유효한 마케팅 실험을 공식화하기 위한 A/B 테스트 디자인 팁

A/B 테스트 디자인은 모든 디지털 마케터의 성공에 중요한 부분입니다.

PPC(클릭당 지불) 광고, UX(사용자 경험) 디자인 또는 기타 디지털 실행에 사용하든 마케팅 실험의 이 기둥은 성과가 낮은 영역을 식별하고 개선 전략을 수립하며 결과를 최적화하는 데 도움이 됩니다. 당신의 모든 캠페인을 위해.

UX 디자인, 콘텐츠 제작 및 기타 형태의 디지털 마케팅을 위한 효과적인 A/B 테스트를 만들려면 유효할 뿐만 아니라 신뢰할 수 있는 테스트 변형을 만드는 방법을 알아야 합니다. Propelrr이 제공하는 이 데이터 중심 가이드의 도움으로 오늘날 브랜드의 이익을 위한 디지털 마케팅 성공을 촉진하는 데 도움이 되는 건전한 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다.

분할 테스트 및 변형 설계에 대해 자세히 알아볼 준비가 되셨나요? 그렇다면 지금 바로 이 가이드를 통해 자세히 알아보세요.

A/B 테스트 실험 설계 이해

PPC 광고가 작동하는지 여부를 어떻게 알 수 있나요? 향후 캠페인에 도움이 되도록 최적화할 수 있는 방법이 있습니까? 이러한 질문에 대한 대답은 간단합니다. 데이터 기반 A/B 테스트를 통해 광고가 작동하는지 확인하고 향후 캠페인에 맞게 최적화할 수 있습니다.

분할 테스트라고도 하는 이 형태의 실험은 소셜 미디어 광고, 랜딩 페이지, 카피 또는 온라인 광고의 기타 측면을 두 가지 이상 변형하여 테스트하기 위해 수행됩니다. 이를 통해 마케팅 담당자는 어떤 실행 변형이 비즈니스 목표에 가장 적합한지 확인할 수 있으므로 장기적으로 더 많은 캠페인을 최적화할 수 있습니다.

기본 분할 테스트는 원본 버전 "A"와 변형 버전 "B"를 비교하므로 "A/B"라는 이름이 붙었습니다. 반면에 다변량 테스트는 더 많은 수의 변수를 서로 비교합니다. 다중 페이지 실험에서는 여러 페이지에 걸쳐 일관된 변형을 테스트하므로 더 많은 수의 방문 페이지에서 더 많은 최적화가 가능합니다.

테스트는 마케팅 담당자에게 다양한 방법으로 도움이 됩니다. 이를 사용하여 중요한 캠페인 결정을 내리고, 성과가 낮은 광고 손실을 줄이고, 랜딩 페이지 성능을 강화할 수도 있습니다. 또한 이러한 형태의 실험을 사용하여 거의 모든 실행을 최적화할 수도 있습니다. 소셜 미디어 형식부터 광고 단어 최적화에 이르기까지 분할 테스트를 통해 오늘날 유료 마케팅 활동을 개선할 수 있는 다양한 방법을 찾아낼 수 있습니다.

타당하고 신뢰할 수 있는 A/B 테스트를 설계하는 방법

디지털 마케팅 캠페인에 대한 테스트의 가치를 고려할 때 유용한 결과를 반환하는 정확한 A/B 분석을 실행하려는 것은 자연스러운 일입니다. 그러기 위해서는 실행 성능을 저하시키는 것이 아니라 강화하는 통찰력을 얻기 위해 데이터를 기반으로 하는 유효하고 신뢰할 수 있는 테스트 변형을 공식화해야 합니다.

브랜드에 대한 데이터 기반 결과를 반환하는 테스트를 만들려면 다음 5단계를 따르기만 하면 됩니다.

1. "이유"를 조사하십시오.

A/B 테스트 실행을 시작하기 전에 먼저 실험을 하는 이유를 이해하기 위해 조사를 수행해야 합니다. 마케팅의 어떤 캠페인이나 측면을 분석하고 있으며, 비즈니스를 위해 이를 개선하고 싶은 이유는 무엇입니까?

이러한 사전 실험 조사가 없으면 전반적으로 달성하려는 디지털 마케팅 목표가 무엇인지 명확하게 알 수 없습니다. 판매 랜딩 페이지에서 전환을 가장 많이 유도하는 클릭 유도 문구(CTA)를 찾고 계십니까? 마케팅 이메일 헤드라인의 효율성을 비교하고 있나요?

선택한 실행을 먼저 연구하고, 테스트를 실행하기 전에 개선할 수 있는 사항이 있는지 조사를 수행하십시오. 클릭률, 전환, 참여 등 캠페인의 눈에 띄는 개선을 측정하는 데 필요한 측정항목을 알아보세요.

2. 명확한 가설을 세웁니다.

다음으로 해야 할 일은 분석을 위한 명확하고 구체적인 가설을 공식화하는 것입니다. 이 가설에는 해결하려는 문제, 개선하려는 측정항목, 캠페인에서 확인하려는 변화가 명시되어야 합니다. 가설의 기본 예는 다음과 같습니다.

CTA 버튼 색상을 파란색에서 빨간색으로 변경하면 2주 안에 클릭 수가 10% 증가합니다.

물론 이 가설은 이전 단계에서 수행한 연구에 근거를 둔 경우에만 유용할 것입니다. 갑자기 가설을 세우는 실수를 저지르지 마십시오. 실험에 대한 효과적인 가설을 수립하려면 과거 데이터, 캠페인 목표 및 지표를 조사하고 연구하십시오.

3. 변형을 만듭니다.

이 단계는 이 가이드에서 가장 중요합니다. 이 비교를 위해 유효하고 신뢰할 수 있는 변형을 생성하려면 이전 단계에서 설정한 잘 조사된 가설을 기반으로 "대조군" 또는 변수 A와 "챌린저" 또는 변수 B를 정의해야 합니다.

변형을 생성하기 위한 매우 구체적인 변수의 몇 가지 예는 다음과 같습니다.

• 헤드라인
• 복사
• CTA
• 이미지
• 배경
• 그림 물감
• 크기
• 놓기
• 청중
• 인구통계

이는 오늘날 테스트 변형을 만들 수 있는 수많은 변수 중 일부에 불과합니다.

이러한 유형의 마케팅 실험을 처음 수행하는 경우에는 한 번에 하나의 변수만 비교해야 합니다. 매우 다양한 변수를 서로 비교하거나 변수가 너무 많은 변형을 생성하면 데이터를 모니터링하고 캠페인에 대한 정확한 결과를 찾아내기가 더 어려워집니다.

변형에서 하나의 변수만 다른 변수와 비교하면 실험에서 가장 정확한 결과를 얻을 수 있으므로 장기적으로 방문 페이지, UX 디자인, 소셜 미디어 광고 또는 이메일 본문이 안정적으로 개선됩니다.

4. 테스트를 실행합니다.

연구, 가설 및 변형이 준비되면 마침내 디지털 마케팅 실행을 위한 테스트 캠페인을 실행할 수 있습니다. 다시 한번 말하지만, 실제로 실험에서 정확한 결과를 얻을 수 있도록 변형 중에서 다른 모든 변수는 그대로 유지해야 합니다. 그렇지 않으면 모호하고 도움이 되지 않는 결과를 얻게 되어 캠페인에 귀중한 시간과 자원을 낭비하게 됩니다.

5. 결과를 분석하고 변경 사항을 배포합니다.

A/B 실험을 실행할 때 마지막으로 해야 할 일은 결과를 분석하고 해당 변경 사항을 배포하는 것입니다. 컨트롤 및 챌린저 변형이 설정된 지표를 달성하는 데 어떻게 성공했나요? 실험 기간 동안 중요한 차이점이나 예외 사항을 발견하셨나요? 결과의 정확성에 대해 얼마나 확신하시나요?

분석에 적합한 변형을 사용하면 선택한 실행을 더욱 효과적으로 만들기 위한 새롭고 향상된 방법을 배포할 수 있어야 합니다. 물론 최적화의 여지는 항상 더 많습니다. 랜딩 페이지의 다른 요소를 최적화하고, UX의 다른 측면을 연구하고, 첫 번째 테스트 결과를 기반으로 또 다른 변형 비교를 실행할 수도 있습니다.

A/B 테스트 및 실험에 대한 이 단계별 가이드를 통해 이제 최적화 여정을 위한 효과적인 변형을 만드는 보다 세련된 방법을 발견할 수 있습니다. 향후 분할 테스트를 위해 자체 테스트 변형을 개선하기 위한 전문가 팁을 알아보려면 계속 읽으세요.

A/B 테스트 시스템 설계를 위해 준비해야 할 사항

앞으로의 비교를 위해 사전 조사를 하는 것 외에도 먼저 몇 가지 사항을 미리 준비해야 합니다. 변형에서 유효하고 신뢰할 수 있는 결과를 생성하는 A/B 테스트 시스템 설계를 만들려면 다음을 수행해야 합니다.

• 성공 지표를 정의하세요. 성공 측정항목은 성공적인 변형을 결정하기 위해 변형의 성과를 평가하는 데 사용하는 정량적 지표입니다. 이러한 측정항목은 전반적인 비즈니스 목표를 반영해야 하며 클릭률, 전환 등과 같은 예를 포함할 수 있습니다.
• 타겟 고객을 분류하세요. 변형에 대한 비교를 효과적으로 실행하려면 먼저 테스트 대상 고객을 분류해야 합니다. 세분화는 실험과 관련된 특성이나 행동을 기반으로 대상 고객을 의미 있는 하위 그룹으로 나누는 방법을 의미합니다. 여기에는 연령, 성별, 위치 등에 따른 세그먼트가 포함될 수 있습니다.
• 편향을 줄이기 위해 무작위화를 시행합니다. 대상 고객에 대한 분석을 시작하기 전에 미리 무작위 배정을 실시하여 전체 결과의 편향을 줄이세요. 무작위화는 잠재고객을 각 변형에 무작위로 균등하게 할당하는 것입니다. 이는 선택 편향을 줄이고 그룹 간의 공정한 비교를 보장합니다.

사전에 수행해야 하는 시스템 설계 준비가 모두 완료되었으므로 A/B 테스트 도구 또는 플랫폼의 도움을 받아 프로세스를 자동화하고 비용과 노력을 절약하며 실험 설계를 효율적으로 최적화해야 합니다.

효과적인 변형 제작을 위한 팁

공정하고 신뢰할 수 있는 시스템 설계를 준비한 후에는 효율적인 A/B 테스트 방법론을 실행하는 데 사용할 변형을 만들 수 있습니다. 이렇게 하려면 다음을 확인하세요.

• 가설에 맞는 변형을 디자인하세요. 수행된 연구와 분석을 위해 설정된 가설에 변형을 뿌리내리면 문제 질문에 더 쉽게 답할 수 있고 캠페인의 변경 사항을 더 명확하게 반영하는 테스트 결과를 얻을 수 있습니다.
• 대안에서 중요하고 측정 가능한 변경사항을 구현하세요. 테스트 실행을 마치고 더 나은 변형을 선택한 후에는 해당 변형의 변경 사항을 구현하여 캠페인, UX 또는 마케팅 실행이 실제로 향상되는지 확인하세요. 그런 다음 향후 최적화 및 실험을 위해 이러한 변경 사항을 측정하세요.
• 변형 생성 시 발생할 수 있는 위험을 피하세요. 한 번에 여러 변수를 테스트하지 마십시오. 그렇지 않으면 테스트 풀이 혼란스러워지고 모호한 결과를 얻게 됩니다. 적절한 사용자 세그먼트에 대해 실험을 실행할 수 있도록 타겟 고객을 미리 결정하는 것을 잊지 마십시오. 마지막으로 통계적 테스트 중요성을 달성하기 위해 분석을 실행할 기간을 식별합니다.

변형을 만들기 위한 다음 팁을 따르면 장기적으로 비즈니스 성공을 위해 디지털 마케팅 실행을 최적화하는 데 필요한 정확한 변경 사항을 전달하는 보다 명확한 결과를 얻을 수 있습니다.

테스트 신뢰성 및 재현성

모든 캠페인에서 연구 설계 및 테스트 방법론의 신뢰성과 재현성을 보장하고 싶으십니까? 오늘 고려해야 할 몇 가지 팁은 다음과 같습니다.

• 테스트 유효성의 유형을 이해합니다. 내부 타당성은 방법론이 변형의 변경 사항(다른 요인의 변경 사항과 비교)을 격리하여 결과를 더욱 유효하게 만드는 방법을 나타냅니다. 외부 타당성은 다양한 장치, 브라우저 또는 대상 세그먼트와 같은 다른 상황의 외부 결과에 적용할 수 있을 만큼 연구 설계를 일반화할 수 있는 방법을 나타냅니다. 이러한 유형을 이해하면 결과의 유효성을 추적하고 다른 변수 및 변형을 사용하여 설계를 안정적으로 재현할 수 있습니다.
• 테스트의 유효성에 대한 위협을 식별합니다. 부적절한 대상 세분화, 테스트 기간 또는 표본 크기와 같이 연구 설계의 유효성에 대한 모든 잠재적인 위협을 식별합니다. 그런 다음 방법론에서 이러한 위협을 제거하여 전반적인 신뢰성과 재현성을 향상시키십시오.
• 교란변수를 최소화합니다. 교란 변수는 A/B 테스트 실행 중에 나타나는 변수로, 결과의 유효성에 위협이 됩니다. 예로는 검색 엔진 알고리즘 업데이트, 웹사이트 또는 서버 중단, 기타 갑작스러운 변경 등이 있습니다. 교란 변수의 위험을 최소화하려면 모든 잠재적인 위협을 추적하고 실행 시간을 현명하게 조정하여 테스트에 예상치 못한 변화가 발생하지 않도록 하십시오.

A/B 분석에서는 일관성이 핵심입니다. 초기 분할 분석 실행 기간 동안 일관성을 보장하여 연구 설계를 신뢰할 수 있고 재현 가능하게 만드세요.

A/B 결과를 정확하게 분석하는 방법

A/B 실험 결과를 정확하게 분석하려면 항상 원래 가설로 돌아가세요. 최종 결과가 문제 설명의 기대치를 충족했습니까, 아니면 그 반대였습니까? 기대와 반대되는 결과를 반환했다면 이는 무엇을 의미합니까?

원래 가설로 돌아가면 실험 실행에서 수집한 데이터를 시각화해야 합니다. 이렇게 하면 결과를 보다 명확하게 분석하여 대상 세그먼트, 기간 또는 표본 크기와 같은 다른 요소에서 더 많은 통찰력을 얻을 수 있습니다.

A/B 분석의 이 부분을 실행하는 것이 어렵다면 지금 바로 해당 분야의 전문가에게 문의하여 비즈니스 요구 사항에 대한 정확한 분석을 얻으십시오.

주요 시사점

지금 비교를 위한 효과적인 변형을 만드는 방법을 알고 있다면 전문가처럼 분할 테스트를 설계하세요. 디지털 마케팅 성공을 위한 A/B 분석에 대한 연구를 시작할 때 가지고 가야 할 몇 가지 최종 알림은 다음과 같습니다.

• 데이터에 전략을 뿌리세요. 가설을 세울 때나 비교를 위한 변형을 만들 때, 얻을 수 있는 결과의 정확성과 관련성을 보장하려면 이전 마케팅 캠페인의 데이터를 기반으로 선택해야 합니다.
• 실험을 만드는 데 시간을 투자하세요. 분할 테스트를 서둘러 진행하고 즉시 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있다고 기대할 수는 없습니다. 연구 결과의 신뢰성과 연구 설계의 재현성을 보장하기 위해 시간을 들여 분석을 작성하십시오.
• 의심스러우면 연락하세요. 아직 A/B 테스트 기술에 자신감이 없으신가요? 숙련된 분석과 마케팅 실험을 위해 Propelrr의 전문 디지털 마케팅 서비스를 두려워하지 마십시오.

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