사람들이 분할 테스트를 실행할 때 저지르는 6가지 실수와 이를 피하는 방법

2011년에 Google은 알고리즘에 대해 7,000개 이상의 분할 테스트를 실행했습니다!

네, 제대로 읽으셨습니다. 동사가 된 브랜드는 직감보다 데이터 기반 의사 결정을 전적으로 지지합니다.

이것이 당연한 것처럼 보일 수 있고 "A/B 테스팅"이라는 문구가 유행하기 시작했지만, 분할 테스팅의 개념에 대해 많은 오해가 있습니다. 전환율 최적화를 통해 성장을 향한 여정을 찾고 피해야 합니다.

인기 있지만 잘못 실행:

기업의 64%는 분할 테스트 테스트가 실행하기 쉽다는 데 동의하지만 7%는 테스트를 수행하기가 쉽지 않다고 말합니다(출처: Finance online).

진실: 분할 테스트는 요즘 마케터에게 인기 있는 전환율 최적화 테스트 형태입니다.

또한 진실 : 모든 기업이 이를 최대한 활용하는 것은 아닙니다. 연구에 따르면 분할 테스트의 12.5%만이 더 나은 결과를 산출합니다.

실제로 분할 테스트를 처음 실행하는 많은 회사는 노력에서 기대한 효과를 얻지 못한다고 불평합니다.

글쎄, 당신의 분할 테스트로 좋은 결과를 얻는 것은 공원에서 산책하는 것이 아닙니다. 마케터가 저지르는 가장 흔한 실수와 이를 피하는 방법을 알아야 하며, 이것이 바로 이 기사에서 이야기할 내용입니다.

굴려봅시다.

분할 테스트란 무엇이며 어떻게 작동합니까?

분할 테스트는 마케터가 웹페이지의 완전히 다른 두 버전을 비교하여 명시적 측정항목에 따라 더 나은 결과를 제공하는 버전을 식별하는 전환율 최적화 방법입니다.

예를 들어 한 웹페이지에는 스크롤 없이 볼 수 있는 부분 위에 클릭 유도문안이 있고 다른 웹페이지에는 스크롤 없이 볼 수 있는 부분에 클릭 유도문안이 있을 수 있습니다.

테스트가 완료되면 방문자가 조치를 취하도록 유도한 버전을 식별할 수 있습니다.

웹사이트에서 분할 테스트를 실행하는 목적은 전환율을 높이는 것입니다.

또한 분할 테스트를 실행하여 방문 페이지와 홈페이지를 비교하여 정량화 가능한 목표의 맥락에서 방문자를 더 잘 전환시키는 것이 무엇인지 식별할 수 있습니다. 가입처럼. 또는 구매.

귀하의 사이트로 들어오는 트래픽은 두 페이지 간에 무작위로 분산되며 각 페이지의 성능이 추적 및 분석됩니다. 그런 다음 결과를 비교하여 승자를 결정합니다.

이제 분할 테스트가 무엇인지 알았으니 노력을 방해하는 몇 가지 일반적인 실수를 살펴보겠습니다.

1. 사전 테스트 및 사후 테스트

이것은 아마도 기업이 분할 테스트를 실행하는 동안 저지르는 일반적인 실수일 것입니다. 테스트에서 더 나은 결과를 얻으려면 실험 중에 두 버전을 변경하지 않고 테스트해야 합니다. 사전 테스트 및 사후 테스트를 통해 마케터는 지정된 기간 동안의 전환을 측정하고 조정한 다음 지정된 기간 동안의 전환을 다시 측정합니다.

즉, 다른 버전이 다른 기간 동안 테스트됩니다.

요일마다 트래픽 품질이 다르고 사람들 사이의 경제 환경이 지속적으로 변화한다는 점을 감안할 때 테스트 전후에 실행하면 더 나은 결과를 얻을 수 없습니다.

이러한 트래픽 변화는 전환율에 영향을 줄 수 있으므로 테스트 전후에 실행을 피하고 두 개 이상의 버전을 동시에 테스트하는 것이 좋습니다.

이렇게 하면 테스트 기간 동안 방문자에게 두 가지 버전이 표시되고 관련 결과를 얻을 가능성이 높아집니다.

사전 테스트 및 사후 테스트를 실행할 때 결과가 얼마나 관련성이 있는지 확인할 수 없으며 최상의 버전에 대한 결정적인 데이터를 제공하지 못할 수 있습니다.

2. 다른 사람의 아이디어 구현

이것은 간단하지만 반복할 가치가 있습니다.

많은 모범 사례와 사례 연구가 있습니다. 그리고 그것들은 테스터들에게 영감을 줍니다.

그러나 작업이나 다른 비즈니스의 결과가 분할 테스트에 영감을 주어서는 안 됩니다.

이것은 A/B 테스트와 같은 다른 실험 클래스에도 적용됩니다.

이는 다음 두 가지 이유 때문입니다.

• 특정 사례에 대한 편견을 제거하고 자신감 있는 데이터 기반 결정으로 나아가는 테스트의 목적을 무효화합니다 . 본질적으로, 당신은 "테스트"하지 않습니다. 다른 사이트에서 수행한 작업을 복제할 수도 있습니다.
• 당신 은 당신 의 사업 을 위해 낮은 매달린 과일 을 탐색 하는 것을 놓칩니다 . 에뮬레이트하는 사이트가 서로에 대해 두 개의 방문 페이지를 표시했을 수 있습니다. 그러나 귀하의 경우, 귀하의 트래픽이 귀하를 찾는 방식을 고려할 때 귀하의 홈페이지에 대해 방문 페이지를 홍보하는 것이 더 합리적일 수 있습니다. (이를 결정하기 위해 설정한 분석을 살펴보세요!)

3. 작은 변화로 좋은 결과 기대하기

훌륭한 결과를 보기 위해 크게 변경할 필요는 없습니다. 데이터를 기반으로 합리적인 변경을 해야 합니다.

그러나 마케터가 저지르는 또 다른 실수는 작은 변화에서 큰 결과를 기대하는 것입니다.

Edu 버디에 따르면 때때로 헤드라인을 수정하거나 클릭 유도문안 버튼의 색상을 변경하면 더 나은 결과를 얻을 수 있지만 항상 그런 것은 아닙니다.

좋은 경험 법칙은 급격한 변화를 테스트하여 전환에 미치는 영향을 확인하는 것입니다. 변경이 전환을 증가시키는 방법을 확인한 후에는 훌륭한 결과를 얻을 때까지 계속 조정할 수 있습니다.

좋은 결과를 가져온 변경의 예로는 Crazy Egg가 홈페이지를 긴 판매 서신으로 변경한 경우를 들 수 있습니다. 이 변경으로 큰 성과를 거둔 후 클릭 유도문안 버튼을 테스트하고 전환을 늘리기 위해 몇 가지 다른 변경을 수행했습니다.

분할 테스트의 전체 목적은 청중의 일반적인 선호도를 측정하는 것입니다. 따라서 유연성을 사용하여 근본적으로 다른 페이지와 버전을 테스트하십시오.

추세가 명확해지면 A/B 테스트 및 다변수 테스트를 통해 트래픽에 더 효과적인 항목의 세부적인 측면에 초점을 맞출 수 있습니다.

4. 잘못된 도구 사용

올빼미 리뷰 논문에서 볼 수 있듯이 거의 모든 콘텐츠 관리 플랫폼은 분할 테스트 기능을 제공합니다. 그럼에도 불구하고 심각한 분할 테스트를 실행하려는 경우 해당 작업을 위해 특별히 설계된 도구로 테스트할 때 훌륭한 결과와 더 나은 경험을 얻을 수 있습니다.

많은 분할 테스트 도구가 있습니다. 예를 들어 변환 경험은 분할 테스트를 쉽고 비용 효율적으로 만드는 플랫폼입니다.

많은 사람들은 추가 기능이나 플러그인이 심각한 분할 테스트를 실행하기에 충분하다고 가정하는 실수를 범합니다. 이런 경우는 거의 없습니다.

5. 모바일 트래픽 무시

Statista에 따르면 모바일 트래픽이 데스크톱을 능가했습니다. 불행히도 많은 사람들이 모바일 트래픽으로 테스트를 분할하지 않기로 선택하는 실수를 범합니다.

휴대 전화를 사용하는 사용자는 본질적으로 탐색 습관에 더 참을성이 없습니다. 그들은 긴 형태의 판매 페이지나 링크로 가득 찬 홈 페이지를 스크롤하는 인내심이 없을 수 있습니다.

일반 페이지와 모바일 트래픽을 위해 특별히 제작된 버전을 분할 테스트합니다. 이것은 미시 및 거시 목표에 많은 전환 백분율 포인트를 추가할 수 있습니다.

6. 열광적인 테스트

수많은 사람들이 웹사이트를 방문할 수 있지만 짧은 시간 내에 여러 테스트를 실행하는 것은 권장되지 않습니다.

결국 통계 데이터를 수집하고 분석하고 결과를 평가하고 다른 테스트를 실행할 수 있는 시기는 언제입니까? 결과를 정확하게 측정하지 못하고 무엇보다도 어떤 결정을 내려야 할지 모를 수 있습니다.

zipjob의 전문 마케터는 사람들에게 유용한 통계 데이터를 수집하고 결과를 평가한 다음 수집된 정보를 기반으로 정보에 입각한 테스트를 실행하도록 조언합니다.

테스트 빈도는 CRO 프로그램 성숙도의 표시이지만 ... 양을 위해 품질을 타협해서는 안 됩니다. 행복한 균형은 그 중간 어딘가에 있습니다.

마지막 생각들

분할 테스트를 직접 실행하기 시작했다면 축하합니다! 이는 수익을 크게 증가시킬 수 있는 정보에 입각한 개선을 수행하는 데 도움이 됩니다.

실패 할 때 유명한 CRO 전문가 Oli Gardner 의 말을 기억 하십시오 . "

이 6가지 함정만 피하면 괜찮습니다!

행복한 분할 테스트!