다변량 테스트와 A/B 테스트: 디지털 마케터 가이드

올해 다변량 테스트와 A/B 테스트의 차이점을 알아보고 브랜드 목표를 달성하는 데 도움이 되는 마케팅 실험을 만들어 보세요.

온라인에서의 성공은 디지털 마케팅 혁신 능력에 달려 있습니다. 이는 마케팅 실험을 통해 이루어질 수 있습니다. 유료 광고, 이메일 마케팅 또는 전반적인 사용자 경험(UX)을 개선하기 위한 실험을 진행 중이라면, 현재 캠페인을 최적화하고 비즈니스의 디지털 성공을 거두기 위해서는 실험의 기본 사항을 알아야 합니다.

A/B 분석 및 다변량 테스트는 업계에서 가장 기본적이면서도 가장 필수적인 마케팅 실험 방법 중 하나입니다. 이러한 테스트 방법을 효과적인 방식으로 사용하려면 정의, 사용 사례 및 차이점을 이해하여 비즈니스 성공을 위해 염두에 두고 있는 목표에 가장 적합한 방법을 결정할 수 있어야 합니다.

이 두 가지 방법을 활용하여 마케팅을 개선하고 브랜드의 디지털 성공을 촉진하고 싶으십니까? 그런 다음 Propelrr이 제공하는 이 가이드를 계속해서 읽고 오늘날 이메일 마케팅, 유료 광고, UX 등에서 다변량 테스트와 A/B 테스트를 사용하는 방법을 알아보세요.

A/B 테스트 설명

기본적으로 A/B 테스트는 광고, 랜딩 페이지, 웹사이트 또는 이메일의 두 가지 버전을 비교하여 어떤 버전이 가장 성능이 좋은지 확인하는 테스트 유형입니다. 분할 테스트라고도 하는 이 기술을 사용하면 디지털 마케팅 실행을 최적화하고 온라인에서 전반적인 성과를 향상시킬 수 있습니다.

이 실험 방법의 장점은 다음과 같습니다.

• 간단. 가장 훌륭하고 효과적인 A/B 테스트는 마케팅 캠페인에서 단일 변수의 두 가지 변형만 비교합니다. 이는 다변량 분석이 반드시 가질 필요는 없는 단순성을 제공합니다.
• 결과의 명확성. 연구 설계와 방법론이 탄탄하다면 마케팅 실험에서 성공적인 변형을 명확하게 식별하는 결과를 얻을 수 있습니다.
• 반복적 성격. 이러한 유형의 실험은 반복적 특성을 갖고 있으므로 고도로 집중적이고 점진적인 방식으로 실행을 개발하고 개선할 수 있습니다.
• 플랫폼 통합. 이는 비교 분석의 가장 기본적인 형태 중 하나이므로 Facebook의 광고 최적화와 같은 수많은 소셜 미디어 플랫폼에서 A/B 실험 통합을 찾을 수 있습니다.

반면에 이 방법의 단점은 다음과 같습니다.

• 제한된 통찰력. 결국 두 가지 대안을 서로 비교할 때만 많은 통찰력을 얻을 수 있습니다.
• 오탐 가능성이 있습니다. 분석 시작 시 거짓양성률을 설정하지 않으면 소규모 테스트에서 변형이 전혀 없을 때 변형 간에 통계적으로 유의미한 차이가 있다는 잘못된 결론을 내릴 위험이 있습니다.
• 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 한 번에 하나의 변수에 대해 두 가지 변형만 테스트할 수 있으므로 랜딩 페이지나 웹사이트와 같은 복잡한 것에서 개선하려는 모든 단일 변수를 분석하는 데 훨씬 더 많은 시간이 필요합니다.
• 자원을 소모할 수 있습니다. 이러한 형태의 실험에 소요되는 시간을 고려하면 이 일련의 변형 분석 전반에 걸쳐 리소스를 소모하게 된다는 점만 이해하면 됩니다.

이러한 장단점을 고려할 때 마케팅 요구 사항에 따라 이러한 유형의 실험을 사용하는 것이 가장 좋은 구체적인 사례를 알고 싶을 수도 있습니다. 아래에서는 선택한 캠페인을 개선하기 위해 A/B 분석을 활용해야 하는 경우에 대한 몇 가지 시나리오와 예를 찾을 수 있습니다.

최적화 과정에서 분할 테스트를 사용하기 위한 몇 가지 사용 사례 시나리오는 다음과 같습니다.

• Google AdWord 요소 비교. 두 개의 서로 다른 Google AdWords 사이를 전환하고 어느 것이 더 효과적으로 클릭을 유도하는지 확인하여 광고 문구를 최적화할 수 있습니다.
• 하이퍼링크의 색상을 테스트합니다. 녹색 하이퍼링크와 파란색 하이퍼링크 중 클릭률이 더 높은 것은 무엇입니까? 이 두 가지 색상을 비교하여 어떤 색상이 페이지에 가장 잘 어울리는지 확인할 수 있습니다.
• 유료 광고 시각적 요소에 대한 변경이 제한됩니다. 아마도 클릭당지불(PPC) 광고가 전환을 유도하기를 원할 것입니다. 따라서 히어로 이미지를 비교하고 어느 이미지가 다른 이미지보다 더 효과적인지 확인하여 시각적 요소를 최적화하십시오.
• CTA 버튼의 기본 변형입니다. 이것이 웹사이트 CTA(클릭 유도 문구) 버튼의 색상, 배치, 복사 또는 모양과 관련이 있는지 여부에 관계없이 기본 변형을 테스트하여 어떤 버전이 더 높은 클릭률이나 전환율을 얻는지 확인할 수 있습니다.

다음은 이 테스트 방법의 적절한 사용을 보여주는 두 가지 성공적인 사례 연구입니다.

• 오르후스 극장. 덴마크에 있는 이 극단은 웹사이트의 CTA 버튼을 "Kb Billet"("티켓 구매")에서 "Kb Billetter"("티켓 구매")로 간단히 수정했습니다. CTA 두 번째 버전의 더욱 명확한 지침 덕분에 티켓 판매가 20% 증가했습니다.
• 스위스기어. 판매 중인 제품 정보 페이지의 변형에서 SWISSGEAR는 빨간색을 사용하여 "특별 가격" 및 "장바구니에 추가" 섹션만 강조했습니다. 이를 통해 고객은 세일 중인 제품을 더 쉽게 확인할 수 있었고, 브랜드 전환율이 52% 증가했습니다.

디지털 마케팅 캠페인과 관련하여 A/B 테스트를 할 수 있다고 생각하시나요? 그런 다음 다변량 테스트에 대해 자세히 알아보고 이것이 현재의 실험에 적합한지 확인해야 할 때입니다.

다변량 테스트 공개

다변량 테스트(MVT)는 광고, 랜딩 페이지, 웹사이트, UX 또는 기타 마케팅 실행의 여러 변형을 분석하여 어떤 변수 조합이 해당 실행에 가장 적합한지 확인할 수 있는 방법입니다. 이 유형을 사용하면 더 많은 버전을 동시에 테스트할 수 있으므로 기존 A/B 분석에서 얻는 것보다 더 복잡한 결과를 얻을 수 있습니다.

해당 정의를 고려할 때 이 실험 방법의 후속 장점은 다음과 같습니다.

• 효율적인 최적화. MVT를 사용하면 더 짧은 시간에 더 많은 요소를 테스트할 수 있으므로 광고, 웹사이트, UX 또는 랜딩 페이지를 보다 효율적으로 최적화할 수 있습니다.
• 포괄적인 통찰력. 이 실험 유형에서 더 많은 데이터 포인트를 수집하므로 결과를 추정할 수 있는 보다 포괄적인 통찰력을 얻을 수 있습니다.
• 여러 A/B 테스트가 필요하지 않습니다. MVT는 기본적으로 서로 겹쳐진 일련의 A/B 테스트이므로 이 실험 방법을 실행하면 여러 개의 순차적 A/B 테스트를 연속적으로 실행할 필요가 없습니다.
• 통계적으로 유의미한 결과. 이 테스트 유형을 제대로 실행하려면 상당한 양의 웹사이트 트래픽이 필요합니다. 이는 더 큰 잠재고객 풀을 통해 통계적으로 유의미한 결과를 보장할 수 있음을 의미합니다.

반면에 MVT의 단점은 다음 과 같습니다.

• 복잡한 방법론. 이 유형이 여러 변형의 여러 변수를 테스트하는 방법을 고려하면 해당 변수 간의 상호 작용에 대한 심층 분석이 필요한 보다 복잡한 방법론을 기대할 수 있습니다.
• 본질적으로 덜 반복적입니다. 이 방법을 사용하면 광고에 필요한 모든 것을 한 번에 테스트할 수 있지만, 전환 최적화에 대한 보다 반복적인 접근 방식을 추구하는 경우에는 이 방법이 적합하지 않습니다.
• 실제로 실행하려면 더 많은 웹사이트 트래픽이 필요합니다. 변수의 모든 조합을 테스트하려면 충분한 사용자 데이터가 필요하므로 MVT가 제대로 실행되려면 상당한 양의 웹 사이트 트래픽이 필요합니다. 신규 또는 소규모 기업인 경우 아직 이 사이트 트래픽이 없을 수도 있습니다. 이는 실제로 브랜드에 대한 성공적인 실험을 실행할 수 없음을 의미합니다.
• 분할 테스트보다 더 많은 전문 지식이 필요합니다. 이 유형은 더 많은 변수와 상호 작용을 서로 비교하므로 실험 경험이 많은 고급 디지털 마케팅 담당자에게 가장 적합합니다.

위에 나열된 장단점을 고려하면 MVT에는 몇 가지 고유한 사용 사례가 있습니다. 아래 목록을 확인하여 이러한 형태의 분석을 사용할 수 있는 상황과 시나리오를 알아보세요.

다음은 MVT를 사용하여 마케팅 실행을 최적화할 수 있는 시나리오의 예입니다 .

• 가입 양식에 여러 가지 변경 사항이 있습니다. 이 방법을 사용하면 가입 양식의 위치, 길이 및 언어를 실험하여 어떤 버전이 가장 성공적인 가입 건수를 얻었는지 확인할 수 있습니다.
• 유료 광고의 복잡한 변형. 또한 광고의 헤드라인, 문구, 시각적 요소를 전환하여 가장 많은 전환이 발생한 버전을 확인할 수도 있습니다. 이는 특히 중요한 리소스를 사용하는 유료 광고의 경우 매우 중요합니다.
• 전체 랜딩 페이지의 레이아웃을 수정합니다. 랜딩 페이지에서 사용자를 가장 잘 안내하는 텍스트 배치는 무엇입니까? MVT로 최적화하면 헤드라인과 본문 텍스트를 이동하여 어떤 배열이 사용자를 페이지의 CTA로 가장 잘 안내하는지 확인할 수 있습니다.
• CTA 광고의 복잡한 변형입니다. 이전에는 한 번에 하나의 요소만 테스트할 수 있었지만 여기에서는 웹 사이트 CTA 버튼의 색상, 배치, 문구 및/또는 모양을 변경하여 어떤 버전이 더 높은 클릭률을 얻는지 확인할 수 있습니다.

한편, MVT가 올바르게 활용되고 실행된 사례 연구의 예는 다음과 같습니다.

• 애슐리 가구. Ashley Furniture는 결제 페이지에서 전혀 관련 없는 섹션을 제거함으로써 UX를 개선하고 반송률을 4% 줄였으며 판매 전환율을 15% 높일 수 있었습니다.
• 발견. Discovery는 콘텐츠 페이지에서 동영상 참여와 광고 조회 가능성을 모두 최적화하여 온라인 프로그램 네트워크에서 제공하는 동영상의 클릭률을 6% 증가시킬 수 있었습니다.

A/B 및 MVT 방법에 대한 이러한 훌륭한 정의와 예를 모두 고려하면 이제 오늘날 디지털 마케팅 요구 사항에 가장 적합한 방법을 더 잘 이해할 수 있게 되었습니다. 다음 섹션에서 이 두 유형을 서로 비교하여 이 두 유형에 대한 지식을 계속 강화해 보겠습니다.

A/B 테스트와 다변량 테스트의 주요 차이점

각 테스트는 그 자체로 유용하며 몇 가지 주요 차이점으로 인해 하나가 다른 테스트를 대체할 수 없을 수도 있습니다. 최적화 목표를 위해 각 테스트 유형을 비교할 때 두 방법 간의 다음과 같은 고유한 차이점도 고려해야 합니다.

최선의 선택 방법은 필연적으로 선택한 마케팅 캠페인의 최적화 요구 사항에 따라 달라집니다. 그러나 요구 사항에 대한 테스트의 적합성 외에도 이러한 실험을 전반적으로 실행하기 위해 사용할 수 있는 도구가 무엇인지도 확인해야 합니다.

다음 섹션으로 넘어가서 올해 A/B 분석 또는 MVT를 실행하기 위한 네 가지 필수 도구와 플랫폼을 알아보세요.

다변량 테스트와 A/B 테스트 구현을 위한 기술적 고려 사항

이 두 가지 유형 중에서 선택하기 위한 의사 결정 프로세스에는 실험을 실행할 때 사용할 수 있는 도구, 플랫폼 및 기술도 포함되어야 합니다. 예를 들어 다변량 분석을 실행하는 데 필요한 도구가 없는 경우 대신 전략을 재조정하고 A/B 비교를 수행해야 할 수도 있습니다.

다음은 실험 설정, 진행 상황 추적, 전문가 해석을 위한 데이터 수집을 위한 필수 테스트 도구 및 플랫폼의 몇 가지 예입니다.

• AB 맛있어요. Fenty 및 Lush와 같은 대규모 글로벌 기업이 활용하는 A/B Tasty는 중소기업에도 경쟁력 있는 가격으로 분할 분석과 MVT 기능을 모두 제공합니다.
• 전환하다. Unicef와 Sony가 신뢰하는 Convert는 고객이 플랫폼의 A/B 및 다변수 기능을 테스트할 수 있도록 고유한 15일 무료 평가판을 제공합니다.
• 진화하는 AI. Evolv AI의 AI 기반 솔루션을 사용하면 귀사와 같은 기업이 적응형 A/B 및 MVT 실험 플랫폼을 통해 캠페인을 효율적으로 최적화할 수 있습니다.
• 최적화. Pizza Hut, eBay, Yamaha 및 Microsoft에서 사용하는 Optimizely를 통해 브랜드는 다양한 서비스에서 A/B, MVT 및 다중 페이지 기능에 액세스할 수 있습니다.

마케팅 실험 및 최적화를 위한 이 강력한 소프트웨어의 짧은 목록을 사용하면 지금부터 캠페인 및 콘텐츠 개선을 위한 견고한 출발점을 설정할 수 있습니다.

데이터 기반 혁신 강화

어떤 방법을 선택하든 기억해야 할 중요한 점은 항상 콘텐츠를 실험해야 한다는 것입니다. 캠페인을 테스트하는 것은 비즈니스 목표를 달성하는 데 중요합니다. 이것이 없으면 성공적이고 데이터 중심적인 방식으로 실행을 혁신할 수 없습니다.

테스트와 실험은 디지털 마케팅에서 데이터 중심 혁신을 강화합니다. 이를 통해 중요한 문제점을 해결하고, 데이터 기반 솔루션을 발견하고, 장기적으로 브랜드에 대한 실제 결과를 반환하는 캠페인을 추진할 수 있습니다.

주요 시사점

지금 올바른 유형의 테스트를 통해 혁신을 주도하세요. 오늘 디지털 마케팅 여정을 시작할 때 기억해야 할 몇 가지 최종 알림은 다음과 같습니다.

• 이유를 알아보세요. 애초에 왜 이런 실험을 하는 걸까요? 이 비교에 대한 맥락과 이유를 설정함으로써 주어진 목표에 가장 적합한 방법이 무엇인지 결정할 수 있습니다.
• 데이터를 활용하여 결정을 내리세요. 실험 이유를 설정한 후에는 모든 데이터를 활용하여 실행에 A/B 분석을 사용할지 MVT를 사용할지 결정해야 합니다.
• 실험 전문가와 상담하세요. 더 큰 규모의 마케팅 캠페인을 위한 분석 기술에 너무 자신이 없으신가요? 오늘 추가 조언과 지침을 얻으려면 Propelrr의 서비스를 이용하는 것을 두려워하지 마십시오.

다른 질문이 있으시면 Facebook, X, LinkedIn 계정을 통해 메시지를 보내주세요. 채팅하자!

이 기사와 기타 콘텐츠가 귀하의 필요에 도움이 된다면 Propelrr 뉴스레터도 구독하세요.