제품 관리의 A/B 테스트 | 상품관리 #27

녹색인가요, 파란색인가요? 원형인가요, 아니면 타원형인가요? 수직 또는 수평? 당신은 어느 것을 선택합니까? 이것이 바로 A/B 테스트의 핵심입니다. 더 많은 사용자가 선택하는 버전이 성공 여부를 결정합니다. 그리고 위험도 높습니다. 디지털 제품의 전환율과 성공을 높이는 것입니다. 따라서 A/B 테스트는 단순한 도구가 아니라 제품 관리 성공의 열쇠입니다. 작은 변화가 얼마나 큰 결과를 가져올 수 있는지 궁금하신가요? 직감보다는 데이터를 기반으로 결정을 내리는 방법이 궁금하십니까? 그 답은 A/B 테스트에 있습니다. 자세한 내용을 알아보려면 계속 읽어보세요.

A/B 테스트란 무엇입니까?

분할 테스트라고도 알려진 A/B 테스트는 웹사이트 또는 앱의 두 가지 버전을 비교하여 어느 버전이 더 잘 작동하고 대상 사용자에게 더 많은 관심을 끄는지 확인하는 방법입니다. 이는 제품 관리자가 자신의 선호도가 아닌 데이터를 기반으로 결정을 내릴 수 있도록 하는 제품 관리의 핵심 도구 중 하나입니다.

이 방법은 테스트를 위해 디지털 제품의 두 가지 변형(예: 인터페이스 레이아웃이나 색상이 다른 앱)을 준비해야 하기 때문에 시간이 많이 걸립니다. 그런 다음 각 버전을 보기 위해 임의의 사용자 그룹이 선택됩니다. 마지막으로 각 대안의 효과는 전환수 등 선택한 단위로 측정됩니다. 그렇다면 A/B 테스트는 노력할만한 가치가 있을까요?

A/B 테스트가 중요한 이유는 무엇입니까?

A/B 테스트는 오늘날의 제품 관리 세계에서 중요할 뿐만 아니라 필수적입니다. 예? 영국 최고의 해변 휴가 온라인 소매업체 중 하나인 "On the Beach"는 A/B 테스트를 실시하고 고객이 자사 웹사이트를 통해 예약할 수 있는 상위 50개 호텔을 강조하기로 결정했습니다. 그들은 두 가지 명칭을 선택했습니다:

• "우리의 선택", 그리고
• "베스트셀러".

지정 여부에 관계없이 이들 호텔에서는 추가로 200건의 예약이 기록되었습니다. 하지만 이 테스트를 특히 흥미롭게 만드는 것은 테스트 결과를 신규 사용자와 복귀 사용자로 분류한다는 것입니다. 신규 사용자는 '베스트셀러'로 지정된 호텔을 예약할 가능성이 더 높았습니다. 반면, 복귀 사용자는 'Our pick'이라고 표시된 호텔을 선택했습니다.

따라서 A/B 테스트 방법은 사용자 데이터를 기반으로 한 의사결정을 지원하며, 이는 역동적인 제품 관리 세계에서 매우 중요합니다.

A/B 테스트를 효과적으로 수행하는 방법은 무엇입니까?

A/B 테스트를 수행하려면 신중한 계획과 실행이 필요합니다. 먼저, 테스트하려는 가설을 정의해야 합니다. 예를 들어 가설은 다음과 같습니다.

• "베스트셀러 지정으로 인해 이 옵션의 판매가 30% 증가합니다." 또는
• "주황색 CTA 버튼을 사용하면 전환율이 증가할 것입니다. 다른 많은 SaaS 회사가 다른 색상에 비해 주황색 버튼을 사용할 때 더 나은 결과를 관찰하고 있기 때문입니다." 또는
• "새 제목을 사용하면 버튼 클릭률이 5% 증가합니다."

가설이 없으면 결과를 평가하기가 어렵습니다. 클릭 수나 사이트에서 보낸 시간 등 성공의 척도를 즉시 정의한 다음 테스트 수행을 위한 적절한 도구와 방법을 선택하는 것도 좋은 생각입니다.

A/B 테스트 도구

성공적인 A/B 테스트를 수행하기 위한 효과적인 도구가 많이 있습니다. 올바른 것을 선택하는 것은 주로 테스트 규모, 예산 및 리소스에 따라 달라집니다. 가장 인기 있는 솔루션을 살펴보겠습니다.

• Google Optimize – 기업이 웹사이트의 다양한 버전을 테스트한 다음 사용자에게 맞춤화된 경험을 제공하도록 맞춤설정할 수 있는 Google의 우수한 무료 A/B 테스트 도구입니다.
• VWO – 웹사이트 소유자가 A/B 테스트를 수행하고 전환을 최적화할 수 있는 플랫폼입니다. 이를 통해 기업은 데스크톱, 모바일 및 기타 장치 전반에서 웹사이트의 고객 경험을 향상할 수 있습니다. 웹사이트 테스트, 고급 세분화 및 타겟팅, 고급 추적 및 보고, 여러 웹사이트 및 하위 계정 관리, API 액세스 및 통합과 같은 기능을 제공합니다. 가장 큰 장점은 여러 테스트를 동시에 실행할 수 있다는 것입니다.
• Omniconvert – 전 세계 마케팅 전문가가 데이터를 사용하여 고객을 이해하고, 분류하고, 전환하고, 유지하는 데 도움이 되는 웹사이트 최적화 도구입니다. A/B/n 테스트, 웹 개인화, 온라인 설문조사, 주문형 오버레이는 물론 다중 장치 웹사이트 테스트, 고급 세분화 및 타겟팅(Geo, Cookie, Custom JS 등)과 같은 기능을 제공합니다. 추적 및 보고.
• AB Tasty – 브랜드가 더 나은 사용자 경험을 구축하고 새로운 기회를 열도록 돕는 A/B 테스트 전문 소프트웨어 회사입니다. 마케팅, 제품 및 기술 팀이 제품(웹 사이트/앱)을 개발하는 방식을 재정의하여 새로운 기능과 커뮤니케이션을 쉽게 구현할 수 있도록 하는 두 가지 플랫폼(AB Tasty 및 Flagship by AB Tasty)을 제공합니다.

이제 수집된 데이터를 분석하고 결론을 도출하는 일만 남았습니다. AI 도구는 A/B 테스트를 용이하게 할 수 있지만 매우 신중하게 사용해야 합니다.

A/B 테스트의 과제

많은 이점에도 불구하고 A/B 테스트에는 몇 가지 과제가 있습니다. 그 중 일부는 다음과 같습니다:

• 통계적 관련성이 부족합니다 . 즉, 결과가 통계적으로 유의할 만큼 데이터가 충분하지 않습니다. 문제에 대한 해결책은 테스트 기간을 연장하거나 대상 고객을 확대하는 것일 수 있습니다.
• 참신함 효과 – 사용자는 단지 다르다는 이유만으로 새 버전을 선호할 수 있습니다.
• 파괴적 변수 – 제품의 계절적 인기, 휴가, 문화 행사 등으로 인해 나타나는 특이한 결과입니다.

이러한 과제를 극복하는 열쇠는 그 성격을 이해하고 통계적 유의성을 달성하기 위해 테스트 시간을 연장하는 등 적절한 전략을 사용하는 것입니다.

A/B 테스트와 디지털 제품 관리

A/B 테스트는 디지털 제품 관리에서 분리할 수 없는 부분입니다. 가정과 가설을 검증하는 데 도움이 되는 개념 단계부터 제품 KPI를 개선하는 데 도움이 되는 최적화 단계까지 제품 라이프사이클의 모든 단계에서 도입됩니다.

A/B 테스트는 또한 제품 전략을 지원하여 사용자 요구와 선호도를 이해하고 문제와 기회를 식별하며 지속적인 제품 개선을 지원합니다. 정기적인 테스트는 사용자 데이터를 기반으로 더 나은 제품을 만드는 데 중요합니다.

디지털 제품 관리에 A/B 테스트를 이제 막 구현하기 시작한 경우:

• 단일 UI 요소 등의 작은 테스트부터 시작하세요.
• 전환율 5-10% 증가와 같은 현실적인 목표를 설정하십시오. 놀라운 일을 기대하지 마십시오.
• 전체 노출수뿐만 아니라 통계 데이터를 분석합니다.
• 한 번의 테스트로 멈추지 마세요. A/B 테스트를 작업의 일부로 다루십시오.
• 테스트 결과를 문서화하여 향후 결론을 도출합니다.

요약

A/B 테스트는 제품 관리에서 중요한 역할을 합니다. 이는 기업이 무엇이 효과가 있고 무엇이 효과가 없는지 이해하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 데이터를 기반으로 더 나은 제품을 만들 수 있게 해줍니다. 제품의 다양한 측면을 실험해 보시기 바랍니다. 올바른 방향으로의 작은 변화라도 시간이 지나면 큰 결과로 이어질 수 있다는 점을 기억하세요.

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저자: 앤디 니콜스

5가지 등급과 끝없는 동기 부여를 갖춘 문제 해결사입니다. 이것이 그를 완벽한 사업주이자 관리자로 만듭니다. 직원과 파트너를 찾을 때 세상에 대한 개방성과 호기심은 그가 가장 중요하게 생각하는 자질입니다.

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