쿠키 없는 미래가 A/B 테스트에 미치는 영향

실험을 하나의 문화로 받아들인 대부분의 SMB, 중간 시장 조직 및 기업은 전환율 증가에 대해 활짝 열려 목소리를 높이고 있습니다. 전자 상거래, SaaS, 미디어, 교육 및 엔터테인먼트와 같은 산업에서는 A/B 테스트를 업무 문화의 일부로 채택했습니다.

실험에는 정기적인 웹 사이트 테스트가 포함되며 더 심층적인 고객 세분화를 위해 자사 및 타사 쿠키의 데이터가 필요합니다.

머지않아 더 이상 제3자 쿠키를 사용하지 않게 될 것입니다. 전 세계적으로 제3자 쿠키를 가장 많이 사용하는 광고주와 대행사는 3P 쿠키 시대 이후에 피벗, 적응 및 생존하기 위한 강력한 전략이 필요합니다.

2023년 이후 타사 쿠키가 역사가 되면서 디지털 마케터, CRO 실무자 및 실험 팀이 이 리드 타임을 활용하여 A/B 테스트를 통해 전환을 확장할 수 있는 방법을 살펴봅니다.

그러나 계속 진행하기 전에 무엇이 무엇인지 이해합시다.

쿠키란 무엇입니까?

일반적으로 쿠키는 웹사이트 방문자의 신원입니다. 좀 더 전문적인 용어로 말하자면 웹사이트가 방문자의 브라우저에 표시하는 정보 조각인 코드입니다. 이 정보는 웹사이트에서 생성되며 나중에 웹사이트에서 검색할 수 있는 웹 브라우저에 보존됩니다. 쿠키는 방문자가 특정 웹 페이지로 돌아왔음을 서버에 알립니다. 방문자가 웹사이트를 다시 방문하면 쿠키는 방문자의 기본 설정을 기억하고 사이트에서 사용자 지정 설정 및 콘텐츠를 제공할 수 있도록 합니다. 가상 신분증과 같습니다.

회사는 일반적으로 로컬 스토리지 및 방문자 수준 쿠키를 사용하여 방문자 여정을 추적하고 웹 사이트에서 방문자의 행동을 이해합니다. 마케팅 담당자는 주로 두 가지 유형의 쿠키를 처리합니다.

• 자사 쿠키 는 귀하가 방문하는 앱이나 웹사이트에 직접 저장됩니다. 이 데이터는 내부 서버로 전송됩니다.
• 타사 쿠키 는 LinkedIn 및 Google과 같은 타사 서버로 보내는 외부 도메인에서 생성됩니다. 이 쿠키는 픽셀을 추적합니다.

오늘날 브라우저는 사용자에게 쿠키를 거부할 수 있는 선택권을 제공합니다. Google의 시크릿 모드는 모든 타사 쿠키를 자동으로 거부합니다.

예를 들어 방문자가 전자 상거래 웹 사이트를 방문하여 항목을 선택하고 장바구니에 추가하지만 구매하지 않고 세션을 종료합니다. 쿠키는 장바구니에 저장된 상품이 사용자의 장바구니에 남아 있도록 합니다. 따라서 방문자가 다른 시간에 웹 사이트를 다시 방문하면 마지막으로 떠난 곳에서 바로 여행을 재개하여 원활한 쇼핑 경험을 제공할 수 있습니다. 이것이 자사 쿠키가 전자 상거래 및 소매 산업에 유용할 수 있는 방법입니다.

자사 쿠키와 타사 쿠키의 차이점을 간단히 살펴보겠습니다.

A/B 테스트란?

AB 테스트는 판매 유입 경로에서 방문자를 더 많이 유도하기 위해 실행되는 강력한 웹 사이트 테스트를 말합니다. 페이지의 다양한 변형을 테스트하여 전환을 최대화하는 실험입니다. 즉, A/B 테스트는 웹페이지 요소의 여러 변형을 비교하고 가장 실적이 좋은 변형을 선택합니다.

페이지 헤드라인, 글꼴, CTA 색상, 텍스트 배치, 버튼 배치 등을 테스트하고 최대 상호작용을 유도하는 변형을 찾을 수 있습니다.

VWO가 쿠키를 사용하는 방법

세계 최고의 실험 플랫폼인 VWO는 주로 쿠키를 사용하여 세 가지 광범위한 항목을 기록합니다.

특정 사용자 태그

각 사용자는 VWO가 웹 사이트, 실험 및 제품에서 이 사용자를 식별하는 데 도움이 되는 UUID라는 고유한 태그를 받습니다. 이는 VWO에서 발급한 해당 웹사이트의 사용자 고유 ID 번호와 같습니다.

이전에 사용자에게 어떤 변형이 표시되었는지 식별

이 사용자는 이전에 특정 실험에 노출되었습니까? 만약 그렇다면, 그는 어떤 변형을 보았습니까? 이것은 그가 방문할 때마다(또는 여러 페이지에 걸쳐) 우리가 그 경험을 유지하고 그에게 동일한 해석을 제공할 수 있도록 하기 위한 것입니다. 여기서 쿠키는 VWO가 수십억 명의 사용자를 위해 실행된다는 점을 감안할 때 이 정보를 서버에 저장할 수 없고 실시간으로 만들 수 없기 때문에 정보를 브라우저에 저장하는 역할을 합니다.

사용자가 트리거한 목표 이해

이 정보가 있으면 동일한 목표를 두 번 트리거하지 않습니다. 당사의 백엔드 시스템은 반복적인 전환을 제거하기 위한 강력한 검사 기능을 갖추고 있습니다.

쿠키가 없는 세상에서 작동할 잠재적 솔루션은 다음과 같이 작동합니다.

UUID를 난수로 생성하는 대신 고객(웹사이트 소유자)은 방문자의 솔트(고유 ID)를 VWO에 전달할 수 있으며 VWO는 해당 솔트를 사용하여 UUID를 생성하므로 UUID는 매번 일관됩니다.

A/B 테스트가 비오는 날을 위한 저축과 같은 이유

쿠키 없는 세상으로의 카운트다운을 통해 기업은 웹사이트 및 모바일 앱 A/B 테스트를 통해 실험을 채택 및 활용하고 불확실한 쿠키 없는 시대에 앞서 전환을 늘릴 수 있는 기회를 갖게 됩니다.

A/B 테스트에 필수적인 이유는 무엇입니까? 두 가지 시나리오 즉, 보자. 쿠키가 있는 세상에서의 A/B 테스트와 쿠키 없는 세상에서의 A/B 테스트.

쿠키가 있는 세상에서 A/B 테스트

A/B 테스트는 웹 페이지에서 방문자 행동과 경험을 추적하는 쿠키 데이터에 의존합니다. 이 데이터를 통해 실험 및 CRO 팀은 특정 사용자 세그먼트에 대한 웹 경험을 최적화할 수 있습니다.

쿠키는 방문자가 웹 사이트를 방문할 때마다 테스트의 변형 A 또는 B를 표시해야 하는지 여부를 식별하는 데 도움이 됩니다. 이 식별은 방문자가 두 변형을 보지 않도록 하여 실험 편향과 혼동을 방지합니다.

예를 들어, VWO는 일반적으로 개인 데이터를 포함하지 않는 UUID(Unique User ID)인 쿠키를 통해 방문자 ID만 수집합니다. UUID는 4201E4DB-4C25-BA4DD31-C137C718D30E처럼 보입니다.

한 방문자를 다른 방문자와 구별하는 데 도움이 됩니다. 또한 VWO가 개인을 식별하거나 추적할 수 없음을 의미합니다.

쿠키를 사용하지 않는 A/B 테스트

쿠키가 없으면 웹사이트 방문자는 웹사이트를 방문할 때마다 새로운 사용자로 간주됩니다. 이는 방문자가 한 방문에서는 변형 A를, 다른 방문에서는 변형 B를 볼 수 있음을 의미합니다. 이로 인해 각 변형에 대한 잘못된 전환 기여가 발생합니다.

성공적인 변형을 올바르게 식별하는 것은 매우 어려워집니다. 그러나 자사 쿠키는 A/B 테스트에 계속 사용할 수 있습니다.

쿠키 없는 세상이 광고주와 최적화 도구에 미치는 영향

Google은 개인 정보 보호 샌드박스라고도 하는 FLoC(Federated Learning of Cohorts)를 구현한 후 PII(개인 식별 정보)를 수집하는 방법을 선택 해제했습니다. 이렇게 하면 구매 행동에 따라 집단으로 그룹화되므로 개별 사용자를 식별할 수 없습니다. 광고주는 이러한 코호트에 광고를 타겟팅하여 웹 사이트에서 개별 사용자의 개인 정보를 보호할 수 있습니다.

일반적으로 쿠키는 웹 페이지에서 방문자의 여정을 추적합니다. 여기에는 웹 사이트에 대한 선호도, 관심사, 클릭 및 참여가 포함됩니다. 광고주와 마케팅 담당자는 퍼스트 파티 쿠키를 사용하여 성공적인 A/B 테스트를 실행할 수 있습니다.

쿠키가 없는 세상에서 가능한 솔루션을 간단히 살펴보겠습니다.

쿠키 없는 세상에 대한 해결책은 무엇입니까?

쿠키가 없는 세상에서 무의미해지고 얼어붙을 제3자 쿠키 데이터의 큰 바다가 있을 것입니다. 자동화된 기술을 사용하여 구매하고 앱과 웹사이트에 광고를 게재하는 프로그래밍 방식 광고는 제3자 쿠키로 구동되는 산업입니다.

퍼블리셔와 광고주는 더 이상 세그먼트를 타겟팅할 수 없기 때문에 타격을 받을 것입니다. 그 결과 플랫폼과 퍼블리셔의 미디어 구매가 늘어나고 퍼블리셔 간 프로그래밍 방식 디스플레이가 줄어듭니다. 마케팅 담당자는 제3자 쿠키에 대한 의존도를 줄이기 위해 자사 데이터 수집 전략을 개발해야 합니다. 쿠키를 허용하는 고객에게 더 많은 초점이 맞춰질 것입니다. 이메일 주소와 전화번호로 구성된 프로필에는 브라우저 제한이 없습니다.

콘텐츠를 증폭하여 자사 데이터 구축

콘텐츠 소비의 경우 마케터는 사용자가 콘텐츠를 소비하기 전/후에 설문조사/설문지를 보여 개인화 및 경험 최적화에 도움을 줄 수 있습니다. 설문 조사에는 선호도, 콘텐츠 선택, 관심사 등에 대한 질문이 포함될 수 있습니다. 이 정보를 수집하면 마케터가 유사한 유형의 콘텐츠를 권장 사항으로 표시하고 사용자 경험에 추가하는 데 도움이 됩니다.

예를 들어 블로그 페이지에 표시되는 팝업은 '읽고 있는 내용이 마음에 드십니까? 최신 블로그를 놓치지 않도록 더 많은 콘텐츠에 가입하세요.'

또 다른 예로는 아래 이미지와 같이 소프트웨어 제품의 무료 평가판에 가입하라는 팝업이 표시될 수 있습니다.

코호트 식별

타겟팅을 위한 더 큰 코호트가 있는 경우 쿠키가 없는 세상은 개인을 재타겟팅하는 것이 더 이상 불가능하므로 사전 세분화 및 사후 세분화 문제를 의미합니다. 개인화 및 최적화 캠페인에는 추천을 위해 추론된 데이터가 필요합니다. 추론된 데이터를 통해 코호트 식별이 가능합니다.

예를 들어 방문자가 SaaS 웹 페이지에서 양식을 작성하여 백서를 다운로드합니다. 이메일 ID, 이름 또는 전화번호를 포함하는 양식 값은 자사 데이터입니다. 유추 데이터는 이 데이터를 심층 분석하여 어떤 백서가 다운로드되었는지, 백서가 방문자에게 어떤 문제를 해결하는지 등을 이해하고 분석합니다. 이 추론을 통해 유사한 백서를 다운로드하여 대상으로 삼은 유사한 다른 방문자로 코호트가 생성됩니다. 그들의 관심사와 추론을 통해 도출된 의도를 사용하여 더 많은 관련 정보를 가진 그룹으로.

이러한 코호트는 현재의 개별 사용자를 타겟팅 및 재타겟팅 캠페인으로 대체합니다. 따라서 식별된 코호트가 깊을수록 코호트에 유용한 권장 사항 및 관련 정보를 사용하여 타겟팅이 더 정확해집니다.

마케팅 성과 향상

자사 데이터는 마케터와 광고주의 원동력이 될 것입니다. 마케팅은 덜 공격적이 될 것입니다. 따라서 마케터는 개인 정보에 영향을 주지 않으면서 적절한 콘텐츠를 소비자에게 제공할 적절한 시간을 찾아야 합니다. 실시간 머신 러닝은 시기적절한 타겟팅을 위한 마케터의 노력에 가치를 더할 것입니다. Boston Consulting Group의 연구에 따르면 자사 데이터를 사용하는 마케터는 단일 광고 배치에서 거의 두 배의 수익을 창출했습니다.

마케팅 담당자는 고객이 원하는 것을 빠르고 효율적으로 쉽게 찾을 수 있도록 하여 성과를 높일 수 있습니다. 이를 통해 고객 경험과 기업이 원하는 결과를 얻을 수 있습니다. 예를 들어 전자 상거래에서 로그인하는 사용자는 자사 데이터로 기록되며 웹 사이트에서 사용자의 모든 참여는 사용자 고유의 쿠키를 통해 기록됩니다.

결론

현재의 디지털 생태계는 쿠키나 로컬 저장소 없이는 매우 어려울 것입니다. 브라우저는 신뢰할 수 있는 도메인 간에 쿠키를 공유하고 자사 쿠키를 강화하고 타사 쿠키에서 벗어날 수 있는 기능을 제공할 것입니다.

옵티마이저, 대행사, 디지털 마케터 및 광고주는 A/B 테스트 및 마케팅 캠페인을 성공적으로 수행하기 위해 자사 쿠키를 중심으로 강력한 전략을 수립해야 합니다.

더 많은 조직이 실험을 채택함에 따라 장기적으로 A/B 테스트는 더 많은 가치를 추가하고 쿠키가 없는 세상에서도 비즈니스 결과를 이끌어내는 강력한 테스트 엔진을 구축할 것입니다. A/B 테스트 기능을 탐색하려면 VWO와 함께 포괄적인 무료 평가판을 사용하십시오.