모바일 앱 A/B 테스트를 시작하시겠습니까? 즉시 시도할 수 있는 아이디어는 다음과 같습니다.

모바일 앱 실험을 시작하려면 이 문서가 필요합니다. 목표는 이 기사의 끝에서 가설 작성, 변형 테스트, 변경 측정 및 구현에 익숙해지는 것입니다. 따라서 논의된 아이디어와 예제는 간단하고 구현하기 쉽습니다.

시도할 수 있는 모바일 앱 실험 유형

앱 사용자 경험에 큰 영향을 미치는 상위 4가지 실험을 살펴보고 실제 사례를 사용하여 VWO에서 이를 시도할 수 있는 방법을 보여드리겠습니다.

1. 검색 실험

집중 시간이 짧은 사용자는 쉽게 주의가 산만해지고 장애물이 너무 많으면 조치를 취하지 않을 수 있습니다. 모바일 장치의 제한된 화면 공간을 감안할 때 앱 내 탐색을 돕기 위해 광범위한 메뉴나 다양한 필터를 포함하는 것은 실용적이지 않습니다. 따라서 검색 기능 통합 및 최적화는 제품 또는 기능 가시성을 개선하고 모바일 앱에 대한 적절한 쇼케이스를 보장하는 데 필요합니다.

추적할 지표

이미 앱 검색 최적화를 고려하고 있다고 가정하고 계속 주시해야 할 몇 가지 지표는 다음과 같습니다.

• 검색 종료율
• 검색된 항목을 선택한 사용자 수
• 결과가 없는 검색 수

이러한 메트릭은 VWO에서 쉽게 정의할 수 있습니다. 이 데이터에서 얻은 인사이트를 통해 앱의 검색 성능이 현재 어디에 있고 어디에 뒤쳐져 있는지 명확하게 이해할 수 있습니다.

정성적 행동 연구를 통해 사용자 인사이트에 대해 자세히 알아보세요.

관찰에 깊이를 더하기 위해 정성적 연구로 정량적 데이터를 보완하는 것이 가치가 있을 수 있습니다. 이를 위해 히트맵이 널리 사용되고 사랑받고 있습니다. 여기에는 그럴만한 이유가 있습니다. 검색 결과에서 클릭수가 감소했다고 가정해 보겠습니다. 다음과 같은 몇 가지 이유가 있을 수 있습니다.

• 검색 결과가 관련이 없습니다
• 결과 순서는 개인화되지 않습니다.
• 검색 후 표시되는 항목 수가 너무 적습니다.

VWO의 곧 출시될 Mobile Insights 제품을 사용하면 세션 기록과 히트맵 또는 스크롤 맵을 쉽게 활용하여 사용자 행동을 더 깊이 파고들고 최적화가 필요한 항목을 식별할 수 있습니다. VWO Mobile Insights를 사용하면 다음과 같은 질문에 대한 답변을 찾을 수 있습니다.

• 방문자는 검색 기능을 어떻게 사용하고 있습니까? (예: 카테고리를 찾기 위해 vs 특정 제품을 가리키기 위해)
• 자동 완성이 전환에 영향을 미치나요?
• 이전에 구매한 항목의 판매를 개선하는 데 검색 기록을 표시하는 것이 효과적입니까?
• 검색 경험에 마찰을 일으키는 것은 무엇입니까?

시도해 볼 수 있는 예

관찰을 기반으로 A/B 테스트를 통해 가설을 공식화하고 검증할 수 있습니다.

어디서부터 시작해야 할지 모르겠다면 영감을 얻기 위해 참조할 수 있는 몇 가지 실제 사례가 있습니다.

예 1 – 카테고리별 검색 결과

최고의 앱 검색 구현 중 일부는 Instagram 및 YouTube와 같은 소셜 미디어 사이트에 있습니다. Instagram 검색 표시줄에 입력을 시작하면 계정, 오디오, 태그, 장소 등과 같은 범주 아래에 정리된 결과가 표시됩니다. Instagram 및 YouTube는 검색 기록을 표시하여 사용자가 클릭 한 번으로 이전 검색 문구를 다시 시도할 수 있도록 합니다.

예 2 – 제품 제안이 포함된 검색 결과

미국 전자상거래 플랫폼 GOAT는 사용자가 필요한 것을 빠르게 찾을 수 있는 인상적인 검색 기능을 구현했습니다. 하단 탐색 모음에서 검색 아이콘을 클릭하면 찾아볼 수 있는 몇 가지 제품 범주가 표시되고 선택한 범주 아래의 항목으로 페이지가 채워집니다. 검색 표시줄을 클릭하고 무언가를 입력하기 시작하면 해당 텍스트 및 이미지와 함께 제품 제안을 볼 수 있습니다.

고안할 수 있는 테스트

따라서 검색 결과의 클릭률을 높이고 싶다고 가정해 보겠습니다. 다음은 상기 목표를 달성하기 위해 위의 예를 기반으로 테스트할 수 있는 두 가지 가설입니다.

테스트 1 아이디어
가설 1: 사람, 장소, 그룹과 같은 다른 범주로 검색 결과를 그룹화하면 사용자 참여가 향상될 것입니다.

제어: 검색 결과가 상품 목록으로 표시됩니다.

변형: '그룹화 기준' 필터와 함께 검색 결과가 표시됩니다.

테스트 2 아이디어
가설 2: 검색 결과와 함께 이미지를 표시하면 제품 제안에 대한 클릭률이 향상될 것입니다.

제어: 텍스트만 있는 제품 제안을 표시하는 결과입니다.

변형: 텍스트와 이미지가 모두 포함된 제품 제안을 보여주는 결과입니다.

몇 단계만 거치면 VWO의 모바일 A/B 테스트 플랫폼에서 이러한 테스트를 신속하게 구현할 수 있습니다. 아래는 예를 들어 Java를 사용하여 빌드된 Android 애플리케이션에 대한 가설 1을 기반으로 테스트를 생성하는 단계를 보여주는 비디오입니다. VWO는 Flutter, Cordova 및 React-Native와 같은 프레임워크도 지원합니다.

VWO의 비하인드 스토리

VWO 는 iOS, Android 및 널리 사용되는 모든 백엔드 언어용 경량 SDK를 제공합니다. 모바일 앱 SDK를 추가하는 것은 일회성 통합 프로세스이며 이후 VWO는 iOS 및 Android 앱 모두에 대한 앱 초기화에 사용할 수 있는 API 키를 생성합니다. 단계에 대한 자세한 설명이 필요한 경우 이 종합 가이드를 참조할 수 있습니다.

따라서 변형을 만들고 전환 목표를 추가하고 모바일 앱 테스트를 시작했습니다. 다음 중요한 단계는 테스트 결과에서 통찰력을 분석하고 추출하는 것입니다. 베이지안 통계를 기반으로 하는 VWO의 SmartStats 엔진은 실행 가능한 통찰력을 얻기 위해 분석할 수 있는 사용하기 쉬운 보고서로 정확한 테스트 결과를 계산하고 제시하기 위해 힘든 작업을 수행합니다. VWO의 보고서는 포괄적이며 날짜 및 방문자 세그먼트별로 결과를 필터링하고 테스트에서 여러 목표의 성과를 비교할 수도 있습니다.

2. 내비게이션 실험

내비게이션은 그룹화, 디자인, 기능 검색의 용이성과 같은 여러 가지 복잡성을 수반하기 때문에 구축하기 가장 까다로운 것 중 하나입니다. 전문가들은 앱에서 항목을 "찾을 수 있는" 정도에 대한 기준선을 설정하는 데 도움이 되는 "트리 테스트"를 권장합니다. 앱 내에서 얼마나 빨리 무언가를 찾을 수 있는지 알아보기 위해 사용자들 사이에서 진행되는 비공개 테스트입니다. 이 문서는 트리 테스트를 시작하는 데 도움이 되는 훌륭한 자료이며 탐색 개선을 위한 실험 설계를 향한 중요한 첫 단계이기도 합니다.

추적할 지표

검색을 개선하기 위한 실험에서 했던 것처럼 다음은 계속 확인해야 하는 몇 가지 측정항목입니다.

• 아이템 발견율
• 기능이나 제품을 찾는 데 걸리는 시간
• 사용자가 첫 번째 클릭에서 제대로 된 횟수
• 찾는 시간의 가변성

이러한 메트릭의 성능을 정성적 연구 통찰력과 결합하여 앱의 탐색을 향상시키는 효과적인 전략을 결정할 수 있습니다.

시도해 볼 수 있는 예

예 1 – 카드 탐색

내비게이션 영감을 찾고 있다면 제가 가장 좋아하는 것 중 하나는 명상 앱인 Calm입니다. 그들의 배치는 일련의 문과 비슷하며 각각은 진입점 역할을 합니다. 카드는 '정신 건강', '추천 컬렉션', '퀵 앤 이지' 등과 같은 카테고리로 세분화됩니다. 햄버거 메뉴는 이 탐색 스타일의 대안이 될 수 있지만 검색 가능성이 낮아 사용자 클릭이 감소하여 사용이 감소했습니다. 반대로 카드 스타일의 내비게이션은 사용자 친화적인 디자인으로 점점 주목을 받고 있습니다.

예 2 - 간단한 태그 탐색

Google 지도는 사용자 친화적인 내비게이션을 제공하는 또 다른 앱입니다. 위치를 입력하면 길 찾기, 공유, 위치 저장 등의 옵션이 쉽게 눈에 띄는 필터 버튼 형태로 표시됩니다. 또한 자주 사용하는 시설을 필터 버튼으로 찾아 입력한 위치 주변의 음식점, 쇼핑몰, ATM, 공원 등을 탐색할 수 있도록 도와줍니다. Google 지도 내비게이션은 간단하며 사람들이 앱을 최대한 활용할 수 있도록 도와줍니다.

고안할 수 있는 테스트

탐색에서 제품의 클릭률을 개선하는 것은 일반적으로 앱 탐색 경험을 개선하려는 전자 상거래 소유자의 주요 목표입니다. 그것이 당신이 하려는 것이라면 테스트할 두 가지 가설이 있습니다.

테스트 1 아이디어

가설 1: 햄버거 메뉴를 카드 기반 내비게이션 타일로 대체하면 전환율이 높아질 것입니다.

제어: 햄버거 메뉴는 사용자가 탐색할 수 있는 다양한 제품 범주를 표시합니다.

변형: 카드 레이아웃 형식으로 표시된 제품 카테고리.

테스트 2 아이디어

가설 2: 일상적인 사용 사례에 필터 버튼을 표시하면 사용자가 관련 정보를 더 빨리 찾고 더 자주 사용하게 될 것입니다.

제어: 기능 검색 표시줄은 필터 버튼 없이 앱의 상단에 유지됩니다.
변형: 검색 표시줄이 상단에 있고 일상적인 사용 사례를 위한 필터 버튼이 화면 상단과 하단에 있습니다.

두 테스트를 병렬로 실행하려면 왜곡된 데이터에 대한 걱정 없이 VWO를 사용하면 됩니다. VWO는 모바일 앱에서 상호 배타적인 테스트를 실행할 수 있습니다. 이렇게 하면 한 캠페인에 참여하는 모바일 앱 사용자가 상호 배타적인 그룹의 일부인 다른 캠페인에 참여하지 않습니다. 여러 캠페인을 상호 배타적인 그룹 에 추가하여 캠페인 간에 방문자가 겹치지 않도록 함으로써 이를 달성할 수 있습니다. VWO에서 상호 배타적인 그룹을 생성하면 모바일 앱이 일관된 경험을 제공하고 한 캠페인의 결과가 다른 캠페인의 영향을 받지 않고 전환이 올바른 캠페인에 귀속되도록 보장합니다.

3. 온보딩 실험

앱 온보딩 경험은 제품, 범주, 잠재 고객, 목표 등과 함께 발전함에 따라 대부분 변경될 수 있습니다. 제품의 기능에 따라 온보딩 경험이 크게 달라지지만 모든 좋은 제품에는 몇 가지 공통점이 있습니다. 그들:

• 앱의 가치 제안 복원
• 사용자에게 기능 및 이점을 숙지하십시오.
• 앱의 성공적인 채택 장려
• 고객이 앱을 사용하여 원하는 가치를 도출하는 데 소요되는 시간 최소화

따라서 앱 최적화 환경을 개선하려면 먼저 몇 가지 관련 질문에 대한 답변을 찾는 것이 좋습니다.

• 앱 온보딩 프로세스가 너무 길나요?
• 사람들은 온보딩 과정에서 언제 가치를 깨닫는가?
• 온보딩 프로세스의 어떤 단계가 선택 사항이어야 합니까?
• 사용자가 온보딩 도움말 및 지원을 찾고 있습니까?

추적할 지표

목표와 토론을 효과적으로 지원하려면 데이터에 의존하고 테스트 로드맵을 조정하도록 허용하는 것이 필수적입니다. 아래 나열된 것과 같은 기본 메트릭을 추적하면 도움이 될 수 있습니다.

• 온보딩 완료율
• 가치 창출 시간(온보딩과 앱에서 첫 번째 가치를 얻는 사이의 시간)
• 활성화율은 신규 사용자가 앱을 인식하는 방식을 반영합니다.
• 특정 기간 동안 생성된 온보딩 지원 티켓 수

시도해 볼 수 있는 예

앱 온보딩 프로세스를 테스트하고 개선하도록 영감을 줄 수 있는 몇 가지 예를 살펴보겠습니다.

예 1 – 온보딩 흐름의 다중 로그인 옵션

사용자 온보딩 중에 이메일, 소셜 로그인 또는 둘 다를 제공해야 하는지 궁금하십니까? 미국에 기반을 둔 식사 배달 플랫폼인 Every Plate는 사용자가 두 가지 로그인 옵션 중 하나를 선택할 수 있도록 합니다.

예 2 - 다단계 온보딩 흐름

앱 온보딩 프로세스에 몇 단계를 포함해야 합니까? 듀오링고가 어떻게 성공했는지 확인하세요. 잘 만들어진 다단계 온보딩 프로세스가 사용자의 관심을 잃지 않고 성공할 수 있음을 증명합니다. 언어 학습 앱은 학습 경험을 개선하기 위해 온보딩 중에 사용자에게 몇 가지(아직 관련이 있는) 질문을 묻는 일련의 화면을 표시합니다.

고안할 수 있는 테스트

얼마나 많은 사람들이 온보딩 프로세스를 완료했는지 또는 얼마나 많은 지원 티켓이 제기되었는지 알고 싶습니까? 다음 테스트 아이디어를 시도하여 이러한 목표를 추적할 수 있습니다.

테스트 1 아이디어

가설 1: 이메일과 함께 소셜 로그인을 제공하면 1단계에서 더 나은 전환을 가져올 수 있습니다.

제어: 이메일/전화 로그인만

변형: 이메일 로그인 + Google + Facebook

테스트 2 아이디어

가설 2: 온보딩 중에 진행률 표시줄을 표시하면 사용자가 온보딩 프로세스를 완료하도록 유도할 것입니다.

제어: 진행률 표시줄 없이 표시되는 다단계 온보딩 프로세스입니다.

변형: 모든 온보딩 화면 상단에 진행률 표시줄이 있는 다단계 온보딩 프로세스입니다.

VWO와 같은 도구를 사용하면 기술, 방문자 유형, 시간 등과 같은 다양한 매개변수를 기반으로 테스트 대상을 사용자 정의할 수 있습니다. 세그먼트 갤러리에서 타겟팅 세그먼트를 선택하거나 사용자 정의 세그먼트를 생성할 수 있습니다.

이전 테스트 예와 관련하여 사용자 조사에서 사용자가 이메일과 암호 입력을 싫어하고 보다 유연한 로그인 옵션을 선호한다고 가정합니다. 이 연구를 기반으로 먼저 멕시코와 같은 느린 시장의 사용자를 대상으로 소셜 로그인 옵션 제공이 긍정적인 반응을 생성하고 첫 번째 온보딩 단계를 완료하는 사용자 수를 늘릴 수 있는지 확인할 수 있습니다. 이를 위해 사용자 정의 세그먼트로 이동하여 조건을 추가하고 해당 속성(국가) 및 값(멕시코)을 선택할 수 있습니다.

또한 'AND/OR' 연산자를 사용하여 보다 정확한 잠재고객을 선택할 수 있습니다. 예를 들어 학습 애플리케이션이 주로 멕시코의 중간 경력 전문가를 대상으로 한다고 가정합니다. 이 경우 사용자 지정 변수 옵션을 선택하고 이름 필드에 'Age'를 입력하고 값 필드에 연령 그룹(예: 35-45세)을 입력할 수 있습니다. 그런 다음 양쪽의 브래킷을 선택하고 'And' 연산을 선택할 수 있습니다. 또는 그룹 중 하나의 실적을 추적하려는 경우 잠재고객 선택에서 'OR' 연산자를 사용할 수 있습니다.

자세히 알아보려면 맞춤 세그먼트에 대한 짧은 도움말을 참조하세요.

4. 가격 실험

판매를 촉진하고 앱으로 고객을 유치하려면 할인이나 쿠폰을 제공하는 것이 필요합니다. 그러나 가격 책정 전략이 비즈니스 성장에 도움이 되는지 어떻게 확신할 수 있습니까?

가격을 너무 높게 설정하면 고객이 이탈할 수 있고 너무 낮게 설정하면 수익을 놓칠 수 있습니다.

추적할 지표

가격 책정이 효과적인지 확인하려면 앱에 대한 다음 수익 관련 메트릭을 분석하십시오.

• 평생 가치 – 앱을 설치한 시점부터 사용자당 생성된 수익
• 구매 빈도 – 사용자가 지정된 시간에 구매하는 평균 횟수입니다.
• 설치당 비용 – 유료 광고에서 신규 사용자를 확보하기 위해 지불하는 가격.

이러한 메트릭은 VWO에서 구성할 수 있습니다. 수치가 기대에 미치지 못한다고 생각되면 A/B 테스트 요금제를 고려해야 할 때일 수 있습니다. 이렇게 하면 손실 위험 없이 수익을 극대화할 수 있습니다.

시도해 볼 수 있는 예

예 1 – 구독자에게 할인된 연간 가격 제공

인기 있는 피트니스 앱인 Strava는 사용자가 고급 기능에 액세스하려면 월간 또는 연간 구독료를 지불해야 합니다. 고객은 월간 청구 주기 또는 연간 청구 주기 중에서 선택할 수 있으며 후자의 잠재적 절감액은 언급되어 있습니다. 이 할인은 사용자가 연간 요금제를 선택하도록 장려할 수 있습니다.

예 2 – 시간 제한이 있는 동적 가격 표시

주의! 는 모바일 기기를 이마에 대고 친구의 단서에 따라 화면에 나타나는 단어나 구를 추측하는 인기 게임입니다. 원래 가격에 줄이 그어져 있고 시간 제한이 표시되어 긴박감을 주고 사용자가 신속하게 행동하도록 장려합니다.

이러한 가격 표시 방법을 기반으로 효과적인 앱 테스트를 만들 수 있습니다.

고안할 수 있는 테스트

앱에서 거래/유료 구독 수를 늘리고 싶다고 가정해 보겠습니다. 다음은 실험할 수 있는 테스트 아이디어입니다.

테스트 1 아이디어

가설 1: 구독 요금제에 대한 잠재적인 절감 효과를 보여주면 사용자가 더 긴 요금제를 선택하도록 장려할 것입니다.

제어: 월간 구독 계획 및 연간 구독 계획.

변형: 월간 및 연간 구독은 언급된 두 계획 모두에 대해 잠재적인 절감 효과가 있습니다.

테스트 2 아이디어

가설 2: 긴급성과 원래 가격을 취소하는 것과 같은 심리적 전술은 이 할인 제안을 선택하는 사용자 수를 증가시킬 수 있습니다.

컨트롤: 새 가격이 적힌 간단한 할인 배너입니다.

변형: 원래 가격에 줄이 그어진 활기찬 할인 배너, 할인된 가격이 표시되고 제안의 가용성을 나타내는 타이머가 있습니다.

Heads Up 예제에서 영감을 받은 할인 테스트와 같이 앞서 논의한 실험 중 하나에 대한 MAB(Multi-Armed Bandit)라는 고급 접근 방식을 살펴보겠습니다. 이전에 논의한 A/B 테스트와 달리 multi-armed bandit 접근법은 조금 더 복잡하고 다른 방법론을 포함합니다.

테스트할 여러 변형이 있는 시간에 민감한 할인 제안이 있고 기회 손실을 최소화하기 위해 가능한 한 빨리 최상의 성능 변형을 식별해야 한다고 가정합니다. 최상의 변형을 결정하는 데 중점을 둔 A/B 테스트와 달리 MAB는 더 나은 변형을 더 빨리 찾는 데 중점을 둡니다. 최적화 기간이 작을 때 MAB는 가격 책정, 할인, 구독 등의 기회 손실을 최소화하는 데 더 적합합니다. 이러한 경우 두 번째로 좋은 변형을 제공하고 전환하지 않는 방문자는 수익 기회 손실로 간주됩니다. 우승 변형의 일부인 경우 변환됩니다. 여기에서 VWO의 MAB에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.

멋진 테스트 아이디어로 앱 성공을 가속화하세요!

이 기사에서 논의한 A/B 테스트 아이디어가 도움이 되었기를 바랍니다. 그러나 훌륭한 아이디어는 올바르게 구현될 때만 유용합니다. 따라서 가벼운 Android/iOS SDK, 다국어에 대한 연중무휴 기술 지원, 테스트 대상 사용자 지정 기능과 같은 포괄적인 기능을 제공하고 신뢰할 수 있는 실시간 보고서를 제공하는 플랫폼을 찾고 있다면 , VWO Mobile App Testing이 최고의 선택이 되어야 합니다. 또한 Mobile Insights의 전체 릴리스가 빠르게 다가오고 있으므로 사용자 행동을 보다 심층적으로 이해하고 전환 메트릭을 개선하며 가장 중요한 것은 앱의 전반적인 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다. VWO가 모바일 앱 사용자의 여정을 어떻게 개선하는지 알아보려면 무료 데모를 요청하세요.