A/B 테스트란 무엇인가요? A/B 테스트를 어떻게 수행하나요?

목차

• A/B 테스트란 무엇인가요?
• 왜 A/B 테스트를 해야 할까요?
• A/B 테스트를 수행하는 방법
  • 1. 데이터 수집
  • 2. 명확한 목표를 설정하세요
  • 3. 검정 가설을 만듭니다.
  • 4. 디자인 변형
  • 5. 테스트 실행
  • 6. 결과 분석
• A/B 테스트의 예
  • 1. 홈페이지 A/B 테스트
  • 2. 팝업에서 플롭업으로
• A/B 테스트 문화 만들기
  • 1. 리더십 지원
  • 2. 팀에 힘을 실어주세요
  • 3. 프로세스 통합
• A/B 테스트 데이터
• 최고의 A/B 테스트 도구 12가지
  • 1. 콘텐츠스퀘어
  • 2. VWO
  • 3. 옴니컨버트
  • 4. 언바운스
  • 5. 크레이지 에그
  • 6. 카멜레온
  • 7. AB 맛있는
  • 8. 구글 옵티마이즈
  • 9. Firebase A/B 테스트
  • 10. 옵티마이즐리
  • 11. 어도비 타겟
  • 12. 막시미저

A/B 테스트란 무엇인가요?

A/B 테스트(분할 테스트 또는 버킷 테스트라고도 함)는 두 가지 버전의 웹사이트나 애플리케이션을 서로 비교하여 어느 버전이 더 나은 성과를 내는지 확인하는 방법입니다. 이 방법은 사용자에게 무작위로 두 가지 버전의 페이지를 보여준 다음 통계 분석을 사용하여 어느 버전이 전환 목표에 더 나은 결과를 제공하는지 파악하는 방식으로 작동합니다.

실제로 A/B 테스트는 다음과 같이 진행됩니다.

• 페이지의 두 가지 버전(원본(제어 또는 A) 버전과 수정된(변형 또는 B) 버전)을 만듭니다.
• 이러한 버전 간에 트래픽을 무작위로 분할합니다.
• 대시보드를 통해 사용자 참여도 측정
• 결과를 분석하여 변화가 긍정적, 부정적 또는 중립적 영향을 미쳤는지 확인합니다.

테스트할 변경 사항은 간단한 조정(제목이나 버튼 등)부터 페이지 전체 재설계까지 다양합니다. A/B 테스트는 각 변경 사항의 영향을 측정함으로써 웹사이트 최적화를 추측에서 데이터 기반 의사 결정으로 바꾸고, 대화를 "우리는 생각한다"에서 "우리는 알고 있다"로 전환합니다.

방문자에게 통제 방법이나 변형 방법이 제공되면서 각 경험에 대한 참여도가 측정되어 대시보드에 수집되고 통계 도구를 통해 분석됩니다. 그런 다음 경험의 변화(변화 방법 또는 B)가 기준 버전(통제 방법 또는 A)과 비교했을 때 긍정적, 부정적 또는 중립적 효과를 가져오는지 확인할 수 있습니다.

A/B 테스트의 개념은 간단합니다. 다양한 사람들에게 웹사이트의 다양한 버전을 보여주고, 어떤 버전이 그들을 고객으로 전환하는 데 가장 효과적인지 측정하는 것입니다. Dan Siroker와 Pete Koomen 지음(책 | A/B 테스트: 클릭을 고객으로 전환하는 가장 강력한 방법)

왜 A/B 테스트를 해야 할까요?

A/B 테스트를 통해 개인, 팀, 회사는 사용자 경험을 신중하게 변경하면서 그 영향에 대한 데이터를 수집할 수 있습니다. 이를 통해 가설을 세우고 사용자 행동에 가장 큰 영향을 미치는 경험 요소와 최적화 방법을 알아낼 수 있습니다. 또 다른 방법으로는, 그들이 틀렸다는 것이 증명될 수 있습니다. 주어진 목표에 대한 최상의 경험에 대한 그들의 의견은 A/B 테스트를 통해 틀렸다는 것이 증명될 수 있습니다.

A/B 테스트는 한 번 질문에 답하거나 의견 불일치를 해결하는 것 이상으로, 주어진 경험을 지속적으로 개선하거나 전환율 최적화(CRO)와 같은 단일 목표를 시간 경과에 따라 개선하는 데 사용할 수 있습니다.

A/B 테스트 응용 프로그램의 예:

• B2B 리드 생성 : 기술 회사라면 헤드라인, 양식 필드, CTA를 변경하여 랜딩 페이지를 개선할 수 있습니다. 각 요소를 하나씩 테스트하면 어떤 변화가 리드 품질과 전환율을 높이는지 확인할 수 있습니다.
• 캠페인 성과 : 제품 마케팅 캠페인을 운영하는 마케터라면 광고 카피와 랜딩 페이지를 모두 테스트하여 광고 지출을 최적화할 수 있습니다. 예를 들어, 다양한 레이아웃을 테스트하면 어떤 버전이 방문자를 고객으로 가장 효과적으로 전환하는지 파악하는 데 도움이 되며, 이를 통해 고객 확보의 전반적인 비용을 줄일 수 있습니다.
• 제품 경험 : 회사 전체의 제품 팀은 A/B 테스트를 사용하여 가정을 검증하고, 중요한 기능의 우선순위를 정하고, 위험 없이 제품을 제공할 수 있습니다. 온보딩 흐름부터 제품 내 알림까지, 테스트는 명확한 목표와 가설을 유지하면서 사용자 경험을 최적화하는 데 도움이 됩니다.

A/B 테스트는 의사결정을 의견 기반에서 데이터 기반으로 전환하는 데 도움이 되며, HiPPO(최고 연봉자의 의견)라는 용어에 도전합니다.

댄 시로커가 말했듯이, "우리는 무엇이 가장 좋은지 정확히 모릅니다. 데이터를 살펴보고 그 데이터를 지침으로 삼아야 합니다 . "

A/B 테스트를 수행하는 방법

테스트 실행을 시작하는 데 사용할 수 있는 A/B 테스트 프레임워크는 다음과 같습니다.

1. 데이터 수집

• Google Analytics와 같은 분석 도구를 사용하여 기회를 파악하세요.
• 히트맵을 통해 교통량이 많은 지역에 집중하세요
• 이탈률이 높은 페이지 찾기

2. 명확한 목표를 설정하세요

• 개선을 위한 특정 지표 식별
• 측정 기준 설정
• 개선 목표 설정

3. 검정 가설을 만듭니다.

• 명확한 예측을 형성하세요
• 기존 데이터를 기반으로
• 잠재적 영향에 따라 우선순위를 정하세요

4. 디자인 변형

• 구체적이고 측정 가능한 변화를 만들어 보세요
• 적절한 후속 조치를 보장하세요
• 기술 구현 확인

5. 테스트 실행

• 무작위 트래픽 분할
• 트랙 문제
• 체계적으로 데이터를 수집하세요

6. 결과 분석

• 통계적 유의성 테스트
• 모든 수치를 고려하세요
• 배운 교훈을 기록하다

여러분의 변형이 승리하면 좋습니다! 이러한 통찰력을 유사한 페이지에 적용하고 성공을 위해 계속 반복하세요. 하지만 기억하세요. 모든 검사 결과가 양성으로 나오는 것은 아니고, 이는 완전히 정상적인 일입니다.

A/B 테스트에서는 실패란 없고, 오직 학습할 수 있는 기회만 있습니다. 긍정적이든, 부정적이든, 중립적이든 모든 테스트는 귀중한 사용자 통찰력을 제공하고 테스트 전략을 개선하는 데 도움이 됩니다.

A/B 테스트의 예

A/B 테스트가 실제로 적용된 두 가지 예는 다음과 같습니다.

1. 홈페이지 A/B 테스트

목표는 사용자 참여를 촉진하는 것입니다. 연구팀은 이 경우의 답은 짖는 소리가 많다는 것을 발견했습니다.

테스트 기간 동안 사이트 홈페이지에서 개를 쓰다듬는 사이트 방문자는 "실험의 진화" 보고서에 대한 링크를 받게 됩니다. 하지만 실제로 개를 볼 수 있는 시간은 50%에 불과합니다.

결과 : 개를 본 사람들은 개를 보지 않은 사람들보다 3배 더 많은 콘텐츠를 소비했습니다.

2. 팝업에서 플롭업으로

Optimizely의 수석 전략 컨설턴트인 로니 청은 지도 보기에 시설 세부 정보 팝업을 도입하고 싶어했습니다. 사용자가 지도 보기에서 핀을 클릭하면 결제를 완료하기 위한 추가 단계가 있는 PDP 페이지로 이동하기 때문입니다.

• 결과 : 결제 페이지를 방문하는 사용자 감소
• 결론 : 팝업 정보를 개선하여 사용자가 안심하고 결제를 진행할 수 있도록 합니다.

A/B 테스트 문화 만들기

훌륭한 디지털 마케팅팀은 테스트 프로그램에 여러 부서를 참여시킵니다. 다양한 부서와 접점에서 테스트를 실시하면 마케팅에 대한 변화가 통계적으로 유의미하고 최종 결과에 긍정적인 영향을 미칠 수 있다는 확신을 높일 수 있습니다.

사용 사례는 다음과 같습니다.

• 소셜 미디어 A/B 테스트 : 게시 타이밍, 콘텐츠 형식, 광고 크리에이티브 변형, 대상 고객 타겟팅, 캠페인 메시징
• A/B 마케팅 테스트 : 이메일 캠페인, 랜딩 페이지, 광고 카피 및 크리에이티브, CTA 버튼, 양식 디자인
• 웹사이트 A/B 테스트 : 탐색 디자인, 페이지 레이아웃, 콘텐츠 표현, 결제 프로세스, 검색 기능

하지만 테스트하고 배우는 사고방식을 채택해야만 프로그램을 확장할 수 있습니다. 테스트 문화를 구축하는 방법은 다음과 같습니다.

1. 리더십 지원

• 초기 성공을 통해 가치를 입증하세요
• 성공 사례를 공유하세요
• 결과를 비즈니스 목표에 연결

2. 팀에 힘을 실어주세요

• 필요한 도구를 제공하세요
• 기차
• 가설 생성을 장려합니다

3. 프로세스 통합

• 테스트를 개발 프로세스의 일부로 만드세요
• 명확한 테스트 프로토콜을 만드세요
• 경험을 기록하고 공유하세요

A/B 테스트 데이터

A/B 테스트를 위해서는 다양한 지표를 추적할 수 있는 분석 기능과 더욱 심층적인 통찰력을 위한 데이터웨어하우스 연결이 필요합니다.

시작하려면 다음을 측정해야 합니다.

• 주요 성공 지표 : 전환율, 클릭률, 방문자당 수익, 평균 주문 가치
• 지원 지표 : 사이트 체류 시간, 이탈률, 세션당 페이지 수, 사용자 여정 패턴
• 기술적 성능 : 로드 시간, 오류율, 모바일 반응성, 브라우저 호환성

정말 차이를 만드는 것은 루트 분석입니다. 테스트 데이터를 온프레미스에 저장하여 데이터 위치를 완벽하게 제어할 수 있습니다. 더욱이 실제 비즈니스 결과로 테스트하고 자동화된 그룹 분석을 활성화할 수 있습니다. 엄격한 데이터 거버넌스와 규정 준수를 유지하는 동시에 단일 진실 소스를 통해 원활한 다중 채널 테스트를 제공합니다.

최고의 A/B 테스트 도구 12가지

1. 콘텐츠스퀘어

Contentsquare는 팀이 웹사이트의 디지털 경험을 모니터링하는 데 사용할 수 있는 종단 간 경험 인텔리전스 플랫폼입니다. 양적, 질적 도구와 기능을 모두 갖춘 이 플랫폼을 사용하면 A/B 테스트에 대한 심층적인 통찰력을 추가하고 사용자 작업의 동기를 이해할 수 있습니다.

2. VWO

Visual Website Optimizer(VWO)는 포괄적인 CRO 툴셋을 갖춘 실험 플랫폼으로, 헤드라인, CTA 버튼, 이미지 등 웹사이트와 모바일 앱의 다양한 요소에 대한 A/B 테스트를 실시하여 어떤 변형이 더 많은 사용자를 전환시키는지 확인할 수 있습니다.

3. 옴니컨버트

Omniconvert는 A/B 테스트, 설문 조사, 웹사이트 개인화, 고객 세분화, 행동 타겟팅 기능을 갖춘 웹사이트 최적화 플랫폼입니다.

4. 언바운스

Unbounce는 핵심 성과 지표(KPI)를 추적하고 전환율을 최적화할 수 있는 분석 및 A/B 테스트 기능이 포함된 랜딩 페이지 빌더입니다.

5. 크레이지 에그

Crazy Egg는 귀하의 웹사이트에서의 사용자 행동을 분석할 수 있는 웹사이트 최적화 도구입니다. 이 도구에는 히트맵, 스크롤 맵, 클릭 보고서와 같은 기능이 포함되어 있어 웹사이트의 다양한 버전을 테스트하여 어느 버전이 더 많은 참여나 전환을 생성하는지 확인하는 데 도움이 됩니다.

6. 카멜레온

Kameleoon은 모든 기능을 갖춘 웹 테스트 기능을 갖춘 웹 최적화 플랫폼으로, 실시간으로 A/B 테스트를 실행하고 데이터 기반의 통찰력을 제공하여 더 나은 제품 결정을 내릴 수 있도록 해줍니다.

7. AB 맛있는

AB Tasty는 기능 관리, A/B 테스트, 개인화 도구를 제공하는 웹 최적화 플랫폼으로, 전환율과 고객 경험을 실시간으로 개선하는 데 도움이 됩니다.

8. 구글 옵티마이즈

Google Optimize는 오늘날 가장 인기 있는 A/B 테스트 솔루션 중 하나입니다. 이 솔루션은 완전히 무료이며 Google Analytics, Google Ads, Firebase 등 다른 인기 있는 Google 제품과 함께 작동하도록 설계되었습니다.

9. Firebase A/B 테스트

Firebase는 Google 에서 만든 앱 개발 플랫폼입니다 . Firebase의 A/B 테스트 모듈을 사용하면 앱의 기능, 사용자 인터페이스 또는 참여 캠페인의 변경 사항을 테스트할 수 있습니다.

10. 옵티마이즐리

Optimizely는 디지털 경험 플랫폼입니다. A/B 테스트와 다변량 기능은 물론, CMS, 웹사이트 개인화 기능, 기능 전환 기능 등이 제공됩니다.

11. 어도비 타겟

Adobe Target은 Adobe Experience Cloud의 일부인 테스트 플랫폼입니다. Adobe Target은 전체 경험 클라우드와 마찬가지로 기업을 대상으로 구축되었으며, 옴니채널 사용자 경험에 중점을 두고 수천 명 또는 수백만 명의 사용자를 대상으로 테스트를 실행합니다.

12. 막시미저

Maxymiser는 2015년 Oracle이 인수한 테스트 및 최적화 도구입니다. 이 도구의 주요 목적은 개발 리소스에 대한 필요성을 없애고 마케터가 테스트와 개인화를 수행할 수 있도록 하는 것입니다.