A/B 테스트 실행 방법: 분할 테스트 체크리스트

A/B 테스팅이란?

분할 테스트라고도 하는 A/B 테스트는 각 버전을 사용자에게 무작위로 제시하고 결과를 분석하여 온라인 경험의 다양한 변형 중 어느 것이 더 나은 성능을 보이는지 결정하는 실험입니다. 웹사이트, 모바일 애플리케이션 또는 광고에서 제어 버전과 비교하여 잠재적인 개선 사항을 테스트하는 데 사용됩니다. A/B 테스트는 변경 사항이 단기적으로 전환에 미치는 영향을 증명하는 것보다 훨씬 더 많은 일을 할 수 있습니다.

테스트는 웹사이트 최적화에서 추측을 없애고 비즈니스 대화를 "생각하는 것"에서 "알고 있는 것"으로 전환하는 데이터 기반 결정을 가능하게 합니다. 변경 사항이 메트릭에 미치는 영향을 측정하여 모든 변경 사항이 긍정적인 결과를 생성하도록 할 수 있습니다.

VWO, 최적화, 변환, omniconvert 및 AB 맛과 같은 최고의 A/B 테스트 도구는 모두 마케터가 어떤 웹 사이트 디자인, 카피 라인 또는 제품 기능이 회사에 가장 좋은 결과를 낼지 파악하는 데 도움이 됩니다. AB 테스트, 웹 사이트 ab 테스트, 이메일 ab 테스트 및 콘텐츠 ab 테스트에는 여러 유형이 있으며 Google 애널리틱스 ab 테스트 및 다른 ab 테스트 소프트웨어를 사용한 테스트와 같이 다양한 방법이 있습니다.

A/B 테스트 이점

다음은 AB 분할 테스트의 몇 가지 중요한 이점입니다.

이탈률을 줄이는 데 도움이 됩니다.

고객이 웹사이트에서 이탈하는 경우, 즉 클릭이 없이 웹사이트를 떠나는 경우 웹사이트 A/B 테스트가 도움이 될 수 있습니다. 헤드라인을 변경하거나, 클릭 유도문안을 변경하거나, 디자인 레이아웃을 조정하는 등 A/B 테스트는 이탈의 원인을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 테스트가 실행된 후 일부 ab 테스트 통계를 볼 수 있으며 어떤 변형이 고객과 가장 많은 상호 작용을 하고 이탈이 가장 적은지 확인할 수 있습니다.

전환율을 높이는 데 도움이 됩니다.

A/B 테스트는 고객을 전환시키는 것과 그렇지 않은 것을 밝혀줍니다. 웹사이트의 두 가지 버전을 제시함으로써 A/B 테스트는 청중의 공감을 얻지 못하는 것을 걸러내고 공감을 불러일으키며 더 많은 전환을 유도하는 것을 보여주는 데 도움이 될 수 있습니다.

이해하기 쉬운 A/B 테스트 결과

A/B 테스트의 결과는 간단하고 비교적 이해하기 쉽습니다. 결과와 AB 테스트 통계를 검토하여 A 또는 B 중 어느 페이지에서 더 많은 고객 클릭과 전환이 발생했는지 확인합니다.

저렴하다

A/B 테스트는 디지털 마케팅을 지속적으로 개선할 수 있는 매우 저렴하고 쉬운 방법입니다. A/B 마케팅을 현재 웹사이트에 대한 결정을 계속 확인하는 방법으로 생각하십시오. 장기적으로 ROI는 테스트 비용이 상대적으로 적지만 리드, 판매 및 수익이 크게 증가할 수 있기 때문에 커질 수 있습니다.

A/B 테스트를 실행하는 방법?

A/B 테스트의 아이디어는 다양한 변형(사용자 그룹)에 다른 콘텐츠를 제공하고, 반응과 사용자 행동을 수집하고, 결과를 사용하여 향후 제품 또는 마케팅 전략을 수립하는 것입니다. A/B 테스트는 이제 블루문에 한 번 수행되는 독립형 활동에서 항상 잘 정의된 CRO 프로세스를 통해 수행되어야 하는 보다 체계적이고 지속적인 활동으로 이동하고 있습니다. 일반적으로 다음 단계가 포함됩니다.

변수 선택

웹 페이지와 이메일을 최적화할 때 테스트하려는 변수가 많다는 것을 알 수 있습니다. 그러나 변경이 얼마나 효과적인지 평가하기 위해 하나의 독립 변수를 분리하고 성능을 측정하려고 할 것입니다. 그렇지 않으면 어느 것이 성능 변경에 책임이 있는지 확신할 수 없습니다.

단일 웹 페이지 또는 이메일에 대해 둘 이상의 변수를 테스트할 수 있습니다. 한 번에 하나씩 테스트해야 합니다. 마케팅 리소스의 다양한 요소와 디자인, 문구 및 레이아웃에 대한 가능한 대안을 살펴보십시오. 테스트할 수 있는 다른 항목에는 이메일 제목, 보낸 사람 이름 및 이메일을 개인화하는 다양한 방법이 있습니다.

목표 설정

모든 사람의 테스트에 대해 여러 메트릭을 측정하지만 테스트를 실행하기 전에 집중할 기본 메트릭을 선택하십시오. 실제로 두 번째 변형을 설정하기 전에 수행하십시오. 이것은 종속 변수입니다. 분할 테스트의 끝에서 이 변수를 원하는 위치에 대해 생각하십시오. 공식 가설을 제시하고 이 예측을 기반으로 결과를 검토할 수 있습니다.

컨트롤 설정

이제 독립 변수, 종속 변수 및 원하는 결과가 있습니다. 이 정보를 사용하여 테스트 중인 모든 항목의 변경되지 않은 버전을 컨트롤로 설정합니다. 웹 페이지를 테스트하는 경우 이미 존재하는 변경되지 않은 웹 페이지입니다. 랜딩 페이지를 테스트하는 경우 일반적으로 사용하는 랜딩 페이지 디자인 및 사본이 됩니다.

테스트 그룹을 분할하여 A와 B

이메일과 같이 대상을 더 많이 제어할 수 있는 테스트의 경우 결정적인 결과를 얻으려면 동일한 두 개 이상의 대상으로 테스트해야 합니다.

테스트 실행

테스트를 시작하고 방문자가 참여할 때까지 기다리세요! 이 시점에서 사이트 또는 애플리케이션 방문자는 경험의 제어 또는 변형에 무작위로 할당됩니다. 각 경험과의 상호 작용을 측정, 계산 및 비교하여 각각의 수행 방식을 결정합니다.

A/B 테스트 결과 분석 방법

대부분의 실험 플랫폼에는 모든 관련 메트릭 및 KPI를 추적하기 위한 분석 기능이 내장되어 있습니다. 그러나 A/B 테스트 보고서를 분석하기 전에 다음 두 가지 중요한 측정항목을 이해하는 것이 중요합니다.

• 향상: 변형의 성과와 기준 변형의 성과(보통 대조군) 간의 차이입니다. 예를 들어 한 변형의 사용자당 수익이 $5이고 컨트롤의 사용자당 수익이 $4인 경우 상승률은 25%입니다.
• 최고가 될 확률: 변형이 장기적으로 최고의 성과를 낼 가능성. 이것은 A/B 테스트의 승자를 정의하는 데 사용되는 보고서에서 가장 실행 가능한 메트릭입니다. 증가율은 표본 크기가 작은 경우에 따라 달라질 수 있지만 표본 크기를 가장 잘 고려한 확률은 다음과 같습니다. 최고가 될 확률은 30회의 전환 또는 1,000개의 샘플이 있을 때까지 계산을 시작하지 않습니다.

A/B 테스팅은 죽었습니까?

확실히 강력하지만 A/B 테스팅은 근본적으로 두 가지 특정 방식으로 결함이 있습니다.

1. 승자를 선택하는 과정은 수동입니다. 시간이 많이 걸리고 지적으로 어려운 작업입니다.
2. 방문자의 절반은 승자를 선택할 때까지 최악의 변화를 봅니다.

지금 바로 A/B 테스트를 시작하세요

요즘 마케팅은 인사이트에 대한 작업이며 A/B 테스트는 이러한 인사이트를 얻는 데 도움이 될 수 있습니다. 유용한 분석 방법이지만 A/B 테스트를 수행하는 것은 약간 까다로울 수 있습니다. 당사의 전문 마케터가 웹사이트 또는 기타 미디어 플랫폼에서 A/B 테스트를 수행하여 통찰력을 향상하고 잠재력을 최대한 발휘할 수 있는 방법에 대한 통찰력을 얻을 수 있도록 도와드립니다.