopify Plus와 빠르게 통합할 수 있는 A/B 테스트 도구를 찾고 있다면 Convert Experiences를 사용해 보십시오. 강력한 코드와 시각적 편집기로 가득 차 있어 Shopify 매장에서 테스트할 수 있습니다.

Shopify는 복잡한 테스트 배포에 제한을 두지만, Convert의 세분화된 타겟팅 옵션과 고급 목표를 통해 테스트를 쉽게 설계하고 적절한 대상에게 전달할 수 있습니다.

트래픽 소스, 페이지에 머문 평균 시간, 방문 시간, 방문 시간, 브라우저 및 장치 유형, 페이지 유형, 제품 SKU, 제품 가격 또는 제품을 기반으로 방문자를 분류하기 위해 테스트에 적용할 수 있는 40개 이상의 조건이 있습니다. 이름.

Shopify A/B 테스트 아이디어의 순위를 매기는 데 도움이 되는 3가지 우선 순위 프레임워크

Shopify에서 A/B 테스트를 할 때 가장 일반적인 문제는 먼저 테스트할 가치가 있는 아이디어를 식별하는 것입니다.

적은 노력으로 실행해야 합니까, 아니면 더 중요한 UX 문제를 해결해야 합니까? 다음은 해당 질문에 답하는 데 사용할 수 있는 세 가지 우선 순위 프레임워크입니다.

• ICE(Impact Confidence Ease) – 각 요소는 1-10 순위를 얻습니다. 개발 리소스 없이 테스트를 수행하는 경우 Ease를 8로 평가할 수 있습니다.
• PIE(잠재적 중요성 완화) – ICE와 마찬가지로 각 요소는 1-10 순위를 받습니다. A/B 테스트가 트래픽의 80%에 영향을 미치는 경우 중요도를 8로 지정할 수 있습니다.
• PXL – CXL의 우선 순위 프레임워크는 사용자 정의가 가능하며 객관적인 질문과 구현의 용이성에 대한 질문을 던집니다. 예라고 대답하면 1을 받고 그렇지 않으면 0을 얻습니다.

고유한 문제를 식별하고 Convert Experience와 같은 CRO 테스트 소프트웨어를 통해 A/B 테스트를 수행하는 사이에 수익 목표를 달성할 수 있습니다.