A/B 테스팅이란? 초보자 가이드

아무리 많은 조사를 한다고 해서 모든 마케팅 캠페인이 긍정적인 결과를 얻을 수 있는 것은 아닙니다.

그렇기 때문에 A/B 테스트는 귀하의 비즈니스를 위한 최고의 온라인 판촉 및 마케팅 전략을 계산하는 환상적인 방법입니다.

웹사이트 복사에서 판매 이메일에 이르기까지 모든 것을 테스트하는 데 사용할 수 있습니다. 이를 통해 효과가 없는 마케팅 자료에 전체 예산을 지출하기 전에 캠페인의 가장 실적이 좋은 버전을 찾을 수 있습니다. A/B 테스트는 시간이 많이 소요될 수 있지만 장점은 시간 투자를 상쇄하기에 충분합니다.

대체로 잘 계획된 A/B 테스트는 마케팅 노력의 효과에 큰 차이를 만들 수 있습니다. 판촉의 가장 효과적인 요소의 범위를 좁히고 결합하면 더 높은 투자 수익을 창출하고 실패 위험을 낮추며 무엇보다도 강력한 마케팅 계획을 세울 수 있습니다.

A/B 테스팅이란 무엇이며 왜 중요한가요?

A/B 테스트는 웹사이트, 광고, 이메일, 팝업 또는 랜딩 페이지의 두 가지 다른 버전을 비교하여 어떤 것이 가장 효과적인지 알아보는 마케팅 전략입니다.

예를 들어, 두 개의 다른 팝업(더 많은 웨비나 가입을 유도하는 팝업 확인) 또는 두 개의 서로 다른 Google Ads(더 많은 구매를 유도하는 항목 확인)를 테스트할 수 있습니다. 이는 마케팅 예산을 어디에 어떻게 투자해야 하는지에 대한 핵심 통찰력을 제공하고 잠재적으로 위험한 행동을 취할 수 있는 용기를 줍니다.

내 사이트에서 IA/B는 내 팝업을 테스트하여 사용자가 내 브랜드에 참여하도록 유도한 요소를 알아냈습니다.

시간이 지나면서 무료 웹사이트 분석(대상 고객에게 많은 가치를 제공함)을 제공하는 것이 전문 지식을 구축하고 방문자에게 우리의 가치를 보여주는 가장 효과적인 방법이라는 것을 알게 되었습니다. 클릭수와 전환율을 비교하여 어떤 헤더가 사용자를 사이트에 머물게 하는 데 더 효과적인지 확인할 수 있었습니다.

A/B 테스트는 어떻게 작동합니까?

A/B 테스트는 동일한 자산(광고, 웹사이트, 팝업, 제안 등)의 두 가지 버전을 다른 사용자에게 무작위로 보여주는 방식으로 작동합니다. 무작위 부분은 결과를 왜곡하지 않고 더 정확한 정보를 제공하기 때문에 중요합니다.

한 버전은 "제어" 그룹 또는 이미 사용 중인 버전입니다. 두 번째 버전은 단일 요소를 변경합니다. 여러 요소를 변경할 수 있지만 무엇이 차이를 만들었는지 말하기가 더 어렵습니다. 이것을 다변수 테스트라고 합니다(나중에 자세히 설명).

예를 들어, 웹사이트 방문자의 절반에게 파란색 "지금 구매" 버튼을 표시하고 나머지 절반은 빨간색 "지금 구매" 버튼을 표시할 수 있습니다. 일정 기간(일반적으로 최소 2주) 후에 전환율을 비교하여 더 많은 구매로 이어진 색상 버튼을 확인합니다.

대부분의 마케터는 도구를 사용하여 다양한 버전을 만들고 표시합니다. A/B 테스트 도구는 이후 섹션에서 다룰 것입니다.

A/B 테스팅이 왜 중요한가요?

정확한 A/B 테스트는 투자 수익에 큰 차이를 만들 수 있습니다. 통제된 테스트를 사용하고 경험적 데이터를 수집함으로써 귀사와 귀사 제품에 가장 적합한 마케팅 전략을 정확히 파악할 수 있습니다.

한 변형이 큰 자본을 위험에 빠뜨리지 않고 다른 변형보다 2배, 3배, 심지어 4배 더 잘 작동할 가능성이 있다면 먼저 테스트하지 않고 판촉을 실행하는 것은 부주의합니다.

일관되게 수행하면 테스트를 통해 결과를 상당히 개선할 수 있습니다. 효과가 있는 것과 그렇지 않은 것을 알고 있고 이를 뒷받침할 증거가 있다면 장기적으로 결정을 내리고 보다 효과적인 마케팅 전략을 세우는 것이 더 쉽습니다.

다음은 웹사이트 및 마케팅 자료에서 정기적인 A/B 테스트를 실행하는 몇 가지 다른 이점입니다.

• 타겟 청중을 이해하는 데 도움이 됩니다 . 청중이 어떤 유형의 이메일, 헤드라인 및 기타 기능에 응답하는지 확인하면 청중이 누구이며 그들이 원하는 것이 무엇인지에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
• 더 높은 전환율: A/B 테스트는 전환율을 높이는 가장 효과적인 방법입니다. 무엇이 효과가 있고 무엇이 그렇지 않은지를 알면 변환 프로세스를 간소화하는 데 도움이 되는 실행 가능한 데이터를 얻을 수 있습니다.
• 변화하는 트렌드 파악: 사람들이 어떤 유형의 콘텐츠, 이미지 또는 기타 기능에 반응할지 예측하기 어렵습니다. 정기적으로 테스트하면 변화하는 소비자 행동에 앞서 나가는 데 도움이 됩니다.
• 이탈률 감소: 사이트 방문자가 좋아하는 콘텐츠를 보면 사이트에 더 오래 머무릅니다. 사용자가 좋아하는 콘텐츠 유형과 마케팅 자료를 찾기 위한 테스트는 사용자가 계속 머물고 싶어하는 더 나은 사이트를 만드는 데 도움이 됩니다.

궁극적으로 마케팅 전략에 대한 통제력을 되찾게 될 것입니다. 더 이상 눈을 감고 "보내기" 버튼을 누르고 고객이 응답하기를 바랄 필요가 없습니다.

A/B 테스트를 어떻게 계획합니까?

A/B 테스트를 계획할 때 가장 먼저 해야 할 일은 테스트할 대상을 파악하는 것입니다. 현장 테스트를 실행 중입니까, 아니면 오프 사이트 테스트를 실행 중입니까?

현장 테스트를 실행하는 경우 웹 사이트의 모든 판매 관련 부분을 생각한 다음 테스트를 분할할 요소를 파악하고 싶을 것입니다.

다음을 테스트할 수 있습니다.

• 헤드라인
• 클릭 유도문안 텍스트
• 클릭 유도문안 위치
• 팝 업
• 추천 이미지
• 복사
• 양식의 필드 수

오프사이트 테스트에서는 광고나 판매 이메일을 테스트하고 있을 것입니다. 어떤 광고가 더 많은 전환을 유도하는지 알아보기 위해 광고 문구를 테스트하면 광고 노력에 집중할 수 있습니다. 광고가 가능한 한 많이 전환되고 있다는 것을 알게 되면 광고에 더 많은 비용을 지출하는 것을 정당화하기가 더 쉽습니다.

이메일도 마찬가지입니다. 목록에 두 가지 버전을 보내고(어떤 절반이 어떤 이메일을 받을지 무작위로 선택) 어떤 버전이 더 잘 전환되는지 추적합니다. 이메일을 사용하면 구조, 이메일 제목, 사용된 이미지 또는 제안까지 조정할 수 있습니다.

청중이 무엇에 가장 잘 반응하는지 알면 장기적으로 더 효과적인 이메일을 작성할 수 있습니다. A/B 테스트하려는 마케팅 자료가 무엇인지 알게 되면 모든 변수의 목록을 만드십시오. 클릭 유도문안을 테스트하기로 결정했다면 다음을 테스트할 수 있습니다.

• 위치
• 사용된 정확한 텍스트
• 버튼 색상 또는 주변 공간

A/B 테스트는 전체 프로세스이며 최종 결정을 내리기 전에 여러 분할 테스트를 수행하는 것이 일반적입니다.

시작하기 위한 A/B 테스트 체크리스트

분할 테스트를 시작하기 전에 원하는 결과에 대한 명확한 아이디어가 있는지 확인하십시오. 현재 얻고 있는 결과인 기준선 결과를 이미 알고 있어야 합니다. 옵션 A와 B를 서로 테스트하고 싶지만 테스트에서 어느 쪽이 더 나은지 현재 결과보다 더 나은 결과를 낳는지도 알고 싶습니다.

또는 A를 컨트롤로 사용하고(현재 사용 중인 것은 그대로 두고) B에 대해 새로운 것을 사용할 수 있습니다.

테스트는 타이밍의 변화를 설명하기 위해 동시에 실행되어야 합니다. 지금과 그때 사이에 변경되었을 수 있는 변수를 고려할 수 없기 때문에 오늘 하나의 변형을 테스트하고 내일 다른 변형을 테스트할 수 없습니다. (예를 들어, 새로운 Facebook 캠페인이나 블로그 게시물이 게시됩니다.)

대신에 동시에 유사 콘텐츠를 확인하는 트래픽을 분할해야 합니다.

다음은 첫 번째 테스트를 실행하기 전에 검토할 A/B 테스트 체크리스트입니다.

1. 테스트할 기능을 결정합니다.
2. 동일한 광고, 방문 페이지, 앱 등의 두 가지 버전을 만듭니다.
3. 테스트를 실행할 시간을 결정합니다. 최소 2주를 권장하지만 트래픽 및 산업에 따라 더 길거나 약간 더 짧을 수 있습니다.
4. 테스트를 실행하는 데 도움이 되는 테스트 도구를 선택합니다(나중에 자세히 설명).
5. 시작하다!
6. 몇 주 후에 결과를 살펴보십시오. 어떤 버전이 이겼나요?
7. 헹구고 반복합니다. A/B 테스트는 지속적으로 수행할 때 가장 효과적입니다.

A/B 테스트를 사용하여 테스트할 주요 요소

마케팅 자료나 웹사이트에서 헤드라인, CTA, 본문, 이미지, 탐색 모음 배치 등 거의 모든 것을 테스트할 수 있습니다. 변경할 수 있다면 테스트할 수 있습니다.

그렇다고 해서 모든 작은 일을 테스트하는 데 몇 달을 보내야 하는 것은 아닙니다. 대신 트래픽과 전환에 큰 영향을 미칠 가능성이 가장 큰 변경에 집중하세요.

귀하의 웹사이트에는 다음이 포함될 수 있습니다.

이메일에서 제목, 이미지, 링크, CTA 또는 분류 옵션을 테스트할 수 있습니다. 유료 광고, 특히 텍스트 광고(예: 검색 광고)에서는 변경할 사항이 적으므로 주요 헤드라인, 제안, 이미지 또는 타겟팅을 테스트할 수 있습니다.

다양한 제안을 테스트하는 것이 중요합니다. 각 사람에게 항상 동일한 프로모션이 제공되는지 확인하십시오. 예를 들어, 그룹 A에 사은품이 제공되고 그룹 B에 할인이 제공되는 경우 그룹 B와 마찬가지로 그룹 A에 항상 동일한 방문자가 포함되도록 하려고 합니다.

전체 변환 경로를 테스트할 수도 있습니다. 예를 들어 뉴스레터 A를 방문 페이지 A로 테스트하고 뉴스레터 B를 방문 페이지 B로 테스트할 수 있습니다. 나중에 뉴스레터 A를 방문 페이지 B로 테스트하고 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.

이렇게 하면 특히 혼합된 결과를 얻거나 결과가 매우 근접한 경우 작동 중인 항목에 대한 더 나은 아이디어를 얻을 수 있습니다. 다음은 실행할 수 있는 몇 가지 다른 테스트입니다.

다음 캠페인에 영감을 주는 실용적인 A/B 테스트 예

이제 A/B 테스팅이 무엇인지, 무엇을 테스트할 수 있으며 어떻게 수행하는지 살펴보았으므로 몇 가지 예를 살펴보겠습니다. 이것들은 A/B 테스팅의 힘을 강조하는 데 도움이 될 것입니다.

카테고리 페이지에서 GRENE 테스트된 가로 레이아웃

온라인 소매업체인 GRENE은 사용자가 원하는 제품을 더 쉽게 찾을 수 있는 방법을 찾기 위해 A/B 테스트를 실행했습니다. 원래 버전(왼쪽)에서는 제품이 모바일 장치에서 전체 페이지를 차지했습니다. 사용자는 다양한 옵션을 스크롤하는 데 어려움을 겪었습니다.

변형(오른쪽)은 공백을 줄이고 사용자가 여러 제품을 보고 사용 가능한 옵션을 쉽게 스크롤할 수 있도록 합니다.

결과: 카테고리 페이지의 레이아웃을 변경함으로써 GRENE은 제품 상자 클릭이 15% 증가하고 전환이 16% 증가했으며 사용자가 구매했음을 나타내는 감사 페이지 방문이 10% 증가하는 것을 확인했습니다.

WallMonkeys는 슬라이더를 검색 창으로 교체하여 전환율을 높였습니다.

온라인 벽 데칼 웹사이트인 WallMonkeys는 전환율과 고객 경험을 개선하기를 원했습니다. CrazyEgg의 히트맵을 사용하여 대부분의 고객이 가장 먼저 찾는 위치를 확인할 수 있었습니다.

그 정보로 무장한 그들은 슬라이더 특징 이미지(상단 이미지)를 검색창(하단 이미지)으로 바꾸기로 결정했습니다.

결과: 주요 이미지를 교체하고 검색 창을 페이지 중앙으로 이동함으로써(히트맵 데이터 기반) 전환율을 550%까지 높일 수 있었습니다.

Unbounce 테스트된 트윗 대 이메일 수신 동의

Unbounce는 방문 페이지 옵트인을 늘릴 수 있는 방법을 찾고 있었습니다. 대부분의 기업이 이메일 주소를 요구하는 동안 Unbounce는 사용자가 대신 제품에 대한 트윗을 선호하는지 확인하기로 결정했습니다.

그래서 그들은 이메일 주소를 요구하는 이 옵트인 페이지를 비교했습니다.

이 버전을 사용하면 사용자가 트윗을 보내 동일한 코스를 다운로드할 수 있습니다.

변경 사항이 가입에 어떤 영향을 미쳤습니까?

결과 : Unbounce는 사용자가 코스를 다운로드하기 위해 이메일 주소를 제공하는 것을 선호한다는 것을 발견했습니다. 이메일 버전은 트윗 버전보다 24% 더 높은 전환율을 보였습니다. 결과는 놀랍지 않지만(결국 대부분의 사람들은 이메일 주소를 알려주는 데 익숙합니다) 테스트를 통해 Unbounce는 방문 페이지가 올바른 방향으로 가고 있다는 확신을 갖게 되었습니다.

A/B 테스트에 시간이 얼마나 걸리나요?

A/B 테스트는 하룻밤 사이에 진행되는 프로젝트가 아닙니다. 트래픽 양에 따라 며칠에서 몇 주 동안 테스트를 실행할 수 있습니다. 가장 정확한 결과를 얻으려면 한 번에 하나의 테스트만 실행해야 합니다.

충분하지 않은 시간 동안 테스트를 실행하면 통계적으로 정확한 방문자 그룹을 얻지 못하기 때문에 결과가 왜곡될 수 있습니다. 테스트를 너무 오래 실행하면 결과가 왜곡될 수도 있습니다. 더 오랜 기간 동안 제어할 수 없는 변수가 더 많기 때문입니다.

결과의 통계적 이상을 설명할 수 있도록 테스트 결과에 영향을 줄 수 있는 모든 정보를 확인하십시오. 의심스러운 경우 테스트를 다시 실행하십시오.

A/B 테스트가 수익에 미칠 수 있는 영향을 고려하면 테스트를 제대로 수행하는 데 몇 주가 걸릴 가치가 있습니다. 한 번에 하나의 변수를 테스트하고 각 테스트를 실행할 충분한 시간을 제공합니다.

한 번에 둘 이상의 항목을 테스트할 수 있습니까?

이 질문에는 두 가지 접근 방식이 있습니다. 헤드라인을 테스트하고 싶지만 가능한 세 가지 변형이 있다고 가정해 보겠습니다. 이 경우 단일 테스트를 실행하고 방문자(또는 이메일의 경우 수신자)를 두 그룹이 아닌 세 그룹으로 나누는 것이 합리적이며 여전히 A/B 테스트로 간주될 수 있습니다.

이것은 세 가지 개별 테스트(A 대 B, B 대 C, A 대 C)를 실행하는 것보다 더 효율적입니다. 테스트를 실행하는 데 며칠을 더 주어 실제로 작동하는 것을 볼 수 있는 충분한 결과를 얻을 수 있습니다.

헤드라인 및 클릭 유도문안과 같이 한 번에 둘 이상의 항목을 테스트하는 것을 다변수 테스트라고 하며 실행하기가 더 복잡합니다. 다변수 테스트를 위한 많은 리소스가 있습니다.

또한 시스템이 분할 테스트를 처리하는 방법과 여러 결과를 분석하고 데이터를 소화 가능한 양으로 컴파일할 수 있는 직원을 보유하는 방법도 고려해야 합니다.

다변수 테스트는 한 번에 더 많은 것을 제공하지만 반드시 피해야 하는 것은 아닙니다. 추가 작업 부하를 처리할 수 있는 올바른 절차가 있는 경우 계속 진행하십시오. 그러나 보다 단순한 접근 방식을 원하는 경우에는 한 번에 하나의 A/B 테스트를 수행하는 것이 좋습니다.

A/B 테스팅 데이터 분석 방법

A/B 테스트가 끝나면 데이터 더미가 생깁니다. 어떤 버전이 우승했는지 어떻게 알 수 있나요? 때때로 승자는 아주 명확할 것입니다. 예를 들어 랜딩 페이지의 한 버전에서 이메일 가입이 50% 더 많다면 많은 데이터를 분석하지 않고도 누가 승자가 되었는지 알 수 있습니다.

다른 경우에는 그렇게 명확하지 않습니다. 어떤 버전이 실제로 우승했는지 확인하는 방법은 다음과 같습니다.

1. 데이터가 충분한지 확인하세요 . 장기적으로 어떤 유사 콘텐츠가 실적이 좋을지 알 수 있는 가장 좋은 방법은 약 2주간의 데이터(최소 30회의 전환)를 확보하는 것입니다.
2. A/B 테스트 유의성 계산기 사용: 일부에는 A/B 테스트 유의성 계산기가 내장되어 있거나 여기에서 무료 도구를 사용할 수 있습니다. 방문자와 전환 수를 추가하면 유사 콘텐츠가 얼마나 매출을 증가시켰는지 확인할 수 있습니다.

명백한 메트릭 너머 살펴보기 : 모든 메트릭이 동일하게 생성되는 것은 아닙니다. 일반적으로 전환율과 트래픽을 살펴보는 것이 좋습니다. 그러나 일부 기업은 평균 주문 규모와 같은 다른 측정항목에 주의를 기울일 수 있습니다. 예를 들어, "구매" 버튼을 파란색으로 변경하면 더 많은 전환이 발생하지만 해당 고객은 주문당 지출이 훨씬 적으므로 계속 파고들고 싶을 것입니다.

시도할 최고의 A/B 테스트 도구

A/B 테스트가 복잡하게 들린다면 혼자가 아닙니다. 많은 마케터와 사업주들이 A/B 테스트가 너무 많은 일처럼 느껴지거나 뭔가 잘못될까봐 걱정하기 때문에 A/B 테스트를 기피합니다. 위의 팁이 올바르게 수행할 수 있다는 자신감을 갖는 데 도움이 되기를 바랍니다. 이제 A/B 테스트를 수행하는 데 사용할 수 있는 도구에 대해 이야기해 보겠습니다.

사용하는 도구는 테스트하려는 기능에 따라 다릅니다. 예를 들어 이메일 헤드라인을 테스트하려는 경우 이메일 제공업체에서 이 도구를 제공할 수 있습니다(MailChimp 및 Constant Contact 모두 제공). Facebook 광고도 이 기능을 제공합니다.

웹사이트 요소를 테스트하고 어떤 변형이 가장 효과적인지 이해하는 데 도움이 되는 저렴한 또는 무료 도구도 몇 가지 있습니다.

무료 A/B 테스트 유의성 계산기

디자인 또는 웹 카피 변경이 판매에 어떤 영향을 미쳤는지 궁금하시다면 제가 도움이 되는 도구를 설계했습니다. 내 계산기를 사용하면 방문자와 전환 수를 입력할 수 있으며, 그런 다음 변형이 매출을 증가시켰는지, 얼마만큼 증가했는지 알 수 있습니다.

자주 묻는 질문

결론

A/B 테스팅은 마케터의 가장 친한 친구입니다. 예를 들어 가장 많은 전환을 유도하는 광고, 잠재고객이 응답하는 제안 또는 가장 많은 트래픽을 유도하는 블로그 헤드라인 등을 확인할 수 있습니다.

Google Optimize(무료!) 및 Optimizely를 포함하여 시작하는 데 사용할 수 있는 다양한 도구가 있습니다.

A/B 테스트를 시작하려는 경우 Google Analytics에서 A/B 테스트 방법을 학습하여 시작할 수 있습니다. 기억하십시오: A/B 테스트는 모든 마케터가 사용해야 하는 환상적인 도구입니다.

A/B 테스트 해보셨나요? 그렇지 않다면 무엇이 당신을 가로막고 있습니까?

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