2022년 A/B 테스팅 가이드(예시 및 전략 포함)

방문자가 귀하의 사이트를 방문하면 귀하의 직업이자 전환을 유도하는 가장 좋은 방법이기 때문에 우수한 경험을 제공하는 것은 귀하의 책임입니다.

그리고 A/B 테스팅은 시작하기에 좋은 곳입니다.

A/B 테스트에 익숙하지 않은 경우 데이터 기반 방법으로 사이트 방문자의 공감을 얻을 수 있습니다. A/B 테스트에서 얻은 정보로 더 나은 사이트 경험을 제공하고 비즈니스 성장 기회를 높일 수 있습니다.

이 문서에서는 다음을 배우게 됩니다.

• 디지털 마케팅에서 A/B 테스트가 의미하는 바
• 테스트해야 할 사항
• A/B 테스트 프로세스를 처음부터 끝까지 관리하는 방법.

영감을 주기 위해 A/B 테스트의 몇 가지 실제 예도 포함합니다.

관심 있는 섹션을 읽으려면 아래 헤더 중 하나를 클릭하십시오.

• 마케팅에서 A/B 테스팅이란?
• A/B 테스팅은 언제 사용해야 하나요?
• 무엇을 A/B 테스트할 수 있습니까?
• 5가지 간단한 단계로 A/B 테스트를 수행하는 방법
• A/B 테스트 예시
• ActiveCampaign으로 A/B 테스트를 시작하는 방법

마케팅에서 A/B 테스팅이란?

마케팅에서 A/B 테스트는 웹사이트, 이메일 또는 광고의 어떤 버전이 다른 버전보다 더 나은지 알아보기 위한 실험을 만드는 것입니다.

두 가지 변형(변형 A 및 변형 B)을 만든 다음 해당 변형으로 트래픽을 50/50으로 분할합니다. 각 변형에서 트래픽이 어떻게 작동하는지 기록하여 최상의 결과를 가져온 디자인을 결정합니다.

원하는 변형이 있으면 트래픽의 100%를 해당 변형으로 보내고 나머지는 제거합니다. 이제 방문자에게 보다 최적화된 경험을 제공할 수 있습니다.

A/B 테스팅은 마케터가 사용자 또는 방문자가 원하는 것을 전달하고 결과를 장려하기 위해 원하는 것을 더 잘 이해하도록 돕습니다.

일반적인 예는 방문 페이지를 수정하여 어떤 디자인이 더 높은 전환율을 가져오는지 확인하는 것입니다. 변형은 사용자가 어떻게 반응하는지 알아보기 위해 헤드라인이나 헤더 이미지를 테스트하는 것처럼 간단할 수 있습니다.

목표는 다양한 버전 중 고객에게 더 인기 있는 버전을 확인하는 것입니다.

A/B 테스트는 언제 사용해야 합니까?

이 질문에 대한 정답은 없습니다.

A/B 테스트는 사용자 경험을 개선하고 참여도를 높이는 것을 목표로 합니다. 이것은 A/B 테스팅이 잘 활용될 수 있는 다양한 상황이 있다는 것을 의미합니다.

이것이 무엇인지에 대한 아이디어를 제공하기 위해 몇 가지 일반적인 시나리오를 간략하게 설명했습니다.

1. 방문자의 고충을 파악하기 위해

전환율이 증가하지 않는 이유 또는 고객 경험을 개선하는 방법을 알고 싶다면 문제점을 식별해야 합니다.

그리고 이것이 A/B 테스팅이 도움이 될 수 있는 곳입니다. 방문자가 웹 사이트에서 어려움을 겪는 영역을 찾을 수 있습니다.

장바구니 포기율이 높다고 상상해 보세요. 방문자가 배를 포기하는 이유를 알아보기 위해 A/B 테스트를 실행합니다.

(A/B 테스트의 가설) 사용자가 체크아웃 프로세스가 얼마나 오래 걸리는지 어려움을 겪을 수 있다고 의심합니다. 따라서 원래 결제 프로세스와 함께 더 짧은 버전(변형 B)을 만듭니다.

트래픽의 50%는 원래 결제 프로세스를 통해 보내고 50%는 새 결제 프로세스를 통해 보냅니다.

결과는 당신이 생각한 것을 확인시켜줍니다. 사용자는 더 짧은 옵션을 선호합니다. 체크아웃 완료율은 테스트가 진행되는 동안 17% 증가합니다.

A/B 테스트를 실행하여 소비자가 직면한 장애물을 식별했으며 이제 필요한 변경을 수행하여 앞으로 고객 경험을 개선하고 전환도 늘릴 수 있습니다.

2. 이탈률을 줄이고 참여를 늘리기 위해

A/B 테스트는 작성된 콘텐츠가 청중에게 호소력이 있는지 확인하는 좋은 방법입니다.

방문자가 무엇을 찾고 있는지, 블로그 또는 소프트웨어를 탐색하는 방법 및 참여 가능성이 높은 항목을 찾을 수 있습니다.

결과적으로 사용자는 사이트에서 이탈하는 시간을 줄이고 콘텐츠에 더 많은 시간을 할애하게 됩니다.

3. 캠페인에서 더 높은 투자 수익(ROI)을 유도하기 위해

마케팅 또는 광고 캠페인에 대해 A/B 테스트를 실행하면 ROI를 높일 가능성이 더 높아집니다.

휴가철에 고투자 이메일 마케팅 캠페인을 계획하고 있다고 가정해 보겠습니다. 출시하기 전에 표준 뉴스레터 레이아웃에서 A/B 테스트를 실행하여 어떤 것이 더 나은 실적을 보이는지 확인합니다.

이 테스트의 결과를 보면 캠페인이 시작될 때 이메일을 가장 잘 구성하는 방법을 알 수 있습니다. 무엇이 가장 효과적인지 알고 있으므로 더 나은 결과를 볼 수 있습니다.

무엇을 A/B 테스트할 수 있습니까?

이 질문에 전체 답을 하자면 목록이 꽤 길어질 것입니다.

테스트할 수 있는 항목에 대한 아이디어를 제공하고 끝없는 목록에서 사용자를 저장하기 위해 가장 인기 있는 영역 중 일부를 다루었습니다.

유료 광고

유료 광고를 분할 테스트하는 것은 매우 유용합니다.

광고를 구성하는 가장 좋은 방법, 광고에 포함할 내용, 타겟팅해야 할 대상을 알려줍니다. 이 모든 것이 최고의 ROI를 얻는 데 도움이 됩니다.

그러나 유료 광고로 정확히 무엇을 테스트할 수 있습니까?

다음은 테스트할 수 있는 몇 가지 요소입니다.

• 헤드라인: 광고 헤드라인은 사용자가 귀하의 광고를 접했을 때 가장 먼저 보게 되는 것이므로 매우 중요합니다. 이러한 헤드라인을 테스트하면 청중에게 가장 적합한 문구를 찾을 수 있습니다.

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• 광고 문구: 광고 의 실제 사본입니다. 광고 카피를 테스트하기 위해 콘텐츠를 조정하고 어떤 것이 더 나은 실적을 보이는지 확인할 수 있습니다. 예를 들어 길고 자세한 광고와 비교하여 짧고 달콤한 광고를 테스트할 수 있습니다. 스폰서 광고를 예로 들어 보겠습니다.

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• 타겟팅: 대부분의 소셜 플랫폼에서는 특정 잠재고객에게 광고를 타겟팅할 수 있습니다. A/B 테스트를 통해 각 잠재고객 세그먼트에 가장 적합한 것이 무엇인지 파악할 수 있습니다.

방문 페이지

최적화된 방문 페이지는 전환을 유도하는 데 중요한 역할을 합니다.

그러나 방문 페이지를 구성하는 가장 좋은 방법을 아는 것이 항상 쉬운 것은 아닙니다. 다행히 A/B 테스트를 통해 청중에게 가장 적합한 구조를 찾을 수 있습니다.

방문 페이지에서 테스트할 수 있는 가장 인기 있는 요소는 다음과 같습니다.

• 헤드라인: 사용자가 웹사이트를 방문할 때 헤드라인은 가장 먼저 보게 되는 것 중 하나입니다. 명확하고 간결해야 하며 사용자가 조치를 취하도록 권장해야 합니다. A/B 테스트를 통해 청중에게 가장 적합한 문구를 찾을 수 있습니다.

예를 들어 ActiveCampaign의 홈페이지를 살펴보십시오.

• 클릭 유도문안 (CTA): CTA는 사용자가 귀하의 비즈니스에 참여하도록 권장하며 일반적으로 연락처 정보를 제공하거나 구매를 요청합니다. 전환에 도달할 가능성을 최대한 높이려면 다양한 CTA를 테스트하여 실적이 가장 우수한 항목을 확인할 수 있습니다. 영감을 얻으려면 CTA 유형 블로그를 살펴보세요.
• 페이지 레이아웃: 페이지 레이아웃은 방문자 행동에 영향을 줄 수 있습니다. 웹사이트가 탐색하기 까다롭다면 오래 머물지 못할 가능성이 큽니다. 청중에게 가장 적합한 것이 무엇인지 알아보기 위해 몇 가지 다른 레이아웃을 분할 테스트할 수 있습니다.

이메일

이메일을 A/B 테스트하면 사용자가 실제로 읽고 싶어하는 매력적인 이메일을 만드는 데 도움이 됩니다. 그리고 2025년까지 주고받은 이메일 수가 3,764억 건에 달할 것으로 예상되므로 소음을 줄이기 위해 얻을 수 있는 모든 도움이 필요합니다.

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다음은 이메일에서 테스트할 수 있는 몇 가지 영역입니다.

• 제목 줄: 제목 줄은 사용자가 이메일을 열도록 권장하므로 적절해야 합니다. 어떤 유형의 제목이 가장 효과적인지 테스트하면 공개율과 클릭률을 높일 가능성이 더 높아집니다. 영감을 얻으려면 제목 생성기를 살펴보십시오.

• 디자인: 랜딩 페이지와 마찬가지로 이메일 디자인은 청중이 이메일에 참여하는 방식에 영향을 줄 수 있습니다. 몇 가지 다른 이메일 템플릿(HTML 또는 일반 텍스트 포함)을 A/B 테스트하여 가장 효과적인 것을 찾을 수 있습니다.
• CTA: 다양한 유형의 CTA를 사용하면 청중에게 가장 적합한 것이 무엇인지 알 수 있습니다. CTA를 배치하는 위치, 모양 또는 사용하는 언어를 수정하는 것입니다.

간단한 5단계로 A/B 테스트를 설정하는 방법

지금쯤이면 A/B 테스트를 수행하는 방법이 궁금할 것입니다.

도움을 드리고자 광고, 방문 페이지 또는 이메일을 최적화하기 위한 5가지 간단한 단계로 A/B 테스트를 수행하는 방법을 간략하게 설명했습니다.

1. 테스트 목표 결정

먼저 목표를 설명해야 합니다. 이것은 A/B 테스트에 대한 확실한 가설을 제공하고 프로세스 전반에 걸쳐 궤도를 유지하는 데 도움이 됩니다.

말할 것도 없이 회사의 전반적인 성공에 도움이 됩니다. A/B 테스트의 목표를 명확하게 설명하면 귀하의 노력이 비즈니스의 성장과 성공에 기여한다는 것을 확신할 수 있습니다.

그렇다면 목표가 무엇인지 어떻게 알 수 있습니까?

답은 간단합니다.

A/B 테스트에서 무엇을 배우고 싶은지 스스로에게 물어보세요.

소셜 미디어 참여를 늘리고 싶으십니까? 웹사이트 전환율을 개선하시겠습니까? 이메일 열기율을 높이시겠습니까?

이 질문에 대한 답은 당신의 목표가 무엇인지 알려줄 것입니다.

그러나 무엇을 하든지 뛰어들어 무작위 버튼 색상 테스트를 시작하지 마십시오. 테스트에는 가치가 있는 목적이 있어야 합니다.

2. 테스트할 변수 식별

당신은 당신의 목표를 설명했습니다. 이제 테스트할 올바른 변수를 찾아야 합니다. 여기서 데이터가 유용합니다.

과거 데이터 및 분석을 사용하여 실적이 저조한 영역을 식별할 수 있습니다.

예를 들어 웹사이트에서 사용자 경험을 개선하는 것이 목표라고 가정해 보겠습니다.

올바른 변수를 찾으려면 Google Analytics를 검토하여 이탈률이 가장 높은 페이지를 찾습니다.

(이미지 출처)

검색 범위를 좁히면 이 페이지를 가장 성공적인 방문 페이지와 비교할 수 있습니다.

그들 사이에 다른 것이 있습니까?

대답이 예인 경우 테스트를 위한 변수입니다.

다변수 테스트를 사용하여 둘 이상의 변수를 테스트할 수도 있습니다.

헤드라인, 헤더 이미지 또는 CTA의 문구와 같이 간단한 것일 수 있습니다.

이것은 또한 귀하의 가설이기도 합니다. "우리가 [X개]를 변경하면 [목표]를 늘릴 것입니다." 이제 자신이 옳다는 것을 증명하기만 하면 됩니다.

3. 올바른 테스트 도구 사용

A/B 테스트를 최대한 활용하려면 올바른 테스트 도구를 사용해야 합니다.

ActiveCampaign을 예로 들어 보겠습니다.

이메일을 분할 테스트하려면 ActiveCampaign과 같은 플랫폼이 올바른 선택입니다.

당사 소프트웨어는 이메일 테스트를 위해 준비되어 있습니다. 캠페인을 추적하고 분할 테스트를 자동화하고 결과를 쉽게 검토할 수 있습니다.

그러나 모든 소프트웨어가 ActiveCampaign만큼 사용자 친화적이고 직관적인 것은 아닙니다.

잘못된 선택을 하면 테스트 기능을 제한하는 플랫폼을 사용하게 됩니다. 결과적으로 A/B 테스트에 문제가 생겨 신뢰할 수 없는 결과를 초래할 수 있습니다.

따라서 A/B 테스트에 이상적으로 적합한 테스트 도구를 찾으십시오. 이렇게 하면 전체 프로세스를 보다 효율적이고 쉽게 관리할 수 있으며 테스트를 최대한 활용할 수 있습니다.

4. 테스트 설정

선택한 플랫폼이 무엇이든 이제 시작하고 실행할 때입니다.

유감스럽게도 모든 플랫폼이 다르기 때문에 테스트 설정에 대한 단계별 가이드를 제공할 수 없습니다.

그러나 단일 트래픽 소스로 A/B 테스트를 실행하는 것이 좋습니다(예: 혼합 트래픽보다).

왜요?

결과가 더 정확하기 때문입니다.

같은 것을 비교해야 합니다. 트래픽 소스별로 결과를 분류하면 가능한 한 명확하게 결과를 검토할 수 있습니다.

5. 결과 추적 및 측정

테스트 기간 동안 성능을 지속적으로 추적해야 합니다. 이렇게 하면 테스트가 계획대로 실행되지 않는 경우 변경할 수 있습니다.

그리고 테스트가 끝나면 결과를 측정하여 승리한 변형을 찾고 성공과 실패를 검토할 수 있습니다.

이 단계에서 고객 경험을 개선하기 위해 변경해야 할 사항을 파악할 수 있습니다.

그러나 테스트 간에 차이가 거의 또는 전혀 없다면(% 미만) 계속 실행해야 할 수도 있습니다.

왜요?

결론을 내리려면 더 큰 데이터 세트가 필요하기 때문입니다.

여기서 통계적 의미가 유용합니다.

통계적 유의성은 무엇입니까?

통계적 유의성은 테스트 결과가 무작위로 발생하지 않는다는 것을 확인하는 데 사용됩니다. 특정 통계가 신뢰할 수 있음을 수학적으로 증명하는 방법입니다.

즉, A/B 테스트는 우연이 아닌 경우 통계적으로 유의합니다.

다음은 통계 분석의 개요입니다.

다음은 통계적 유의성 요소를 보다 자세히 분류한 것입니다.

• P-값: 확률 값입니다. 결과가 우연히 발생했을 가능성이 작은 경우 통계는 신뢰할 수 있습니다. 즉, P-값이 작을수록 결과의 신뢰도가 높아집니다(통계적 유의성을 확인하기 위한 기준은 0.05).
• 샘플 크기: 데이터세트의 크기는 얼마입니까? 너무 작으면 결과를 신뢰할 수 없습니다.
• 신뢰 수준: 테스트 결과가 우연히 발생하지 않았다는 확신의 정도입니다. 통계적 유의성에 대한 일반적인 신뢰 수준은 95%입니다.

상황에 맞게 예를 사용하겠습니다.

방문 페이지에서 A/B 테스트를 실행한다고 상상해 보세요.

현재 방문 페이지에서 CTA 버튼은 빨간색입니다. 테스트 페이지에서는 파란색입니다.

1,000번의 웹사이트 방문 후, 당신은 빨간 버튼에서 10개의 판매를 얻고, 파란 버튼에서 11개의 판매를 얻습니다.

이 결과는 매우 유사하기 때문에 색상의 변화가 아무런 차이를 만들지 않았을 가능성이 높습니다.

이는 통계적으로 유의미하지 않다는 것을 의미합니다.

그러나 동일한 테스트가 빨간색 버튼에서 10개의 판매를 반환하고 파란색 버튼에서 261개의 ​​판매를 반환했다면 이것이 우연히 발생했을 가능성은 거의 없습니다.

이는 통계적으로 유의미하다는 의미입니다.

결과가 통계적으로 유의한지 여부를 식별하는 데 어려움을 겪고 있다면 도움이 될 수 있는 플랫폼이 있습니다.

A/B 테스트 예시

귀하의 비즈니스에도 효과가 있을 수 있는 몇 가지 성공적인 A/B 테스트 예를 살펴보겠습니다.

유료 광고

Strategyzer는 Facebook 광고를 테스트했습니다. 그들의 목표는 다가오는 이벤트의 티켓 판매를 늘리는 것이었습니다. 변수는 Facebook 광고의 작성된 내용이었습니다.

버전 A는 짧고 달콤했고 버전 B는 더 상세했습니다.

(이미지 출처)

결과는?

버전 A는 3주 동안 한 번 판매되었습니다. 버전 B는 92를 얻었습니다.

결과는 더 길고 상세한 카피가 청중에게 더 매력적임을 보여줍니다.

방문 페이지

Brookdale Living은 커뮤니티 찾기 페이지에서 A/B 테스트를 사용했습니다.

분할 테스트의 목표는 이 페이지에서 전환을 늘리는 것이었습니다. 변수는 페이지 디자인, 레이아웃 및 텍스트입니다.

그들은 이미지와 명확한 CTA가 있는 새 페이지와 함께 원본 페이지(텍스트가 매우 많음)를 테스트했습니다.

(이미지 출처)

테스트는 2개월 동안 30,000명 이상의 방문자와 함께 진행되었습니다.

그 기간 동안 두 번째 변형은 웹사이트 전환율을 거의 4% 증가시켰고 월 수익이 $100,000 증가했습니다.

따라서 텍스트가 많은 접근 방식은 대상 청중에게 적합하지 않다고 말하는 것이 안전합니다.

자신의 A/B 테스트를 수행하는 것을 잊지 마십시오.

이 모든 예는 A/B 테스트의 성공 사례를 보여줍니다.

그러나 이러한 테스트가 이러한 비즈니스에 효과가 있었다고 해서 동일한 테스트가 귀하에게도 효과가 있다는 의미는 아닙니다.

청중이 무엇을 원하는지 파악하려면 자체 테스트를 수행해야 합니다. '무엇을 A/B 테스트할 수 있습니까?'로 다시 스크롤할 수 있습니다. 섹션에서 유료 광고 테스트에 대해 자세히 알아보세요.

ActiveCampaign으로 A/B 테스트 시작

A/B 테스팅은 단기에서 중기적으로 현재 마케팅 캠페인에서 얻고 있는 결과를 극대화할 수 있는 좋은 방법입니다.

일부 A/B 캠페인을 테스트하려고 생각하고 있지만 어디서부터 시작해야 할지 모르겠다면 ActiveCampaign을 살펴보십시오.

당사 소프트웨어를 사용하면 캠페인을 쉽게 분할할 수 있습니다. '분할 테스트'를 선택하고 이메일을 보낼 준비를 하기만 하면 됩니다.

제목, 이미지, 이메일 내용, 클릭 유도문안, '보낸 사람' 정보까지 테스트할 수 있습니다.

말할 것도 없이, 당신은 동시에 최대 5개의 이메일을 테스트할 수 있습니다.

그리고 결과를 결정하기 위해 추적할 측정항목을 결정할 수 있습니다. 클릭, 열기 또는 전환이 무엇이든 목표에 가장 적합한 테스트를 실행할 수 있습니다.

일부 이메일 디자인을 A/B 테스트할 준비가 되셨습니까? ActiveCampaign 무료 평가판에 등록하고 테스트를 받으세요!