웹사이트를 위한 A/B 테스트: UX 성공을 위한 테스트를 설계하는 방법

모든 웹사이트 방문자를 위한 최고의 사용자 경험(UX)을 디자인하고 싶으십니까? 지금 웹사이트에 대한 A/B 테스트를 시작하여 UX 디자인의 잠재력을 최대한 활용하는 데이터 기반 방법을 찾아보세요.

A/B 분석은 전문 마케팅 담당자가 업무를 개선하기 위해 사용하는 검증된 기술입니다. 클릭당 지불(PPC) 광고부터 소셜 미디어 캠페인, 심지어 UX 디자인에 이르기까지 디지털 마케팅 담당자는 이러한 형태의 실험을 활용하여 실행 최적화를 위한 핵심 통찰력을 발견하는 경우가 많습니다.

따라서 의류 브랜드의 전자상거래 플랫폼을 수정하든, 의료 웹사이트를 위한 A/B 테스트를 하든, UX 최적화 요구 사항에 맞는 효과적인 실험을 설계하기 위한 팁과 기술 목록이 필요할 것입니다. Propelrr 의 이 가이드를 통해 오늘날 온라인 사용자가 방문할 수 있는 접근 가능하고 사용 가능하며 즐거운 UX를 개발하기 위해 분할 실험을 사용하는 방법과 이유를 확인할 수 있습니다.

먼저 A/B 실험의 기본 사항을 알아보고 이 탁월한 디지털 마케팅 서비스를 시작해 보세요.

A/B 테스트가 UX 디자인 개선에 어떻게 도움이 됩니까?

분할 테스트라고도 하는 A/B 테스트는 웹사이트, 웹페이지 또는 웹 요소의 두 가지 버전을 비교하여 어느 버전이 온라인 잠재고객에게 가장 적합한지 판단하는 프로세스입니다. 이 프로세스는 PPC 광고 , 소셜 미디어 마케팅, 영향력 있는 마케팅 등과 같은 다른 디지털 마케팅 환경에서도 일반적으로 사용됩니다.

분할 테스트는 여러 면에서 UX 디자인 최적화에 유용할 수 있습니다. 예를 들어, A/B 테스트를 통해 웹사이트의 다양한 랜딩 페이지를 쉽게 실험하여 브랜드 요구 사항에 가장 적합한 버전을 찾을 수 있습니다. 또한 모바일 웹사이트에 대해 A/B 분할 테스트를 수행하여 다양한 기기에서의 완벽한 호환성을 보장할 수도 있습니다.

테스트와 실험은 디자인을 최대한 최적화할 수 있는 방법에 대한 통찰력을 얻는 데 도움이 되기 때문에 UX의 핵심 부분입니다. 이러한 관행은 가설을 테스트하고, 새로운 통찰력을 발견하고, 오늘날 전략적이고 과학적인 프로세스를 바탕으로 성공적인 변화를 적용하는 데 도움이 될 것입니다.

UX 최적화를 위한 A/B 테스트 설계 기법

웹사이트 UX를 개선하는 데 도움이 되는 실험 설계 기술을 알아볼 준비가 되셨나요? 지금 바로 검색을 위해 사이트를 최적화하기 위한 최고의 팁과 방법을 알아보려면 이 종합 가이드를 확인하세요.

1. A/B 테스트를 준비합니다.

실험을 설계할 때 연습해야 할 첫 번째 기술은 명확한 목표를 준비하고 정의하는 것입니다.

최적화를 위해 특정 키워드를 비교하고 있습니까? 그렇다면 애초에 왜 그러는 걸까요? 테스트 목표를 명확하게 정의하면 주요 지표, 대상 세그먼트 등과 같은 테스트의 더 많은 측면을 식별할 수 있습니다.

측정항목은 고객 경험 에 대한 만족도를 측정하는 데 도움이 되어야 하며, 대상은 타겟 테스트를 허용하는 의미 있는 그룹으로 분류되어야 합니다. 이러한 모든 측면을 미리 명확하게 함으로써 장기적으로 비즈니스 목표를 달성하는 데 도움이 되는 목표를 명확하게 다루도록 실험을 설정하게 됩니다.

2. 가설 수립.

분석을 위한 기본 사항을 준비한 후 사용해야 할 다음 기술은 효과적인 가설을 수립하는 것입니다.

가설은 실험을 통해 답할 수 있는 질문을 제기해야 합니다. 이것이 효과적이려면 웹 사이트 트래픽, 유지율, 이탈률 및 기타 과거 데이터 형태와 같은 데이터 기반 통찰력에 뿌리를 두어야 합니다.

설정한 데이터 기반 가설은 UX에서 실현 가능하고 영향력 있는 변화를 식별하는 데 도움이 되어야 합니다. 예를 들어 웹사이트를 모바일에서 최적화 하려는 경우 사이트 로딩 시간과 그에 따른 이탈률 감소를 추적하는 가설을 설정할 수 있습니다.

3. 변형 디자인.

목표, 지표, 가설 및 청중을 염두에 두고 비교 및 ​​대조를 위해 UX에 변형을 만들 수 있습니다. 변형에는 "컨트롤"(UX의 기존 버전)과 "변형"(디자인의 새 버전)이 포함됩니다. 변형은 단일 변수의 변화만 표현해야 합니다. 그렇지 않으면 비교가 복잡해지고 명확한 결과를 얻기가 더 어려워집니다.

또한 실험 기간 동안 두 가지 변형을 서로 비교하여 전반적인 목표를 가장 잘 달성하는 데 도움이 되는 버전을 결정하게 됩니다. 잠재고객 세그먼트에 대해 비교 실험을 실행할 때 편향을 줄이고 테스트 타당성을 유지하기 위해 사용자를 통제 그룹과 변형 그룹에 무작위로 할당해야 합니다.

마지막으로, 관련 결과를 얻을 수 있을 만큼 대상 샘플 크기가 충분히 큰지 확인해야 합니다. 너무 작으면 통계적 유의성을 달성하기에 충분한 데이터를 수집할 수 없습니다. 너무 크면 분석 시간이 너무 오래 걸리고 필요한 것보다 더 많은 리소스를 사용하게 됩니다.

4. 웹사이트에 대해서만 A/B 테스트를 구현합니다.

이제 연구 및 준비 단계가 완료되었으므로 UX에서 비교를 구현하는 기술을 사용할 수 있습니다. 효과적인 실험을 설정하고 실행할 수 있는 가장 좋은 방법은 구현을 자동화하고 분할 분석에서 결과를 수집하는 데 도움이 되는 A/B 도구와 인프라를 사용하는 것입니다.

이러한 자동화 도구는 특정 기간 동안 잠재고객을 대상으로 실험을 실행하는 데도 도움이 됩니다. 비교를 위해 적절한 양의 중요한 데이터를 수집할 수 있도록 이 기간을 미리 결정하십시오.

UX 디자인 도구를 활용하여 비교를 구현할 수도 있습니다. 전반적인 공정한 비교를 위해 이를 사용하여 대상 세그먼트 전반에 걸쳐 일관된 경험을 제공하는 UX 변형을 만듭니다.

5. 데이터 모니터링 및 수집.

분석을 시작하고 나면 실시간으로 결과를 모니터링하고 데이터를 수집해야 합니다. 이렇게 하면 실험 진행 상황을 추적하고 전체적으로 일관된 성능을 보장하는 데 도움이 됩니다.

또한 이 방법을 사용하면 예상치 못한 이상 현상을 즉시 발견하여 분석 진행 과정을 망치지 않도록 할 수 있습니다. 앞서 언급한 A/B 도구를 사용하여 결과를 모니터링하고 추적 메커니즘을 설정하면 현재 분석 요구 사항에 맞는 충분한 관련 고객 데이터를 수집할 수 있습니다.

6. 통계적 유의성 확립.

테스트가 실행되면 결과를 분석하고 의미 있는 결론을 도출하며 결과를 UX에 적용할 수 있습니다. 이를 위해서는 설정된 지표와 목표를 기반으로 적절한 통계 방법을 선택해야 합니다.

특정 분석에 가장 적합한 통계적 유의성 수준은 무엇입니까? 결과가 통계적으로 유의하다고 선언하려면 얼마나 많은 유효한 데이터를 수집해야 합니까? 변형 간의 승자를 성공적으로 결정할 수 있도록 이러한 경계를 명확하게 설정해야 합니다.

A/B 테스트를 올바르게 설정 하고 중단이나 이상 현상 없이 실행된다면 두 테스트 변형 중에서 명확하고 확실한 승자를 결정할 수 있습니다. 이러한 통찰력을 바탕으로 마침내 기존 UX를 설계하고 개선하는 데 도움이 되는 데이터 기반 결정을 내릴 수 있습니다.

7. 정보에 입각한 결정을 내립니다.

분석 결과를 UX에 적용할 때 업데이트의 실제적인 의미를 계속 추적하세요. 결과를 적용하고 종료하는 것 외에도 이러한 변경 사항이 사용자 경험에 미치는 실제 영향을 추적하여 예상 결과와 일치하는지 확인해야 합니다.

이러한 결과를 기록하면 실험과 관련하여 정보에 입각한 비즈니스 결정을 계속 내릴 수 있으며 향후 A/B 분석 설계를 어떻게 개선할 수 있는지 확인할 수 있습니다.

8. 지속적으로 반복하고 개선합니다.

마케팅 실험에 대해 여러분이 모르는 한 가지 사실은 단 한 번의 테스트로 끝나지 않는다는 것입니다. 사실, 당신의 여정은 이제 막 시작되었습니다. 청중에게 효과가 있는 것과 그렇지 않은 것에 대해 점점 더 많이 알게 되면 브랜드 웹 사이트의 각 반복을 지속적으로 개선하기 위해 더 많은 분석을 실행해야 합니다.

연속적인 테스트와 점진적인 개선을 통해 웹 디자인에 대한 고객 경험을 점진적으로 최적화하여 잠재력을 최대한 발휘할 수 있습니다. 따라서 결과로부터 지속적으로 배우고, 새로운 통찰력을 통합하고, 오늘 지속적으로 UX를 반복하십시오.

9. A/B 분석의 ROI.

이러한 분할 실험 과정은 초보 디지털 마케팅 담당자에게 힘들고 끝이 없어 보일 수 있습니다. 결국, 브랜드 자체 웹사이트 디자인에 대해 동일한 유형의 테스트를 반복해서 수행하는 것은 중복되지 않나요?

사실은 실제로 동일한 테스트를 반복해서 수행하는 것이 아닙니다. 설정은 동일하지만 실제로는 반복할 때마다 웹 사이트 디자인의 다양한 요소, 변수 및 변형을 비교하게 됩니다. 이 반복 프로세스를 통해 모든 실행에서 귀중한 통찰력을 얻을 수 있으며, 따라서 이 지속적인 프로세스에 대한 귀중한 투자 수익(ROI)을 창출할 수 있습니다.

10. 결과 전달

이제 일관된 A/B 테스트를 통해 UX를 개선하는 것의 가치를 알았으므로 실험 결과를 회사 내부 및 외부의 이해관계자에게 전달할 수 있습니다.

시간이 지남에 따라 설계 개선을 추적하는 데이터 시각화를 통해 결과를 효과적으로 전달할 수 있습니다. 더 많은 테스트를 실행하고 그에 따라 결과를 적용하면 귀하의 기술이 오늘날 브랜드에 긍정적이고 확실한 결과를 가져온다는 것을 증명하기 위해 이해관계자에게 제공할 풍부한 데이터를 갖게 될 것입니다.

성공적인 마케팅 실험을 위한 로드맵

웹사이트의 UX를 최대한 최적화하는 것은 길고 구불구불한 길입니다. 그러나 분할 테스트를 사용하면 데이터로 방향을 정의하고 장기적으로 도로의 험난함을 훨씬 덜 만들 수 있습니다.

A/B 분석의 기본 원리를 반복적인 웹 사이트 디자인 프로세스에 적용하는 것을 잊지 마십시오. 이러한 원칙을 통해 전반적으로 더 나은 UX를 위한 의사 결정을 강화하는 새로운 결과와 정보를 지속적으로 수집할 수 있습니다.

주요 시사점

지금 A/B 테스트를 통해 UX를 개선할 수 있는 새로운 방법을 찾아보세요. 이 새로운 마케팅 실험 방식을 시작하면서 다음과 같은 핵심 사항을 기억하세요.

• 데이터로 의사 결정을 내리세요. 데이터를 테스트, 수집 및 전략화함으로써 풍부한 과거 조사 결과를 유지하면서 더 나은 사용자 경험 최적화 결정을 내릴 수 있습니다.
• 사용자를 염두에 두십시오. 실제 고객 경험도 항상 염두에 두십시오. 데이터는 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있지만 사용자는 이러한 결정이 실제로 효과가 있는지 여부를 실시간으로 판단하게 됩니다.
• 전문 지식을 결합할 때 도움을 요청하세요. UX 디자인에 마케팅 실험을 적용하려면 광범위한 디지털 마케팅 기술이 필요합니다. 따라서 지금 이 두 분야에 대한 도움을 받으려면 Propelrr의 전문가에게 문의하는 것을 두려워하지 마세요.

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