수익 증대를 위한 구현하기 쉬운 5가지 A/B 테스트 아이디어

마케터로서 우리의 행동이 얼마나 효과적인지 정확히 아는 것은 항상 힘든 일입니다. 새 도구를 구현했든 새 캠페인을 시작했든 상관없이 수익에 긍정적인 영향을 미치고 싶습니까?

직감에 따라 마케팅 결정을 내리는 것은 최선의 생각이 아닙니다 . 실제 데이터가 필요합니다. A/B 테스트가 필요합니다!

이 기사에서는 수익 증대에 도움이 되는 구현하기 쉬운 5가지 A/B 테스트 아이디어를 공유합니다.

시작하자!

예를 들어 A/B 테스트가 중요한 이유를 이해해 보겠습니다.

새 방문자가 첫 구매 시 10% 할인을 받는 대가로 뉴스레터를 구독하도록 권장하는 환영 팝업을 설정했다고 가정해 보겠습니다. 팝업에는 견고한 전환율이 있으며 지원 수익 에도 반영된 것을 볼 수 있습니다 .

이는 귀하의 캠페인이 수익에 실질적인 기여를 하고 있다는 좋은 신호이지만 가능한 한 최선의 기여 를 하고 있습니까?

티저가 포함 된 종료 의도 팝업 이 실제로 더 잘 작동하거나 내장된 양식이 가장 좋을 수 있습니다.

가정을 할 수는 있지만 테스트하지 않는 한 확실하게 알 수 있는 것은 없습니다. A/B 테스트를 사용하면 마케팅 전략을 지속적으로 개선하는 데 필요한 답변을 얻을 수 있습니다.

A/B 테스트로 어떤 결과를 얻을 수 있는지 확인할 준비가 되셨나요? 시작하는 방법에 대한 영감을 얻으려면 아래의 실제 사례를 확인하십시오.

1. 메시지 디자인에 대한 A/B 테스트

A/B 테스트의 가장 기본적인 종류는 메시지에서 다양한 디자인 변형, CTA, 색상, 카피 또는 이미지를 테스트하는 것입니다.

DTC 브랜드 Obvi는 할인 팝업에 대해 카운트다운 타이머가 있는 것과 없는 두 가지 변형을 테스트했습니다.

그들의 가설은 카운트다운 타이머가 긴박감을 높이고 전환율과 쿠폰 상환율을 높일 것이라는 것이었습니다. 그리고 그들은 옳았습니다! 카운트다운 타이머가 있는 변형은 타이머가 없는 변형 보다 7.97% 더 잘 변환 되었습니다.

이것은 OptiMonk의 Variant A/B 테스트 기능으로 쉽게 수행할 수 있습니다. 다음은 설정 방법에 대한 단계별 가이드입니다 .

설계 변형을 서로 테스트할 때 한 가지 이상을 변경해서는 안 된다는 점을 명심하십시오. 한 번에 너무 많은 것을 변경하면 각 변형의 실적이 다른 변형보다 더 좋거나 나쁜 이유 를 알 수 없으며 학습한 내용을 다음 캠페인에서 사용할 수 없습니다.

여러 요소를 테스트하려는 경우 더 많은 변형을 설정하거나 몇 주마다 새 요소를 테스트하여 연속 프로세스로 만들기만 하면 됩니다.

2. 티저 효과 A/B 테스트

다음은 Obvi의 또 다른 예입니다. 그들은 Black Friday 팝업의 두 가지 변형을 A/B 테스트했습니다. 하나는 팝업 전에 티저가 표시되고 다른 하나는 티저가 없습니다.

1주일 간의 테스트를 실행한 후 그들은 "티저 포함" 변형의 경우 SMS 구독자 수와 캠페인의 전환율이 36% 더 높다는 점에 기뻐했습니다.

다시 한 번 대안 A/B 테스트 기능 을 사용하여 이 아이디어를 테스트할 수 있습니다.

티저는 이 캠페인에 정말 효과적이었지만(일반적으로 팝업에 대한 훌륭한 자산이라고 생각합니다) 모든 캠페인과 모든 대상 고객에 대해 동일한 방식으로 작동한다는 의미는 아닙니다. 그렇기 때문에 귀하의 웹 사이트에서 테스트하는 것이 좋습니다.

3. 다양한 유형의 캠페인 A/B 테스트

행운의 바퀴를 좋아하지만 단순한 이메일 목록 빌더 팝업보다 더 잘 작동하는지 확신이 서지 않으십니까? 그것을 테스트!

실제로 모든 캠페인 유형을 다른 캠페인 유형과 비교하여 테스트할 수 있습니다 .

테스트할 가치가 있는 몇 가지 예:

• 팝업 대 임베디드 메시지
• 팝업 대 사이드 메시지
• 팝업 대 전체 화면
• 게임화 템플릿 대 표준 목록 빌더
• 대화형 팝업 대 환영 팝업

Christopher Cloos 팀 A/B는 어느 쪽이 더 나은 결과를 내는지 확인하기 위해 클래식 환영 팝업과 보다 개인화된 대화 팝업을 테스트했습니다.

그들은 1개월 테스트를 수행했고 대화식 팝업 이 기존의 환영 팝업보다 15.38% 더 높은 전환율을 보였다는 것을 알아냈습니다.

두 가지 유형의 캠페인 결과를 비교하려면 OptiMonk의 실험 기능 을 사용해야 합니다 .

실험에 대해 자세히 알아보려면 다음 동영상을 확인하세요.

4. A/B 테스트 다양한 트리거

exit-intent 트리거, 스크롤 기반 트리거 또는 시간 기반 트리거를 사용해야 하는지 확실하지 않습니까? 실험 기능을 사용하여 각 메시지에 대해 어떤 트리거 옵션이 더 잘 작동하는지 쉽게 테스트할 수 있습니다.

예를 들어 다음 트리거를 사용하여 이메일 뉴스레터 팝업을 테스트할 수 있습니다.

• 방문자가 사이트에 도착한 후 5초 후에 팝업 표시
• 5초 후 티저 표시 및 종료 인텐트 팝업 표시

5. A/B 테스트 랜딩 페이지 헤드라인

마지막으로 포함된 콘텐츠 및 변형 A/B 테스트를 사용하여 랜딩 페이지의 헤드라인을 테스트할 수 있습니다.

USP가 완벽하게 정의되지 않았거나 어떤 유형의 헤드라인이 대상 청중에게 가장 잘 맞는지 확실하지 않은 경우 포함된 콘텐츠에서 다양한 가치 제안을 테스트할 수 있습니다. 이것은 어떤 USP가 가장 많은 고객을 유인하는지 발견하는 데 도움이 될 것입니다.

다음 은 헤드라인 테스트를 시작하는 데 도움이 되는 단계별 가이드 입니다.

새 캠페인에 시간을 투자하든 돈을 투자하든(또는 둘 다) 투자할 가치가 있는지 확인해야 합니다. 올바른 소프트웨어를 사용하면 무엇이 효과가 있고 무엇을 개선해야 하는지 아는 데 아무런 문제가 없습니다.

실험은 캠페인을 최적화하고 마케팅 ROI를 극대화하기 위한 필수 도구입니다.