A/B 테스팅
A/B 테스트를 통해 웹 페이지, 앱, 화면 등 디지털 경험에 대해 두 가지 이상의 버전을 비교하여 어느 버전이 더 효과적인지 판단할 수 있습니다. 또한 전환율과 사용자 참여도를 활용하여 특정 버전에 대해 중립적, 긍정적 또는 부정적인 효과가 있는지 확인할 수 있으며, 도출된 결과를 통해 캠페인, 고객 경험, 전환율을 향상시키고 고객 타겟팅을 강화할 수 있습니다.
A/B 테스트의 당면 과제
A/B 테스트를 성공적으로 수행하려면 성과와 캠페인 결정에 영향을 미칠 수 있는 시스템과 거버넌스 문제를 해결해야 합니다.
불충분한 트래픽 양
정의된 테스트 규칙 부족
명확하지 않은 웹 사이트 목표
타겟팅된 측정 지표의 부재
A/B 테스트를 통해 얻을 수 있는 이점
A/B 테스트를 통해 선호도, 관심사, 위험 요소 등을 비교하여 측정 가능한 결과를 활용하여 캠페인을 최적화할 수 있습니다.
성과 비교 후 실행
고객 행동을 비교하는 테스트를 통해 실행 가능한 데이터를 생성하여 캠페인을 향상시키고 고객 세분화와 타겟팅을 강화할 수 있습니다.
데이터 기반의 의사 결정
테스트를 통해 경영진의 도움이나 직감에 의존하지 않고, 정확한 통계를 사용하여 타겟팅과 메시지를 정의할 수 있습니다.
전환율 향상
여러 콘텐츠 요소, 제안, 제품을 반복적으로 테스트하여 참여도를 높임으로써 캠페인을 최적화하여 더 나은 성과를 얻을 수 있습니다.
캠페인 위험 감소
A/B 테스트를 통해 데이터 기반의 테스트 환경을 구현하여 무분별한 캠페인 실행을 방지할 수 있습니다.
Adobe가 도와드리겠습니다.
Adobe Target의 자동화된 테스트와 최적화 기능을 사용하여 번거로운 코딩과 설정 없이도 방문자의 참여도와 전환율을 높이는 경험, 메시지, 제안을 파악할 수 있습니다.
A/B 테스트는 분석 퍼즐의 한 조각에 불과
분석을 통해 고객의 전체 상황을 파악하여 개인화된 경험을 전달하는 Adobe 고객 사례를 살펴보십시오.
"Adobe Target을 사용하여 가설을 입증함으로써 분석 역량을 향상시키고 자유롭게 테스트할 수 있게 되었습니다."
— LJ Jones, Progrexion 최적화 부문 책임자
"A/B 테스트의 강력함을 경험하고 난 후부터 A/B 테스트를 모든 업무의 중심에 두고 있습니다."
- Ellen Lee,
Hyatt 글로벌 디지털 부문 수석 부사장
A/B 테스트 관련 FAQ
A/B 테스트는 실패할 염려가 없습니까?
아니요. 효과적인 테스트를 위해서는 설계 및 트래픽의 요구 사항과 관련된 가설과 모범 사례가 필요합니다.
A/B 테스트는 SEO에 방해가 됩니까?
아니요. 중복 콘텐츠로 인해 테스트 효과에 대한 부정적인 견해가 있는데, 실제로는 사이트의 기능을 향상시키고 SEO에 긍정적인 영향을 미칩니다.
몇 개의 버전을 실행할 수 있습니까?
원하는 만큼 여러 버전을 테스트할 수 있지만, 각 버전에 대해 통계적으로 중요한 결과를 얻으려면 트래픽 요구 사항을 고려해야 합니다. 다른 고객 세그먼트를 사용하여 다양한 버전을 비교할 수도 있습니다.
어떤 디자인 요소를 테스트해야 합니까?
모양, 색상, 크기, 메시지와 같은 모든 페이지 요소가 테스트 대상이 됩니다. 측정 지표와 전환 목표에 미치는 영향을 파악하기 위해 전체 디지털 경험, 단일 페이지, 전반적인 고객 여정을 테스트할 수 있습니다.
A/B 테스트는 다변량 테스트(MVT)와 어떻게 다릅니까?
다변량 테스트(MVT)는 한번에 여러 요소의 조합을 검사하므로, 고객 상호 작용 시 상대적인 기여도 요소를 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다.
귀무 가설이란 무엇입니까?
귀무 가설은 두 개 이상의 표본 집단에서 참여도와 전환율에 통계적 차이가 없을 때 설정되는 가설이며, 통계적 차이가 관찰된다면 이는 표본 조사나 실험 오류 때문일 가능성이 높습니다.