이 글은 A/B 테스트에 관한 가이드 아티클입니다. 사이트 최적화, 마케팅(광고), 사용자 분석을 위해 반드시 필요한 A/B 테스트에 대해 알아볼 거에요. 

혹시 현재 지금 상황에 처해 있다면 

이 글을 통해 A/B 테스트를 알아 보세요 :) 

앱/웹 버튼 컬러를 바꾸기, GUI 변경, 콜투액션 버튼 메세지 바꾸기 등등의 간단한 변화를 줘서 결과값을 비교하는 것을 우리는 A/B 테스트라고 생각하는데요. 대부분의 이커머스 비즈니스 종사자들은 어떻게 효율적으로 테스트를 하는지 잘 알지 못합니다. 하지만 제대로 알게 된다면 여러분의 비즈니스의 가장 중요한 매트릭스의 일부를 개선할 수 있어요 :) 

이 아티클은 사이트 개선, 마케팅 효율을 위해 A/B 테스트에 대해 모든 것을 알려드려요. 세밀하고 꼼꼼하게 알아 볼게요. 

왜 이것을 꼭 해야 하는지 (적절한 예시와 함께)  /  어떻게 작동하는지 / 무엇을 테스트할 수 있는지 / 언제 사용할 지 기타 등등 

디테일한 버전의 A/B 테스트 로드맵을 소개하겠습니다! 

 

A/B 테스트는 무엇일까 

 

대부분의 사람들은 버튼 컬러, 콜투액션, 헤드라인 카피와 같은 작은 변화라고 생각하지만, 사실은 그보다 더 깊이 들여다 봐야 한다. 

                                                                                                                                                                                                                                         

뭐가 진짜 A/B 테스트일까요? 간단히 말하자면 

▶ 어떤 디자인, 콘텐츠 또는 기능이 웹사이트의 방문자들에게 좀더 유용할지- 효과가 있을지 알아보는 방법 

▷ 소비자 행동에 영향을 주는 페이지의 베리에이션을 테스트하는 걸 하게 해줌

 

하지만.. 

A/B 테스트는 일회성 업무가 아니에요.  

효과적인 A/B 테스트는 최상의 버전을 얻을 때까지 개선된 테스트를 반복적으로 수행하는 것이 이상적입니다. 

이전 테스트 결과를 바탕으로 각 테스트 빌드를 반복하는 프로세스에요. 체력과 마찬가지로 A/B 테스트가 일관되고 집중적으로 수행되면 소비자 행동 및 비즈니스 목표에 더 잘 맞도록 전체 웹사이트 디자인을 점진적으로 개선할 수 있어요. 어쩌면 지금 시작해도 큰 이익을 얻지 못할 수 있어요. 그러나 몇 달 후에 되돌아 보면 전반적인 개선 사항에 놀랄 거예요. 

 

왜 A/B 테스트를 해야 할까?

이커머스 스토어를 운영 중이라면 해야 할 업무가 정말 많을 거예요. 

이렇게 바쁜데도 왜  A/B테스트를 해야 하는 걸까요? 정말 효과적일까요? 

네. 넵. 네! 

A/B 테스트를 통해 고객의 쇼핑 경험을 크게 향상 시킬 수 있다. 

행복한 고객 = 더 나은 클릭률, 더 많은 전환, 더 많은 수익, 더 많은 충성도, 더 적은 불만 

만약 확신이 없다면 아마존을 볼까요. 아마존은 어떻게 책을 판매하는 회사에서 세계에서 가장 큰 이커머스 리테일러가 되었을까요? 

CEO Jeff Bezos가 쭉 밀었던 주장 덕분인데요, ( 비결의 대부분은 끊임없이 한 테스트, 실험 및 혁신) 

그는 포춘지에서 이렇게 말했습니다. 

"실험은 예상대로 거의 나오지 않고 아 과정을 통해 많은 것을 배울 수 있기 때문에 혁신의 핵심입니다. 실험 횟수를 100에서 수천으로 늘릴 수 있다면, 만드는 혁신의 수를 크게 증가시키는 것입니다."

제프베조스

Bezos는 근본적으로 사용자 경험(쇼핑 경험)이 매끄럽고 번거로움이 없어야 고객을 가능한 행복하게 할 수 있고 그것에 따라 성공 여부가 정해진다고 이해했습니다. 그러나 무엇이 그들을 행복하게 하는지 파악하려면 끊임없이 가설을 세우고, 테스트하고, 실험하고 반복해야 합니다. 예를 들어 아마존이 온라인 쇼핑을 즐겁게 하는 모든 방법을 고려해봐요. 

 

▶ 1클릭(one-click)주문 

▶버튼을 눌러 제품을 다시 주문할 수있는 대시 버튼

▶ 2일배송 

▶ 강력한 쇼핑 추천 엔진 

 

그외에도 많아요. 이러한 혁신은 무작위로 발생하지 않았어요. 그보다는 엄격한 테스트 결과로이 증거 기반 접근 방식을 기반으로 조치를 취했습니다. 또한 아마존은 전환 최적화를 통해 뛰어난 결과를 창출하려는 데 전념하지 않습니다. 전 세계에서 가장 혁신적인 회사들은 이런 테스트를 지속적으로 배포하고 있으며, 우리의 인지 유무와 관계없이 다양한 베리에이션 테스트에 정기적으로 노출됩니다. 

 

혹시 Netflix가 텔레비전 프로그램 및 영화의 커버 이미지를 어떻게 정기적으로 변경하는지 알아 본 적이 있나요?

 

 

공식 Netflix 기술 블로그 노트에 의하면 

실제로 Netflix는 모든 제품 변경이 기본 사용자 경험이되기 전에 엄격한 A / B 테스트 프로세스를 거칩니다. 주요 재설계… 회원들이 보고 싶은 콘텐츠를 더 빨리 찾을 수 있도록하여 서비스를 크게 향상시킵니다. 그러나 광범위한 A / B 테스트없이 출시하기에는 너무 위험하고, 이것은 이전 경험보다 새로운 경험이 선호된다는 것을 증명할 수 있습니다. 우리가 실제로 가능한 모든 것을 테스트하는지 궁금하다면 많은 타이틀과 관련된 이미지조차도 A / B 테스트를 거쳤고 결과적으로 해당 타이틀의 시청률이 20 %에서 30 % 더 높아지는 것을 확인할 수 있었습니다. 

거의 모든 비즈니스에서 이러한 놀라운 선택을 할 수 있기 때문에 Amazon과 Netflix는 고객 충성도 생성이 중요하다는 것을 알고 있습니다. 그들은 사람들에게 다시 돌아올 이유를 주고 싶어합니다. A / B 테스트는 그 충성도를 위한 길을 열어줍니다.

 

 

A/B 테스트는 어떻게 작동할까?

A/B 테스트가 무엇이고 왜 해야 하는지, 일반적인 개념에 대해 알았다면 이제 세부 사항을 살펴볼까요. A/B 테스트에는 클라이언트 측과 서버 측의 두 가지 주요 유형이 있으며, 클라이언트 측이 더 일반적인 유형이에요. 

 

사용되는 유형에 관계없이 일반적인 방법은 동일합니다. Google 웹 로그 분석 및 HotJar와 같은 분석 도구를 사용하여 각 페이지 변형의 실적을 평가합니다. 예를 들어 트래픽의 50 %를 유사 콘텐츠 A로 보내고 트래픽의 50 %를 유사 콘텐츠 B로 보낼 수 있습니다. 그런 다음 데이터를 분석하여 이메일 구독, 클릭률, 매출 등의 설정된 전환에 따라 A 또는 B가 더 효과적인지 여부를 결정합니다. 

다시 넷플릭스를 예로 들어 말하자면 그들은 두 개의 다른 커버를 이용하여 영화 펄프 픽션을 테스트합니다. 어느 것이 가장 많은 조회수를 생성하는지 확인합니다. . 아마존은 결제 과정에서 필드 수를 테스트 할 수 있습니다. 이제 조금은 알겠나요? 

그러나 주의할 것이 있어요.

A / B 테스트는 통계적 중요성에 중점을 둔다는 것

테스트 결과가 정확하고 비정상적인 결과가 아니라는 확신을 가지려면 특정 방문자수 (샘플 크기)에 도달해야 하는데요. 이 기준을 충족하지 않으면 A/B 테스트가 정확하지 않아 실제로 사이트를 손상시킬 수 있는 변경사항을 구현할 수도 있습니다. 가설과 예측할 때 주의하세요. 

사이트에 트래픽이 충분하지 않은 경우 먼저 전체 광고 수를 늘리기 위해 유료 광고 또는 검색엔진 최적화에 투자하는 것이 좋습니다.

[필요한 수준의 트래픽에 도달하면 언제든지 A / B 테스트를 구현하고 상당한 투자 수익(ROI)을 볼 수 있어요!]

ROI를 확인할 시점을 결정하는 데 도움이 필요한 경우 A / B 테스트가 웹 사이트에 미치는 영향을 결정하는 데 사용할 수있는 계산기도 있습니다.

 

A/B 테스트는 어디에 사용?

A / B 테스트는 소비자의 고통을 제거하는 거와 같아요. 쇼핑하는 과정에서 작은 충돌, 마찰, 방해를 제거할 때마다 전환 가능성이 크게 증가합니다. 여기서도 아마존이 두드러집니다.

아마존은 다음과 같은 일반적인 온라인 쇼핑 번거로움을 제거하기 위해 가능한 모든 작업을 수행했습니다.

 자체 쇼핑 사이트에서 아래를 다르게 비교할 때 A / B 테스트를 사용할 수 있습니다.

A / B 테스트의 장점은 이러한 각 영역을 체계적으로 작업하여 각 영역을 점진적이고 일관성있게 개선하여 전환을 증가시킬 수 있다는 것이에요 :) 

 

마지막으로 글 마무리하기 전 A/B 테스트 예시를 소개할게요. 

다음은 최적화 프로그램의 일부로 볼 수있는 A / B 테스트 유형을 강조하는 몇 가지 와이어 프레임입니다.

내비게이션 A / B 테스트 이 테스트 예제에서는 드롭 다운 메뉴가 아닌 최상위 수준에서 메뉴를 노출하여 소비자가 사이트를 더 잘 탐색하고 체크 아웃에 도달 할 수 있는지 확인합니다.

 

프로덕트 디테일 페이지 A/B 테스트

이 테스트 예시에서는 제품에 대한 교육 정보를 페이지에 더 많이 올리면 장바구니에 담는 비율에 영향을 미치는지 확인합니다.

 

양식 A/B 테스트

이 테스트 프레임에서는 유저가 어떤 텍스트 필드를 더 선호하는지 확인하려고 하는데요. 더 적은 필드 또는 더 간단한 필드 표시 자 텍스트 중 무엇을 사용하여 양식을 작성하려는 경향이 있는지 확인할 수 있습니다. 

 

A/B 테스트에 대해 어느 정도는 이해하셨나요? 앱 또는 웹의 사용자를 그래도 분석하기 어렵다면 저희 캐스팅엔을 통해서 마케팅 전략과 분석을 완성하세요. 

 

 

이 글은 A Detailed (step-by-step) Look at Effective Ecommerce A/B Testing을 참고하여 각색했습니다.