2024년 Shopify A/B 테스트 가이드

마케터로서 우리는 잠재 고객을 이해하는 데 있어 본능에 의존하는 경우가 많습니다.

물론, 시험해 보는 것보다 단순히 우리의 직감을 신뢰하는 것이 더 쉽고 편안합니다.

그러나 안타깝게도 직감으로 인해 결과가 나오지 않는 변경 사항에 리소스가 낭비되거나 더 나쁜 경우 Shopify 스토어의 전환율이 저하될 수 있습니다.

직감은 가설을 생성하거나 창의성을 촉발하는 데 역할을 할 수 있지만 A/B 테스트와 같은 데이터 기반 방법론을 대체해서는 안 됩니다.

A/B 테스트를 통해 데이터를 기반으로 명쾌한 답을 얻을 수 있습니다. 이를 통해 더 나은 결정을 내리고 전환율 최적화 노력을 개선할 수 있습니다.

그렇다면 A/B 테스트는 어떻게 작동할까요? Shopify 스토어에서 이를 어떻게 구현할 수 있나요? 우리는 단계별 가이드를 통해 여러분을 도와드리겠습니다.

탑승하세요!

A/B 테스트란 무엇입니까?

기본 사항부터 시작해 보겠습니다. A/B 테스트란 정확히 무엇인가요?

A/B 테스트는 웹페이지, 앱 또는 몇 가지 웹사이트 요소와 같은 두 가지 버전을 비교하여 귀중한 통찰력을 얻고 어느 버전이 더 나은 성과를 내는지 결정하는 데 사용되는 방법입니다.

여기에는 한 그룹의 사람들에게 버전 A를 보여주고 다른 그룹에는 버전 B를 보여준 다음 그들의 반응을 측정하여 어느 버전이 더 효과적인지 확인하는 작업이 포함됩니다.

진행 방법은 다음과 같습니다.

• 원본 버전(A)을 가져와서 버튼 색상을 바꾸거나 새 헤드라인을 만드는 등 약간의 변경을 가합니다. 이것이 새 버전(B)입니다.
• 다음으로 이러한 버전을 비슷한 그룹의 사람들에게 무작위로 제시합니다. 아마도 그들 중 절반은 버전 A를 보고 나머지 절반은 버전 B를 볼 것입니다.
• 그런 다음 편안히 앉아 사용자 상호작용을 지켜보세요. 어떤 버전이 더 많은 클릭, 가입 또는 구매를 유도합니까?
• 더 나은 성능을 발휘하는 버전이 승자입니다! 당신은 그것을 유지하고 어쩌면 더 잘할 수 있는지 알아보기 위해 또 다른 조정을 시도할 수도 있습니다.

A/B 테스트를 통해 신뢰할 수 있는 결과를 얻고, 데이터 기반 결정을 내리고, 상당한 개선을 이룰 수 있습니다. 직감에 귀를 기울이는 대신 숫자에 따라 결정을 내릴 수 있습니다.

Shopify 스토어에서 A/B 테스트가 중요한 이유는 무엇입니까?

간단히 말해서, A/B 테스트는 Shopify 스토어에서 무엇이 효과가 있고 무엇이 효과가 없는지 파악하는 데 도움이 됩니다.

온라인 상점에서 특정 요소의 다양한 버전을 테스트하면 무엇이 사람들이 더 많이 구매하게 만드는지 확인할 수 있습니다.

웹사이트 방문자의 공감을 불러일으키는 것이 무엇인지 이해하고 나면 해당 측면의 우선순위를 정하고 판매에 기여하지 않는 것을 제거할 수 있습니다.

이 모든 것이 전환율 증가로 이어집니다.

A/B 테스트는 구매 유발 요소를 정확히 찾아 전환율을 높이고, Shopify 매장 성능을 최적화하고, 수익을 극대화하는 데 필수적입니다.

A/B 테스트의 과제는 무엇입니까?

우리는 A/B 테스트의 부인할 수 없는 이점을 확인했습니다. 그러나 다른 도구나 방법론과 마찬가지로 신중하게 탐색해야 하는 고유한 과제가 있습니다.

A/B 테스트를 효과적으로 구현하려면 이러한 과제를 이해하는 것이 중요합니다.

1. 시간이 많이 걸린다

A/B 테스트는 즉각적인 결과를 얻을 수 있는 만병통치약이 아닙니다. 신중한 계획, 실행, 인내심이 필요합니다.

실험 설계부터 통계적 유의성을 위한 충분한 데이터 수집까지 프로세스에는 시간이 걸릴 수 있습니다.

이러한 연장된 기간은 신속하게 결정을 내려야 하는 빠르게 변화하는 환경에서 특히 어려울 수 있습니다.

더욱이, 테스트를 성급하게 진행하거나 불완전한 데이터를 기반으로 결정을 내리면 잘못된 결론을 내릴 수 있습니다.

2. 리소스 집약적

A/B 테스트를 제대로 수행하려면 많은 리소스가 필요할 수 있습니다. 도구 및 기술의 직접적인 비용 외에도 인력 및 시간과 관련된 간접적인 비용이 있습니다.

소규모 Shopify 매장이나 예산이 제한된 팀의 경우 이러한 리소스를 할당하는 것이 상당히 어려울 수 있습니다.

3. 복잡성

A/B 테스트에는 단순히 두 가지 버전의 페이지를 만들고 어느 버전이 더 나은 성과를 내는지 확인하는 것 이상이 포함됩니다.

결과를 올바르게 해석하려면 기술적 노하우와 통계 원리에 대한 철저한 이해가 필요합니다.

4. 제한된 범위

대부분의 A/B 테스트 도구는 더 간단한 UI 솔루션을 위해 설계되었습니다. 다른 경우에는 특정 방문 페이지에 대해서만 A/B 테스트를 수행할 수 있습니다.

이로 인해 실행할 수 있는 실험 범위와 수집할 수 있는 통찰력이 제한될 수 있습니다.

이러한 어려움에도 불구하고 A/B 테스트는 웹사이트나 앱을 개선하는 데 여전히 매우 유용할 수 있습니다.

잠재적인 함정을 염두에 두고 이러한 문제를 극복하는 데 도움이 되는 올바른 도구를 사용하면 됩니다.

A/B 테스트를 쉽게 실행하는 방법은 무엇입니까?

다행스럽게도 A/B 테스트를 더 쉽게 만들고 리소스 집약도를 낮추며 유연성을 높이는 데 사용할 수 있는 솔루션이 있습니다.

그들이 무엇인지 봅시다.

1. 동적 콘텐츠를 사용하여 A/B 테스트 실행

동적 콘텐츠는 데이터, 사용자 행동, 선호도 및 기타 요인에 따라 변경되는 웹사이트 콘텐츠를 의미합니다.

Shopify 스토어의 동적 콘텐츠로 A/B 테스트를 지원하는 다양한 도구를 사용할 수 있습니다. OptiMonk 는 Shopify 앱 스토어를 통해 액세스할 수 있는 옵션 중 하나입니다.

OptiMonk를 사용하면 새로운 동적 콘텐츠 캠페인을 만들 수 있습니다.

사용자 친화적인 포인트 앤 클릭 편집기를 통해 랜딩 페이지에서 A/B 테스트하려는 헤드라인을 쉽게 선택하고 간단히 다시 작성할 수 있습니다.

어떤 헤드라인(원본 또는 새 헤드라인)이 더 효과적인지 알아보려면 실험을 시작해야 합니다.

설정 방법은 다음과 같습니다.

통제 그룹의 경우 캠페인을 추가하면 안 됩니다. 원래 헤드라인은 방문자의 50%에게 표시됩니다.

그룹 A에서는 새로 만든 캠페인(방금 변경한 제목)을 추가하려고 합니다. 이는 웹사이트 트래픽의 나머지 50%에 나타납니다.

이 솔루션은 구현이 매우 간단하고 복잡하지 않습니다. 그러나 한 가지 단점은 각 A/B 테스트를 수동으로 설정해야 한다는 것입니다.

또한 고객 행동 결과를 모니터링한 다음 이를 바탕으로 결정을 내려야 합니다.

다양한 테스트를 수행하려는 경우 수동 설정 프로세스에 시간이 많이 걸리므로 이 솔루션의 최적성이 떨어집니다.

수동 분할 테스트 설정에 대한 도움이 필요하십니까? 여기를 보세요 .

2. AI의 도움으로 A/B 테스트 자동화

또 다른 대안은 다음과 같은 솔루션으로 AI를 활용하여 전체 프로세스를 간소화하는 것입니다. OptiMonk의 스마트 A/B 테스트 도구 .

이 접근 방식을 사용하면 랜딩 페이지에서 테스트하려는 요소를 선택하면 도구가 자동으로 여러 버전을 생성하므로 수동 개입이 필요하지 않습니다.

또한, 여러 요소를 테스트할 수 있습니다. 제목, 설명, 클릭 유도 문구 버튼 또는 기타 필수 구성요소 등 단 한 번의 클릭으로 쉽게 선택할 수 있습니다.

A/B 테스트를 시작하기만 하면 AI가 나머지 모든 것을 처리합니다!

성능이 좋지 않은 버전을 자동으로 중지하고 새로운 A/B 테스트를 원활하게 시작합니다.

3. A/B 테스트 제품 페이지를 쉽게

A/B 테스트와 관련하여 전자상거래 상점 소유자가 직면한 또 다른 중요한 과제는 수백 또는 수천 개의 제품 페이지에 걸쳐 변경 사항을 구현하고 A/B 테스트를 통해 전반적인 영향을 평가하는 것입니다.

Smart Product Page Optimizer는 이러한 문제에 대한 훌륭한 솔루션을 제공합니다.

제품 페이지에 포함할 다양한 요소(설명, 혜택 목록, 사용후기 또는 선택한 기타 기능)를 결정하기만 하면 됩니다.

그러면 AI는 보유한 제품 페이지 수에 관계없이 모든 제품 페이지에 대한 콘텐츠를 자동으로 생성하고 이에 대해 A/B 테스트를 실행합니다!

무엇을 A/B 테스트해야 합니까? 4가지 실제 Shopify 사례

다른 Shopify 매장 소유자가 자신의 매장에서 A/B 테스트를 어떻게 구현했는지 알아볼 준비가 되셨나요?

자세히 알아보고 알아봅시다!

1. 홈페이지 헤드라인 A/B 테스트

첫 번째 예는 홈페이지의 낮은 전환율로 인해 어려움을 겪고 있던 Shopify 스토어 Bukvybag에서 ​​나왔습니다.

이 문제를 해결하기 위해 그들은 다양한 가치 제안을 헤드라인으로 실험했습니다.

이 방법은 데이터를 사용하여 더 나은 결정을 내리고 홈페이지에서 전환율을 높이는 데 도움이 되었습니다.

실제로 A/B 테스트를 실시한 덕분에 주문량이 45% 증가했습니다 .

2. 제품 페이지 A/B 테스트

다음 목록에는 Shopify의 또 다른 매장인 Hannah & Henry가 있습니다.

상품 상세 페이지는 전자상거래 웹사이트 트래픽의 상당 부분을 차지하지만 Hanna & Henry는 이 페이지에서 전환율을 높이는 데 어려움을 겪었습니다.

그들은 다양한 변형을 만들고 제품 페이지에서 자동화된 A/B 테스트를 실행하여 시각적 요소를 테스트하여 어떤 버전이 웹사이트 방문자에게 가장 잘 반응하는지 알아냈습니다. 그들은 Smart Product Page Optimizer의 도움으로 이 모든 작업을 수행했습니다.

컨트롤 변형 페이지를 확인하십시오.

버전 B에는 슬로건과 제품 설명이 포함되어 있습니다.

버전 C에는 리뷰, 슬로건 및 제품 설명이 추가되었습니다.

그리고 버전 D에는 슬로건과 함께 리뷰가 포함되었습니다.

테스트 결과를 알고 싶나요? Hannah와 Henry는 무려 45%의 수익 증가를 달성했습니다 .

3. 동적 콘텐츠가 포함된 새 메시지를 추가하는 A/B 테스트

다음으로 호주에 본사를 둔 디저트 회사 Goldelucks에 대해 이야기하겠습니다.

이 Shopify 스토어는 동적 콘텐츠를 사용하여 제품 페이지에 강조 표시된 요소를 구현했습니다. 이 부분은 구매자의 여정을 단순화하기 위해 방문자에게 추가 세부 정보를 제공하기 위한 것입니다.

그들은 웹사이트를 방문하는 사람들을 대상으로 분할 테스트를 실시했으며, 최소 2주 동안 이를 실행했습니다.

테스트 결과는 인상적이었습니다. 수익이 66.2% 증가했습니다. 이는 올바른 위치에 메시지를 배치하는 것이 실제로 성과를 거두고 더 나은 고객 경험을 제공할 수 있음을 보여줍니다.

Goldelucks가 제품 페이지를 어떻게 최적화했는지 자세히 알아보려면 여기를 클릭하세요 .

4. A/B 테스트 팝업 디자인

마지막으로 Obvi의 분할 테스트 결과를 확인해 보겠습니다. 그들은 할인 팝업에 카운트다운 타이머를 추가하는 A/B 테스트를 진행했습니다.

Obvi는 두 가지 버전의 팝업을 만들었습니다. 하나는 타이머가 있었고 다른 하나는 타이머가 없었습니다. 그들은 대상 고객의 샘플 크기를 사용하여 두 가지 변형에 대해 여러 테스트를 수행했습니다.

타이머가 있는 버전은 7.97% 더 높은 전환율로 더 많은 사람들의 구매를 유도했습니다.

여기서 교훈은 무엇입니까?

긴박감을 조성하면 더 많은 사람들이 구매하게 될 수 있습니다. 또한 팝업에 카운트다운 타이머를 추가하는 것만큼 간단한 방법으로도 매출을 높일 수 있다는 사실이 입증되었습니다!

자주하는 질문

Shopify에서 IA/B를 테스트할 수 있는 것은 무엇입니까?

헤드라인, 제품 설명, 행동 유도 버튼, 이미지, 레이아웃 디자인, 가격 전략, 결제 프로세스 등 Shopify 스토어의 다양한 요소를 A/B 테스트할 수 있습니다.

Shopify에서 A/B 테스트를 어떻게 수행하나요?

Shopify에서 A/B 테스트를 수행하려면 Shopify Plus에 내장된 기능을 사용하거나 Shopify 앱 스토어에서 제공되는 OptiMonk와 같은 타사 A/B 테스트 도구를 통합하면 됩니다. 이러한 도구를 사용하면 일반적으로 웹페이지 또는 요소의 여러 버전을 만들고, 테스트 매개변수를 정의하고, 결과를 분석할 수 있습니다.

Shopify의 A/B 테스트에 대한 모범 사례는 무엇입니까?

일부 모범 사례에는 목표를 명확하게 정의하고, 한 번에 하나의 요소를 테스트하고, 표본 크기가 통계적으로 유의미한지 확인하고, 적절한 기간 동안 테스트를 실행하고, 결과를 정확하게 분석하는 것이 포함됩니다.

Shopify의 A/B 테스트에서는 어떤 지표를 측정해야 합니까?

A/B 테스트에서 측정하려는 지표(Google Analytics 또는 다른 분석 도구에서 목표 추적을 설정할 수 있음)는 특정 목표에 따라 다를 수 있지만 일반적인 지표에는 전환율, 클릭률, 이탈률이 포함됩니다. , 평균 주문 금액, 방문자당 수익 등을 확인할 수 있습니다.

마무리

A/B 테스트는 모든 마케팅 담당자가 선호하는 것은 아니지만 데이터 기반 결정을 내리는 가장 효과적인 방법 중 하나로 남아 있습니다.

이 세부 가이드의 목표는 Shopify 스토어에서 A/B 테스트를 수행하는 다양한 방법을 보여주는 것이었습니다.

Shopify A/B 테스트에 대한 귀중한 통찰력과 이것이 귀하의 여정에서 성공하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지를 얻으셨으리라 믿습니다.

A/B 테스트 노력을 간소화하고 싶다면 OptiMonk가 도와드리겠습니다. 시작할 준비가 되셨나요? 지금 무료 계정을 만드십시오 .

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