A/B 테스팅에서 포스트세그멘테이션이란? 실험 보고서를 최대한 활용하기 위해 고급 사후 분할을 사용하기 위한 5가지 팁

세분화는 기존 A/B 테스트가 수행할 수 있는 범위를 넘어 특정 대상 그룹으로 세분화하여 청중을 더 잘 이해할 수 있도록 합니다.

특히 사후 세분화를 사용하면 테스트가 완료되면 대상 세그먼트를 정의할 수 있으므로 테스트 프로세스 중에 대상에 대해 유용한 발견을 할 수 있는 여지가 남습니다.

Convert는 사전 및 사후 세분화를 위한 몇 가지 훌륭한 도구를 제공하므로 가격을 최적화하고, 청중을 더 잘 이해하고, 더 큰 ROI를 얻고, 사이트에 문제를 일으킬 수 있는 가장 미묘한 문제도 식별하고, 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다. 전반적으로 결론.

최근에 대규모 다국적 소매 체인의 Convert 고객과 문제 해결 전화를 받았습니다. 나는 물었다:

"제품의 판촉이 제품 또는 기타 유사한 제품의 향후 판매에 긍정적인 영향을 미쳤는지 어떻게 알 수 있습니까?"

그들은 다음과 같이 대답했습니다.

"모든 웹사이트 방문자에게 A/B 경험을 제공하고 판촉 전후 판매를 비교하기만 하면 됩니다."

이 답변은 여러 조직에서 높은 점수를 받을 수 있지만 분석적으로 진화한 조직에서는 비효율적이거나 부정확한 것으로 간주됩니다.

이러한 종류의 단순화된 분석은 외부 요인이나 통제할 수 없는 요인의 변화로 인한 영향이 없는 정상 상태에서 작동합니다.

그러나 대부분의 실제 응용 프로그램에서는 그렇지 않습니다.

오늘날의 세계에서는 외부 요인이 하룻밤 사이에 바뀔 수 있으며 잘못된 결론을 내리는 데 드는 비용이 높을 수 있습니다.

그렇다면 판촉의 효과는 어떻게 결정하는가?

간단한 솔루션은 대상 고객에 대한 A/B 테스트 또는 경험을 수행하는 것입니다.

A/B 테스트 또는 분할 테스트의 목표는 전환율 또는 클릭 유도문안 버튼, 텍스트 링크 또는 탐색 링크를 클릭하는 것과 같이 고객이 취하는 행동의 수를 높이는 것입니다.

효과적이려면 먼저 청중 전체를 고려해야 합니다. 이 관점은 다음 질문에서 시작됩니다.

• 내 잠재 고객은 누구입니까?
• 무엇이 그들을 여기로 데려왔습니까?
• 그들은 우리 브랜드에서 무엇을 원하는가?

이 세 가지 중요한 질문에 답한 후에는 잠재고객 세그먼트 테스트를 시작하거나 단순히 세분화를 사용할 수 있습니다.

몇 가지 정의부터 시작하겠습니다. 세분화란 무엇입니까?

귀하의 웹사이트 방문자는 모두 동일하지 않습니다. 그들은 다른 나라에서 왔고, 다른 언어를 사용하고, 다른 브라우저를 사용하고, 다른 웹사이트를 통해 사이트에 액세스하고, 다른 장치를 사용하고, 기타 다양한 미묘하고 중요한 차이점을 가질 수 있습니다.

그렇다면 모든 방문자를 한 번에 A/B 테스트하는 요점은 무엇입니까? 비분할 A/B 테스트 결과는 착각일 수 있으며 편향된 행동으로 이어질 수 있습니다.

그러나 이해하려는 대상을 세분화하여 세분화할 수 있습니다.

이는 방문자의 하위 집합만 A/B 테스트에 참여하여 변경 사항이 해당 특정 대상에 어떤 영향을 미치는지 확인할 때 특히 유용합니다. 특정 지역에서 방문하거나 특정 브라우저를 사용하거나 주말에 사이트에 액세스하는 방문자만 웹사이트에서 A/B 테스트를 실행하는 데 관심이 있을 수 있습니다.

세분화를 통해 다음 질문에 답할 수 있습니다.

• 이 경험이 신규 고객과 반복 방문자에게 작동하는 방식에 차이가 있습니까?
• 특정 유형의 트래픽에 특히 효과적인 유사 콘텐츠가 있습니까?
• 특정 브라우저나 운영 체제에서 특히 저조한 성능을 보이는 변형이 있습니까? 결함이있을 수 있습니까?
• 각 변형 내에서 전환한 사용자와 전환하지 않은 사용자 사이에 추세가 있습니까?

사전 또는 사후 세분화?

세분화할 때 고려해야 할 또 다른 사항은 세분화를 염두에 두고 경험을 디자인할지 아니면 경험이 활성화/완료된 후 세그먼트를 정의할지 여부입니다.

경험이 특정 세그먼트를 염두에 두고 설계된 경우 일반적으로 표본 크기와 이에 따른 통계적 유의성이 결정을 허용하기에 충분합니다.

반면에 임의의 세그먼트를 슬라이싱하고 다이싱하여 일부 패턴을 발견하는 경우 충분한 샘플 크기를 사용할 수 있는지 확인하는 것이 중요합니다. 그렇지 않은 경우 경험 기간을 연장하거나 다시 테스트해야 합니다.

처음부터 경험을 세분화하는 것이 연구/가설 프로세스에 항상 도움이 되는 것은 아닙니다. 경험의 목표는 어떤 세그먼트가 어떤 변형에 반응하는지 결정하는 것이며, 테스트가 시작되기 전에 세그먼트를 나누면 이 작업을 수행하기 어려울 수 있습니다. 결과를 세분화할 것이라는 사실을 미리 알 수 없는 경우 사용할 샘플 크기가 충분할 때까지 특정 고성능 세그먼트에 대한 후속 테스트를 실행하십시오.

테스트 후 세분화는 이러한 패턴 및 신호를 식별하는 데 도움이 될 수 있으며, 이는 사전 테스트 계획에 사용될 수 있을 뿐만 아니라 적절한 컨텍스트 및 샘플 계획으로 특정 영역을 잠재적으로 테스트하는 데 사용할 수 있습니다. 그런 다음 장치별 가설을 사용하여 완전히 별도의 테스트를 만들고 수행할 수 있습니다.

처음부터 세그먼트를 염두에 두고 실험을 실행하는 경우 보고서를 생성할 수도 있습니다(후속 실험의 경우 자주 발생함).

A/B 테스트 결과를 세분화하는 것이 왜 중요한가요?

기존의 A/B 테스트 도구를 사용하면 가능한 가장 광범위한 대상에게 경험을 실행할 수 있고 새로운 변형에 대해 웹사이트의 원본 또는 기본 버전을 테스트할 수 있습니다.

반면에 세분화를 사용하면 테스트 프로세스 동안 각 고객의 기대에 집중할 수 있습니다.

고객에 대한 더 나은 지식

방문자를 세분화하려면 해당 청중을 구성하는 사람과 그 중 어떤 특성을 인지하는지 철저히 조사해야 합니다. 또한 어떤 그룹이 회사에 가장 충성도가 높은지 또는 어떤 그룹이 가장 많이 지출하는지와 같은 요소를 결정할 수 있습니다.

해당 정보를 통해 향후 마케팅 활동에 더 잘 부합할 수 있을 뿐만 아니라 방문자에게 고품질의 더 매력적인 고객 경험을 제공할 수 있습니다.

더 나은 가격 최적화

고객과 조직을 모두 이해하기 위해서는 조사가 필요합니다. 그리고 항상 쉽지는 않지만 제품이나 서비스에 대한 이상적인 가격을 결정하는 것이 불가능한 것은 아닙니다. 특히 필요한 도구와 기본 가격 책정 아이디어에 대한 확실한 이해가 있는 경우에는 더욱 그렇습니다. 새로운 가격을 테스트하는 동안 A/B 경험에 대한 세분화 전략을 사용하여 제품이나 서비스의 특정 향상을 위해 약간의 추가 비용을 지출할 의향이 있는 사람들 그룹을 식별할 수 있습니다.

더 큰 가치 창출

일반적인 접근 방식보다 방문자의 세분화 전략을 사용할 때 마케팅 캠페인 및 이니셔티브에 대한 ROI가 훨씬 더 높다는 것을 알 수 있습니다.

전체 방문자 그룹에게 전달되는 타겟이 지정되지 않은 경험의 평균 성공률은 다양한 세그먼트에서 적절하게 타겟이 지정된 적절하고 차별화된 경험의 성공률보다 낮습니다.

기본적으로 세그먼트별로 최적화하는 것이 전체 방문자에 대해 최적화하는 것보다 더 효과적입니다.

결정적이지 못한 경험

오랜 시간 동안 테스트 또는 경험을 실행해 왔으며 결과에서 약간의 상승이 나타났지만 결론을 내릴 수 없다고 가정해 보겠습니다. 지금 무슨 일이 일어나는거야?

걱정할 필요 없어. 테스트가 시간과 자원 낭비처럼 느껴질 수 있지만 수집한 정보는 실제로 여전히 매우 유용합니다!

수집된 데이터를 세분화하는 것이 데이터를 분석하는 첫 번째 단계입니다.

고유한 세그먼트를 기반으로 데이터를 검사하면 반복 생성에 도움이 되는 추가 정보를 얻을 수 있습니다.

제품 세부정보 페이지가 표시되는 방식을 변경하는 테스트를 수행한 경우 기기 별로 데이터를 분류해 보세요. 이렇게 하면 통계적으로 유의미한 결과를 가진 확실한 승자를 찾을 수 있습니다.

버그 및 깨진 요소 식별

코드를 최대한 완벽하게 테스트했더라도 특정 장치에서 중요한 응답 문제를 간과했을 수 있습니다(운영 체제 버전, 특정 위치의 인터넷 연결 또는 장치 자체로 인해).

현재 스마트폰 비즈니스의 파편화 상태는 개발자들에게 큰 골칫거리가 될 수 있습니다. 고객은 로드 시간, 응답성 및 충돌(원래 개념의 유용성보다는)으로 인해 자주 좋아할 디자인 및 기능에 대해 부정적인 피드백을 제공합니다.

홈페이지 또는 방문 페이지에 새 배너를 사용하려고 하는데 원래 버전에 비해 실적이 저조하다는 것을 알게 되었다고 가정해 보겠습니다. 이것은 원래 버전이 더 사용자 친화적이기 때문일 수 있습니다. 그러나 아마도 당신은 당신의 직관과 고객의 의견을 바탕으로 새 버전이 더 낫다고 여전히 믿고 있을 것입니다. 지금은 분할된 데이터를 사용하여 다른 일이 진행되고 있는지 확인하기에 좋은 순간이 될 것입니다.

분류된 데이터는 좋지 않은 평가가 Android 모바일 앱 버전의 하위 집합에 대한 성능 문제와 관련되어 있음을 보여줍니다. 새 흐름의 디자인은 거부될 필요가 없습니다. 그럼에도 불구하고 추가 테스트를 위해 코드를 업데이트해야 합니다.

A/B 경험에서 사용할 수 있는 공통 세그먼트

다음은 실험을 실행할 때 고려해야 할 일반적인 세그먼트의 몇 가지 예입니다.

지리적 세분화

지리적 위치는 시장 포지셔닝 및 제품 판매를 정의하는 데 중요한 구성 요소입니다. 사람들은 거주 지역에 따라 원하는 것과 요구하는 것이 다르고 뚜렷한 특징을 보일 것이기 때문입니다.

이것은 A/B 경험을 실행할 때 고려해야 할 사항입니다. 이것이 광고 및 마케팅 캠페인에 지리적 세분화를 포함해야 하는 이유입니다.

날씨 세분화

날씨는 또한 청중을 분류하는 데 사용될 수 있으며, 계절 제품 카탈로그가 있는 전자 상거래 회사가 관련 의류 및 기타 상품을 판매하는 데 도움이 됩니다.

날씨는 고객 행동에 큰 영향을 미치며 기업이 의사 결정에 영향을 미치고 전환율을 높일 수 있는 귀중한 기회를 제공합니다.

날씨 타겟팅을 사용하면 웹사이트에서 고객의 요구 사항을 더 잘 이해할 수 있을 뿐만 아니라 이러한 요구 사항을 충족한 실적을 확인할 수 있습니다.

날씨 마케팅을 사용하면 원하는 만큼 창의력을 발휘할 수 있으며 모든 규모의 기업은 이를 전체 마케팅 전략의 일부로 사용해야 합니다.

온도 변화가 회사에 어떤 영향을 미치는지 파악하고 나면 회사 절차를 조정하고 최적화할 수 있습니다.

• 광고 타겟팅: 날씨 데이터를 광고 논리의 타겟팅 신호로 사용합니다(예: 비가 올 경우 하나의 유사 광고를 표시하고 조건이 맑으면 다른 광고를 표시).
• 광고 콘텐츠: 날씨 데이터를 광고 내 콘텐츠로 사용합니다(예: 현재 상태/온도 값 표시).
• 광고 타겟팅 및 콘텐츠 모두: 강력한 사용자 경험을 위해 날씨 타겟팅과 콘텐츠를 모두 결합합니다.

날씨 세분화를 고객의 지리적 위치와 결합하여 이해해야 합니다. 예를 들어, 이탈리아 북부의 기온이 20°C이면 사람들은 새 티셔츠를 사야 하는 반면 남부의 기온은 같으면 가벼운 스웨터나 긴팔 셔츠를 사게 될 것입니다.

행동 세분화

마케터는 콘텐츠에 대한 청중의 관심이나 웹사이트의 특정 측면과 상호작용하는 빈도와 같은 현장 행동을 이해하고 이에 대응하기 위해 행동 세분화가 필요합니다.

행동 세분화는 일반적으로 사이트 총 방문의 작은 비율인 사용자당 가장 많은 수입을 창출하는 사용자를 식별하고 참여시키는 데 중요합니다. 이는 A/B 테스트에서 특히 중요합니다. 세분화된 테스트를 통해 고가치 고객이 웹사이트에서 생성한 경험에 어떻게 반응하는지 알 수 있기 때문입니다.

아래에 나열된 세그먼트는 고객의 특정 요구 사항 또는 열망을 처리하고 고객 여정을 개선하는 방법을 찾고 회사에 대한 잠재적 가치를 평가하는 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다.

• 최근 구매
• 신규 방문자 vs. 재방문자
• 신규 및 반복 구매
• 로그인한 방문자와 로그아웃한 방문자
• 요금제 유형 또는 로열티 프로그램 수준

기술 세분화

고객은 온라인 구매에 사용하는 애플리케이션 및 장치를 기반으로 기술 세분화로 크게 분류됩니다.

여기에는 다음이 포함될 수 있습니다.

• 소비자가 회사 웹 사이트에 액세스하는 데 사용하는 인터넷 브라우저
• 마케팅 커뮤니케이션을 여는 데 사용되는 이메일 애플리케이션
• 구매를 완료하는 데 사용되는 기기
• 운영체제
• 사용자 에이전트

기술 세분화는 모든 플랫폼과 장치에서 고객 경험을 더 잘 이해하고 최적화하는 데 사용해야 합니다. 이러한 유형의 세분화를 통해 다음과 같은 질문에 답할 수 있습니다.

모바일 앱 사용자가 내 콘텐츠에 더 오랜 시간 또는 더 짧은 시간 동안 참여합니까?

반응형 디자인을 사용하는 경우에도 웹 사이트의 모바일 및 데스크톱 경험은 종종 크게 다를 수 있습니다. 이는 콘텐츠의 모양과 콘텐츠가 받는 참여에 영향을 줄 수 있습니다.

내 모바일 앱 방문자가 내 데스크톱 방문자(판매 또는 리드)와 동일한 비율로 전환합니까?

비즈니스 목표는 동일하게 유지될 수 있지만 일부 목표는 다른 목표보다 모바일 방문자가 더 쉽게 전환할 수 있습니다. 이는 교차 플랫폼 전략 및 깔때기 디자인에 영향을 미칠 수 있습니다.

모든 브라우저가 방문자에게 동일한 UX 경험을 제공합니까?

한 브라우저(예: Safari)에서 전환율이 비정상적으로 낮은 경우 추가 조사를 시도할 수 있습니다. Safari에서 볼 때 장바구니 페이지의 체크아웃 버튼이 올바르게 표시되지 않고 몇 가지 간단한 조정으로 해당 플랫폼에서 전환율을 크게 높일 수 있음을 발견할 수 있습니다.

세분화를 무효화하는 상위 3가지 문제

따라서 세그먼트를 정의하고 강력한 가설을 세웠으며 경험 보고서를 확인할 때까지 모든 것이 순서대로 나타납니다. 당신의 결과는 당신이 기대했던 것과 다르고 당신은 궁금해하게 됩니다... 왜 ?

알아 보자!

1. 표본 크기가 작은 세그먼트

경험 결과를 구체화하는 데 사용하는 세그먼트는 결국 매우 작아질 수 있습니다. 테스트한 변형의 여러 세그먼트를 비교했지만 비즈니스 통찰력이 통계적 의미가 거의 없다는 것을 알게 될 수 있습니다.

경험을 완료해야 하는 시기를 결정하기 위해 통계적 유의성을 사용해서는 안 됩니다. 원본과 변형 사이에 차이가 있는지 여부만 알려줍니다. 이것이 테스트가 중요해질 때까지 기다리거나(결코 일어나지 않을 수 있음) 중요해지면 경험을 중단해서는 안 되는 이유입니다.

대신 경험을 중지하기 전에 계산된 샘플 크기에 도달할 때까지 기다려야 합니다. 경험을 언제 중단해야 하는지 더 잘 이해하려면 Convert의 A/B 테스트 유의성 계산기와 같은 테스트 시간 계산기를 사용하세요.

보고서 데이터를 세분화할 때 샘플 크기 감소를 설명하는 가장 좋은 방법 중 하나는 평소보다 두 배의 시간 동안 원래 A/B 테스트를 실행하는 것입니다. 이는 결과를 분할할 것임을 미리 알고 있는 경우에 특히 유용합니다.

2. 다중 세그먼트 비교 문제

많은 수의 세그먼트로 가설 테스트를 수행하면 제1종 오류(가양성이라고 함)가 발생할 위험이 있다는 점을 항상 염두에 두십시오.

실험 기술에서 95% 신뢰 수준을 선택한 경우 단일 측정항목에서 5%의 오탐율을 수락한 것입니다. 그러나 하나 이상의 지표를 보면 위양성을 발견할 가능성이 높아집니다. 결과적으로 비교 수가 많을수록 거짓 긍정의 수가 더 많아집니다.

증가된 위양성 비율의 개념은 많은 조건이 테스트되는 다변수 테스트(MVT)에서도 볼 수 있습니다. 사후 세분화는 보고서 결과를 장치, 플랫폼, 지역 및/또는 인구 통계학적 부문으로 나누어 오탐률을 높일 수도 있습니다.

다행스럽게도 다중 세그먼트 비교 문제를 완화할 수 있는 여러 통계 방법이 있습니다. 이러한 방법에는 일반적으로 p-값(테스트 결과가 양성인지 여부를 결정하는 데 필요)이 실험에서 고려하는 비교 횟수의 함수가 되도록 분석을 수행하기 전에 사용하기로 선택한 유의성 임계값을 조정하는 작업이 포함됩니다.

3. 잘못된 부분에 집중하기

잠재고객을 분류할 때 잠재적으로 수익성이 있는 특정 범주를 무시하기 쉽습니다. 예를 들어, 다른 하위 집합이 제품에 더 적합할 수 있지만 방문자의 한 범주(예: 신규 고객)에 불균형적으로 초점을 맞출 수 있습니다.

세분화는 접근 방식을 매우 구체적이고 개인화할 수 있다는 이점이 있음을 기억하십시오. 즉, 시장에서 더 적은 비율을 차지하는 세그먼트를 타겟팅하더라도 큰 결과를 기대할 수 있습니다.

시간을 할애하여 올바른 고객 세그먼트를 식별하는 것이 중요합니다. 그렇지 않으면 성장 기회를 놓칠 위험이 있습니다.

Convert는 사전 및 사후 분할을 어떻게 처리합니까?

변환의 세분화는 경험이 활성화되기 전이나 후에 수행할 수 있습니다.

• 잠재고객을 정의하여 수행할 수 있기 전에
• 경험하는 동안 얻은 메트릭에 따라 보고서 통계를 세분화하여 수행할 수 있습니다.

경험 전환 도구에서 테스트 전후에 세그먼트를 적용하는 것은 필터를 사용하거나 보고서에 특정 대상을 포함/생략하는 것만큼 간단합니다.

세분화의 힘은 A/B 테스트 경험 개발에 특히 유용할 수 있습니다.

가장 기본적인 상황에서 기업은 고객의 다양한 취향과 행동을 더 잘 이해할 수 있습니다.

더 복잡한 시나리오에서 기업은 클라이언트 로그인, 지역 또는 시간과 같은 트리거에 대한 응답으로 완전히 새로운 온라인 경험을 만들 수 있습니다. 이러한 수정은 복잡도가 다양하며 클릭 유도문안을 변경하는 것처럼 간단할 수도 있고 사이트 구성 요소를 업데이트하는 것처럼 복잡할 수도 있습니다.

잠재고객과의 사전 세분화

경험의 일부로 원하는 사람들의 그룹을 청중 이라고 합니다. 경험을 활성화하기 전에 Convert에서 수집한 데이터가 해당 개인에게만 영향을 미치도록 대상을 추가해야 합니다.

해당 자격을 갖춘 방문자만 입장할 수 있습니다. 방문자에 대한 정보를 캡처하고 경험에 적용하는 대상을 설정할 수 있습니다. 특정 경험에서 더 정확한 타겟팅 매개변수를 위해 AND/OR 조건을 사용하여 다양한 잠재고객을 혼합할 수도 있습니다.

청중 조건을 충족하지 않는 방문자는 경험에 포함되지 않습니다. 경험에서 제외되며 사이트의 원래 버전만 표시됩니다. 또한 "보고서" 페이지에서 경험의 고유 방문자 수에 포함되지 않습니다.

경험 요약으로 이동하고 대상 섹션을 찾아 경험에 대한 대상을 만들 수 있습니다. 새 잠재고객 드롭다운을 클릭하면 다음 옵션이 제공됩니다.

1. 111개의 사전 구축된 대상 중에서 선택할 수 있고 경험 대상의 구성 속도를 높이는 데 도움이 되는 사전 설정입니다.
   

   

2. 저장된 잠재고객 은 현재 경험에 사용되지 않는 이전에 생성한 잠재고객을 찾을 수 있는 곳입니다.
3. 새 잠재고객 은 사전 설정이 요구 사항에 맞지 않는 경우 고유한 잠재고객을 생성할 수 있는 곳입니다.

새 잠재고객을 만들 때 세 가지 유형의 잠재고객 중에서 선택해야 합니다. 영구 잠재고객, 세분화 및 일시적입니다.

영구 청중

이 유형의 잠재고객은 방문자 버킷팅 시간(첫 페이지 보기)에만 확인되고 다시 확인되지 않습니다.

방문자가 관객 조건을 충족하면 경험이 실행됩니다.

방문자가 후속 방문에서 대상 조건을 충족하지 않으면 해당 방문자에 대해 경험이 계속 실행됩니다.

분할

세그먼트는 특정 대상 조건(예: 위치, 사이트에 액세스하는 데 사용되는 장치, 시간 및 기타 사용자 행동)에 적합하고 나중에 타겟팅에 사용할 수 있는 방문자 그룹입니다.

특정 세그먼트의 방문자는 동일한 방식으로 행동하거나 구매할 가능성이 높습니다.

Convert Experiences에서 방문자가 자격을 갖춘 세그먼트를 결정하고 적절한 변형을 실행할 수 있도록 하는 대상 조건을 정의하여 세그먼트를 생성할 수 있습니다.

이 옵션을 선택하면 조건 작성기에서 콘텐츠 관련 조건을 사용할 수 있으므로 URL을 기반으로 세그먼트(예: 가격 책정 페이지에 도달하는 사용자 세그먼트)를 생성할 수 있습니다.

일시적인 청중

일시적인 대상을 사용하면 방문자가 대상 조건을 충족하는 경우에만 경험이 실행됩니다. 그러나 방문자가 관객 조건을 충족하지 않으면 방문자는 더 이상 경험을 볼 수 없습니다. 대상 조건은 첫 번째 페이지가 아닌 모든 페이지 보기에서 확인됩니다.

대상 유형을 선택하면 필요에 따라 달라질 수 있는 대상 조건이 표시됩니다. 방문자 소스, 목표 및 지리적 위치와 같은 세부 정보를 기반으로 잠재고객을 타겟팅하는 방법을 다른 기사에서 공유했습니다.

기본 필터를 사용한 사후 분할

활성화 시 경험에 청중을 추가하지 않은 경우 경험이 실행되는 동안 또는 완료된 후에도 데이터를 분할할 수 있는 옵션이 있습니다.

경험 보고서로 이동하여 상단 메뉴에서 세그먼트 옵션을 선택하기만 하면 됩니다.

기본적으로 변환은 귀하의 경험을 입력한 모든 방문자에 대한 결과를 표시합니다. 그런 다음 변환을 사용하면 결과를 필터링하여 특정 방문자 그룹이 방문자와 전반적으로 다르게 행동하는지 확인할 수 있습니다. 이를 사후 테스트 세분화라고 합니다.

변환에서 자동으로 캡처되고 모든 요금제에 포함되는 기본 세그먼트로 결과를 항상 필터링할 수 있습니다.

• 브라우저별 분류
• 기기 유형별 분류
• 사용자 유형별 분류
• 국가별 분류

보고서에 표시되는 내용의 예를 살펴보겠습니다. 다음은 테스트 후 세분화가 활성화되지 않은 보고서입니다.

다음은 테스트 후 세분화가 활성화된 동일한 보고서입니다.

고급 필터를 사용한 사후 분할

경험에 고급 사용자 지정 세그먼트를 추가할 수도 있습니다. 아래 속성은 특정 요금제에만 포함됩니다.

• 트래픽 소스별 분류
• 대륙별 분류
• 10개의 맞춤 세그먼트(오디언스)로 분류

마지막 옵션의 경우 먼저 "세그멘테이션" 잠재고객 유형(이전에 언급한 대로)으로 잠재고객을 생성해야 합니다.

보고서의 뒷부분에서 해당 잠재고객을 사용하여 다음과 같이 데이터를 분류할 수 있습니다.

이러한 속성을 사용자 지정 세분화에 사용할 수 있으므로 비즈니스에 중요한 방문자를 보다 세부적으로 볼 수 있습니다.

예를 들어 팝업 판촉 제안을 테스트하여 전반적으로 긍정적인 상승도를 생성하는 경험을 실행한다고 상상해 보십시오. 그러나 모바일 장치에서 방문자를 분류할 때 통계적으로 상당한 손실을 보게 됩니다. 팝업이 모바일 장치에서 방해가 되거나 닫기가 어려울 수 있습니다. 학습한 내용을 바탕으로 향후 변경을 실행하거나 유사한 경험을 수행할 때 모바일 방문자를 제외하는 것을 고려할 수 있습니다.

결과를 분류하는 것은 (일반 방문자의 활동을 넘어) 깊은 지식을 습득하고 실험 노력을 강화하는 가장 효과적인 방법 중 하나입니다.

이러한 고급 세그먼트로 수행할 수 있는 작업은 다음과 같습니다.

팁 1: Hubspot 목록을 기반으로 고급 세그먼트 생성

Hubspot 웹 페이지에서 경험 변환을 사용하여 Hubspot 목록 또는 Hubspot 캠페인의 구성원인 방문자를 대상으로 지정하고 세그먼트를 게시할 수 있습니다.

이를 통해 주어진 Hubspot 목록에 대한 조직의 투자를 활용할 수 있습니다.

이를 달성하려면 Hubspot 템플릿 변수 목록을 사용자 정의 변환 페이지 태그에 할당하여 Hubspot 템플릿을 수정하십시오. 이렇게 하면 사용자 지정 페이지 태그를 사용하여 경험을 타겟팅하거나 세분화 후 세그먼트를 만들 수 있습니다.

Hubspot 템플릿을 수정하여 시작하고 HEAD 태그의 시작 부분과 내부에 다음 코드를 삽입합니다.

 <!--변환 경험 코드 시작-->
<스크립트 유형="텍스트/자바스크립트">
// 다음 줄은 Hubspot 템플릿 변수와 함께 페이지 태그 변환 변수를 할당합니다.
let _conv_custom_v1 = {request_contact.list_memberships};
let _conv_custom_v2 = {content.campaign_name};
</스크립트>
<스크립트 유형="텍스트/자바스크립트" src="//cdn-3.convertexperiments.com/js/123456789-123456789.js"></script>
<!-- 경험 변환 코드 종료 →

고급 잠재고객 편집기 내에서 세그먼트를 만듭니다. 사용자 지정 페이지 태그 조건을 선택하고 타겟팅하려는 Hubspot 목록 또는 Hubspot 캠페인과 비교합니다.

팁 2: 목표 달성을 기반으로 고급 세그먼트 만들기("트리거된 목표")

목표 달성을 사용하여 고급 맞춤 세그먼트를 설정할 수 있다는 사실을 알고 계셨습니까?

이 강력한 기능은 방문자를 필터링하는 새로운 방법을 제공합니다. "주문 확인" 목표의 완료를 기반으로 경험을 생성하면 재구매자의 전환을 높일 수 있습니다(향후 구매에 대한 새로운 경험 생성).

잠재고객으로 이동하여 왼쪽 목록에서 "트리거된 목표" 조건을 오른쪽으로 끌어다 놓습니다. 목표를 달성한 사용자를 식별할 수 있는 잠재고객 구축:

나중에 이 사용자 정의 세그먼트를 사용하여 경험 보고서에서 방문자를 필터링할 수 있습니다.

팁 3: 방문자 쿠키를 기반으로 고급 세그먼트 만들기

사이트의 특정 페이지를 방문한 방문자에 대해서만 경험을 분류할 수 있습니다. 방문자가 해당 페이지를 방문할 때 쿠키를 작성하고 해당 가치로 방문자를 타겟팅하도록 잠재고객을 설정하면 됩니다.

팁 4: 데이터 계층을 기반으로 고급 세그먼트 생성

이것은 웹 분석 추적의 매우 일반적인 예입니다. 로그인 상태, 사용자 ID, 지리적 위치 또는 페이지에 대한 메타데이터(최적 해상도, 이미지 저작권)와 같은 각 방문자에 대한 데이터를 분석 도구에 제공하는 데이터 영역이 있을 수 있습니다. 종종 이 데이터는 프레젠테이션 레이어나 마크업에서 사용할 수 없습니다.

이 데이터 계층을 사용하여 세션 방문자 데이터를 저장하고 나중에 특정 방문자 그룹에 특정 경험을 제공할 수 있습니다.

이렇게 하려면 이 잠재고객 그룹을 표시할 환경을 만들고 고급 잠재고객 편집기를 통해 세그먼트를 구성해야 합니다.

다음 JS 코드를 입력합니다.

 "의료" == dataLayer[0].industry;

이제 데이터 계층의 산업 가치가 "의료"인 방문자에 대해서만 경험 결과를 분류할 수 있습니다.

팁 5: 6Sense API로 고급 세그먼트 생성

예측 잠재 고객 분석 및 리드 스코어링 플랫폼인 6sense는 잠재 고객의 요구 사항을 식별 및 분석하고 구매자 여정의 다양한 단계에서 행동을 예측할 수 있습니다.

Convert Experiences를 사용하면 6sense에서 집계한 데이터와 이를 기반으로 세그먼트를 쿼리할 수 있습니다.

예를 들어 "인지" 구매 단계의 방문자에 대해서만 경험 결과를 분류하려면 "인지도 단계"라는 잠재고객을 만들어야 합니다.

다음 코드로 JS 조건을 추가하면 됩니다.

 (기능() {
var 방문자 데이터 = JSON.parse(localStorage._6senseCompanyDetails);
if(typeof(visitorData)=="정의되지 않음") {
convert_recheck_experiment(); 거짓 반환;}
else return (visitorData.scores[0].buying_stage == "인식");
})()

대상은 다음과 같이 구성해야 합니다.

GA 맞춤 세그먼트를 사용한 외부 세분화

내장된 사전 및 사후 세분화 외에도 Convert는 Google Analytics에 데이터를 보내고 방문자를 세분화하는 방법도 제공합니다.

Google Analytics를 사용하면 공유된 특성과 요구 사항에 따라 웹사이트 방문자를 분류할 수 있습니다. Google 검색 엔진은 기본적으로 화면 크기, 인터넷 브라우저, 참조 사이트 및 방문한 페이지 유형을 포함하여 광범위한 사용자 세부 정보를 수집합니다. 그런 다음 이러한 속성을 사용하여 방문자를 분류할 수 있습니다.

Google 애널리틱스에서 세분화를 시작하려면 '맞춤설정' 탭으로 이동하여 변환 데이터를 보내기 위해 만든 맞춤 보고서를 선택하세요. 이제 세그먼트 필터에 맞는 사용자 및 세션의 비율을 볼 수 있습니다.

"새 세그먼트"를 클릭하면 선택한 필터로 세그먼트를 디자인할 수 있습니다. 이제 Google Analytics를 사용하면 계정당 최대 1,000개의 세그먼트를 가질 수 있지만 보기당 100개의 세그먼트만 가질 수 있습니다.

아래 이미지는 각 세그먼트에 대한 필터를 구성할 수 있는 다양한 가능성을 보여줍니다.

새 세그먼트 생성을 완료한 후 "미리보기"를 클릭하여 기존 보고서가 어떻게 변경되는지 확인하십시오.

결론

세분화는 A/B 테스트를 완전히 새로운 수준으로 끌어올려 청중 전체에서 전환율 최적화(CRO)를 향상시킵니다. In a world of haphazard A/B testing, segmenting your testing efforts adds a layer of accuracy and completeness that is simply not otherwise achievable.

When testing new features, segmentation ensures that your experiences will have a better probability of declaring a winner.

You'll have a good knowledge of where the visitor comes from, what their intentions are, and how to test their behavior.

Your A/B testing will become exponentially more beneficial, thanks to the wide range of secondary insights created by every experience, which can be used for follow-up tests, identifying pain points, and gaining a deeper understanding of how customers interact with your products.