테스트를 위한 필수 2단계 변환 연구 [실제로 작동하는]

미리 공부하지 않고 시험을 본 적이 있다면 손을 들어보세요.

어떻게 되었나요?

당신이 시험을 잘 치지 않는 한 아마도 별로 좋지 않을 것입니다.

마찬가지로, 너무 많은 디지털 마케터가 준비 단계를 건너뛰고 경쟁사, 산업 및 고객을 살펴보기 전에 A/B 테스트로 바로 뛰어듭니다.

다양한 클릭 유도문안(CTA), 가치 제안, 색상 및 클릭당 지불(PPC) 전략을 테스트하고 있다면 이 문서가 적합합니다.

공부하기 전에 시험을 치지 마십시오. 보다 구체적으로 말하면 전환 조사를 수행하기 전에 테스트에 뛰어들지 마십시오.

전환 최적화 연구는 테스트 템포를 유지하고 전환율 최적화(CRO)를 개선하며 더 많은 돈을 벌기 위한 계획을 세우는 데 도움이 됩니다.

이 기사에서는 더 나은 최적화를 위해 더 나은 테스트를 실행할 수 있는 CRO 연구 방법론을 알려드립니다. 메모할 준비를 하세요.

전환 연구는 CRO의 전략적 접근 방식입니다.

관련 데이터를 해석하여 판매 유입경로에서 발생할 수 있는 마찰 지점을 식별 및 수정하고 전체 전환율을 높이는 데 사용됩니다. 가장 가치 있는 데이터는 청중을 더 잘 이해하는 데 도움이 되는 데이터입니다. 청중을 더 잘 이해하는 사람이 고객의 마음을 사로잡을 것입니다.

브라이언 클락이 말했듯이:

"전투의 승패는 바로 여기다. 나를 세계에서 가장 위대한 카피라이터와 대적하고 청중을 더 잘 이해한다면 연결, 참여 및 전환에 관해서는 언제든지 그의 엉덩이를 걷어차겠습니다.”

올바른 데이터를 추적하고 해석하는 방법을 알면 실제 문제를 해결할 수 있고 청중에게 무슨 일이 일어나고 있는지 자의적으로 추측하지 않아도 됩니다. 이렇게 하면 전환을 늘릴 수 있는 더 나은 위치에 있게 됩니다.

전환 연구를 구현한 후 많은 회사와 대행사가 전환에서 상당한 개선을 경험했습니다.

그 회사 중 하나? 월마트.

몇 가지 조사를 한 후 Walmart는 방문자의 상당한 비율이 모바일 장치에서 왔다는 것을 깨달았습니다. 그러나 모바일에서 사이트의 모양과 느낌은 끔찍했고 로드하는 데 시간이 오래 걸렸기 때문에 많은 웹사이트 방문자가 전환하지 않고 떠납니다.

Walmart가 사이트를 모바일 친화적으로 재설계하자 전환율이 20% 증가했습니다.

그러나 이러한 전환 부스트는 전환 조사 없이 사전에 달성되지 않았을 것입니다.)

결론?

판매 깔때기의 모든 중요한 개선은 엄격한 연구에 선행됩니다. 정말로 성공하고 싶다면 전환 연구를 진지하게 받아들여야 합니다.

당신의 이상적인 고객은 누구입니까? 그들은 당신이 실제로 끌어들이는 고객과 일치합니까?

20년 전, 마케터들은 청중을 이해하고 그들로부터 실행 가능한 통찰력을 만드는 데 어려움을 겪었습니다. 기존의 마케팅 채널은 추적하기 어려웠고 결과도 정확하지 않았습니다. 즉, 아무 것도 쉽게 상관되지 않았습니다.

그러나 오늘날에는 디지털 채널이 완전히 측정 가능하기 때문에 훨씬 더 쉽습니다. 얼마나 많은 사용자가 사이트를 방문하는지, 구매하는 비율, 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 되는 수많은 기타 관련 정보를 볼 수 있지만 다음은 확실히 추적해야 하는 상위 6가지 측정항목입니다.

예를 들어, Google Analytics와 같은 분석 도구를 사용하여 방문자의 연령, 언어, 관심분야 및 이탈률 및 사이트에 머문 시간과 같은 다양한 관련성 패턴을 찾을 수 있습니다. 그리고 이 정보를 통해 고객이 구매자 페르소나와 일치하는지 확인할 수 있어야 합니다.

구매자 페르소나를 처음 사용하십니까? 이 기사에서 그들에 대해 모두 알아보십시오.

이제 이 마법 같은 데이터로 넘어갑니다. 찾아야 할 사항은 다음과 같습니다.

이 섹션에서는 청중이 누구인지 결정하는 데 도움이 되는 정보를 찾을 수 있습니다.

먼저 Google Analytics 계정으로 이동하여 "Audience"를 클릭하십시오.

그러면 위의 클릭할 수 있는 하위 섹션 목록이 표시됩니다. 주요 대상 하위 섹션 중 일부는 다음과 같습니다.

• 인구통계 : 연령 및 성별
• 관심분야 : 잠재고객의 관심분야 카테고리 및 시장 부문
• 지역 : 언어 및 위치
• 행동 : 사용자가 웹사이트에서 보낸 시간, 가장 많이 방문한 페이지, 재방문 및 신규 방문
• 기술 : 방문자가 가장 많이 사용하는 브라우저
• 모바일 : 청중이 사용하는 기기 유형
• 사용자 흐름 : 방문자가 사이트에 도착한 순간부터 사이트를 떠날 때까지의 경로

이러한 메트릭 각각은 정보의 금덩어리가 될 수 있습니다. 인구 통계에서 75%가 남성인 청중을 가리키고 있지만 영웅 장면이 여성 그룹인 경우 남성도 등장하는 이미지로 변경할 때 어떤 일이 발생하는지 테스트합니다.

지리적 데이터가 프랑스에서 오는 수많은 사용자를 가리키지만 모든 콘텐츠가 영어로 되어 있다고 가정해 보겠습니다. 가치가 높은 페이지를 프랑스어로 번역하면 어떻게 되는지 테스트합니다. 더 많은 전환? 아마도.

또 다른 가설: 트래픽의 25%가 Android Webview에서 올 것입니다. Android에서 웹사이트나 방문 페이지를 마지막으로 조회한 것이 언제입니까? 확인 해봐. 보기 좋지 않으면 수정하십시오.

이 섹션은 청중이 웹사이트와 상호 작용하는 방식을 배우는 데 도움이 됩니다.

다시 Google Analytics로 이동하여 "행동"을 클릭하십시오.

여기에서 위의 섹션을 볼 수 있습니다. 가장 관련성이 높은 측정항목은 다음과 같습니다.

• 사이트 콘텐츠 : 귀하의 페이지, 방문 페이지 및 종료 페이지 각각에 얼마나 많은 방문자가 유입되고 있는지
• 사이트 속도 : 웹사이트의 평균 로딩 시간.
• 이벤트 : 이 섹션을 사용하여 콘텐츠와의 상호 작용에 대한 데이터를 추적할 수 있습니다. 예를 들어 "재생" 버튼 클릭
• 사이트 검색 : 사이트 내 검색을 설정한 경우 이 섹션에는 사람들이 사이트 내에서 콘텐츠를 찾는 데 사용한 키워드와 검색어가 표시됩니다.

그래서. 많이. 에게. 배우다. 상위 이탈 페이지에 대한 보고서를 마지막으로 본 것이 언제입니까? 많은 이탈을 구성하는 페이지가 하나 있다는 것을 알 수 있습니다. 어 오. 그렇다면 문제가 있는 것입니다. 다양한 유형의 브라우저 및 장치에서 시크릿 모드 또는 비공개 모드로 해당 페이지를 방문하여 문제를 찾아보십시오. Betchya 닫기 버튼이 없는 성가신 팝업 또는 백만 년 전에 수정했거나 껐다고 생각했던 항목이 없습니다.

나는 당신이 사이트 속도에 대해 그다지 흥분하지 않을 수도 있다는 것을 압니다. 그러나 그것이 당신의 전환을 만들 수도 있고 깨뜨릴 수도 있습니다. 로딩 속도가 느린 페이지가 있는지 확인한 다음 웹사이트가 최대한 빨리 로딩되도록 최적화했는지 확인하세요. 시간은 돈이기 때문입니다.

이것의 이벤트 부분에 대해 완전히 확신하지 못한다면, 당신 앞에는 수많은 기회가 있습니다. 청중이 취하기를 원하는 행동을 측정하는 가장 좋은 방법입니다. 이게 왜 놀랍지? 청중이 장바구니에 제품을 추가하지만 구매를 완료하지 못하는 것을 볼 수 있다면 문제를 해결할 수 있는 권한이 있습니다.

추가 참고 자료 : 무엇을 최적화해야 하는지 보여주는 12가지 Google 보고서

다음 단계로 졸업할 준비가 되셨습니까? 갑시다.

웹 분석을 사용하면 효과가 있는 것과 효과가 없는 것에 대해 많은 것을 배울 수 있습니다.

그리고 결국 사용자 테스트를 위해 아래에서 설명하는 데이터를 사용할 수 있습니다.

두 가지 기본 데이터 소스가 있습니다: 정성적 및 정량적. 이 두 데이터 유형 모두 고유한 두 가지 하위 범주가 있습니다.

그들은 같은 퍼즐의 다른 조각을 제공하므로 두 가지를 모두 살펴보는 것이 중요합니다.

이 데이터를 보면 잠재고객의 패턴을 찾아 마케팅 활동을 해당 패턴에 맞출 수 있습니다.

먼저 질적 데이터에 대해 알아보겠습니다.

정성적 연구는 범주형 데이터에 관한 것입니다.

• 사용자가 특정 방식으로 생각하고 행동하는 이유는 무엇입니까?
• 당신의 제품이나 서비스에 대한 그들의 의견은 어떻습니까?
• 그들이 개종하거나 개종하지 않기로 선택하는 이유는 무엇입니까?

이러한 유형의 데이터는 또한 업계 동향, 청중의 가장 큰 도전 과제 및 해당 과제를 설명하는 데 사용하는 정확한 단어를 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.

또한 질적 데이터의 두 가지 하위 유형은 다음과 같습니다.

1. 명목 데이터 : 식별할 수 있는 순서 없이 변수에 레이블을 지정하는 데 사용되는 데이터(예: 성별, 머리색, 결혼 여부, 민족성 등)
2. 서수 데이터 : 식별 가능한 순서로 변수에 레이블을 지정하는 데 사용되는 데이터(예: 경쟁에서의 순위, 문자 등급 등)

예를 들어 웹사이트나 방문 페이지에 고객 설문조사를 통합할 수 있습니다. 이렇게 하면 사람들이 떠나는 이유와 경험을 개선하기 위해 무엇을 할 수 있는지 이해할 수 있습니다.

귀하의 사이트가 결혼 여부에 적용되지 않는 이유에 대한 자사 데이터를 자발적으로 제공한다고 가정해 보겠습니다. 이 경우 명목 데이터로 간주됩니다. 그들이 귀하의 페이지에서 자신의 경험에 순위를 매기는 경우 이는 순서 데이터로 간주됩니다.

이러한 유형의 조사를 수행하면 청중을 더 깊이 이해할 수 있습니다.

실제로 스텁허브는 질적 연구를 통해 전환율을 2.6% 증가시켰습니다.

그들은 "세부 정보 보기" 링크가 방문자에게 혼란을 주는 것을 발견하여 제거했습니다. 그 작은 변화로 스텁허브는 수백만 달러의 추가 수익을 올릴 수 있었습니다.

고맙게도 정성적 데이터를 찾는 데 사용할 수 있는 방법이 많이 있으므로 상황에 가장 적합한 방법을 선택할 수 있습니다. 가장 일반적인 것은 다음과 같습니다.

• 대면 인터뷰
• 포커스 그룹
• 직접 관찰
• 설문조사 열기
• 자주 묻는 질문

양적 연구는 "얼마나 많이", "얼마나 자주"(예: 2,000개의 사용자 세션, 300개의 세션 녹음 등)에 답하는 숫자에 관한 것입니다. 예를 들어, 이와 같은 데이터는 히트맵(예: Hotjar의 스크롤 맵)에서 찾을 수 있습니다.

다음은 두 가지 유형의 양적 데이터입니다.

1. 이산 데이터 : 정수로만 의미가 있는 데이터(예: 10개)
2. 연속 데이터 : 어떤 용량에서도 의미 있는 데이터(예: 3.67인치)

차이점을 더 잘 이해하기 위해 아래 예를 살펴보겠습니다.

인터뷰에 따르면 기업의 61%는 매월 5회 미만의 테스트를 수행합니다.

이 시나리오에서 61%와 5개의 테스트는 모두 이산 데이터입니다. 기업의 61.5%가 3.7 테스트를 수행한다는 사실을 아는 것은 도움이 되지 않습니다. 왜냐하면 기업은 이 맥락에서 부분으로 나눌 수 없는 전체 엔터티로 측정되기 때문입니다.

반면에 0.83초의 페이지 로드 지연이 전환을 감소시킨다는 것을 알게 된다면 이는 연속 데이터입니다. 여기에서 볼 수 있듯이 1초를 더 작은 단위로 의미 있게 나눌 수 있습니다.

그러나 정량적 데이터를 찾는 일률적인 방법은 없습니다. 소수의 정량적 방법으로 사람들이 자신의 의견을 표현할 수 있고 미리 결정된 선택만 할 수 있습니다.

예를 들어, 일부 객관식 설문조사에서 참가자는 특정 응답(예: "기타")을 선택할 때 댓글을 달 수 없으면 자신의 말로 응답할 수 없습니다.

올바르게 수행되면 정량적 조사가 다음과 같은 중요한 질문에 답하는 데 도움이 될 수 있습니다.

• 귀사의 제품과 서비스에 대한 시장이 있습니까?
• 귀하의 제품 또는 서비스에 대한 인식은 어느 정도입니까?
• 얼마나 많은 사람들이 귀하의 제품이나 서비스를 구매하는 데 관심이 있습니까?
• 당신의 최고의 고객은 어떤 유형의 사람들입니까?
• 그들의 구매 습관은 무엇입니까?
• 목표 시장의 요구 사항이 어떻게 변하고 있습니까?

보시다시피 데이터는 눈을 뜨게 할 수 있습니다. 올바른 정보는 올바른 방식으로 전환 조사를 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다.

봐, 공부는 나쁘지 않아.

전환 연구는 보기보다 훨씬 간단하고 효과가 있습니다.

적절한 솔루션(예: 사용성 테스트, 발견적 분석)을 사용하여 사용자 경험(예: 기능)과 같은 측면을 평가하고 개선하여 기술, 사용성, 행동 관련 및 웹사이트 콘텐츠 문제를 해결할 준비가 됩니다.

따라서 해당 시험에 합격하여 전환율을 높이십시오.

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