통합 A/B 테스팅: 통합을 사용하여 실험을 에이스하는 방법

먼저 제 소개를 드리겠습니다. 제 이름은 Dionysia이고 Convert의 고객 성공 팀과 통합 팀에서 일하고 있습니다. 사용자가 Convert를 시작하도록 돕고 환상적인 기능을 통해 최고의 고객 경험을 얻을 수 있도록 하는 것이 제가 하는 일의 큰 부분입니다. 단절된 플랫폼의 좌절과 새로운 기술에 대한 두려움을 이해하며 여러분을 돕기 위해 여기 있습니다.

Convert(또는 다른 A/B 테스트 도구)를 타사 도구와 통합하면 A/B 경험 데이터를 해당 도구에 푸시할 수 있습니다. 통합을 사용하면 웹 사이트에서 이러한 기술로 제공되는 데이터를 사용하여 경험을 타겟팅할 수 있습니다. 예를 들어 데이터 관리 플랫폼의 인구 통계 데이터를 사용하여 특정 변형을 실행할 수 있습니다. 이를 통해 테스트를 면밀히 주시하고, 비즈니스를 더 잘 이해하고, 타겟팅을 개선할 수 있습니다.

A/B 테스트 플랫폼을 통합할 때 사용할 수 있는 도구가 매우 다양하므로 올바른 도구를 선택하기 어려울 수 있습니다. 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 되도록 이 기사에서 잘 알려진 통합 도구와 덜 알려진 통합 도구 목록을 작성했습니다.

이 기사에서는 통합이 테스트 결과를 향상시키는 방법을 설명하고 Convert Experiences에서 사용할 수 있는 통합을 안내해 드리겠습니다.

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통합 요구 사항 파악

두 가지 요소가 A/B 테스트 통합 요구 사항에 가장 큰 영향을 미칩니다.

1. CRO 목표
2. 팀의 일상적인 운영 요구 사항.

CRO의 경우 목표는 거의 항상 소프트웨어 요구 사항으로 변환됩니다.

분석 도구 없이 전환을 늘리거나 이메일 자동화 솔루션 없이 이메일 워크플로를 구축하는 것이 어려운 것처럼 SEO 도구 없이 유기적 트래픽을 개선하려고 시도하는 것은 매우 어렵습니다.

CRO 목표를 파악하고 필요한 도구가 있는지 확인해야 합니다.

확실하지 않은 경우 목표 옆에 메모하여 필요한 소프트웨어만 구매하고 있는지 확인할 수 있습니다. 이렇게 하면 비용을 절약할 수 있을 뿐만 아니라 여러 대시보드와 인터페이스를 저글링하는 혼란을 피할 수 있습니다.

현재 스택을 조사하는 데 조직의 규모에 따라 몇 분 또는 몇 시간이 걸릴 수 있습니다. (대기업은 시간이 지남에 따라 축적된 마테크 스택을 보유할 가능성이 더 큽니다.)

스택에 있는 여러 도구가 더 이상 사용되지 않을 수 있으므로 다시 평가할 가치가 있을 수 있습니다.

Convert에서는 기술 도구 목록과 해당 도구에 액세스할 수 있는 사람을 관리합니다. 이렇게 하면 사용 중인 도구와 더 이상 비용을 지불할 필요가 없는 도구에 대해 항상 최신 정보를 얻을 수 있습니다.

CRO 목표 외에도 팀의 요구 사항을 목록에 추가하는 것이 중요합니다.

이것은 종종 관리자의 마음을 미혹하여 회사가 아닌 개인의 선호도를 반영하는 소프트웨어를 구매하게 만드는 중요한 단계입니다.

관리자가 피해야 할 또 다른 실수는 자신의 마테크 스택을 선택하는 것입니다. 이는 팀원에게 큰 피해를 줄 수 있기 때문입니다.

마케팅 동료는 마테크 생태계에 정통할 가능성이 높으며 팀 전체의 요구 사항을 파악하는 것이 중요합니다.

A/B 테스팅 통합을 사용할 팀 파악

다음 단계로 A/B 테스트 플랫폼을 통합하는 데 사용되는 도구로 작업할 사람을 식별합니다.

조직의 여러 팀에서 이 스택을 직접 또는 간접적으로 사용합니다.

다음은 이러한 팀의 몇 가지 예와 스택을 사용하는 방법입니다.

• 고객 확보 팀 – 디지털 마케팅, 제휴 및 파트너 마케팅, 이벤트, 앱 및 웹사이트 최적화 등을 관리하고 실행합니다.
• 브랜드 마케팅 및 커뮤니케이션 팀 — 소셜 미디어에서 브랜드의 존재와 마케팅 전략을 관리합니다.
• 마케팅 운영(마케팅 운영이라고도 함) — 마케팅 캠페인 성과를 관리 및 모니터링하고 고객 데이터에서 통찰력을 얻고 마케팅 팀이 최상의 전략 및 실행 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
• 영업 – ​​스택의 데이터를 활용하여 잠재 고객 및 고객의 요구, 관심, 행동, 응답하는 제안, 선호하는 커뮤니케이션 채널, 이전 구매 내역 등을 더 잘 이해합니다(B2C 및 B2B 마케팅 모두).
• 고객 서비스 – 고객 충성도 향상, 이탈 감소 전략 구현, 고객에게 새로운 제품 및 서비스 홍보(이전 행동 및 상호 작용 기반).
• 제품 마케팅 – 잠재 구매자에게 제품의 유용성과 가치에 대해 교육하는 콘텐츠 마케팅 전술을 관리 및 구현하고 기술을 사용하여 언론, 분석가 및 기타 영향력 있는 사람들 사이에서 제품 제안과 연결된 범위/감정을 추적 및 관리합니다.

A/B 통합 로드맵 구축

다음으로 A/B 통합 로드맵이 필요합니다.

만드는 방법은 다음과 같습니다.

1. A/B 테스트 플랫폼을 중심으로 통합 스택을 구축할지 아니면 자체적으로 어셈블할지 결정하세요. 단일 플랫폼 방식은 유지 관리가 덜 필요하지만 개별 접근 방식은 더 많은 유연성을 허용합니다.
2. 다음으로 팀을 구성하여 A/B 통합 스택을 관리합니다. 이 그룹은 유용한 통합을 식별하고 구현을 지원할 수 있습니다.
3. 이러한 통합을 구현하기 위한 일정을 설정하고 프로젝트 관리 도구를 사용하여 진행 상황을 측정합니다. 이 전략은 차트로 시각화할 수 있으며 이해 관계자에게 업데이트를 전달하는 데 사용할 수 있습니다.
4. 피드백을 수집하고, 효율성을 평가하고, 필요에 따라 새로운 통합이 추가되면 수정해야 합니다.

통합하기 전에 올바른 질문을 하십시오

A/B 테스트 플랫폼을 다른 도구와 통합하는 방법에 대한 몇 가지 기본적인 질문부터 시작하세요. 예를 들어:

1. 실험 프로세스를 문서화, 통합, 배포 및 자동화하는 데 도움이 되는 도구는 무엇입니까?
2. 이러한 도구가 실험 플랫폼이 프로그램 성공을 ​​추적하고 보고하도록 하는 데 어떻게 도움이 됩니까?
3. 그들은 조직의 나머지 부분과 협력하는 데 어떻게 도움을 줍니까?
4. 사용성, 생산성, 교육 및 고객 서비스 측면에서 팀을 어떻게 지원합니까?
5. 현재 기술 스택에 어떻게 적합하고 상호 작용합니까?
6. 소프트웨어가 잘 알려져 있고 잘 통합된 코드베이스를 기반으로 합니까? 개인 프로그래머와 컨설팅 회사를 모두 포함하는 대규모 전문가 생태계가 있습니까?
7. 구현 및 통합 예산은 얼마입니까?
8. 통합을 설정하는 단계는 무엇입니까?
9. 개발자를 고용해야 합니까?

버킷으로 통합 구성

비즈니스 목표를 이해하고 이를 달성하기 위한 전략을 마련했다면 다음 단계는 A/B 테스트 플랫폼과 통합해야 하는 시스템을 결정하는 것입니다. 아마도 CRM 또는 CMS?

일을 더 쉽게 하기 위해 통합을 여러 개의 광범위한(때로는 겹치는) 범주로 나누었습니다.

콘텐츠 관리 시스템(CMS)

회사의 웹 사이트를 만드는 경우 콘텐츠 관리 시스템(CMS) 사용에 대해 생각할 수 있습니다.

CMS를 사용하면 처음부터 코딩하지 않고도 웹 사이트를 개발, 유지 관리 및 수정할 수 있습니다.

이것은 웹 개발자, 디자이너 또는 기술에 정통하지 않은 사람들에게 좋은 소식입니다.

웹사이트 디자인은 사용자 경험과 전환율에 큰 영향을 미칩니다.

수익 창출이든 신규 구독자 확보이든 원하는 결과를 얻으려면 모든 페이지 요소가 함께 작동해야 합니다.

전환율을 개선하기 위해 웹 사이트 디자인을 수정할 때 어떤 변경 사항이 최상의 결과를 제공할지 결정하기 어려울 수 있습니다. 잘못 변경하면 전환율이 낮아질 위험이 있습니다.

CMS의 가장 매력적인 측면 중 하나는 타사 개발자가 플랫폼의 기능을 확장하는 플러그인을 만들 수 있다는 것입니다.

이제 한 번은 디자인하는 데 몇 주 또는 몇 달이 걸리던 플러그인, 기능 및 기능을 클릭 한 번으로 사용할 수 있습니다.

A/B 테스트 플러그인은 이 상황에서 유용하며, 새로운 요소를 기존 웹 디자인과 비교하여 어떤 요소가 가장 잘 변환되는지 결정할 수 있습니다.

CMS 사이트에서 A/B 테스트를 통해 다음을 수행할 수 있습니다.

• 제품 및 회사에 가장 효과적인 마케팅 방법을 식별합니다.
• 방문자가 긍정적인 사용자 경험을 갖도록 하십시오.
• 전환율 및 매출 증대
• 매우 효과적인 웹사이트 만들기

테스트할 수 있는 CMS 요소는 다음과 같습니다.

• 웹사이트 페이지 및 고급 메뉴
• 블로그
• 방문 페이지
• 양식
• 헤드라인
• 페이지 콘텐츠
• 제도법
• 클릭 유도문안(CTA) 버튼

예: 새 방문 페이지 테스트

이것은 CMS에서 실행할 수 있는 가장 간단한 A/B 경험 중 하나입니다!

아래는 Drupal의 또 다른 예입니다.

새 랜딩 페이지를 테스트하려면 먼저 Drupal에서 랜딩 페이지를 설정한 다음 Split URL Experience를 설정하세요.

이 경험을 활성화하면 Convert는 원본 방문 페이지와 새 방문 페이지 간에 트래픽을 분산합니다. 원본 그룹의 방문자는 이전 페이지를 보고 변형 그룹의 방문자는 새 방문 페이지를 봅니다.

전자상거래 플랫폼

전자 상거래 상점 관리자는 A/B 경험을 사용하여 "지금 구매" 버튼의 색상에서 사이트 레이아웃에 이르기까지 모든 것의 영향을 테스트하고 측정할 수 있습니다.

고객이 더 자주 열고 클릭하고 구매하도록 유도하기 위해 테스트하려는 단어, 색상, 가격 및 기타 요소를 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다.

전환율이 가장 높은 버전을 알게 되면 이러한 변형을 두 명(또는 그 이상)의 잠재고객에게 표시할 수 있습니다.

아주 작은 변화라도 전환율에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 많은 온라인 소매상들이 이것을 발견하고 놀란다.

예를 들어, "지금 구매" 버튼에 있는 텍스트의 글꼴이나 크기는 소비자가 클릭하도록 유도할 때 큰 역할을 합니다.

전자 상거래 플랫폼에 A/B 테스트를 구현하기로 선택한 기업은 다음과 같은 많은 이점을 얻을 수 있습니다.

1. 고객 및 마케팅에 대한 유용한 정보 수신

오늘날 고객들은 그 어느 때보다 더 많은 선택권을 가지고 있으며 불쾌한 사용자 경험에 관해서는 종종 참을성이 없습니다. A/B 테스트를 통해 고객의 선호도를 더 잘 이해하는 데 필요한 데이터를 수집할 수 있으므로 웹사이트에 대한 권한 있는 결정을 내릴 수 있습니다.

2. 개선된 전환율

A/B 테스트의 주요 이점은 전환율을 높이고 모든 사이트 방문에서 더 나은 결과를 얻을 수 있다는 것입니다. 고객이 선호하는 솔루션을 직접 확인하고 사이트 전체에 신속하게 통합할 수 있습니다.

3. 이탈률 감소

이는 전환율 증가와 함께 진행됩니다. 어떤 옵션이 고객의 긍정적인 반응과 부정적인 반응을 이끌어내는지 확인할 수 있으므로 그에 따라 사이트를 수정할 수 있습니다. 이상적으로는 사이트를 포기하는 고객이 줄어들 것입니다.

다음은 몇 가지 구체적인 예입니다.

예 #1: 제품의 가시성 향상

제품 이름, 간단한 설명 및 추천 이미지를 변경합니다.

디자이너와 개발자의 도움 없이 각 제품(다른 이름, 설명 및 이미지 사용)에 대한 대체 Shopify 제품 요약을 생성합니다.

변환과 같은 도구를 사용할 때 해당 제품이 포함된 보다 완전한 주문을 생성하는 옵션을 결정할 수 있습니다.

예 #2: 클릭 유도문안 버튼으로 실험하기

장바구니에 제품을 추가하거나 결제 깔때기의 다음 단계로 이동하거나 거래를 완료할 수 있습니다.

위치, 크기, 메시지 및 색상은 모두 고려해야 할 중요한 요소입니다. 경험 변환은 방문자를 모든 다양한 테스트 변형으로 균등하게 나누고 어떤 변형이 전자 상거래 수입을 증가시키는지 알려줍니다.

예 #3: 매출 증대

방문자가 좋은 경험을 하고 구매하지 않고 사이트를 떠나지 않도록 모든 아이디어를 테스트하세요.

제품 구매에 대한 긴박감을 조성하기 위해 신뢰/수상 배지 추가, 보증 및 식별 가능한 보안 봉인 표시, 제품 페이지에 배송료 공개 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

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태그 관리 시스템

태그 관리 시스템을 사용하면 웹사이트의 타사 도구 및 서비스를 완벽하게 제어할 수 있습니다. 또한 속도와 보안을 개선하는 데 도움이 됩니다.

이러한 시스템을 통해 분석 도구, 마케팅 자동화 도구, 챗봇, A/B 테스트 스크립트 등과 같은 타사 도구를 사용할 수 있습니다.

A/B 테스트 플랫폼을 태그 관리 시스템과 통합하는 것은 간단합니다!

A/B 테스트 스크립트가 포함된 HTML 태그를 만들기만 하면 됩니다.

위의 태그를 실행하려면 트리거가 필요합니다.

각 웹사이트의 페이지 템플릿에 대해 다양한 트리거를 설정할 수 있습니다.

트리거는 사용자가 모바일 장치에 있는지 데스크탑에 있는지도 결정할 수 있습니다.

이 정보는 방문자의 사용자 에이전트를 확인하는 사용자 정의 변수를 통해 얻을 수 있습니다.

랜딩 페이지 빌더

랜딩 페이지 디자인을 완료했다고 상상해 보세요.

이제 라이브 방송을 하고 샴페인 한 병으로 휴식을 취하고 전환이 일어나는 것을 지켜보는 일만 남았습니다.

아, 그렇게 간단했다면!

전환에 최적화된 페이지를 구축하기 위해 얼마나 많은 노력을 기울였든, 실제로 작동하는 페이지를 파악하는 방법은 단 한 가지뿐입니다. 약간 다른 버전에 대해 테스트하고 어떤 버전이 가장 잘 수행되는지 확인해야 합니다.

이것이 A/B 테스팅의 전부입니다.

예를 들어 클릭 유도문안(CTA) 버튼이 더 커야 하는지 어떻게 알 수 있습니까? 더 나은 헤드라인으로 더 많은 사람들이 전환하도록 설득할 수 있다면 어떨까요? 페이지 내 카운트다운 타이머가 가입률을 높이거나 낮출까요?

웹 디자인 모범 사례를 사용하면 지금까지 이러한 질문에 대한 답을 얻을 수 있습니다. 무엇이 작동하는지에 대한 진실을 배우려면 과학자처럼 접근해야 합니다. A/B 테스트를 해야 합니다.

주요 아이디어는 사용 가능한 모든 데이터 소스를 활용하여 페이지를 개선할 수 있는 부분을 파악하는 것입니다.

예를 들어, 분석 결과 방문자의 60%가 방문 페이지 등록 양식을 작성하는 동안 포기하는 것으로 표시되면 필드 수를 제한할 수 있습니다.

동의 관리 플랫폼(CMP)

EU/EE 방문자의 개인 데이터를 처리할 때 A/B 테스트 도구는 GDPR 및 ePrivacy를 준수해야 하며 쿠키 추적과 관련된 사용자의 선택을 존중해야 합니다.

즉, 웹사이트 소유자는 웹사이트에서 쿠키 설정 스크립트가 실행되는 시기를 제어할 수 있어야 합니다.

쿠키추적의 준수는 이용자의 동의 후 쿠키 설정 스크립트를 먼저 실행함으로써 가능합니다.

GDPR 및 ePrivacy에 따라 귀하는 개인 정보 보호 고지를 통해 처리 중인 개인 데이터에 대해 고객에게 알리고 이 개인 데이터 처리에 대한 동의를 수집해야 합니다.

웹페이지에 "추적 동의" 알림을 추가하여 방문자를 추적하는 쿠키 동의 관리 플랫폼(CMP)(Cookiebot, CookieConsent, Civic Cookie Control) 중 하나를 사용하여 동의를 수집할 수 있습니다.

이 알림에는 방문자가 클릭하여 동의할 수 있는 버튼이 포함되어야 합니다.

CMP(또는 동의 관리 플랫폼)는 사용자가 웹 사이트를 방문할 때 팝업 상자를 표시할 수 있도록 하는 도구입니다. CMP는 사용자의 선택에 따라 태그를 실행하는 표시기를 제공하기 전에 쿠키 삽입과 데이터 수집 모두에 대한 동의를 요청할 것입니다.

팝업 상자의 모양, 메시지의 문구 및 옵션의 세부 정보는 모두 CMP를 사용자 지정하고 사용하는 방법에 따라 변경될 수 있습니다.

동의율 최적화를 사용하여 동의하는 사용자 수를 늘릴 수 있습니다.

불행히도 많은 CMP는 배너 구성과 관련하여 사용자 행동을 효과적으로 테스트하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 겸손한 배너 또는 전체 화면 메시지가 표시될 때 사용자가 동의할 가능성이 더 높은지 불확실한 경우가 많습니다.

솔루션으로 Convert는 Convert에서 배포한 Cookiebot 배너를 사용하여 맞춤형 A/B 테스트 구성을 만들었습니다.

당사 제품은 다음을 측정하는 데 도움이 됩니다.

1. 귀하의 웹사이트를 방문한 사람들의 수
2. 그들이 받은 동의 선택 및 동의 여부
3. 각 동의 유형에 동의하거나 거부한 사람 수
4. 각 동의 유형에 동의하지 않은 사용자로부터 놓쳤을 수 있는 트래픽 또는 가시성 양
5. 페이지 조회수 및 이탈률과 같은 중요한 측정항목에 대한 동의 경험의 영향
6. 동의 비율 최적화 비율

이 예제의 CMP로 Cookiebot을 사용하고 변환과 함께 작동하는 방식을 살펴보겠습니다.

1단계: CMP 계정 생성

Cookiebot 계정을 만들려면 가입하세요. 계정에 로그인하고 웹사이트 도메인 이름을 추가합니다. 구하다. 이제 웹사이트가 스캔됩니다(스캔이 완료되는 데 최대 24시간이 소요됩니다).

2단계: 나만의 쿠키 동의 배너 디자인

프리미엄 구독을 사용하면 기본 제공 템플릿과 CSS 스타일을 사용하여 다양한 방법으로 쿠키 동의 배너의 스타일을 지정할 수 있습니다. 참조 쿠키 동의 배너의 스타일을 지정할 수 있습니까?

원하는 대로 완전히 사용자 정의할 수 있는 고유한 배너를 구축하려는 경우에도 이 작업을 수행할 수 있습니다(프리미엄 구독만 해당).

3단계: 웹사이트에 CMP 스크립트 삽입

쿠키 동의 배너와 귀하의 쿠키 선언이 모두 올바른 위치에 포함되어야 합니다.

• 쿠키 동의 배너 : 상단 스크립트를 복사하여 웹사이트의 HEAD 태그에 첫 번째 스크립트로 붙여넣습니다. 이를 초기 스크립트로 포함함으로써 당사의 쿠키 차단 시스템이 쿠키 또는 추적기를 우회하지 않도록 합니다.
• 쿠키 선언 : 두 번째 스크립트를 복사하여 특정 페이지의 HTML에 쿠키 선언이 나타나야 하는 정확한 위치에 붙여넣습니다. 이것은 귀하의 웹사이트 또는 기존 개인 정보 보호 정책의 고유한 페이지 형태일 수 있습니다. 표준 쿠키 선언은 웹사이트에 있는 모든 쿠키 및 추적기를 공개하고 사용자가 언제든지 동의를 철회/변경할 수 있도록 합니다(GDPR과 같은 규정에 따라 요구됨).

4단계: A/B 경험을 만들어 CMP 설계 수정

다음으로 Convert 계정을 통해 A/B 경험을 설정해야 합니다.

Visual Editor 또는 Custom HTML/JS/CSS 편집기를 사용하여 변형의 동의 배너 디자인을 변경할 수 있습니다.

텍스트, 프레젠테이션, 클릭 유도문안 및 행동 시점 보증과 같은 변수는 모두 사용자가 "쿠키 허용"을 선택하는지 여부에 중요한 역할을 할 수 있습니다.

전환을 최적화하기 위해 전환 경험에서 이 모든 것을 테스트할 수 있습니다!

5단계: A/B 경험 실행

준비가 완료되고 변경이 완료되면 경험을 활성화하고 실험 결과를 기다릴 수 있습니다.

A/B 테스트 통계 계산기를 사용하여 모든 분석 전후 질문에 답하십시오.

예를 들어, 아래 가설은 색상을 균일화해도 사용자의 행동은 변경되지는 않지만 결과적으로 변경된다는 것입니다.

우리가 관찰한 하락은 99% 신뢰 수준과 72%의 검정력에서 -9%의 통계적 유의성을 나타냅니다.

동의는 종종 새로운 개인 정보 보호 환경에서 요구 사항입니다. 사용자 동의를 초기 전환 지점으로 보기 시작하고 이러한 방식으로 동의를 유도하는 사용자 경험을 엄격하게 조사하는 것이 중요합니다.

A/B 테스트를 사용하여 동의 경험을 최적화하면 데이터를 수집하고 잠재고객 생성에 사용할 수 있는 동의 사용자의 수가 증가합니다. 이것이 웹사이트의 동의율 최적화를 개선하고 귀사가 경쟁에서 우위를 점할 수 있는 방법입니다.

Convert를 사용하면 평가판에 등록하면 이러한 기능을 무료로 시연할 수 있습니다.

고객 관계 관리(CRM)

마케팅 이메일을 만들고 전달하는 데 시간이 걸린다는 것을 이미 알고 계실 것입니다. CRM 잠재 고객과 소비자에게 적절한 메시지를 신속하게 전달할 수 있는 기술이 필요합니다.

A/B 테스트 플랫폼은 다음과 같은 몇 가지 방법으로 이메일 성능을 최적화하고 개방률을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.

예 1: 이메일을 최대한 활용하기

이메일의 대체 버전을 만들어 제목, 미리보기 텍스트, 사진, 발신자 이름, 클릭 유도문안(CTA)과 같은 다양한 측면을 테스트합니다.

이를 통해 청중과 가장 많이 연결되는 버전을 확인할 수 있습니다.

예를 들어, 약간 다른 두 제목 라인의 오픈 요율을 비교할 수 있습니다. A/B 테스트 후 더 나은 성과를 보인 이메일이 나머지 수신자에게 전달됩니다.

예 #2: 타겟 청중에게 영감을 주는 것이 무엇인지 알아보기

개설률, 클릭률, 수신 거부와 같은 데이터를 추적하여 어떤 이메일 변형이 최고의 전환율을 생성하는지 알아보세요.

A/B 보고 대시보드는 옵트인, 옵트아웃, 불만 사항 및 반송 수를 포함하여 가장 최근의 A/B 테스트 결과에 대한 개요를 제공할 수 있습니다.

이를 통해 데이터를 빠르게 스캔하여 작동하는 항목과 작동하지 않는 항목을 확인할 수 있습니다.

고객 데이터 플랫폼(CDP)

A/B 경험을 수행하려면 다음을 수행해야 합니다.

• 관련 데이터 수집을 위한 청원 엔지니어링
• 해당 데이터를 선별하여 고유한 대상으로 분리합니다.
• 이 잠재고객을 A/B 테스트 플랫폼으로 보냅니다.

고객 데이터 플랫폼(CDP)이 이를 도울 수 있습니다.

단 몇 번의 클릭만으로 CDP는 필요한 모든 데이터를 수집, 검증, 분류하고 선호하는 A/B 테스트 플랫폼으로 전송할 수 있도록 도와줍니다.

즉, 데이터 관리에 소요되는 시간을 줄이고 실제로 새로운 기능을 테스트하고 새로운 방법을 시도하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

Segment 또는 Rudderstack과 같은 CDP와 선호하는 A/B 테스트 플랫폼을 사용하면 신뢰할 수 있는 데이터를 기반으로 비즈니스 결정을 시작할 수 있습니다.

A/B 테스트는 조정이 회사에 긍정적인 영향을 미치는지 부정적인 영향을 미치는지 여부를 결정하는 유일한 과학적 방법 중 하나임을 기억하십시오.

불완전하거나 오래된 데이터로 인해 테스트가 엉망이 되는 것을 원하지 않습니까?

이 지침을 따르는 것이 A/B 플랫폼을 CDP와 더 잘 통합하기 위한 첫 번째 단계입니다.

1단계: A/B 테스트 만들기

확실한 A/B 테스트를 만들기 위해서는 시간과 노력이 필요합니다. 이 가이드를 읽는 것이 좋습니다. 아래에서 A/B 변환 생성 프로세스의 일부 스크린샷을 제공합니다.

2단계: CDP에서 데이터 수집 및 분류

CDP를 고객 데이터 수집 및 저장을 위한 핵심 센터로 사용하면 고객 행동 추적 및 고객 세분화 라는 두 가지 방식으로 A/B 테스트를 지원할 수 있습니다.

시작하려면 CDP를 사용하여 이벤트 추적을 설정하여 고객 활동을 캡처하십시오. 웹사이트에 삽입한 "analytics.track" JavaScript 코드 조각을 사용하여 이 작업을 수행할 수 있습니다.

Segment와 Rudderstack은 이 정보를 수집하고 개별 고객 프로필로 정렬하여 정확하고 중복되지 않도록 합니다.

마지막으로 각 고객의 활동에 대해 알고 있는 모든 정보로 구성된 훌륭하고 깔끔한 클라이언트 프로필 라이브러리를 갖게 됩니다.

그런 다음 CDP에서 수집한 데이터를 기반으로 잠재고객을 만들 수 있습니다. 예를 들어, 특정 가격에 대해 귀하의 제품 중 하나를 탐색한 사용자에 대해 A/B 테스트를 수행할 수 있습니다.

3단계: 반복, 실행 및 평가

이제 A/B 테스트 플랫폼을 사용하여 A/B 테스트를 설정하고 실행하기만 하면 됩니다.

이러한 기술은 매우 다양하기 때문에 필요한 단계에 대한 광범위한 개요만 제공할 수 있습니다.

• A/B 테스트 플랫폼을 사용하여 원본 및 변형 만들기
• CDP 잠재고객 세그먼트를 입력하여 A/B 테스트의 주제를 결정합니다.
• 결과를 분석하고 학습한 내용을 향후 A/B 실험에 적용하세요.

웹 양식 빌더

웹 양식은 전환 최적화와 관련하여 간과되는 경우가 많습니다. 대부분의 회사는 일반적으로 최소 5년 전의 개념을 기반으로 하는 오래된 디자인을 고수하지만 세상이 바뀌었습니다!

최신 웹 양식은 텍스트로 둘러싸인 입력 필드가 아닙니다. 대신 실제 수익을 높일 수 있습니다. 효과적인 A/B 테스트에 시간이 걸리는 브랜드는 양식 디자인에 대한 일부 전통적인 가정이 잘못되었음을 깨닫습니다.

양식 배치

가장 먼저 고려해야 할 사항은 양식이 배치되는 위치입니다. 몇 년 전까지만 해도 중요한 모든 것은 스크롤 없이 볼 수 있는 위치에 있었습니다.

그러나 스크롤에 대한 모바일의 주장 덕분에 더 많은 사용자가 데스크톱에서도 추가 정보를 검색할 때 스크롤 없이 볼 수 있는 부분으로 이동합니다.

구식 모범 사례를 맹목적으로 따르는 대신 사이트에서 다양한 옵션을 테스트하여 가장 적합한 옵션을 확인하십시오. 양식을 어디에 두든 관계없이 양식을 둘러싼 콘텐츠가 사용자가 양식을 작성하도록 권장하는지 확인하십시오.

양식 레이아웃

다음으로, 양식 레이아웃은 최근 몇 년 동안 양식 디자인이 크게 발전한 영역입니다.

수년간의 잘못된 레이아웃 후에 대부분의 사람들은 단일 열 레이아웃이 갈 길이라는 데 동의합니다.

물론 모바일도 역할이 있지만 양식을 더 쉽게 이해하고 더 활성화해야 하는 문제이기도 합니다.

웹 양식을 최대한 활용하려면 A/B 테스트에서 파생된 자체 데이터에 의존해야 합니다.

결과적으로 웹 양식과 쉽게 통합할 수 있는 좋은 A/B 테스트 플랫폼이 있는지 확인하십시오. 이렇게 하면 사용자에게 발생할 수 있는 전환 병목 현상을 식별하는 데 도움이 됩니다.

행동 분석 도구

전환은 오늘날 대부분의 조직에서 좌절의 주요 원인입니다. 왜요? 예측할 수 없기 때문에 회사의 성장에 영향을 미치는 가장 중요한 요소는 말할 것도 없습니다!

개종의 변동성은 인간의 본성과 예상치 못한 행동에서 비롯됩니다. 따라서 CTA 버튼의 색상이나 방문 페이지 헤드라인에 한 단어를 추가하면 실제로 전환율에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다.

랜딩 페이지를 최적화할 수 있도록 사용자 행동을 해석하고 이해할 수 있는 방법만 있다면?

사용자 행동을 완전히 분석하고 예측할 수는 없지만 사용자 행동 분석을 사용하여 최소한 일부 측면을 추측하고 전환율을 높일 수 있습니다.

사용자 행동 분석을 사용하여 전환율을 높일 수도 있습니다.

방법은 다음과 같습니다.

방문 페이지에 히트맵 사용

히트맵은 색상으로 구분된 체계를 사용하여 사용자 행동을 표시하는 데이터 시각화 유형입니다.

히트맵을 사용하면 인간의 행동을 매우 자세하게 시각화할 수 있습니다. 색상은 웹페이지의 특정 부분을 클릭한 횟수를 나타냅니다.

방문 페이지에서 히트맵을 사용하면 사용자가 사이트와 상호작용하는 방식을 더 잘 이해하는 데 도움이 되어 사용자가 어디에 집중하고 있는지 확인할 수 있습니다.

이를 통해 랜딩 페이지 콘텐츠, 그래픽 및 비디오, 클릭 유도문안 버튼 클릭에 대한 정보를 얻을 수 있으므로 이러한 개발 영역을 식별하고 전환율을 높이는 데 적용할 수 있습니다.

스크롤맵을 사용하여 방문 페이지의 길이를 파악할 수도 있습니다.

스크롤맵을 사용하면 전환을 최대화하기 위해 가입 양식과 CTA에 가장 적합한 위치를 결정할 수 있습니다.

방문자가 방문 페이지에서 어떻게 참여하는지 알게 되면 A/B 테스트를 사용하여 동일한 요소의 여러 변형을 테스트할 수도 있습니다. 이 또한 전환을 최적화하는 데 도움이 됩니다!

방문 페이지에 세션 기록 사용

Session recordings of your landing pages can also be used to study user activity in great detail.

You can search for details like mouse movement, user clicks, scrolling patterns, and the location of your landing page where the user spends the most time with each session recording.

Using session recordings, you can increase the performance of your website's main metrics by optimizing the site navigation, site design, form design, and form flow.

You can perform tests to lower bounce rates, which will lead to higher conversion rates.

Using the information from session replays, you may experiment with changing the structure of your landing page, which can result in more conversions for your company.

Let's say you see that a large number of your visitors are pausing at a specific spot on your home page.

This could be because users find this section more engaging and wish to read it all the way through.

As a result, you might want to consider putting this section above the fold to increase the effectiveness of your landing page.

You can then utilize A/B testing to see if the session recording-based observation is performing as planned.

Experience these features for free when you sign up for a demo!

Analytics Tools

Companies that use A/B testing solutions are focused on improving their users' digital experiences.

In order to truly understand how A/B testing and customization efforts are affecting your users' digital experiences, an analyst must take a broad picture of how users engage with the site, app, or marketing materials on a test page.

You can utilize an analytics platform to construct precise user segments that can then be used to compare and evaluate the general usage of your site (rather than just the individual metrics targeted in your A/B test).

While the primary and secondary metrics targeted by your A/B test will form the foundation of any A/B testing analysis, it is critical to look beyond these metrics in order to understand user behavior and the digital experience as a whole.

How often, for example, have the users who converted in your test visited your site or made a previous purchase? What types of marketing materials do they interact with the most?

Is there a change in how consumers responded to the test (if their previous site behavior was different), such as viewing lots of products on the site in the three months prior to viewing the test?

These types of queries will be much easier to explore using a pure analytics tool (rather than an A/B testing tool), due to the scope of data they are able to record.

While A/B testing tools provide a user-friendly and robust reporting interface, analytics tools allow you to dig much deeper and do a whole lot more with your data.

In addition, many companies use their analytics metrics to report on-site/company performance in a broader sense.

Once test data is transmitted to your analytics platform, all reporting can be done from there, guaranteeing that test data and analytics data is always synced.

이를 통해 대규모 조직에서 테스트 결과를 더 쉽게 공유할 수 있습니다.

또한 회사의 다양한 팀이 이전에 사용하지 않은 분석 도구보다 가장 친숙한 분석 도구를 사용할 수 있다면 테스트 결과를 더 쉽게 수락할 수 있습니다.

결과적으로 통합하는 것이 좋습니다! 사용자의 디지털 경험에 대한 테스트의 영향을 완전히 이해하려면 사용하는 도구에 관계없이 테스트 도구와 분석 플랫폼을 결합하는 것이 좋습니다.

Convert와 다양한 분석 도구 간의 몇 가지 통합 예를 참조하십시오.

비즈니스 인텔리전스(BI) 도구

우리는 조직 전반에 걸쳐 빠르고 원활한 정보 흐름이 필요한 분석의 새로운 시대에 진입했습니다.

COVID-19가 거의 모든 산업에 영향을 미치면서 강력한 데이터 기반 의사 결정의 필요성이 분명해졌습니다.

기업은 정보에 입각한 결정을 내리기 위해 보고서에 의존합니다. 그러나 빠르게 변화하는 데이터, KPI 및 측정값으로 인해 전체 조직이 이러한 결정을 내리는 데 사용되는 보고서 및 분석에 사용된 데이터를 신뢰하는 것이 중요합니다.

많은 분석가들은 보고서를 통해 전달되는 정보가 신뢰할 수 있는지 여부에 대해 우려하고 있습니다. 그들은 그것을 어떻게 확인할 수 있습니까? 그들은 누구에게 확인을 요청할 수 있습니까? 데이터의 신뢰성을 보장하기 위해 그들은 무엇을 할 수 있습니까?

이것은 더 큰 어려움과 의사 결정에 더 많은 시간을 소비하게 합니다.

비즈니스 분석가는 BI 인터페이스를 활용하여 데이터 세트를 식별하고 분석할 수 있습니다. A/B 경험 보고서와 동일합니다.

A/B 테스트 플랫폼을 BI 인터페이스와 통합할 수 있다면 데이터를 조합하고 구성하여 이해할 수 있는 통찰력으로 변환할 수 있습니다. (이는 일반적으로 미학적으로 매력적이고 이해하기 쉬운 차트와 그래프를 사용하여 수행됩니다.)

이 통합을 통해 회사에서 진행 중인 상황에 대한 명확하고 실행 가능한 스냅샷을 만들고 공유할 수 있습니다.

Convert의 일반적인 통합 흐름은 다음과 같습니다. Microsoft Power BI는 Convert와 통합되어 ETL 도구(예: Stitch)를 사용하여 Convert 데이터를 중앙 데이터 웨어하우스(예: Panoply)로 가져올 수 있습니다.

여기에서 Power BI를 사용하여 필요한 심층 분석을 쉽게 수행할 수 있습니다.

오프라인 변환 도구

고객은 고객 여정 전반에 걸쳐 온라인과 오프라인 채널을 오가며 점점 더 복잡해지는 옴니채널 세상을 만듭니다.

즉, 테스트는 모든 채널에 걸쳐 구현되어 고객이 어떻게 도달하든 동일한 변형을 보고 동일한 경험을 할 수 있도록 해야 합니다.

고객 경험은 콜센터에 전화를 하든, 광고를 통해 찾든, 데스크톱이나 IOS/Android 모바일 앱을 통해 웹사이트에 액세스하든 일관되어야 합니다.

또한 다운스트림 및 오프라인 채널 전반에 걸친 실험의 영향과 NPS(Net Promoter Score)와 같은 측정항목에 미치는 영향을 평가할 수 있어야 합니다.

즉, 오프라인 솔루션에 연결하고 플랫폼의 통화 추적 기술과 연결하려면 API가 필요합니다.

통화 추적은 Convert의 A/B 테스트와 결합될 수 있습니다.

이 작업을 수행하는 첫 번째 단계는 통화 추적이라는 새로운 목표를 설정하는 것입니다.

기존 목표 템플릿을 사용할 수 있지만 Javascript 트리거 목표를 사용하는 것이 좋습니다. 그러면 Javascript 및 Call Tracking과 같은 외부 시스템을 사용하여 트리거될 수 있습니다.

결론

거의 무한한 방법으로 A/B 테스트 도구와 통합할 수 있는 도구가 많이 있습니다. 이 기사에서 논의된 통합이 비즈니스에 대한 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 되기를 바랍니다.

지금 Convert 무료 평가판에 등록하면 원활한 통합을 직접 경험할 수 있습니다. 그리고 우리가 놓친 다른 통합이 있으면 없이는 살 수 없습니다. 언제든지 연락하여 알려주십시오! 여러분의 의견을 듣고 싶습니다.