캠페인을 위한 전략적 테스트 계획을 세우는 방법

무엇이 청중에게 잘 어울릴 것이라고 가정하는 것이 유혹적일 수 있지만, 마케터는 소비자가 무엇에 참여할 것인지 항상 정확하게 예측할 수 없습니다. 삶의 모든 것과 마찬가지로 우리는 내재된 편견과 가정을 테이블에 가져와 우리의 예측을 흐리게 할 수 있습니다.

그렇기 때문에 많은 마케터들이 A/B 테스팅과 같은 방법을 찾습니다.

문서상 A/B 테스트는 훌륭한 솔루션입니다. 그러나 실제로 마케터는 지저분하고 결정적이지 않은 테스트 결과에 좌절감을 느끼는 경우가 많습니다. 2019년에 발표된 설문 조사에 따르면 마케터의 70%는 A/B 테스트가 성공할 확률이 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.

우리 중 대부분이 화학 수업을 들은 지 꽤 되었기 때문에 과학적 방법과 이것이 캠페인에 어떻게 도움이 되는지에 대한 복습이 있습니다.

과학적 방법론

과학적 방법은 5단계로 구성됩니다.

조사할 질문을 정의합니다. 프로세스의 첫 번째 단계에서 지침 질문을 형성하는 데 도움이 되는 초기 데이터를 수집합니다.

예를 들어 방문 페이지에서 녹색 또는 빨간색 "구독" 버튼의 실적이 더 좋은지 결정하는 데 관심이 있다고 가정해 보겠습니다. 여기에서 우리는 과거에 잘 작동했던 것을 발견하기 위해 약간의 파고를 할 수도 있고, 사람들을 특정 색상으로 끌어들이는 심리학을 조사할 수도 있습니다. (재미있는 사실: 우리는 신진대사에 영향을 미치고 무의식적으로 우리를 배고프게 만들기 때문에 패스트푸드 마케팅에서 빨간색을 자주 봅니다.)

예상하다. 여기에서 우리는 가설을 세웁니다. 초기 데이터 수집을 기반으로 우리는 안내 질문에 대한 답이 무엇이라고 생각하는지 예측합니다.

예제를 계속 진행하기 위해 녹색 버튼이 모든 잠재고객 세그먼트의 방문 페이지에서 더 많은 구독 전환으로 이어질 것이라고 가정할 수 있습니다. 이 단계에서 대부분의 마케터는 모든 계란을 한 바구니에 담고 검증되지 않은 아이디어로 실행하는 경향이 있습니다.

데이터를 수집합니다. 이 단계에서 우리는 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. 그래프, 다이어그램, 컴퓨터 알고리즘 등을 사용하여 점 사이를 연결하고 패턴을 관찰합니다.

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

결론을 짓다. 마지막으로, 우리는 우리의 가설을 증명했는지 반증했는지 결정합니다.

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

테스트가 마케터에게 중요한 이유는 무엇입니까?

이러한 수준의 주의와 정확성으로 A/B 테스트에 접근하는 것이 과도하게 보일 수 있지만 그렇게 하면 전체 마케팅 전략에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

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

추적, 측정 및 분석할 것이 너무 많기 때문에 많은 마케터가 빠른 수정 테스트에 안주합니다. 특히 여러 플랫폼을 사용하여 데이터를 테스트하고 추적하는 경우 전체 프로세스가 가치 있는 것보다 더 골치 아픈 것처럼 보일 수 있습니다.

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

플랫폼 내 A/B 테스트를 통해 마케터는 복잡한 마케팅 기술 스택과 관련된 비용 없이 플랫폼 호핑에 대한 스트레스 없이 추적, 측정 및 분석할 수 있습니다.

그러나 네이티브 A/B 테스트를 받은 마케터도 캠페인의 성공에 여전히 좌절할 수 있습니다. 높은 이탈률, 낮은 ROAS 및 전환율, 높은 CPA/CPC는 고정적일 수 있으며 때로는 우리가 어떤 테스트를 수행하더라도 아무데도 가지 않는 것처럼 느껴질 수 있습니다.

마케터는 종종 방문 페이지를 간과하는 실수를 하면서 광고 크리에이티브와 메시지, 제목, 카피 등을 테스트하기 위해 추가 시간과 리소스를 소비합니다.

이 기회를 놓치지 마십시오. 랜딩 페이지는 소비자가 브랜드와 직접 상호작용할 수 있는 첫 번째 포털입니다. 전환에 최적화된 랜딩 페이지를 만들면 실적이 우수한 캠페인을 운영하는 데 큰 차이를 만들 수 있습니다.

랜딩 페이지 테스트

마케터는 랜딩 페이지를 잊어버려 광고 테스트에서 좌우로 돈을 잃고 있습니다. 고도로 개인화된 광고는 광고와 관련이 없어 보이는 CTA가 포함된 일반 방문 페이지로 연결될 때 효과적이지 않습니다.

다시 말해, A/B 테스트 전략을 완벽하게 수행하더라도 광고와 페이지 관련성이 없는 클릭을 낭비하고 있는 것입니다.
그렇기 때문에 개인화된 방문 페이지를 A/B 테스트하는 것이 ROAS 및 전환을 극대화하는 데 중요합니다.

물론 모든 마케팅 전략을 "과학적"으로 A/B 테스트하는 것은 많은 작업이 될 수 있으며 하룻밤 사이에 구현할 수 있는 것이 아닙니다. 그것이 우리가 Instapage를 만든 이유입니다. Instapage에서는 모든 방문 페이지 테스트를 한 곳에서 수행하여 마케터에게 이 복잡한 프로세스를 간단하게 만드는 데 열정을 쏟고 있습니다.

인스타페이지

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

우리는 플랫폼을 관리하기 쉽게 만들고 기본 A/B 테스트 프로세스를 단순화하고 데이터와 분석을 사용하기 쉬운 하나의 플랫폼으로 통합하기 위해 열심히 노력했습니다.

Instapage의 기본 제공 기능은 A/B 테스트를 편리하고 사용하기 쉽게 만들어줍니다. 한 곳에서 테스트 및 최적화를 간소화하기 때문입니다. 플랫폼의 글로벌 블록을 사용하면 테스트가 끝나면 전면적인 변경을 쉽게 구현할 수 있습니다.

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