마케팅 성공에 실험이 왜 중요한지 팀이 알지 못한다면 회사 내에서 A/B 테스트 문화를 조성하는 것이 어려울 수 있습니다.

실험을 여러 번 반복하는 것이 왜 중요한지, 실험에서 변수를 제어하는 ​​것이 왜 중요한지와 같은 실험의 기본 관행을 인식하지 못할 수도 있습니다. 그들은 특히 웹 개발, 사용자 경험(UX) 디자인, 클릭당 지불(PPC) 실행과 같은 중요한 사항에 대한 A/B 테스트의 긍정적인 영향에 대해 알지 못할 수도 있습니다.

마케팅 팀원이 실험 방법의 중요성을 의심했거나 실험에서 통제 그룹이 왜 중요한지와 같은 기본적인 질문을 한 적이 있다면 Propelrr 의 이 전문가 가이드가 도움이 될 것입니다.

오늘 이 포괄적인 팁, 사례 및 과제 목록을 읽고 회사 ​​내에서 긍정적인 테스트 및 실험 문화를 조성할 수 있는 방법을 알아보세요.

A/B 테스트를 위한 기반 구축

팀의 A/B 테스트 문화를 위한 강력한 기반을 구축하려면 먼저 이 실험 유형이 무엇인지 구성원에게 교육해야 합니다.

분할 테스트라고도 하는 A/B 테스트는 유료 광고, 랜딩 페이지, UX 또는 기타 마케팅 실행에서 변수의 한 변형을 다른 변형과 비교하는 분석 형태입니다. 이 두 가지 변형을 비교하고 서로 비교함으로써 마케팅 캠페인에 적용할 수 있는 성공적인 변수 버전을 찾을 수 있습니다.

UX, 웹사이트, 카피 또는 PPC 광고 변수의 성공적인 버전을 캠페인에 적용하면 필연적으로 브랜드 마케팅의 전반적인 품질이 향상됩니다. 그러나 브랜드에 대해 강력하고 효과적인 분할 테스트를 실행하려면 팀에서 실험에 대한 명확한 목표를 설정해야 합니다.

이러한 종류의 문화를 위한 강력한 기반을 구축하려면 명확한 목표를 설정하는 것이 중요합니다. 더 나은 트래픽이나 전환을 원하십니까? 이러한 분석을 통해 무엇을 얻고자 하시나요? 성장을 위한 전반적인 목표와 목표를 정의함으로써 실행하는 테스트에 대한 보다 명확한 방향을 갖게 되고 브랜드 캠페인을 개선하는 데 실제로 도움이 되는 최종 결과를 얻을 수 있습니다.

이러한 정의와 가치를 그룹에 전달하면 실험을 위한 더 나은 기반을 구축할 수 있으며, 이는 오늘날 행위에 대한 브랜드의 태도를 향상시킬 것입니다. 따라서 실험에서 복제가 왜 중요한지 또는 실험을 설계할 때 복제가 왜 중요한지와 같은 더 복잡한 주제에 대해 알아보기 전에 먼저 팀에 기본 사항을 가르치는 것의 가치를 고려하세요. 그러면 더 어려운 주제에 접근하고 회사의 실험 문화도 성장할 수 있습니다.

브랜드의 A/B 테스트 문화를 위한 강력한 기반을 구축할 준비가 되셨나요? 그렇다면 지금 바로 이 가이드의 내용을 살펴보실 시간입니다. 올해 회사에서 실험 문화를 조성하기 위한 모범 사례와 과제를 알아보려면 계속 읽어보세요.

팀 내 A/B 테스트 문화 조성을 위한 모범 사례

귀하의 회사나 브랜드에 실험의 중요성을 가르치고 싶으십니까? 그런 다음 지금 마케팅 팀 내에서 건전한 실험 문화를 조성하기 위한 8가지 모범 사례를 살펴보세요.

1. 프레임워크 구축

제정해야 할 첫 번째 방법은 마케팅 목표와 전반적인 비즈니스 목표에 부합하는 테스트 프레임워크를 구축하는 것입니다.

비교를 실행하기 전에 먼저 달성하려는 목표에 대한 명확한 아이디어가 있어야 합니다. 당신이 해결하려는 문제는 무엇이며, 그 문제를 먼저 해결하는 이유는 무엇입니까? "이유"를 확립하고 나면 성공을 위한 방법과 지표를 식별할 수 있습니다. 문제를 어떻게 해결할 것이며, 이를 위해 어떤 자원이나 예산이 필요합니까?

마케팅 실험을 위한 이 프레임워크를 구축하면 명확하게 정의된 목표를 달성하도록 테스트를 조정할 수 있습니다. 또한 오늘날 성공을 향한 분석을 성공적으로 이끌기 위해 올바른 지표를 설정하고 올바른 리소스를 할당할 수 있습니다.

2. 마케팅팀 교육

앞서 강조했듯이, 연습해야 할 또 다른 측면은 분할 테스트 및 실험에 대해 팀을 교육하는 것입니다. 여기에는 특정 프레임워크 또는 방법론 전달, 통계적 유의성 및 신뢰 수준 연구, 그룹 내 데이터 활용 능력 향상이 포함됩니다.

물론 동료 마케팅 담당자를 데이터 과학자로 전환할 필요는 없습니다. 그러나 이러한 기본 개념을 이해함으로써 귀하와 귀하의 브랜드는 테스트를 적절하게 실행할 수 있으며 따라서 마케팅 캠페인 개선을 위해 영웅 데이터를 활용할 수 있습니다.

3. 효과적인 A/B 도구 선택

제정해야 할 또 다른 관행은 회사의 요구 사항과 재정적 능력에 따라 팀을 지원하는 도구를 선택하는 것입니다. 브랜드 요구 사항에 가장 적합한 도구를 선택하고 통합하면 워크플로를 최적화하고 실행을 간소화하여 더 빠르고 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.

귀하의 브랜드 요구 사항에 가장 적합한 도구를 평가하고 선택하고 싶으십니까? 현재 시중에 나와 있는 최고의 A/B 도구 에 대한 정보는 이 가이드를 확인하세요.

4. 가설을 세우세요

프레임워크를 설정하고, 팀을 교육하고, 워크플로에 대한 도구를 평가하고 나면 마침내 지금 캠페인을 최적화할 때 테스트할 가설을 세울 수 있습니다.

전반적인 마케팅 목표에 부합하는 명확하고 테스트 가능한 가설을 수립하십시오. 비교하려는 변수를 식별하거나 변형을 생성할 때에도 구체적으로 설명하십시오. 이러한 종류의 가설 기반 접근 방식을 사용하면 비즈니스 이익을 위해 문의에서 발견까지 명확하고 간결하게 이동할 수 있습니다.

5. 설득력 있는 실험을 디자인하라

이는 단순히 회사의 실험 방법을 기반으로 할 수 있는 강력한 비교를 실행하려면 분할 테스트에 대한 모범 사례를 따라야 함을 의미합니다.

이러한 모범 사례에는 데이터를 사용하여 표본 크기를 설정하고, 대상을 분류하고, 분석을 실행하기 전에 무작위화 및 제어 조치를 구현하는 등의 작업이 포함될 수 있습니다. 이러한 데이터 기반 보호 조치를 실행하면 결과가 이메일 카피, 광고 크리에이티브 또는 최적화를 위한 랜딩 페이지 에 적용할 수 있을 만큼 건전하고 효과적인지 확인할 수 있습니다.

6. 테스트 구현 및 진행 상황 모니터링

테스트 성공을 위해 이러한 모든 보호 장치를 설정하고 나면 마침내 이를 올바르게 구현하고 실행할 수 있습니다. 그러나 프로세스의 일부는 분석 진행 상황을 모니터링하는 것입니다. 따라서 팀을 위한 결과 추적 및 분석도 설정해야 합니다.

A/B 분석을 정확하게 실행하려면 실시간 모니터링 테스트가 필요합니다. 이전 팁에서 선택한 도구를 사용하면 결과를 즉시 추적하고 분석할 수 있으므로 이동 중에도 광고, 웹사이트 또는 기타 마케팅 콘텐츠를 최적화 할 수 있습니다.

7. 결과 분석

항상 실천해야 할 또 다른 방법은 목표, 지표, 기록 데이터를 기반으로 결과를 분석하는 것입니다. 여기에는 데이터를 해석하고 결과에서 발생하는 추세나 통찰력을 식별하는 것이 포함됩니다. 결과를 바탕으로 데이터 기반 결정을 내리면 광고 콘텐츠를 보다 정확하게 최적화 할 수 있어 마케팅이 성공적이고 지속적으로 성장할 수 있습니다.

8. 반복 및 최적화

명심해야 할 마지막 모범 사례는 결과를 받은 후에 항상 반복하고 최적화하는 것입니다.

애초에 비교를 실행하는 이유는 결국 마케팅 전략을 개선할 통찰력을 얻기 위한 것입니다. A/B 테스트와 그것이 영감을 주는 태도는 모두 지속적인 개선 프로세스에 관한 것입니다. 이는 단지 일회성 이벤트가 되어서는 안 됩니다. 장기적인 개선을 위해 실험하고, 학습하고, 반복하는 문화여야 합니다.

이러한 종류의 전략 프레임워크를 마케팅에 적용함으로써 실행을 개선하고 회사 내 실험 방법에 영감을 줄 수 있습니다. 이를 통해 장기적으로 브랜드와 캠페인을 최적화할 수 있는 더 많은 준비를 갖춘 더 호기심 많고 전략적이며 데이터 중심적인 개인이 될 것입니다.

팀에서 A/B 테스트 문화를 조성하기 위한 과제

마케팅 팀 내에서 실험적 방법을 강화하기 위해 제정할 수 있는 수많은 모범 사례가 있지만, 시간이 지남에 따라 그러한 문화에 영감을 주고 싶다면 극복해야 할 몇 가지 일반적인 과제도 있습니다.

일반적인 문제에는 예산 및 시간 제한과 같은 리소스 제약과 같은 것들이 포함됩니다. 그러나 적절하게 해결하거나 피하기 위해 알아야 할 다른 종류의 A/B 함정도 있습니다. 이러한 함정에는 다음이 포함됩니다.

• 질적 통찰력을 무시합니다. 실험에서 데이터를 기반으로 한다고 해서 질적 통찰력의 가치가 배제되는 것은 아닙니다. 실제로 데이터 기반 분석을 수행하면 브랜드에 유효하고 유용한 질적 통찰력을 더 잘 추론할 수 있습니다.
• (무의식적으로) 편향된 결정을 내립니다. 이것이 잠재 고객 세분화 및 무작위화와 같은 데이터 기반 보호 장치의 가치가 나타나는 곳입니다. 팀을 위한 설득력 있고 건전한 실험을 설계하여 무의식적으로 편향된 결정을 내리는 것을 방지하세요.
• A/B 테스트에 대한 과도한 의존. 분할 테스트는 혁신의 전부가 아닙니다. 이 방법을 사용하면 지표나 KPI를 기반으로 변화를 최적화할 수 있습니다. 따라서 A/B 테스트에만 의존한다면 고객 피드백을 기반으로 혁신하거나 비즈니스에 대한 직접적인 사용자 경험을 잊어버릴 수 있습니다.
• 평균 결과 이상을 보지 않습니다. 전문 디지털 마케팅 담당자로서 귀하가 발견한 내용을 액면 그대로 받아들일 수는 없습니다. 평균 데이터와 특이치 데이터의 의미를 연구하려면 항상 원시 결과 너머를 살펴봐야 한다는 점을 기억하세요.
• 단기적인 신호에 집중합니다. A/B 비교는 중요한 결과를 얻기 위해 장기간 실행되어야 합니다. 따라서 단기 실험에서 수집한 결과에만 초점을 맞추면 테스트 실행에서 잘못된 가정을 할 위험이 있습니다.
• 반복하고 최적화하는 것을 잊어버렸습니다. 기업문화를 조성하는 데에는 많은 시행착오가 따릅니다. 모범 사례를 고수하려면 반복과 복제가 필요합니다. 반복과 최적화를 잊어버리면 이 문화를 실제적이고 효과적인 방법으로 정착시킬 가능성이 줄어듭니다.

A/B 분석에서 이러한 일반적인 함정을 인식함으로써 프로세스 전반에 걸쳐 이러한 함정을 방지하고 브랜드에 대한 신뢰할 수 있는 결과를 보장할 수 있습니다. 그러면 팀이 이러한 프로세스를 전반적으로 보다 실험적인 회사 문화에 맞게 조정하도록 장려할 것입니다.

장기적으로 문화 육성

장기적인 개발과 변화에는 많은 인내가 필요합니다. 이는 발생하는 데 걸리는 시간뿐만 아니라 그 과정에서 겪게 될 시행착오에 대해서도 마찬가지입니다. 실험에 열중하는 문화를 구축하려면 팀의 협업 의지와 함께 회복력도 필요합니다.

A/B 분석은 마케팅 그룹만을 위한 것이 아닙니다. 이는 통찰력과 학습 내용을 서로 공유할 수 있는 다기능 팀으로 구성된 전체 브랜드와 회사를 위한 것입니다. 마케팅 담당자, 웹 개발자, 데이터 분석가, 심지어 제품 관리자까지 브랜드 내에서 실험적인 문화를 성공적으로 육성하는 데 참여하고 있습니다.

모든 사람의 참여를 인식하고, 모든 팀에 동기를 부여하고, 성공을 인정함으로써 최적화와 혁신을 향한 탐구에 대한 관심을 키울 수 있습니다. 이러한 노력의 장기적인 이점도 강조하는 것을 잊지 마십시오. 실험의 혁신적인 힘을 강조함으로써 대의에 대한 헌신을 고취하고 장기적으로 회사에 긍정적인 변화를 일으킬 수 있습니다.

주요 시사점

회사 내에서 지속적인 실험 문화를 조성하십시오. 마케팅 우수성을 향한 긴 여정을 시작하면서 가져갈 몇 가지 최종 사항은 다음과 같습니다.

• 인내심을 연습하세요. 분할 분석 결과와 마찬가지로 회사 문화도 하루아침에 바뀔 수 없습니다. 실험적인 방법과 태도를 가르칠 때 인내심을 가지십시오. 결국 당신은 장기적으로 그 일에 참여하고 있습니다.
• 데이터 기반 모범 사례를 제정합니다. 이러한 태도가 브랜드에 녹아들려면 테스트를 통해 성공을 보장해야 합니다. 이는 확실한 성공을 위한 데이터 기반 관행을 제정하는 데서 비롯됩니다.
• 도움을 요청. 마케팅 팀에 영감을 주는 방법을 모르시나요? 회사 내 문화적 변화를 촉진하기 위한 마케팅 실험 전문가 서비스의 도움을 요청하세요.

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