UX에서 A/B 테스트란 무엇입니까? | UX 연구 #26

게시 됨: 2023-02-06

A/B 테스트는 주어진 솔루션의 두 가지 대체 버전을 동시에 테스트하기 위한 훌륭한 연구 방법입니다. A/B 테스트를 수행하는 방법과 이점 및 제한 사항을 알아보려면 기사를 읽으십시오.

UX에서의 A/B 테스트 – 목차:

UX 연구 맥락에서 A/B 테스트란 무엇입니까?
언제 A/B 테스트를 적용해야 합니까?
A/B 테스트를 수행하는 방법은 무엇입니까?
요약

UX 연구 맥락에서 A/B 테스트란 무엇입니까?

A/B 테스트를 통해 제품/솔루션의 두 가지 버전(버전 A 및 버전 B)을 테스트 하고 사용자로부터 더 많은 승인을 얻은 버전을 평가할 수 있습니다. 이를 측정하는 방법에는 전환율, 사이트에서 보낸 시간 또는 참가자의 피드백 및 사이트/제품 추천 성향이 포함됩니다. 테스트 전에 특정 버전에서 "성공"이 의미하는 바를 정의하고 결정해야 합니다.

언제 A/B 테스트를 적용해야 합니까?

제품 개발 단계에서 프로토타입 테스트와 마케팅 및 판촉 전략 구축을 위해 A/B 테스트를 배포할 수 있습니다. 그들은 조직의 수익에 영향을 미칠 수 있는 결정에 도달하기 위한 완벽한 도구입니다. A/B 테스트는 이전 연구를 기반으로 이미 가설이 있고 그것이 올바른 솔루션인지 확인하고 싶을 때 특히 유용합니다. A/B 테스트를 위해 구성된 연구 질문은 다음과 같을 수 있습니다.

전환율이 더 높은 제품 버전은 무엇입니까?
두 가지 다르게 표현된 푸시 알림 중 앱 참여도를 높이는 것은 무엇입니까?

건전한 A/B 테스트에는 가능한 한 일반 비교가 포함되어야 합니다. 예를 들어 사이트의 완전히 다른 두 버전을 비교하는 대신 두 가지 다양한 헤더 스타일 또는 CTA 버튼의 서로 다른 두 위치를 테스트하는 것이 좋습니다. 약간의 비교를 통해 UX에 가장 큰 영향을 미치는 글꼴, 색상, 요소 또는 위치를 정확하게 인식합니다.

이 연구 방법은 단변량 및 다변량의 두 가지 테스트로 구성됩니다. 첫 번째 항목은 항목의 두 변형(예: 빨간색 버튼과 파란색 버튼) 간의 차이점에 중점을 둡니다. 그러나 다변형은 빨간색, 파란색, 녹색 및 흰색과 같이 동시에 2개 이상의 버튼 변형을 비교합니다(추가로 "이 항목 확인" 및 "자세히 보기"와 같이 제목이 다를 수 있음).

A/B 테스트의 주요 장점은 신속성과 저렴한 비용입니다. 또한 많은 실제 사람들을 대상으로 여러 제품 변형을 평가할 수 있습니다. 그래도 제품에 대한 전반적인 인식에 실질적인 영향을 미칠 수 있는 이러한 측면에 집중해야 합니다. 무작위 요소를 비교하지 마십시오. 가설을 세우고 다른 보완 연구를 수행한 다음 설계 및 개발 팀과 상의하십시오. 함께 단일 변수 또는 다중 변수 A/B 테스트를 수행하여 여러 버전에서 검사할 필수 기능을 결정합니다.

A/B 테스트는 규칙은 아니지만 빠른 형태의 조사처럼 보입니다. UX 분석을 위한 충분한 데이터를 얻기 위해 몇 주 동안 실행해야 할 수도 있습니다(하지만 며칠 또는 몇 시간 동안 실행해도 됩니다). 설문 조사를 실행하는 데 걸리는 시간은 여러 요인에 따라 달라집니다.

A/B 테스트를 수행하는 방법은 무엇입니까?

문제를 식별하십시오.

올바른 분석 도구를 적용하여 문제의 본질을 정확하게 파악해야 합니다.

문제와 사용자에 대해 가능한 한 많이 알아보십시오. 그들에 대해 좋은 느낌을 얻으십시오.

흐름의 위치를 정확히 찾아내고 왜 발생하는지 알아내십시오. 그것의 상세한 이해는 적절하게 엄격한 분석에 기여할 것입니다.

문제를 해결하는 방법에 답하여 가설을 세웁니다.

가설은 검증 가능한 가정입니다. "X가 발생하면 Z"와 같은 조건의 형태로 공식화할 수 있습니다. A/B 테스트는 가설에 제시된 추측이 올바른지 알려줍니다.

목표를 정의하십시오.

예를 들어 더 많은 사용자가 홈페이지에서 CTA 버튼을 클릭하기를 원합니다.

통계적 정확도를 정의합니다.

설문조사의 실질적인 평가와 비즈니스 이해관계자가 보여주기 위해 필요한 숫자와 수치를 결정합니다. 예를 들어 전환율이 2% 증가하면 만족하고 설문조사에 투자할 가치가 있습니까?

필요한 결과 규모를 정의합니다.

몇 명의 응답자가 통계적 정확성을 보장합니까? 일간, 주간 또는 월간 사용자 기반의 몇 퍼센트가 이러한 결과를 가치 있고 결정적으로 만들까요? 설문 조사를 진행하기 전에 이를 결정하는 것이 중요합니다.

버전 B를 만들고 가설을 테스트합니다.

가설에 대한 사이트/제품/기능의 추가 변형(변형 B)을 준비하고 테스트를 시작합니다. 이 단계에서 개발자는 기존 제품에 대한 두 번째 대체 솔루션을 구현하기 위해 개입하고 사용자는 이전과 같이 사이트/앱을 무의식적으로 두 그룹(그룹 A 및 그룹 B)으로 나눕니다. 평가 중에는 통계적 타당성과 실행 가능한 결과를 얻을 수 있을 만큼 데이터를 충분히 수집한 후에만 데이터를 살펴보십시오.

테스트 결과를 분석하고 조치를 취하십시오.

버전 B가 설정된 효과 임계값을 충족하고 가설이 확인되면 모든 사용자에 대해 구현을 진행할 수 있습니다(더 이상 버전 A와 B 간에 분할되지 않음). 그러나 가설이 틀렸다면 원래 버전 A를 유지하거나 새로운 가설을 고안하고 테스트하십시오. 또한 데이터를 보완할 수 있는 대체 연구 방법을 확인하십시오.

요약

A/B 테스트는 상당히 기술적인 주제입니다. 통계에 대한 특정 지식과 보다 전문적인 기술/프로그래밍 노하우(또는 회사 개발팀과의 좋은 관계)를 보유해야 합니다. 직접적인 방법입니다. 게다가 매우 간단하고 빠르며 저렴합니다. 제품의 두 가지 대체 버전을 적은 비용으로 만족스러운 결과와 비교할 수 있습니다. 또한 실제 사용자를 기반으로 결과가 나오며 가능한 한 정확합니다. 하지만 사이트의 모든 기능, 요소 또는 작은 세부 사항을 테스트할 수는 없다는 점을 기억하세요. 그렇기 때문에 A/B 테스트를 수행할 때 다른 보완적인 연구 방법을 수행하는 표준입니다.

읽어보기: 발견 연구 방법

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저자: 클라우디아 코발치크
말로 표현할 수 없는 것을 디자인으로 전달하는 그래픽 & UX 디자이너. 그에게 사용된 모든 색상, 선 또는 글꼴에는 의미가 있습니다. 그래픽 및 웹 디자인에 열정적입니다.
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