A/B 테스트: 전환 개선을 위한 완벽한 가이드(1부)

게시 됨: 2022-04-13

A/B 테스트는 이해하고 구현하는 로켓 과학이 아니지만 디지털 마케터들 사이에서 그렇게 일반적이지 않습니다. SEO, SMO, PPC 광고 캠페인 등과 같은 인터넷 마케팅의 다른 주요 주제와 마찬가지로 A/B 테스트는 웹 사이트의 전환율을 향상시키는 데 필수적인 방문자 행동에 대한 통찰력을 아는 데 도움이 되지만 그 이점은 다음과 같습니다. 항상 과소평가.

이름이 들리는 것처럼 A/B 테스트는 웹 사이트의 두 가지 버전(A 및 B)에서 특정 메트릭 집합에 대해 수행되어 이 두 버전 중 더 나은 결과를 제공하는 버전을 정의합니다. 가장 성능이 좋은 버전이 선택되어 웹 사이트의 최종 버전으로 구현됩니다. A/B 테스트가 적절한 방식으로 계획되면 시장에서 귀하의 비즈니스에 대한 소문을 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.

이 기사에서는 다른 과학적 최적화 기술과의 비교, 웹 사이트의 전환 및 성능에 미치는 영향, 웹 사이트에서 이 테스트를 성공적으로 구현하기 위한 다양한 아이디어를 포함하는 A/B 테스트에 대한 완전한 가이드를 제시할 것입니다.

목차

정교도에 따른 다양한 테스트 기법

A/B 테스트는 과학적 최적화 기술의 특정 범주에 속하지만 다변량 테스트와 실험 설계라는 두 가지 다른 범주가 있습니다. 이 세 가지 테스트 기술 모두에서 수행되는 기본 기능은 다음과 같습니다.

  • A/B 테스트 : 어떤 버전이 더 나은 전환을 유도하는지 확인하기 위해 동일한 웹사이트의 두 버전 간 테스트가 포함됩니다.
  • 다변량 테스트 : 웹사이트의 여러 요소를 테스트하여 웹사이트의 전반적인 목표를 달성하는 데 도움이 되는 요소를 파악합니다.
  • 실험 설계 : 특정 요소에 대한 심도 있는 분석을 수행하기 위한 자신만의 연구 방법을 만드는 것입니다.

A/B 테스트 대. 다변량 테스트 - 주요 차이점

실험을 생성하는 동안 Google은 A/B 테스트와 다변량 테스트 중에서 선택하도록 요청할 수 있지만 전자는 항상 후자보다 선호됩니다. 다변량에서는 동일한 웹사이트의 2가지 다양한 버전을 테스트하기 때문입니다. 웹사이트의 전반적인 성능을 확인하기 위해 웹사이트의 몇 가지 중요한 요소. 방문자의 관점에서 본다면 이러한 방법 중 어느 것이든 아무런 변화가 없을 것입니다. 그러나 더 적은 수의 조합으로 더 많은 변화가 필요한 간단한 테스트의 경우 A/B 테스트가 좋은 선택입니다.

A/B 테스트를 수행하면서 웹 사이트 성능을 계산하기 위한 조치를 진행하기 전에 A/B 테스트가 무엇인지에 대한 실제 정의를 아는 것이 중요합니다. 표준 정의에 따르면 웹 페이지에 도입된 모든 최신 수정 사항을 승인하여 전반적인 전환을 개선하는 방법입니다. A/B 테스트 중에 수행되는 단계는 다음과 같습니다.

  • 성능 측정
  • 테스트 기회의 우선 순위 지정
  • A/B 테스트
  • 반복하다

이 테스트는 두 가지 변형 중 어떤 것이 더 나은 전환율을 보이는지 확인하며 일반적으로 이 테스트는 헤드라인, 배경 색상, 아이콘, 그림 및 탐색 패널의 변경과 같은 극단적인 변화가 포함된 더 적은 변형을 포함합니다.

따라서 A/B 테스트의 기본 사항에 익숙해진 후 다음 중요한 단계는 웹 사이트 성능 측정을 위한 주요 고려 사항을 배우는 것입니다.

A. 웹사이트 성능 측정 - 주요 고려 사항

개선을 위해 웹 사이트에서 변경 사항을 결정하고 구현하기 전에 전환에서 가장 중요한 단계는 웹사이트의 성능을 측정하여 웹사이트에서 발생하는 실제 전환이 무엇인지, 전환이 낮은 이유를 파악하는 것입니다.

1. Google Analytics를 통해 실행 가능한 데이터를 얻는 것이 중요합니다.

웹사이트에 대한 Google Analytics를 통해 실행 가능한 데이터를 받으려면 적절한 KPI(핵심 성과 지표) 선택과 함께 비즈니스 및 웹사이트에 대한 특정 필수 목표를 설정하는 것이 중요합니다. 이는 모든 디지털 마케터가 정의한 목표에 따라 웹 사이트에서 리드 및 판매를 생성하도록 하는 데 매우 중요합니다.

  • 비즈니스 및 웹사이트의 목표 설정

비즈니스의 구체적인 목표와 목표가 없으면 올바른 방식으로 전체 수익을 결정하거나 평가할 수 없습니다. 예를 들어 의류 판매를 위한 온라인 상점이 있는 경우 웹사이트를 통해 의류 판매를 늘리는 것이 목표여야 하며 일단 이것이 설정되면 웹사이트의 성능에 집중하여 확인할 수 있습니다. 그것은 당신의 기대에 따라 판매를 생성할 수 있습니다. 전환율을 높이고 확립된 비즈니스 목표를 고수하려면 다음을 수행해야 합니다.

  • 제품 페이지에 선명한 고품질 의류 이미지를 추가하세요.
  • 웹 페이지의 클릭률을 높이기 위해 노력하십시오.
  • 장바구니 이탈률 감소

목표가 설정되면 웹 사이트의 핵심 성과 지표(KPI)를 정의해야 적절한 방식으로 A/B 테스트를 수행할 수 있습니다.

  • 핵심성과지표(KPI) 선택

KPI는 웹사이트의 현재 성능을 평가하고 정의된 목표에 따라 수행되는지 여부를 파악하는 데 사용되는 메트릭입니다. 모든 메트릭을 KPI로 정의할 수는 없지만 비즈니스 목표와 관련된 항목을 측정하는 경우에만 메트릭을 KPI라고 합니다.

의류 온라인 상점이 지난 달에 60개의 의류를 판매하고 온라인 상점에 대한 KPI를 정의하기 위해 이들에 대한 목표를 정의해야 한다고 가정합니다. KPI의 목표를 월 200벌로 정의한 경우 웹사이트가 정의된 목표대로 판매되고 있는지 여부를 알 수 있는 적절한 프레임워크가 있습니다.

참고 : 그런 다음 이 정보를 분석하여 결과를 보고하고 결과가 비즈니스의 설정된 목표와 일치하지 않는 경우 조치를 취합니다 .

2. 방문자 행동 추적

사이트에서 A/B 테스트를 수행하는 데 필요한 데이터를 수집한 후에는 웹 사이트에서 방문자의 행동을 추적하여 방문 기간과 함께 사이트의 사용자 참여율을 알아야 합니다.

방문자의 행동을 평가하면 웹사이트에서 A/B 테스트를 완벽하게 실행하기 위한 올바른 전략을 고안하고 확정하는 데 도움이 됩니다. 웹사이트에서 방문자의 행동에 영향을 미치는 모든 것이 A/B 테스트를 거쳐야 하며 여기에는 다음이 포함되기 때문입니다.

  • 헤드라인
  • 소제목
  • 연결
  • 이미지
  • 단락 텍스트
  • 클릭 유도 문안 텍스트
  • 사용후기
  • 수상 및 배지

3. 무엇이 이익을 가져올 수 있는지 이해하기 위해 고객의 피드백을 확인하십시오.

웹 사이트에서 제공되는 고객의 피드백을 듣고 분석하여 상당한 이익을 가져올 수 있는 A/B 테스트 중에 어떤 조치를 취해야 하는지 파악하십시오. 또한 고객 피드백의 최신 추세를 신중하게 평가하여 웹 사이트의 전체 전환에 영향을 미치는 주요 또는 핵심 요소를 이해하십시오. 눈에 띄는 것이 마음에 떠오르면 깊이 생각하고 그 요소를 변경하여 A/B 테스트를 수행하여 긍정적인 결과가 나오는지 확인하십시오.

고객으로부터 피드백을 수집하는 것 외에도 수익을 창출하는 데 사용할 수 있는 귀중한 정보가 무엇인지에 대한 핵심 통찰력을 얻기 위해 대상 고객을 분류하는 것이 중요합니다. 대상 고객의 세분화는 세 가지 범주로 수행할 수 있습니다.

  • 소스별 세분화 : 방문자가 사이트에 도달한 다양한 소스를 확인하십시오. 이러한 소스 중 충성도 높은 고객을 리디렉션하는 소스와 다른 소스의 바운스를 최소화하기 위해 수행할 수 있는 작업을 확인하십시오.
  • Segmentation by Outcome : 모든 방문자가 웹 사이트를 방문할 때 요구 사항이 다르기 때문에 구매하는 제품 유형에 따라 오디언스를 확인하고 세분화하십시오.
  • 행위별 세분화 : 한 달 동안 귀하의 사이트를 방문한 횟수와 가격 비교를 위해 방문했는지 또는 다른 사람인지 등 귀하의 사이트를 방문한 목적을 포함하여 방문자를 행동에 따라 분류할 수도 있습니다. 국가 또는 지역.

타겟 오디언스의 수익성 있는 세그먼트를 분석했으면 그에 따라 A/B 테스트 계획을 세울 수 있습니다.

B. 테스트 대상의 우선 순위 지정

한 번 분할로 웹 사이트 성능을 확인하기 위한 메트릭을 선택했습니다. 테스트 또는 A/B 테스트에서 다음으로 중요한 단계는 먼저 테스트할 항목에 대한 우선 순위를 설정하는 것입니다. 모든 프로세스를 올바르게 실행하려면 신뢰할 수 있는 시작이 필요하지만 긍정적인 결과를 약속할 수 있는 기회를 먼저 A/B 테스트하려고 시도하기 때문입니다.

1. 실적이 좋지 않은 페이지에 우선순위 설정

정의된 목표에 따라 수행되지 않는 페이지의 우선순위를 설정합니다. 이 데이터는 문제가 있는 페이지와 이탈률이 높은 페이지를 추적하는 Google Analytics를 통해 받을 수 있습니다. 장바구니 포기율이 높다고 가정하면 장바구니 보기를 변경하는 것만으로는 이 문제를 해결할 수 없으며 이 문제를 해결하려면 제품 및 카테고리 페이지도 확인해야 합니다.

2. 상위 이탈 페이지 우선순위 설정

방문자가 웹사이트를 떠나기 전에 마지막에 보게 되는 페이지입니다. 이 페이지는 구글 애널리틱스에서 "종료율" 페이지로 표시되며 마지막으로 특정 페이지를 본 후 웹사이트를 떠나는 방문자의 비율을 표시합니다. 이 페이지는 주요 관심 영역을 인식하는 데 도움이 됩니다.

3. 가치와 비용에 따라 우선순위 설정

또한 투자 비용이 적은 고가치 아이디어를 먼저 테스트하는 데 우선 순위를 두어야 합니다. 예를 들어, 다른 어떤 단계보다 최대 포기율을 보여주기 때문에 결제 과정에서 발생하는 편차를 테스트할 수 있습니다.

4. 더 중요한 페이지의 우선 순위 설정

성능이 가장 낮은 페이지에 대한 우선순위를 설정하는 것 외에도 트래픽이 가장 많은 페이지를 먼저 테스트하도록 우선순위를 설정해야 합니다. 이러한 테스트는 더 빨리 완료되고 최적화 프로세스를 빠르게 하는 데 도움이 되기 때문입니다.

C. A/B 테스트 수행 - 다양한 아이디어 도출

A/B 테스트를 수행할 때 웹사이트의 모든 요소를 ​​테스트하여 정의된 목표에 따라 수행되는지 여부를 확인할 수 있습니다. 다음과 같은 주어진 요소를 변경하여 A/B 테스트를 할 수 있습니다.

  • 웹사이트 탐색

이것은 A/B 테스트로 개선할 수 있는 웹 사이트의 매우 중요한 영역입니다. 대부분의 사이트에는 기본 및 보조의 두 가지 탐색 메뉴 세트가 있습니다. 기본에는 제품의 주요 범주가 포함되고 두 번째에는 FAQ, 회사 소개 및 연락처 등이 포함됩니다. 기본 탐색이 웹사이트에 잘 통합되어 있는 동안 중요하고 인기 있는 옵션을 알기 위해 보조 탐색을 변경하여 테스트할 수 있습니다. 귀하의 웹 페이지 상단.

  • 행동 유도 버튼

클릭 유도 문안 버튼의 색상, 크기 및 문구를 변경하여 분할 테스트를 수행할 수 있습니다.

  • 방문 페이지

A/B 테스트는 디자인, 배경, 색상 등을 변경하여 랜딩 페이지의 변형을 생성하여 어떤 변형이 더 나은 전환율을 보이는지 평가함으로써 수행할 수 있습니다.

  • 헤드라인

헤드라인은 웹 사이트에서 사용자 참여 및 전환을 증가시키는 역할을 하기 때문에 헤드라인에 대한 A/B 테스트를 수행하는 것이 중요합니다. 인상적이지 않다면 잠재적인 트래픽을 모든 비즈니스의 핵심 목표인 판매로 전환하지 못할 수도 있습니다.

  • 이미지

사람들이 시각적으로 그래픽에 더 끌리는 것은 일반적인 인간 본성입니다. 따라서 이미지에 대한 단순한 수정이 설정된 목표에 따라 리드를 생성하는 데 도움이 될 수 있는지 이해하려면 이미지에 대한 A/B 테스트가 필수입니다.

  • 사회적 증명

다시 한 번 고객 피드백과 로고는 사이트의 다른 어떤 요소보다 판매 및 전환에 큰 영향을 미치기 때문에 다가오는 방문자의 마음에 더 큰 영향을 미칩니다. 인상적이지 않은 경우 웹 사이트에서 트래픽을 쫓을 수 있습니다. 따라서 소셜 증명에 대한 A/B 테스트를 반드시 수행하십시오.

  • 페이지의 가격 및 콘텐츠 길이

귀하의 사이트에서 방문자가 귀하의 제품 및 서비스를 클릭하도록 동기를 부여하는 것이 무엇인지 스스로에게 물어보십시오. 대상 청중의 관심을 끌고 구매를 유도하는 광고 또는 제안입니까? 아니면 사이트의 콘텐츠 길이가 고객의 구매 또는 클릭 결정에 부정적인 영향을 줍니까? 따라서 테스트 가격과 콘텐츠 길이는 주어진 항목 중 기대에 부합하는 항목을 확인하는 데 유용합니다.

결론:

A/B 테스트의 가장 좋은 점은 여러 번 실행할 수 있으며 매번 그 결과에 놀라게 될 수 있다는 것입니다. A/B 테스트는 복잡한 작업처럼 보일 수 있지만 수행하기 쉽게 도와주는 몇 가지 도구가 있습니다. 이러한 도구 중 하나는 FigPii입니다.

이 기사에서 위에서 언급한 아이디어를 사용하면 전환율을 높이는 데 확실히 도움이 되고 고객에게 훨씬 더 나은 경험을 제공할 수 있습니다.

이를 통해 A/B 테스트를 정확하게 수행하기 위한 특정 도구가 있는지 생각할 수 있습니다. 구글 애널리틱스로 어떻게 A/B 테스트를 할 수 있나요? 사이트의 SEO에 영향을 줍니까? 위의 쿼리에 대한 정보를 계속 확인하려면 다음 기사를 읽으십시오.

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