LinkedIn의 A/B 테스트 홍보 캠페인: 결과 향상

게시 됨: 2023-09-18

네트워킹, 비즈니스 전문 지식 및 B2B 리드 생성을 위한 가장 효율적인 허브 는 LinkedIn입니다. 잠재 고객이 봉사 활동 커뮤니케이션에 응답하도록 하는 것은 어려운 일입니다. 리드를 두고 경쟁하는 기업은 LinkedIn에서 전체 마케팅 분야에 상당한 도전을 제기하는 대량 메시지 로 넘쳐났습니다 .

LinkedIn에서 활동을 탐색하고 응답을 받지 못하면 엄청난 시간과 비용 낭비가 됩니다 . 잠재 고객에게 무심코 접근하고 응답을 거의 받지 못했다면 혼자가 아닙니다. 많은 회사들이 이런 쓸모없는 패턴을 개발했습니다.

이러한 이유로 LinkedIn의 A/B 테스트는 효과적인 리드 생성 계획을 개발하는 데 필수적 입니다 .잠재 고객과의 참여를 최적화하여 리드 생성을 극대화하고 전반적인 응답률 향상을 확인할 수 있습니다.

이 가이드는 LinkedIn 리드 생성을 위한 A/B 테스트를 수행하는 데 도움이 필요한 경우 시작하는 데 필요한 모든 정보를 제공합니다.

A/B 테스트란 무엇입니까?

A/B 테스트는 마케팅 변형을 분석하는 체계적인 접근 방식입니다. 분할 테스트라고도 하는 이 접근 방식에는 이메일 마케팅, 메시지 또는 웹 사이트에 대해 약간 다른 두 가지 캠페인을 청중에게 제시하여 어느 캠페인이 가장 성과가 좋은지 확인하는 작업이 포함됩니다.

현대 마케팅 담당자에 따르면 결과를 최적화하는 가장 좋은 방법 중 하나는 A/B 테스트를 통해 청중이 흥미를 느낄 메시지를 만드는 데 도움이 됩니다. 연구에 따르면 다변수 테스트는 ROI를 최소 30% 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

참여도가 높을수록 시청자가 고객으로 전환될 가능성이 높아집니다. 따라서 더 많은 메시지 최적화를 수행할수록 좋습니다.

A/B 테스트는 어떻게 작동하나요?

A/B 테스트와 같은 마케팅 실험을 올바르게 수행하면 ROI가 30% 증가할 수 있다는 사실을 알고 계셨습니까? LinkedIn의 홍보 메시지에 전통적인 분할을 사용하는 것을 고려해 보세요. 특히 B2B 비즈니스의 경우 LinkedIn에서 리드를 생성 하는 가장 수익성이 높은 마케팅 도구입니다 . 따라서 항상 원했던 회사에 대한 리드 유입을 확보하는 한 가지 접근 방식은 LinkedIn에서 A/B 테스트를 수행하는 것입니다.

A/B는 두 가지 이상의 우수한 캠페인 개념이 있지만 어떤 것이 가장 좋은 결과를 얻을 것인지 결정할 때 가장 잘 사용됩니다.다음 단계는 이러한 개념을 분할 테스트하여 실시간 열기, 클릭률, 응답 및 CTA 전환율이 가장 높은 것을 결정하는 것입니다.하지만 어떻게 이를 달성할 수 있습니까?

일을 단순하게 유지하려면 한두 가지 측면에만 집중하는 것이 좋습니다. 여러 형식이나 기능을 동시에 테스트하면 결과의 원인을 파악하기 어려울 수 있기 때문입니다.예를 들어, 완전한 사본을 작성하고 아래 나열된 요소 중 하나를 변경하여 분할 테스트를 수행할 수 있습니다.

제목 줄
메시지의 시작 줄
사용 사례 연구
CTA
서면 메시지, 동영상, 음성 메시지를 보내보세요.

두 개의 메시지는 서로 다른 두 개의 LinkedIn 잠재 고객 그룹에 보낼 준비가 되어 있으며, 각 그룹에서 받는 답변을 모니터링할 수 있습니다. 피드백을 활용하여 캠페인과 후속 지원 활동을 개선하세요.

경쟁사를 관찰하고 그들의 행동을 모방하거나 업계 모범 사례를 따를 수 있는데 분할 테스트에 대해 걱정할 필요가 있습니까?궁금할 수도 있습니다. 말이 되긴 하지만, 업계의 모범 사례가 항상 현재 또는 귀하가 운영하는 비즈니스에서 가장 우수한 사례는 아니라는 점도 이해하게 될 것입니다.

다양한 전략을 테스트하고 회사와 청중을 위한 메시지와 캠페인을 맞춤화함으로써 효과적인 것과 그렇지 않은 것에 대한 즉각적이고 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

분할 테스트가 중요한 이유는 무엇입니까?

분할 테스트는 무엇이 효과가 있고 무엇이 효과가 없는지, 그리고 메시지의 효율성을 향상시키는 방법에 대한 확실한 증거를 제공합니다.

무엇이 효과적인지, 무엇이 그렇지 않은지 알지 못한 채 마케팅 및 홍보 계획을 보내는 것은 눈가리개를 하고 낚시를 하는 것과 같습니다. 가끔 뭔가를 잡을 수도 있지만 주변 환경을 관찰하고 배우는 경우에만 기술이 성공할 수 있습니다.

또한 테스트를 분할하지 않는 사람들은 현장에서 허용되는 표준에 의존하는 경우가 많습니다. 모든 틈새 시장, 부문, 청중은 고유하며 이것이 문제입니다. 시작하기에 아주 좋은 곳일 수 있지만 실제 경험을 통해 목표 시장에 가장 적합한 것이 무엇인지 배우는 더 좋은 방법은 없습니다.

분할 테스트는 캠페인을 개선하는 데 사용할 수 있는 대상 고객 및 메시지에 대한 정확한 정보를 제공합니다.

LinkedIn의 분할 테스트

대부분의 LinkedIn 사용자는 분할 소셜 테스트와 관련하여 두 가지 채널에 집중합니다.

후원 콘텐츠 — 회사 페이지의 소셜 미디어 업데이트를 통해 홍보되는 값비싼 계획입니다.
직접 후원 콘텐츠 – 회사 페이지의 업데이트가 아닌 스트림에 표시되는 유료 광고입니다.

LinkedIn에서 홍보 메시지는 분할 테스트 실험을 위한 또 다른 환상적인 기회입니다. 네트워크가 비인격적이고 일반적인 비즈니스 메시지로 넘쳐나기 때문에 직접 메시징은 부정적인 평판을 얻고 있습니다.

그러나 계획이 캠페인 뒤에 있고 지나치게 선전하거나 강압적이지 않고 잠재 소비자에게 가치를 제공하는 것을 목표로 하는 경우 이는 LinkedIn에서 브랜드를 홍보하는 가장 좋은 방법 중 하나입니다. 이를 통해 마케팅 이니셔티브를 보다 효과적으로 제어할 수 있습니다.

A/B 테스트 홍보 캠페인을 실행하는 방법

LinkedIn의 분할 테스트 캠페인은 간단합니다. 다음은 LinkedIn의 스폰서 캠페인에 대한 A/B 테스트를 만드는 예입니다. 다음과 같이하세요:

LinkedIn 캠페인(예산, 입찰, 콘텐츠 생성 등)을 설정하세요.
두 개의 동일한 버전의 캠페인을 만듭니다.
테스트를 위해 하나의 캠페인에서 하나의 변수(제목, 사진, CTA 등)를 수정합니다.
두 캠페인을 모두 실행하고, 통계를 추적하고, 더 나은 성과를 분석합니다.
결과를 개선하려면 필요한 경우 조정하고 다시 테스트하세요.

콜드 아웃리치 메시지 캠페인에 대한 분할 테스트를 수행하려면 다음 단계를 사용할 수 있습니다.

보내려는 홍보 메시지의 초안을 만듭니다.
두 개의 동일한 버전의 메시지를 개발합니다.
메시지 미리보기, 클릭 유도 문구 등 하나의 캠페인 요소만 수정하세요.
두 개의 서로 다른 수신자 그룹에 메시지를 별도로 보냅니다.
오픈율, 클릭률, 전환율을 모니터링하고 기록하세요.
결과에 따라 캠페인을 조정하고 필요한 경우 추가 분할 테스트를 수행합니다.

캠페인이 성과에 미치는 영향을 정확하게 파악하려면 한 번에 한 가지 측면만 변경해야 합니다.

도달 범위 최적화를 위해 분할 테스트 사용

마케팅 담당자는 효율성을 보장하기 위해 LinkedIn 광고 및 홍보 메시지를 분할 테스트해야 합니다. 또한 타겟 고객을 고도로 세분화할 수 있습니다. 특정 인구통계를 타겟팅하여 가장 최적화된 잠재고객에 도달했다고 가정하지 마세요. 지속적으로 타겟팅을 개선하고 최적화하세요. 여러 그룹을 대상으로 광고를 분할 테스트하여 어느 그룹이 더 나은 성과를 내는지 확인하세요.

지속적으로 타겟팅을 개선하고 최적화하세요. 최고의 결과를 내는 잠재고객을 찾으세요. 데이터를 실험하고 분석하여 데이터 기반 결정을 내립니다. 타겟팅 전략이 올바른 잠재고객에게 효과적으로 도달하는지 확인하세요.

캠페인 측정 및 최적화

캠페인을 측정하고 최적화하는 것이 중요합니다. 테스트 광고와 메시지를 분할하는 것이 초기 단계입니다. 데이터를 수집한 후 진행 상황을 추적하고 보다 효과적인 캠페인을 위한 통찰력을 활용하세요. 캠페인을 지속적으로 측정하고 최적화하면 더 나은 결과를 얻고 목표를 달성할 수 있습니다.

이제 캠페인을 효과적으로 측정하고 최적화하기 위한 팁을 살펴보겠습니다.

다양한 변형을 동시에 테스트

정확한 결과를 얻으려면 서로 다른 시간에 별도의 캠페인을 실행 하는 대신 동시에 다양한 변형을 테스트하세요 . 서로 다른 시간에 테스트를 실행하면 결과에 영향을 미칠 수 있는 추가 변수가 발생합니다. 과학 실험과 마찬가지로 변수를 최소화하여 테스트를 제어하는 것이 필수적입니다.

분할 테스트를 수행할 때는 신뢰할 수 있는 비교를 위해 여러 변형을 동시에 테스트해야 합니다. 이 접근 방식을 사용하면 테스트 중인 특정 변형의 영향을 격리하고 보다 정확한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 신뢰할 수 있는 데이터를 기반으로 현명한 결정을 내리고 동시에 테스트하여 캠페인을 효과적으로 최적화할 수 있습니다.

LinkedIn의 전환 추적 도구 사용

LinkedIn의 전환 추적을 활용하여 웹사이트 방문, 클릭률 및 CTA를 모니터링 하세요 . 이러한 통계를 분할 테스트에서 얻은 귀중한 데이터로 정기적으로 참조하십시오. 공개율과 응답률을 비교하여 캠페인 성과에 영향을 미치는 요인을 파악하세요. 이러한 통찰력은 LinkedIn 리드 생성 도구를 사용하여 캠페인을 효과적으로 최적화하는 데 도움이 됩니다 .

최적화 주기

A/B 테스트에서 성공적인 캠페인 버전을 찾은 후에도 최적화 주기를 계속 진행하세요. 실적이 더 좋은 캠페인의 템플릿을 사용하고 또 다른 테스트를 수행하세요. 다양한 지표를 개별적으로 테스트하여 메시지를 지속적으로 최적화할 수 있습니다. 이러한 반복적인 접근 방식을 통해 청중의 공감을 효과적으로 이끌어내는 최고의 캠페인을 만들 수 있습니다.

개인화

심층 개인화 는 홍보 메시지를 수정할 수 있는 간단하면서도 영향력 있는 측면입니다. 받는 사람의 이름을 부르고 소개를 맞춤화하면 더욱 개인화된 경험을 만들 수 있습니다.

데이터에 따르면 개인화된 메시지는 개인화되지 않은 메시지보다 32.7% 더 많은 응답을 받습니다. 이러한 개인적인 접촉을 추가하면 참여도와 응답률이 크게 향상되어 청중과의 연결이 더욱 강화될 수 있습니다.

LinkedIn 분할 테스트의 이점

LinkedIn의 분할 테스트는 마케팅 활동을 최적화하고 더 나은 결과를 달성하기 위한 여러 가지 이점을 제공합니다. 이러한 이점은 다음과 같습니다.

데이터 기반 의사결정

LinkedIn의 분할 테스트를 사용하면 추측을 없애고 사용자 응답을 기반으로 결정을 내릴 수 있습니다. LinkedIn의 분할 테스트는 귀하의 마케팅 결정이 가정이 아닌 구체적인 데이터에 근거하도록 보장합니다.

개선 기회 식별

캠페인의 다양한 변형을 비교함으로써 개선이 필요한 영역을 빠르게 식별할 수 있습니다. 분할 테스트를 통해 실적이 저조한 요소를 정확히 찾아 캠페인을 최적화하고 향상할 수 있습니다.

청중 선호도 이해

분할 테스트는 청중의 선호도와 행동에 대한 통찰력을 제공하여 메시지 맞춤을 알립니다. 청중의 이해가 깊어집니다. 이를 통해 개인화되고 영향력 있는 메시지를 전달할 수 있습니다.

타겟팅 전략 개선

분할 테스트 결과를 분석하고 적절한 잠재고객에게 도달하여 타겟팅 전략을 개선할 수 있습니다 . 이를 통해 데이터 기반 조정을 수행하고 캠페인이 올바른 잠재고객에게 효과적으로 도달하도록 할 수 있습니다. 분할 테스트 결과를 기반으로 타겟팅 전략을 개선하면 광고 지출을 최적화하고 ROI를 극대화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

시간과 자원 절약

분할 테스트를 통해 비효율적인 접근 방식을 제거하면 시간과 리소스가 절약됩니다. 효과적인 것과 그렇지 않은 것을 이해함으로써 성공할 가능성이 낮은 캠페인에 리소스를 낭비하는 것을 방지할 수 있습니다.

지속적인 개선

분할 테스트를 통해 마케팅 캠페인을 개선하고 지속적으로 참여도를 높일 수 있습니다. 분할 테스트 결과를 분석하면 전략, 메시지, 타겟팅을 개선하여 참여도를 극대화할 수 있습니다. 이러한 반복적인 접근 방식은 마케팅 캠페인에서 더 나은 결과를 가져옵니다.

더 나은 결과 창출

분할 테스트를 통해 캠페인을 최적화하면 LinkedIn에서 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 이러한 데이터 기반 접근 방식은 투자 수익을 극대화하고 마케팅 목표를 달성하는 데 도움이 됩니다.

분할 테스트는 마케팅 활동을 개선하고 청중에 대한 더 깊은 이해를 얻으며 LinkedIn에서 더 나은 결과를 얻을 수 있는 귀중한 전략입니다.

결론

결론적으로 LinkedIn의 A/B 테스트 홍보 캠페인은 마케팅 활동을 최적화하기 위한 강력한 전략입니다. 데이터 기반 통찰력을 활용하고 반복적인 개선을 통해 메시징, 타겟팅 및 참여를 향상할 수 있습니다. 최고의 LinkedIn 자동화 서비스를 활용하여 A/B 테스트 프로세스를 간소화하고 효율성을 극대화해 보세요. LinkedIn의 A/B 테스트 기능을 활용하여 더 나은 결과를 얻고 타겟 고객과 효과적으로 소통하세요.