A/B 테스팅: 정의, 2022년에 해야 하는 이유

A/B 테스팅이란?

분할 테스트라고도 하는 A/B 테스트를 통해 사용자는 두 가지 버전을 비교하여 어느 것이 더 효율적인지 결정할 수 있습니다. 간단히 말해서 고객이 버전 A 또는 B를 더 선호합니까?

아이디어는 과학적 방법과 같습니다. 무언가를 변경할 때 어떤 일이 발생하는지 알고 싶다면 한 가지만 변경되는 시나리오를 만들어야 합니다.

초등학교 때 했던 실험을 살펴보세요. 예를 들어, 두 컵의 흙에 두 개의 씨앗을 심고 하나는 찬장 안에, 다른 하나는 창 근처에 놓으면 다른 결과를 얻을 수 있습니다. 이러한 유형의 실험을 A/B 테스트라고 합니다.

A/B 테스트를 고려해야 하는 이유는 무엇입니까?

오늘날 B2B의 비즈니스는 매달 받는 수많은 리드 생성에 만족하지 않습니다. 반면 전자상거래 매장은 높은 장바구니 포기율로 어려움을 겪고 있습니다. 그 동안 출판 및 미디어 회사도 시청자의 낮은 참여로 어려움을 겪고 있습니다. 또한 이 기본적인 전환 측정은 전환 유입경로의 격차, 결제 페이지의 하락 등과 같은 일반적인 문제의 영향을 받습니다.

A/B 테스트를 수행해야 하는 이유를 살펴보겠습니다.

1. 방문자의 고충 해결에 도움

방문자는 목표로 하는 특정 목표를 달성하기 위해 웹사이트를 방문합니다. 예를 들어, 귀하의 서비스 또는 제품에 대해 자세히 알아보거나, 특정 제품 또는 서비스를 구매하거나, 특정 주제에 대해 자세히 알아보거나, 그냥 탐색할 수 있습니다. 방문자의 목적이 무엇이든 목표를 달성할 때 공통적인 문제에 직면할 수 있습니다. 예를 들어, 지금 구매하기, 데모 또는 데모 요청하기 등과 같이 CTA 버튼의 사본을 이해하거나 위치를 찾는 것이 어려울 수 있습니다.

목표를 달성할 수 없으면 사용자 경험이 만족스럽지 않습니다. 이것은 마찰을 만들고 궁극적으로 전환율을 감소시킵니다. 대신 히트맵, Google Analytics 또는 웹 설문조사와 같은 방문자 행동 도구 분석을 통해 수집된 데이터를 활용하여 방문자의 문제를 해결하십시오. 이것은 여행, 전자 상거래, SaaS, 교육, 출판, 미디어 등과 같은 모든 비즈니스에 해당됩니다.

2. 기존 트래픽의 ROI 증대

경험 많은 옵티마이저가 알고 있듯이 웹사이트에 대한 고품질 트래픽을 확보하는 데 드는 비용은 엄청납니다. A/B 테스트를 통해 현재 트래픽을 최대한 활용하고 신규 방문자 확보에 추가 비용을 지출하지 않고도 전환을 늘릴 수 있습니다. 또한, A/B 테스트는 때때로 사이트에 대한 가장 작은 변경이 비즈니스 전환을 증가시킬 수 있기 때문에 높은 투자 수익을 제공할 수 있습니다.

3. 이탈률 감소

웹사이트의 성능을 평가하기 위해 추적해야 하는 중요한 측정항목은 이탈률입니다. 웹사이트의 이탈률이 높은 데에는 선택할 수 있는 옵션이 다양하고 기대치와 현실이 일치하지 않거나 탐색 시스템이 혼란스럽거나 기술 용어가 남용되는 등 여러 가지 이유가 있을 수 있습니다.

웹사이트마다 목표가 다르고 사용자 그룹이 다르기 때문에 이탈률을 줄이는 보편적인 솔루션은 없습니다. 그러나 A/B 테스트를 수행하는 것이 유용할 수 있습니다. A/B 테스트를 사용하면 가장 효과적인 버전이 나올 때까지 사이트 내에서 다양한 버전의 요소를 실험할 수 있습니다. 이렇게 하면 마찰이나 문제를 식별하고 전반적인 경험을 개선하여 웹사이트에서 더 많은 시간을 보내고 유료 고객이 될 수 있습니다.

4. 약간의 조정

전체 페이지를 되살리는 대신 A/B 테스트를 사용하여 사이트 콘텐츠를 조금씩 점진적으로 변경합니다. 이렇게 하면 기존 전환율이 저하될 가능성이 줄어듭니다.

A/B 테스트를 사용하면 리소스를 타겟팅하여 약간의 수정만으로 최고의 출력을 생성하고 더 큰 ROI를 얻을 수 있습니다. 한 가지 예를 제품 설명으로 변경할 수 있습니다. 제품 설명을 삭제하거나 수정하려는 경우 A/B 테스트를 수행할 수 있습니다. 그러나 고객이 변화에 어떻게 반응할지 아는 것은 어렵습니다. A/B 테스트를 진행하면 손님의 반응을 확인하고 체중계가 기울어지는 방향을 파악할 수 있습니다.

5. 통계적으로 유의미한 개선

데이터가 A/B 테스트를 완전히 주도하고 추측, 직감 또는 직관의 여지가 없기 때문에 금액과 같은 측정값에서 통계적으로 유의한 개선을 분석하여 "승자"와 "패자"의 차이를 쉽게 식별할 수 있습니다. 페이지에 머문 시간, 데모 요청 수 장바구니 이탈률 또는 클릭률 등.

6. 기업의 미래 수익을 높일 수 있는 웹사이트 디자인

재설계는 작은 CTA 및 색상 변경에서 특정 웹 페이지로의 변경부터 사이트를 완전히 재정비하는 것까지 무엇이든 될 수 있습니다. 둘 중 하나를 선택하는 결정은 A/B 테스트 중 데이터를 기반으로 해야 합니다. 디자인이 개발될 때까지 테스트를 중단하지 마십시오. 새 버전이 출시되면 페이지의 다른 요소를 테스트하여 방문자가 가장 흥미롭게 볼 수 있는 버전인지 확인할 수 있습니다.

A/B 테스팅 방법

1. 테스트할 변수를 하나 선택합니다.

웹사이트 페이지와 이메일 메시지를 최적화하려는 경우 측정하려는 변수가 많을 수 있습니다. 그러나 수정이 얼마나 효과적인지 결정하려면 하나의 "독립 변수 "를 식별하고 해당 변수의 성능을 결정해야 합니다. 이것이 없으면 성능 변화의 원인이 되는 변수를 결정할 수 없습니다.

단일 웹사이트 페이지 또는 이메일에 대해 여러 변수를 테스트할 수 있지만 모두 동시에 테스트해야 합니다.

변수를 식별하면 마케팅 도구 내의 구성 요소와 문구, 디자인 및 레이아웃에 대한 잠재적 대안을 검사합니다. 시도할 수 있는 다른 항목은 이메일 제목, 보낸 사람 이름 및 이메일 메시지를 사용자 정의하는 기타 방법입니다.

이메일에 사용하는 이미지나 클릭 유도문안 버튼의 텍스트를 변경하는 것과 같이 작은 변화가 크게 개선될 것이라는 점에 유의하십시오. 이러한 종류의 변경은 일반적으로 더 중요한 변경보다 더 쉽게 측정됩니다.

2. 목표를 확인하십시오.

단일 테스트에서 여러 측면을 테스트하더라도 테스트를 시작하기 전에 집중할 기본 측정값을 선택해야 합니다. 두 번째 변형을 설정하기 전에 수행해야 합니다. " 종속 변수 "는 독립 변수를 수정하는 방법에 따라 변경될 수 있습니다.

테스트를 마칠 때 종속 변수를 원하는 위치를 고려하십시오. 비공식적인 가설 을 세우고 이 아이디어에 따라 결과를 검토하는 것도 가능하다.

우선 순위에 중요한 메트릭과 제안하는 변경 사항이 사용자의 행동에 영향을 줄 수 있는 메트릭을 결정하기 위해 나중에 기다릴 수 없습니다. 그렇지 않으면 가장 효율적인 방법으로 테스트를 설정하지 못할 수 있습니다.

3. 테스트할 페이지 선택

기본 페이지로 시작하십시오. 이 페이지는 귀하의 홈페이지 또는 트래픽이 많은 방문 페이지 역할을 할 수 있습니다. 어쨌든, 그것은 귀하의 비즈니스 수익에 중요한 요소가 될 것입니다.

4. 분할 및 평가 지표 결정

고려해야 할 두 가지 사항은 사용자가 웹사이트를 방문할 때 사용자를 다양한 실험 그룹으로 나누는 위치와 방법과 실험 수정의 효과 또는 실패를 측정하기 위해 사용할 측정항목입니다. 전환을 위해 선택한 단위 유형(관측을 다른 그룹으로 나누는 순간)은 사용하는 평가 지표에 영향을 줄 수 있습니다.

"A" 그룹이라고도 하는 통제 그룹은 원래 홈페이지를 보게 될 것이고, 'B'라고도 알려진 실험 그룹은 7일의 시험에 중점을 둔 새 사이트를 얻게 될 것입니다.

5. 통제 그룹과 테스트 그룹을 만드십시오.

귀무 가설과 대안 가설을 결정한 후 다음 단계는 대조군을 설계하고 (변형) 클래스를 테스트하는 것입니다. 이 과정에서 샘플링과 샘플 크기라는 두 가지 핵심 아이디어를 고려해야 합니다.

견본 추출

무작위 샘플링은 가장 널리 사용되는 샘플링 방법 중 하나입니다. 모든 모집단 표본이 선택될 가능성이 있기 때문입니다. 무작위 샘플링은 샘플링의 편향을 줄이기 때문에 가설 테스트에서 중요하며 테스트 결과가 테스트 샘플 자체가 아니라 전체 모집단을 대표하기를 원하기 때문에 편향을 피하는 것이 중요합니다.

표본의 크기

테스트를 수행하기 전에 A/B 테스트에 대한 최소 크기의 표본을 설정하는 것이 중요하므로 너무 많은 관찰을 샘플링하여 발생하는 편향과 과소 적용 범위로 인한 편향을 제거합니다.

6. 데이터 축적

이것은 기다리며 보는 단계입니다. Crazy Egg와 같은 A/B 테스트 도구를 사용하면 데이터가 자동으로 수집됩니다. 테스트 중 진행 상황을 언제든지 추적할 수 있으며 테스트가 끝나면 모든 변형에 참여한 사람 수, 사용한 장치 및 기타 세부 정보에 대한 정보를 받게 됩니다.

7. A/B 테스트 통계 검토

챔피언 또는 도전자 중 어떤 변형이 승자인지 살펴보십시오. 청중이 무엇을 더 좋아하는지, 얼마나 더 선호하는지 알게 되면 새로운 변형을 도입하여 10단계 이상의 이 프로세스를 시작할 수 있습니다.

6 최고의 A/B 테스트 소프트웨어

1. AB 테이스티

Ab Tasty는 전환 최적화를 향한 여정을 막 시작하는 비즈니스를 위한 견고한 시작 역할을 하는 합리적 가격의 사용하기 쉬운 도구입니다.

AB Tasty는 A/B 테스트 및 분할 테스트를 제공합니다. 다변수 테스트 깔때기 테스트 및 깔때기 테스트 기능. AB Tasty의 편집기를 시각적 형식으로 활용하면 빠르고 쉬운 변형 및 테스트를 생성하고 목표에 대한 신뢰 수준을 제공하는 실시간 보고서를 얻을 수 있습니다.

2. 구글 최적화 360

Google 최적화 도구 360은 Google 최적화 도구의 프리미엄 또는 유료 버전입니다. 여기에는 A/B 테스트 및 기본 Google Analytics 통합, URL 타겟팅, 지역 타겟팅 등과 같은 무료 버전의 모든 필수 기능이 포함되지만 무료 버전에서 사용할 수 있는 다른 한도는 없습니다. 지금까지 논의한 모든 테스트 도구와 마찬가지로 최적화 도구 360을 사용하면 다음을 수행할 수 있습니다.

• 다변량 검사를 수행하는 최대 36개의 조합을 시도합니다.
• 100개 이상의 실험을 동시에 수행할 수 있습니다.
• 한 번에 100개 이상의 개인화를 만들 수 있습니다.

Google Optimize 360은 VWO, Optimizely 또는 AB Tasty에 비해 추가 혜택이나 이점이 없는 더 비싼 대안입니다.

3. 어도비 타겟

Adobe Target은 맞춤형 테스트와 개인화 기능을 제공하는 인기 있는 엔터프라이즈 도구입니다.

Adobe Target은 변형을 만든 다음 사용자 세분화를 기반으로 변형을 선택하는 워크플로의 세 단계를 안내합니다. 마지막으로 테스트할 목표와 선호도를 설정할 수 있습니다. 이러한 유형의 타겟 광고를 사용하면 가장 흥미로운 기능이 자동으로 개인화되는 것은 놀라운 일이 아닙니다.

4. 구글 애널리틱스

Google 최적화 도구는 탐색 여정을 이제 막 시작하는 숙련된 최적화 도구입니다. Google 제품인 이 소프트웨어를 사용하면 다양한 버전의 웹사이트를 구축 및 테스트한 다음 어떤 버전이 더 나은지 분석할 수 있습니다.

Google Analytics가 이를 뒷받침하기 때문에 포괄적인 조사 도구를 사용할 수 있다는 이점이 있습니다. Google Optimize를 활용하여 간단한 A/B 테스트, 분할 URL 테스트, 다변수 테스트를 수행할 수 있습니다.

5. 전도체

Conductrics는 자동화된 방식으로 각 사용자에게 최상의 경험을 제공하기 위해 A/B 테스트 및 머신 러닝의 방법을 제공하는 최첨단 도구입니다.

클라이언트 측 서버 또는 서버 측 도구로 사용할 수 있으며 사용하려는 방식으로 거의 사용자 정의할 수 있습니다.

6. A/B 테스트를 위한 Wasabi 플랫폼

와사비 A/B 테스팅 서비스 자체 데이터를 활용하여 인터넷, 모바일 및 데스크톱에서 테스트를 실행할 수 있는 라이브 100% API 기반 엔터프라이즈급 제품입니다. 빠르고 사용이 간편하며 많은 기능을 갖추고 있으며 계측도 매우 적습니다. Wasabi는 TurboTax, QuickBooks, Mint.com 및 기타 Intuit 제품을 지원하는 실험용 플랫폼입니다.

A/B 테스트에 시간이 얼마나 걸리나요?

A/B 테스트는 하룻밤 사이에 하는 작업이 아닙니다. 수신하는 트래픽의 양에 따라 며칠에서 몇 주까지 테스트를 수행할 수 있습니다. 가장 정확한 결과를 얻으려면 주어진 시간에 하나의 테스트만 수행해야 합니다.

짧은 기간으로 실행되는 테스트는 테스트를 통계적으로 신뢰할 수 있는 적절한 참가자 수가 없기 때문에 결과가 왜곡될 수 있습니다. 테스트가 너무 길면 테스트가 장기간에 걸쳐 제어할 수 없는 더 많은 요소의 영향을 받기 때문에 불균형한 결과를 초래할 수 있습니다.

테스트 결과의 통계적 불규칙성을 설명할 수 있도록 테스트 결과에 영향을 줄 수 있는 모든 변경 사항에 대해 계속 알려야 합니다. 확실하지 않은 경우 다시 한 번 테스트를 수행하십시오.

A/B 테스트가 수익에 미치는 영향을 고려할 때 테스트를 제대로 수행하기 위해 몇 주를 투자할 가치가 있습니다. 주어진 시간에 하나의 테스트를 시도하고 각 테스트를 실행할 적절한 시간을 제공하십시오.

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