제휴 마케팅에서 A/B 분할 테스트의 5가지 예

제휴 마케팅 전문가로서 귀하는 디지털 채널을 개선하기 위해 지속적으로 노력하고 있습니다. A/B 분할 테스트는 웹사이트에서 변경한 내용이 실제로 긍정적인 영향을 미치는지 확인하는 데 도움이 됩니다.

복잡한 웹사이트에서 A/B 분할 테스트를 할 때 종종 개발자의 도움이 약간 필요합니다.

그러나 제휴 마케팅 전문가로서 쉽게 A/B 테스트를 직접 설정할 수 있습니다.

이 기사에서는 5가지 실제 사례를 공유하고 프로세스를 안내합니다.

시작하기 전에 종이에 적어 두십시오.

시작하기 전에 실험을 종이에 적으십시오.

무엇을 테스트할 예정이며 그 이유는 무엇입니까?

설정한 실험의 로드맵 을 유지하십시오. 그렇게 하면 수행한 테스트와 아직 진행 중인 테스트를 추적할 수 있습니다.

그런 식으로 우선 순위를 결정할 수도 있습니다. 어떤 A/B 테스트를 먼저 설정합니까? 실험당 다음 부분을 설명합니다.

테스트 이름

• 실험의 이름은 무엇입니까? 무엇을 테스트하려고 합니까? 이는 ' Google 최적화 도구 '와 같이 테스트를 설정할 때 사용한 도구와 동일한 이름인 경우가 많습니다 .

설명

• 분할 검정에 대한 가설은 무엇입니까? 실험을 측정 가능하게 만들 수 있도록 데이터를 기반으로 가설을 세우십시오. 결국 마케팅 데이터를 무시할 수 없겠죠?

설정

• 테스트를 구성하는 방법을 간략하게 설명하십시오. 웹 페이지에 대해 무엇을 변경하시겠습니까?

기기

• 모든 사람을 대상으로 합니까 아니면 방문자가 특정 장치를 사용하는 경우에만 테스트합니까? 예를 들어, 모바일 장치.

성공 지표

• 테스트의 성공 여부를 어떻게 판단할 수 있습니까? 클릭률, 전환, 리드 및 전화 번호와 같은 특정 요소에 대한 클릭과 같은 KPI를 생각해 보십시오.

조심해…

• 이 테스트에 위험이 있습니까? 분할 테스트 페이지는 곧 방문자의 행동에 영향을 미칩니다. 물론 긍정적인 방향으로 말이다. 그러나 위험이 있는 경우 가능한 문제를 염두에 둘 수 있도록 적어 두십시오. 위험이 발생할 경우 무엇을 할 것인지 설명하십시오(예: 제휴 판매가 감소할 경우 어떻게 고칠 것입니까?). A/B 분할 테스트를 일찍 종료해야 한다는 의미일 수 있습니다.

제휴 마케팅 캠페인에 대한 비즈니스 영향

• 분할 테스트가 비즈니스에 미치는 영향은 어느 정도입니까? 1에서 10(조금, 많이)의 척도에서 이것은 어떤 테스트에 우선 순위가 있는지 결정하는 데 유용한 메커니즘입니다.

제휴 마케팅 A/B 분할 테스트 공유

동료와 실험을 공유하십시오. 이렇게 하면 A/B 테스트를 하고 있다는 사실을 모두가 알 수 있습니다. 아마도 더 많은 사람들이 참여하여 직접적이고 직접적인 피드백을 제공할 수 있습니다.

첫 번째 예. (보조) 클릭 유도문안 추가

제휴 마케팅 캠페인의 신규 등록은 리드에 대한 비용을 받는 모든 사람에게 중요한 KPI입니다. 리드(등록) 수를 늘리기 위해 웹사이트 또는 페이지에 추가 클릭 유도문안을 추가할 수 있습니다.

이 보조 클릭 유도문안을 통해 방문자는 기본 클릭 유도문안이 주의를 끌지 못할 경우에 대비하여 등록할 수 있습니다.

참고 사항: 클릭 유도문안 버튼이 눈에 띄지 않으면 문제 입니다. 분할 테스트 대신 슬리브를 펼치고 디자인을 변경하십시오.

결과

내 웹사이트에서 A/B 분할 테스트를 시도했을 때 웹페이지에 2차 클릭 유도문안을 추가한 결과 신규 등록의 전환율이 +206%로 증가했습니다. 기본 클릭 유도문안의 전환율도 21% 증가했습니다.

두 번째 예. 내용의 순서

같은 웹사이트에 대한 다른 실험에서는 홈페이지에서 콘텐츠 차단 순서를 변경했습니다. 콘텐츠의 테마 블록이 지속적으로 가장 높은 클릭률을 보이는 것으로 나타났습니다.

내용이 매력적이어서였을까, 아니면 페이지 중간에 있었기 때문일까? 순서를 재정렬하여 위치가 클릭률에 영향을 미치는지 확인하고 싶었습니다.

결과

테마의 위치는 클릭률에 영향을 미쳤습니다.

가능한 모든 위치를 테스트했습니다. 한 가지 대안이 승자로 돌아섰고 모든 콘텐츠 블록에 대한 순서로 인해 클릭률이 높아졌습니다.

해당 세그먼트를 다시 테스트했지만 이번에는 전환을 성공 지표로 사용했습니다. 그리고 무엇을 추측? 이 수정으로 더 높은 클릭률과 전환율이 +10% 증가합니다.

세 번째 예. 콘텐츠의 위치

이것은 유명한 마케팅 사례입니다. Philips의 분석에서 방문자가 칫솔 컵 구독이 어떻게 작동하는지 완전히 이해하지 못하는 것으로 나타났습니다. 웹 페이지에 언급되어 있지만. 이번 A/B 테스트에서는 웹페이지 콘텐츠의 순서를 조정했습니다.

구독 작동 방식에 대한 정보가 위로 이동되었습니다.

방문자에게 구독이 어떻게 작동하는지 더 일찍 알려주면 전환율이 증가한다고 믿었습니다.

결과

구독에 대한 정보가 포함된 콘텐츠를 불러오면서 전환율이 -15.35% 감소했습니다: 놀람, 놀람.

나는 여전히 방문자에게 구독에 대해 알리는 것이 좋은 생각이라고 생각하지만 전환을 늘리기 위해 그렇게 하는 것은 올바른 위치가 아닙니다.

제휴 마케팅 비즈니스에 있는 경우 전환은 리드 또는 판매인 경우가 많습니다. 구독은 판매하기가 더 어렵기 때문에 제휴 구독을 홍보하기 위해 웹사이트를 구축할 때 고려할 수 있습니다.

네 번째 예. 제품 페이지의 분할 URL

완전히 다른 경험을 테스트하고 싶습니까? 그런 다음 분할 URL 테스트가 솔루션을 제공합니다.

이 전략을 사용하면 방문자의 일부를 완전히 다른 웹 페이지로 안내합니다. 위치 또는 장치에 따라 다른 제품을 판매하거나 다양한 제휴 마케팅 제안에 대한 디자인을 테스트하기 위해 수행할 수 있습니다.

결과

분할 테스트 페이지 중 하나에서 제품을 장바구니에 담는 방문자가 110% 증가했습니다. 좋은 결과입니다!

동시에, 그러한 실험은 설정하기가 불편합니다.

더 많은 방문자가 제품을 장바구니에 담게 된 이유는 무엇입니까? 제품박스였나? 사본이 제출된 방식은 무엇입니까? 둘의 조합? 왜 두 번째 페이지에서 더 많은 사람들이 장바구니에 제품을 담았는지 모르기 때문에 장기적으로 그 전략을 세울 수 없습니다.

그러나 어느 제휴 페이지가 더 잘 전환되었는지 말할 수 있습니다.

다섯 번째 예. 가격 표시

자동차로 여행하는 여행자는 종종 온라인으로 주차 공간을 구매합니다. 그러나 많은 여행자들이 예약 후 부정적인 피드백을 남긴다는 것을 알았습니다.

가격은 제휴 상품 페이지에 광고되었지만 종종 선택한 기간 동안 여행자의 가격에서 (강하게) 벗어났습니다.

이 실험에서는 웹 페이지에서 가격을 제거했습니다.

결과적으로 부정적인 피드백이 감소했는지 여부는 물론 제휴 소프트웨어를 통해 연결된 제휴 링크를 사용하고 있어 트래픽의 모든 벤치마크를 분석할 수 있었기 때문에 이것이 전환율에 영향을 미쳤는지 검증하는 것이었습니다.

결과

제품 페이지에 가격을 표시하지 않음 으로써 부정적인 피드백이 -52% 이상 감소했습니다.

절반입니다!

그리고, 주차 상품의 전환율은? 심지어 +0.21% 증가했습니다. 즉, 변환은 동일하게 유지되고 부정적인 피드백이 뚜렷하게 감소했습니다.

결론

A/B 분할 테스트를 사용하되, 가능하기 때문만은 아닙니다.

누구나 실제로 다양한 캠페인, 제안 또는 방문 페이지를 비교하기 위해 제휴 마케팅 테스트를 설정할 수 있습니다. 그 테스트를 설정하는 이유를 당신과 동료들에게 명확하게 하십시오.

실험을 위한 실험을 피하십시오. 가능하기 때문입니다. 데이터는 여기에서 가장 친한 친구입니다.

입증된 가설과 견고한 로드맵을 통해 제휴 마케팅 채널을 즉시 최적화할 수 있습니다. 특히 실험이 직감이 아닌 데이터를 기반으로 하는 경우.