효과적인 A/B 및 적응 테스트를 위한 11가지 모범 사례
게시 됨: 2022-04-27
잠재 고객이 파란색 클릭 유도문안 배경을 선호하는지 녹색 배경을 선호하는지 또는 "무료!"라는 단어를 선호하는지에 대해 스트레스를 받은 적이 있습니까? 당신의 목표에 불쾌합니까?
콘텐츠 제안과 성공에 영향을 미칠 수 있는 프로모션 방법과 관련하여 많은 작은 선택이 있습니다. 종종 통계적 의미가 부여되지는 않지만 각 선택은 잠재 고객이 경쟁업체로 전환하거나 경쟁업체로 이동하는 결정을 현실적으로 좌우할 수 있습니다.
청중에게 동일한 제안의 다양한 변형을 제시하는 A/B 테스트를 수행하면 잠재 고객에게 호소하는 내용을 수량화하는 데 도움이 됩니다. 결과적으로, 배운 것을 사용하면 특히 이러한 입증된 A/B 테스트 모범 사례 및 테스트 팁을 따를 때 전환율이 향상됩니다.
A/B 테스트 모범 사례
- 테스트할 대상 식별
- "A" 및 "B" 버전 생성
- 가정에 의존하지 마십시오
- 측정할 대상 결정
- KPI 측정 방법 정의
- A/B 테스트 설정
- A/B 테스트 실행
- 결과 분석
- 결과 복제
- 결과 적용
- 다시 테스트
테스트할 대상 식별
사이트 페이지, 랜딩 페이지, 양식, 챗봇 및 CTA에서 A/B 테스트할 수 있는 웹사이트 요소(글꼴, 크기, 모양, 색상, 이미지, 문구, 배치 등)가 부족하지 않지만 시간이 거의 없습니다. 그들 모두를 테스트합니다.
가장 영향력이 큰 페이지, 특히 트래픽이 많은 페이지 또는 트래픽은 적절하지만 전환율이 낮은 페이지에 집중해야 합니다. 다음 요소는 테스트에 이상적입니다.
- 헤드라인 및 부제목
- 클릭률에 영향을 미치는 방문 페이지 메타 설명
- 클릭 유도문안(CTA) 문구, 색상 및 배치
- 이미지 및 비디오 배치 및 페이지 참여에 미치는 영향
요소 목록의 범위를 좁힐 때 테스트에만 뛰어들지 마십시오. 한 번에 하나의 요소만 테스트하십시오. 그렇지 않으면 전환을 유발한 요소를 이해할 수 없습니다.
관련: 전환을 최대화하고 인바운드 결과를 개선하기 위한 10가지 방문 페이지 지침
"A" 및 "B" 버전 생성(필요한 경우 "C," "D" 및 "E" 버전)
테스트할 단일 요소를 결정한 후 헤드라인, 랜딩 페이지, CTA 문구 또는 지원 이미지의 최소 2개에서 최대 여러 개의 유사 콘텐츠를 만듭니다.
예를 들어, 양식 또는 CTA 버튼에 대해 다음과 같은 문구 옵션을 고려하십시오.
- 지금 다운로드
- 더 알아보기
- 지금 eBook 받기
- 무료 사본 받기
- 제출하다
- 예, 이것을 원합니다!
적응형 테스트(HubSpot CMS Hub Enterprise의 강력한 테스트 도구)를 사용하는 경우 최대 총 5개까지 여러 변형을 테스트할 수 있습니다. HubSpot은 가장 실적이 좋은 변형을 동적으로 결정하고 시간이 지남에 따라 더 많은 트래픽을 전송하여 전환을 증가시킵니다.
가정에 의존하지 마십시오
테스트를 수행할 때, 이를 뒷받침할 최근 통계가 없는 한 잠재 고객의 반향을 불러일으킬 내용을 알고 있다고 가정하지 마십시오. "지금 다운로드"가 이상적인 CTA 버튼 카피라고 생각할 수 있지만 실제로 "지금 읽기"가 데이터를 기반으로 더 나은 옵션이지만 많은 트래픽이 모바일 장치에서 발생하기 때문입니다(저장소를 꺼리는 사용자는 혐오 다운로드).
프로세스를 단축하고 잠재 고객의 반응에 대해 성급히 결론을 내리지 마십시오. 대신 분석을 검토하십시오!
측정할 대상 결정
개선하려는 것이 무엇인지 명확하지 않다면 A/B 테스트를 아무리 많이 해도 도움이 되지 않습니다.
성공을 측정하는 방법을 이해하는 것이 중요합니다. 예를 들어 양식 대신 챗봇을 사용하도록 방문 페이지를 변경하는 경우 어떤 메커니즘이 가장 높은 전환율을 가져올지 추정하고 문서화하십시오. 실제 결과를 기록하십시오.
KPI 측정 방법 정의
측정하려는 대상을 알게 되면 측정 방법을 결정합니다.
HubSpot 또는 Squarespace와 같이 분석을 제공하는 웹 사이트 플랫폼이 있는 경우 필요한 데이터를 수집하도록 이미 설정되어 있을 수 있습니다. 그렇지 않은 경우 Google Analytics, Google 태그 관리자, HotJar의 깔때기 추적기 및 기타 수많은 도구를 사용하여 목표에 대한 특정 측정 목표를 추적할 수 있습니다.
데이터에 모호함이 없도록 핵심 성과 지표(KPI)를 측정하는 방법에 대해 매우 구체적으로 지정하십시오.
결과가 왜곡될 수도 있습니다. CTA를 클릭하는 조직의 사람들이 생성한 데이터를 필터링합니다. 이것은 내부 비율이 낮기 때문에 방문 횟수가 많은 웹사이트나 방문 페이지에는 덜 중요하지만 더 많은 틈새 제품과 서비스에 대해서는 매우 중요합니다.
A/B 테스트 설정
테스트 매개변수 변수를 결정했으면 테스트를 설정합니다. 다음을 포함하여 테스트를 실행할 수 있는 플랫폼이 많이 있습니다.
- HubSpot CMS Hub Professional 또는 Enterprise
- 최적화
- 구글 최적화
플랫폼에 관계없이 컨트롤과 도전자 가 필요합니다. 컨트롤은 이미 게시된 페이지 또는 CTA입니다. 도전자는 새/다른 사본, 이미지 또는 기타 요소가 있는 버전입니다. 선택한 테스트 또는 마케팅 자동화 플랫폼은 통제자와 도전자 사이에서 무작위로 청중을 분류합니다.
A/B 테스트 실행
A/B 테스트를 효과적으로 실행하려면 첫 번째 테스트 기간의 설정 길이를 결정합니다 . 테스트를 일주일 또는 1,000페이지 뷰로 제한할 수 있습니다. 선택은 당신의 것입니다. 중요한 것은 실제로 패턴이 발전하는 것을 볼 수 있을 만큼 충분히 오랫동안 A/B 테스트를 실행하는 것입니다.
테스트 플랫폼은 웹사이트 방문자가 모두 동일한 링크를 클릭하더라도 무작위로 통제 페이지와 도전자 페이지로 보냅니다. 두 페이지를 동시에 사용하면 대상과 기간을 변경할 수 있습니다.
결과 분석
테스트가 할당된 기간 동안 실행되면 앞서 정의한 성공 메트릭을 기반으로 데이터를 분석합니다. 실제로 가장 많은 클릭이 발생한 CTA 버튼 텍스트는 무엇입니까? 어떤 그래픽이 콘텐츠에서 더 많은 전환을 유도했습니까?
당신의 가설이 틀렸음을 충분히 증명할 수 있는 결과에 놀랄 수도 있습니다. 더 많은 결과를 가져올 것이라고 생각했던 변형이 실제로 결과를 떨어뜨렸거나 그 반대의 경우일 수도 있습니다. 어느 쪽이든 A/B 테스트를 시작하기 전보다 잠재 고객에 대해 더 잘 알고 있습니다.
결과 복제
과학적 결과는 반복 가능한 경우에만 참입니다. 초기 결과는 외부 요인 또는 단순히 신호의 노이즈 때문일 수 있습니다.
테스트 결과를 안정적으로 재현할 수 있다면 시간이 지남에 따라 정확도에 대한 신뢰 수준이 높아집니다.
결과 적용
결과가 나오면 웹사이트 및 콘텐츠 홍보 전략 전반에 걸쳐 학습한 내용을 구현합니다. 특정 텍스트가 더 많은 전환으로 이어진다는 것을 알고 있다면 이를 반영하도록 나머지 CTA를 변경하세요.
너무 자주 우리는 무언가를 테스트하지만 결과에 대해서는 아무 것도 하지 않습니다.
다시 테스트
당신은 아이디어가 있었다. 당신은 그것을 테스트했습니다. 가설의 정확성(또는 부정확성)을 확인하는 결과를 얻었습니다.
좋습니다. 이제 다른 요소를 테스트하여 결과를 훨씬 더 높일 수 있는지 확인하십시오!
A/B 테스팅은 일종의 복리 이자와 비슷합니다. 모든 작은 비트가 다른 작은 비트 위에 추가됩니다. 결과를 지속적으로 테스트하고 반복하면 콘텐츠에 대해 훨씬 더 나은 장기적 수익을 얻을 수 있습니다.
A/B 테스팅은 전환율 최적화를 위한 입증된 도구이며 전반적인 반복적인 지속적인 개선 전략의 효과적인 부분입니다. 가이드인 GDD(Growth-Driven Design) 방법론에서 자세히 알아보십시오.
