분할 테스트란 무엇입니까? 그것의 중요성과 그것을 만드는 방법?

분할 테스트 는 단순히 "두 개의 서로 다른 디자인 비교"를 의미합니다. 제품 또는 서비스에 대한 최상의 판촉 및 마케팅 전략을 파악하기 위한 훌륭한 도구 중 하나입니다. 두 가지 웹 요소를 테스트하여 어느 것이 더 나은지 알아내는 과정입니다.

'Weight loss technique post-pregnancy having 15-20% Opt-in Rate'라는 이름의 판매 페이지가 있고 "Follow this and you will back to your slim figure after-pregnancy"라고 다시 이름을 지정하고 40-50% 전환율로 향상되는 전환율의 변화.

그것은 정확히 동일한 광고 지출에 대해 두 배 많은 구독자를 확보하고 있음을 의미합니다. 즉, 지출된 광고의 옵트인 비율을 두 배로 늘리는 것입니다.

분할 테스트는 유입경로의 전환율을 천천히 꾸준히 개선하는 데 도움이 됩니다.

분할 테스트는 일반적으로 한 번에 한 가지 테스트에 중점을 둡니다. 헤드라인인 경우 헤드라인만 변경할 수 있습니다.

오퍼를 테스트하는 경우 오퍼만 변경할 수 있습니다.

분할 테스트 요소는 무엇입니까?

1. 클릭 유도문안 이벤트

2. 방문 페이지

3. 로고

4. 이메일 제목

5. 모든 웹 커뮤니케이션 요소

분할 테스트를 구현하는 단계는 무엇입니까?

1. 테스트할 구체적인 이유부터 시작하세요.

과학 실험과 마찬가지로 분할 테스트는 변형 의 동일한 요소에 대해 대조 버전 의 요소를 테스트하는 것으로 시작됩니다. 분할 테스트 는 데이터 기반이어야 합니다.

2. 가설 세우기

개선하고 싶은 웹 페이지 요소에 대한 가설을 세웁니다.

간단한 예를 들어 보겠습니다.

예 – 랜딩 페이지의 헤드라인은 방문자가 가장 먼저 주목하는 것입니다. 사용자의 관심을 끌고 원하는 작업을 수행하는 데 5초가 걸립니다. 원하는 조치를 취하지 못한 경우. 전환율을 높일 수 있는 매력적인 헤드라인을 얻을 때입니다.

3. 예상 샘플 크기 계산

분할 테스트에서 가장 중요한 것은 샘플 크기를 추정하는 것입니다. 아니오에 대한 유의미한 결과를 추정할 수 있습니다. 제어 버전과 변형에 대해 방문하게 됩니다.

대부분의 영역에서 일반적으로 허용되는 유의 수준은 다음을 지정하는 95%입니다.

테스트가 끝날 때 결과가 우연에 의한 것일 확률은 5%입니다. 샘플 크기를 수동으로 계산할 수 있지만 이를 위해서는 몇 가지 심각한 수학적 계산을 알아야 합니다. 다행히 유의성 계산기 , Optimizely의 계산기 등 계산을 쉽게 해주는 다양한 도구가 있습니다.

4. 조정

샘플 크기를 얻었으면 조정합니다. 헤드라인을 변경하는 경우 업데이트하십시오. 추천 이미지 전환과 관련된 경우 원래 게시물 클릭 랜딩 페이지가 동일하게 유지된다는 전제하에 전환하세요.

잘못된 결과를 초래할 수 있는 테스트 중간에 교란 요인을 제거하십시오.

5. 페이지로 트래픽 유도

이제 트래픽을 유도하고 고객의 정신에 큰 영향을 미치는 무언가를 테스트할 때입니다. 트래픽을 유도해야 하는 일수를 계산합니다.

기간이 더 긴 경우 유료 트래픽을 유도하거나 Facebook의 팔로워 목록 또는 이메일 마케팅의 구독자 목록을 활용하기 위해 캠페인을 한두 개 실행하는 것을 고려하십시오.

예를 들어 테스트를 위해 실행 중인 페이지로 프로모션 이메일 트래픽을 보냅니다. 귀하의 목록을 구독하는 사람들은 평균 방문자보다 훨씬 더 귀하를 좋아합니다. 따라서 충성도가 높은 트래픽이 총 트래픽을 나타낸다고 생각하여 페이지를 최적화합니다.

6. 분석 및 최적화

클릭 후 방문 페이지가 이전 페이지보다 낫다고 해서 그것이 최고라는 의미는 아니며 이것이 최종 결과입니다. 따라서 계속 분석하고 최적화하십시오. 완벽한 캠페인은 없습니다.

분할 테스트의 예:

마케팅 캠페인의 이 요소에 들어가면 텍스트 광고에서 랜딩 페이지에 이르기까지 헤드라인을 개선하는지 여부에 관계없이 분할 테스트의 모범 사례에 대략적인 지침이 포함되어 있음을 알 수 있습니다.

이것을 테스트하기 전에는 청중에게 무엇이 효과가 있을지 결코 알 수 없습니다. 이것은 새로운 아이디어를 발견하는 것이 아니라 시장을 탐색하고 사용자를 연구하고 실행 가능한 정보를 수집하여 마케팅 전략을 세우는 것입니다.

분할 테스트에서 달성한 가장 놀라운 단일 효과는 무엇입니까?

당신은 아래 선수들로부터 이 답을 얻을 것입니다.

나는 당신이 이것이 나만큼 재미 있고 고무적이라고 생각하기를 바랍니다.

벽원숭이는 가정과 기업을 위한 다양한 벽 데칼을 판매하는 회사입니다.

그리고 이 회사가 무엇을 사용하는지 추측해 보세요. 히트맵을 사용하여 사용자 행동 보고서를 생성하여 테스트를 실행하고 그 결과는 매우 놀랍습니다.

보시다시피 헤드라인, CTA 로고, 내비게이터 바, 헤드라인에 많은 활동(가장 많이 클릭한 영역과 소외된 영역)이 있습니다.

Wall Street는 사용자 행동 보고서를 생성한 후 A/B 테스트를 실행하기로 결정했습니다. 회사는 방문자들에게 벽원숭이의 제품을 즐길 수 있는 기회를 보여줄 수 있는 스톡 스타일의 이미지를 사용했습니다.

의심할 여지 없이 스톡 스타일 이미지는 귀하의 제품에 고급스러운 느낌을 주고 귀하의 사이트에 전문성을 부여합니다.

새 디자인의 전환율은 이전 디자인보다 최대 27% 증가했습니다.

기억하십시오: 결과를 얻으면 테스트 실험을 반복하십시오. 어떤 결과도 최종 결과가 아니기 때문입니다. 전환율을 높이기 위해 계속 노력해야 합니다.

Wall Monkey가 다시 테스트를 시작했습니다.

이번에는 슬라이더를 눈에 잘 띄는 검색 표시줄로 교체했습니다.

아이디어는 고객이 관심 있는 항목을 검색하는 동안 검색 표시줄에 고객의 관심을 끄는 것입니다.

아이디어는 효과가 있었고 전환율은 구체적으로 550%로 증가했습니다. 회사는 요소를 테스트하지 않았고 결과적으로 회사는 방문자에게 더 나은 사용자 경험뿐만 아니라 막대한 수익 잠재력을 보여주었습니다.

분할 테스트와 A/B 테스트의 차이점:

사람들은 종종 서로 바꿔서 사용합니다. 그러나 아래에서 차이점을 확인할 수 있습니다.

AB 테스트는 서로 경쟁하는 두 개의 웹 페이지 또는 웹 사이트 변형을 나타냅니다.

분할 테스트는 변형 간에 균등하게 분할되는 트래픽을 의미합니다.

A/B 테스트와 마찬가지로 분할 테스트는 직감이나 단순한 추측에 따라 결정을 내리지 않도록 보장합니다.

분할 테스트가 중요한 이유는 무엇 입니까?

A/B 테스트와 달리 분할 테스트 는 요행이나 직감으로 결과를 제공하지 않습니다. 이 출처가 없었다면 모범 사례를 기반으로 하거나 가장 높은 급여를 받는 기관에 따라 결정이 내려졌을 것입니다.

따라서 가장 높은 급여를 받는 권위자의 의견은 다른 사람의 의견과 마찬가지로 결함이 있을 수 있습니다. 분할 테스트는 최적화 팀이 막다른 골목에 도달하지 않도록 사용자가 결정하고 방지하는 것과 같습니다.