캠페인을 위한 전략적 테스트 계획을 세우는 방법

마케팅 담당자는 무엇이 잠재고객과 잘 어울릴지 추측하고 싶겠지만 소비자가 무엇을 할 것인지 항상 정확하게 예측할 수는 없습니다. 인생의 모든 것과 마찬가지로 우리는 내재된 편견과 가정을 테이블에 가져오므로 예측이 흐려질 수 있습니다.

그렇기 때문에 많은 마케터들이 A/B 테스트와 같은 방법을 찾는 것입니다.

이론적으로 A/B 테스트는 훌륭한 솔루션입니다. 그러나 실제로 마케터는 지저분하고 결정적이지 않은 테스트 결과에 좌절하는 경우가 많습니다. 2019년에 발표된 설문 조사에 따르면 마케터의 70%가 A/B 테스트의 성공률이 50%에 불과하다고 보고했습니다. 일부 캠페인의 효과를 추적, 측정 및 조정하는 것은 어려울 수 있습니다.

이 문제를 해결하기 위해 우리는 전 세계의 전문 "테스터"인 과학자를 찾습니다. 과학자들이 가설을 검증하기 위해 측정된 실험을 실행해야 하는 것과 마찬가지로 마케터도 마찬가지입니다.

대부분의 사람들이 화학 수업을 들은 지 오래되었으므로 과학적 방법과 그것이 캠페인에 어떻게 도움이 될 수 있는지에 대한 재교육이 있습니다.

과학적 방법의 신조

과학적 방법은 다섯 단계로 구성됩니다.

조사할 질문을 정의합니다. 프로세스의 첫 번째 단계에서 안내 질문을 구성하는 데 도움이 되는 초기 데이터를 수집합니다.

예를 들어 녹색 또는 빨간색 "구독" 버튼이 랜딩 페이지에서 더 나은 성과를 낼 것인지 결정하는 데 관심이 있다고 가정해 보겠습니다. 여기에서 우리는 과거에 잘 작동했던 것이 무엇인지 알아보기 위해 조사를 할 수도 있고 사람들을 특정 색상으로 끌어들이는 심리를 조사할 수도 있습니다. (재미있는 사실: 빨간색은 우리의 신진대사에 영향을 미치고 무의식적으로 우리를 더 배고프게 만들기 때문에 패스트푸드 마케팅에서 빨간색을 자주 봅니다.)

예상하다. 여기서 우리는 가설을 세웁니다. 초기 데이터 수집을 기반으로 안내 질문에 대한 답변이 무엇이라고 생각하는지 예측합니다.

예제를 계속 진행하려면 녹색 버튼이 모든 대상 세그먼트에 걸쳐 랜딩 페이지에서 더 많은 구독 전환으로 이어질 것이라는 가설을 세울 수 있습니다. 이 단계에서 대부분의 마케팅 담당자는 한 바구니에 계란을 모두 넣고 검증되지 않은 아이디어로 실행하는 경향이 있습니다.

데이터를 수집합니다. 이 단계에서 통제되고 측정된 실험을 실행하여 가설을 테스트합니다.

관찰, 데이터 수집, 히트 매핑 등을 통해 더 많은 구독으로 이어지는 버튼에 대한 정보를 수집할 수 있습니다.

데이터를 분석합니다. 프로세스의 이 단계에서 데이터를 구성합니다. 우리는 그래프, 다이어그램, 컴퓨터 알고리즘 등을 사용하여 점 사이의 연결을 그리고 패턴을 관찰합니다.

예를 들어 녹색 버튼은 25세 미만의 잠재고객에서는 빨간색보다 우수하지만 25세 이상의 잠재고객 세그먼트에서는 실적이 저조할 수 있습니다.

결론을 짓다. 마지막으로 우리는 우리의 가설이 입증되었는지 반증되었는지 결정합니다.

우리가 찾은 증거가 녹색 버튼이 모든 청중에게 빨간색 버튼보다 더 많은 구독으로 이어질 것이라는 우리의 가설을 뒷받침합니까?

마케터에게 테스트가 중요한 이유는 무엇입니까?

이러한 수준의 주의와 정확성을 가지고 A/B 테스트에 접근하는 것이 지나친 것처럼 보일 수 있지만 그렇게 하면 전반적인 마케팅 전략에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

샘플을 제어하고 결과를 정확하게 추적할 수 있는지 확인하는 것이 최상의 결과를 얻는 데 가장 중요합니다. 변수를 정의하는 것도 중요합니다.

추적, 측정 및 분석할 것이 너무 많아 많은 마케팅 담당자가 빠른 수정 테스트에 만족합니다. 특히 데이터를 테스트하고 추적하기 위해 여러 플랫폼을 사용하는 경우 전체 프로세스가 가치 있는 것보다 골칫거리처럼 보일 수 있습니다.

그렇기 때문에 마케팅 스택에 A/B 테스트 테스트를 제안합니다. 기본 A/B 테스트를 사용하면 모든 테스트를 한 곳에 통합하여 실험을 최고 수준으로 제어할 수 있습니다. 이를 통해 CRO 노력을 랜딩 페이지 생성 프로세스에 연결할 수 있습니다.

플랫폼 내 A/B 테스트를 통해 마케팅 담당자는 플랫폼 호핑의 스트레스 없이 추적, 측정 및 분석할 수 있으며 복잡한 마케팅 기술 스택과 관련된 비용도 필요하지 않습니다.

그러나 네이티브 A/B 테스트가 있는 마케터도 캠페인의 성공에 여전히 좌절할 수 있습니다. 높은 이탈률, 낮은 ROAS 및 전환율, 높은 CPA/CPC는 끈끈할 수 있으며 때로는 어떤 테스트를 수행해도 아무 소용이 없는 것처럼 느껴질 수 있습니다.

마케팅 담당자는 랜딩 페이지를 간과하는 실수를 저지르면서 광고 크리에이티브와 메시지, 제목, 카피 등을 테스트하기 위해 추가 시간과 리소스를 사용하는 경우가 많습니다.

이 기회를 놓치지 마세요. 랜딩 페이지는 소비자가 브랜드와 직접 상호 작용할 수 있는 첫 번째 포털입니다. 전환에 최적화된 랜딩 페이지를 만들면 고성능 캠페인을 운영하는 데 큰 차이를 만들 수 있습니다.

방문 페이지 테스트

마케팅 담당자는 랜딩 페이지를 잊어버려 광고 테스트에서 좌우로 돈을 잃고 있습니다. 고도로 개인화된 광고는 광고와 무관해 보이는 CTA가 포함된 일반 랜딩 페이지로 연결될 때 효과적이지 않습니다.

즉, A/B 테스트 전략을 완벽하게 수행하더라도 광고와 페이지의 관련성 없이 클릭을 낭비하고 있는 것입니다.
그렇기 때문에 A/B 테스트 개인화 랜딩 페이지는 ROAS 및 전환을 극대화하는 데 매우 중요합니다.

물론 모든 마케팅 전략을 "과학적으로" A/B 테스트하는 것은 많은 작업이 될 수 있으며 하룻밤 사이에 구현할 수 있는 것이 아닙니다. 그래서 Instapage를 만들었습니다. Instapage는 모든 랜딩 페이지 테스트를 한 곳으로 가져옴으로써 마케터를 위해 이 복잡한 프로세스를 간단하게 만드는 데 열정적입니다.

인스타그램

다중 플랫폼 추적 및 지저분한 데이터 분석의 고통과 좌절을 이해하여 오늘날의 바쁜 마케터를 위해 랜딩 페이지 테스트 및 최적화를 가능한 한 쉽게 만들기 시작했습니다.

우리는 네이티브 A/B 테스트 프로세스를 단순화하고 데이터와 분석을 사용하기 쉬운 하나의 플랫폼으로 통합하여 플랫폼을 관리하기 쉽게 만들기 위해 열심히 노력했습니다.

Instapage의 내장 기능은 A/B 테스트를 편리하고 사용하기 쉽게 만들어 테스트와 최적화를 모두 한 곳에서 간소화합니다. 플랫폼의 글로벌 블록을 사용하면 테스트가 완료되면 광범위한 변경 사항을 쉽게 구현할 수 있습니다.

당사의 기능에 대한 자세한 내용은 당사 웹 사이트를 확인하십시오. 14일 무료 평가판에 가입하여 Instapage가 귀하의 팀에 적합한지 확인하십시오.