A/B 테스팅을 위한 마케팅 소프트웨어는 어떻게 선택합니까?

마케팅 캠페인의 성공은 데이터를 얼마나 잘 이해할 수 있는지에 달려 있습니다.

수많은 기업과 개인이 캠페인의 성과가 좋은지, 낮은지 제대로 알지 못한 채 마케팅 캠페인을 운영하고 있습니다.

마케팅 캠페인의 성공률을 아는 가장 좋은 방법은 다양한 전략을 테스트하고 귀하의 비즈니스에 최적화된 접근 방식이 무엇인지 확인하는 것입니다.

A/B 테스트는 마케팅 캠페인을 확장, 최적화 및 성장시키는 가장 좋은 방법 중 하나입니다.

그러나 A/B 테스팅이란 무엇이며 비즈니스를 위해 어떻게 적절하게 실행합니까? 여기에서는 A/B 테스트가 무엇인지, 왜 필요한지, 비즈니스 요구 사항을 충족하는 최고의 소프트웨어를 분석합니다.

A/B 테스팅이란?

A/B 테스팅은 동일한 제품 A와 B의 두 가지 버전을 비교하는 프로세스입니다. A/B 테스팅에서는 어떤 버전이 청중에게 더 잘 맞는지 파악하려고 합니다.

A/B 테스팅은 버전 A와 버전 B 사이에 단 하나의 변수만 변경된 환경에서 이루어져야 합니다. 여러 변수를 동시에 변경하면 A/B 테스트의 목적이 무산됩니다. 또한 수많은 변경 사항으로 인해 캠페인에 영향을 미친 변경 사항을 더 이상 확인할 수 없습니다.

예를 들어 방문 페이지의 전환율을 테스트할 때 모든 콘텐츠를 동일하게 유지하기로 결정했지만 마지막에 클릭 유도문안을 변경하고 싶을 수도 있습니다.

방문 페이지 중 하나가 다른 페이지보다 더 많은 판매를 유도한다는 것을 확인했다면 테스트가 성공한 것입니다!

A/B 테스팅이 중요한 이유

랜딩 페이지 또는 마케팅 캠페인이 얼마나 잘 작동하는지 테스트할 수 있는 다양한 방법이 있습니다.

랜딩 페이지 또는 마케팅 캠페인을 테스트하는 가장 일반적인 두 가지 전략은 분할 테스트와 A/B 테스트입니다.

분할 테스트는 어떤 것이 가장 잘 수행되는지 확인하기 위해 두 가지 다른 버전을 시도하는 것입니다.

방문 페이지의 예를 들어 완전히 다른 두 개의 방문 페이지를 만들고 각 페이지에 동일한 광고 캠페인을 실행한다고 가정해 보겠습니다.

1~2주에 걸쳐 어떤 페이지가 가장 많은 결과를 얻을 수 있는지 알 수 있습니다.

당신이 볼 수없는 것은 해당 페이지가 다른 페이지를 능가하는 원인입니다.

반면에 A/B 테스트를 실행할 경우 랜딩 페이지에서 변경할 변수가 여러 개 있기 때문에 프로세스에 더 많은 시간이 소요됩니다.

그러나 어떤 변수가 가장 효과적인지 결정한 후에는 실적이 가장 우수한 변수를 결합하여 고도로 최적화된 방문 페이지를 만들 수 있습니다.

이를 통해 보다 최적화된 캠페인을 생성할 수 있으며 이는 비즈니스에서 더 많은 수익을 창출할 수 있습니다.

마케팅 캠페인을 확장할 계획이라면 A/B 테스팅이 필수적입니다.

분할 테스트 대 A/B 테스트

A/B 테스트를 실행할 수 있는 다양한 방법이 있습니다.

A/B 테스트를 수동으로 수행하거나 A/B 테스트를 추적 및 측정하도록 설계된 소프트웨어를 사용할 수 있습니다.

수동 분할 테스트에는 많은 수작업이 필요하며 데이터 분석에 정통해야 합니다.

테스트를 수동으로 분할 하는 한 가지 방법은 마케팅 캠페인에 대한 고유한 KPI를 설정하고 일정 기간 동안 다양한 통계를 추적하는 것입니다.

방문 페이지로 트래픽을 유도하고 미리 결정된 목표를 기반으로 성공을 모니터링해야 합니다. 예를 들어 페이지 방문자 수를 기준으로 테스트를 실행하는 경우 단일 변수를 변경하고 동일한 캠페인을 다시 실행하려고 합니다.

이 과정을 계속 반복해야 합니다.

보시다시피 이것은 시간이 많이 걸리고 인내심과 데이터 및 세부 정보에 대한 관심에 달려 있습니다.

이 때문에 A/B 테스트 과정에서 소프트웨어를 사용하는 것이 좋습니다.

다양한 소프트웨어를 살펴보고 귀하의 요구에 가장 적합한 소프트웨어를 비교해 보겠습니다.

웹사이트 유형

A/B 테스트 소프트웨어를 선택하기 전에 먼저 비즈니스 요구 사항을 파악하는 것이 중요합니다. 소프트웨어마다 장단점이 있으며 일부 소프트웨어는 다른 소프트웨어보다 특정 산업에 더 유리할 수 있습니다.

다음은 적합한 소프트웨어를 결정하기 전에 확인해야 할 몇 가지 사항입니다.

전자상거래 사이트 - 전자상거래 사이트의 경우 전환을 추적 및 모니터링하고 "장바구니에 추가" 및 "체크아웃 시작"과 같은 항목을 측정하는 것이 중요합니다.

B2B 비즈니스 - B2b 비즈니스는 직접 판매 대신 리드 생성을 모니터링하는 데 가장 관심이 많습니다.

B2C 비즈니스 - B2C 비즈니스는 웹사이트 트래픽, 리드 품질, 클라이언트 획득 비용 및 마케팅 광고 지출 수익과 같은 사항을 모니터링하기를 원합니다.

블로그 - 블로그 사이트는 일반적으로 트래픽을 측정하려고 합니다. 블로그에 가장 많은 트래픽을 유도하는 헤드라인 유형과 전략에 대해 알고 싶을 수도 있습니다. 트래픽을 추적하면서 헤드라인만 변경할 수 있는 소프트웨어를 찾으십시오.

이제 소프트웨어를 결정하기 전에 확인해야 할 사항을 알았으므로 사용 가능한 다양한 소프트웨어를 살펴보고 각각의 장단점을 분석해 보겠습니다.

최적화

Optimizely 는 시장에서 가장 인기 있는 테스트 소프트웨어 중 하나이며 그럴만한 이유가 있습니다.

Optimizely는 가격이 매우 합리적일 뿐만 아니라($17/월) 설정 프로세스가 간단 하고 스스로 "기술에 정통한" 사람이라고 생각하지 않는 개인도 사용할 수 있습니다.

Optimizely는 50,000개 이상의 회사에서 사용하는 A/B 테스트 소프트웨어이며 수년 동안 A/B 테스트 플랫폼으로 사용되어 왔습니다.

Optimizely가 시장에 나와 있는 다른 A/B 테스트 플랫폼과 차별화된 주요 이유 중 하나는 A/B 도구에 전환을 개선하는 데 도움이 되는 콘텐츠 개인화 기능이 포함되어 있기 때문입니다.

예를 들어 이러한 도구를 사용하면 성별, 지리적 위치 등과 같은 다양한 인구 통계를 기반으로 청중에게 가장 적합한 텍스트를 복사하거나 다양한 헤드라인에 대한 권장 사항을 제공합니다.

더 큰 회사에서 일하거나 더 복잡하고 심층적인 테스트 전략을 실행하려는 경우 Optimizely가 적합한 솔루션입니다. 숙련된 IT 개인에게 완벽한 엔터프라이즈 패키지를 사용하여 매우 심층적이고 맞춤화된 테스트를 모니터링할 수 있습니다.

장점:

• 단순성 - Optimizely의 가장 큰 장점 중 하나는 소프트웨어의 단순성입니다. 일부 소프트웨어는 복잡하고 혼란스러워 전문가가 잠재력을 극대화해야 합니다.
• Visual Editor - Optimizely는 코딩 전문가 없이도 페이지 변수를 변경할 수 있는 시각적 편집기 도구를 제공합니다.
• 목표 설정 - 비교 테스트를 실행할 때 목표, 목표 및 KPI(핵심 성과 지표)를 갖는 것은 성공에 매우 중요합니다.
• 비용 효율적
• 다양한 유형의 웹사이트에 효과적

단점:

• 최소한의 외부 데이터 통합이 가능합니다.
• 엔터프라이즈 패키지를 사용하는 데 비용이 많이 들 수 있습니다.

권장 웹사이트 유형: 대기업 또는 대기업 전자 상거래, B2B, 블로그, B2C

VWO

VWO 는 또 다른 최고 등급의 A/B 테스트 플랫폼입니다. VWO는 Optimizely와 매우 유사하지만 중소기업의 경우 사용을 권장합니다.

VWO는 A/B가 메시징 및 이미지와 같은 것을 테스트할 때 매우 잘 작동하지만 고급 테스트 메트릭을 사용할 때는 어려움을 겪을 수 있습니다.

VWO는 또한 Optimizely보다 약간 비싸며 대규모 비즈니스 또는 조직을 다룰 때 제한이 있습니다.

VWO의 주요 장점 중 하나는 A/B 테스트뿐만 아니라 다양한 테스트 변수를 제공한다는 것입니다.

VWO에서 제공하는 다른 제품은 다음과 같습니다.

다변수 테스트, 전환 추적, 방문자가 스크롤할 때 클릭하고 멈추는 위치를 확인하기 위한 히트 맵, 사용성 테스트, 다양한 페이지 분할 테스트.

장점:

• 귀하가 직면한 모든 문제를 기꺼이 해결해 줄 훌륭한 지원 팀
• 다양한 테스트 옵션 사용 가능
• 당신을 위한 아이디어 생성

단점:

• VWO는 Optimizely 또는 다른 플랫폼에 비해 덜 친숙한 사용자 인터페이스를 가지고 있습니다.
• Optimizely보다 비쌉니다.
• 실시간 지원 없음

추천 웹사이트: 중소 전자상거래 상점, B2C 비즈니스

구글 애널리틱스

Google Analytics는 A/B 테스트를 실행할 수 있는 세 번째 방법입니다. Google Analytics는 무료 A/B 테스트 서비스이며 초보자에게 적합합니다.

또한 Google Analytics를 사용하면 사이트의 홈 페이지(또는 다른 웹페이지)에 코드 스니펫을 배치하여 웹사이트를 A/B 테스트할 수 있습니다. Google Analytics는 방문자가 들어오는 것을 감지하면 무작위로 A 또는 B의 두 그룹으로 할당합니다.

이 두 그룹의 차이점은 페이지 상단에 표시되는 배너, 사이트 전체에서 사용되는 다양한 색상 구성표, 본문 또는 헤드라인 등이 될 수 있습니다.

A와 B 모두 데이터가 충분히 수집되면 Google Analytics는 설정된 기준(일반적으로 전환율 또는 클릭률)에 따라 어떤 그룹이 더 나은 실적을 냈는지 판단하여 그에 따라 변경할 수 있습니다.

장점:

• 구글 애널리틱스는 무료입니다
• 고급 데이터 및 측정항목
• KPI에 도움이 되는 훌륭한 "목표" 기능.

단점:

• 많은 데이터를 제공하지만 Google 애널리틱스에서는 종종 이러한 문제가 발생합니다. 데이터를 완전히 이해하고 활용하려면 강력한 분석가가 필요합니다.
• 어떤 시각적 편집기도 다른 소프트웨어보다 더 어렵게 만들 수 없습니다.

추천 웹사이트: 블로그, 잡지, 트래픽을 추적하려는 웹사이트.

결론

A/B 테스트는 비즈니스 결과를 최적화하는 데 매우 강력합니다. 마케팅 캠페인을 실행하는 경우 캠페인 및 비즈니스 결과를 극대화하려면 A/B 테스트를 수행해야 합니다.

A/B 테스트는 올바른 메시지, 올바른 언어를 사용하고 시각적으로 대상 고객에게 정서적인 영향을 미치는지 확인하는 가장 좋은 방법입니다.

시간이 많이 걸리는 프로세스일 수 있지만 프로세스를 진행하는 데 도움이 되는 훌륭한 소프트웨어가 많이 있습니다.

가장 널리 사용되는 A/B 소프트웨어에는 Optimizely, VWO 및 Google Analytics가 있습니다. 그러나 각 도구에는 장단점이 있으므로 가장 적합한 소프트웨어를 결정하기 전에 완전한 분석을 수행해야 합니다.

비즈니스 성공에 도움이 되는 도구에 대한 자세한 내용은 도구 검토 페이지를 확인하십시오!