아무리 많은 트래픽도, 전환되지 않는다면 아무 의미가 없습니다.
웹 사이트에 방문자를 유입시키는 데 많은 노력을 합니다. 하지만 방문자가 전환으로 이어지지 않는다면 힘들게 유입시킨 트래픽을 그냥 날리는 것과 마찬가지입니다.
방문자의 전환을 상승시키기 위해 고객 퍼널 분석, UI/UX 개선, 온사이트 마케팅 등의 방법이 사용되는데요. 여기서 가장 대표적으로 사용되는 방법이 바로 AB 테스트입니다.
AB 테스트란?
AB 테스트란 두 가지 혹은 그 이상의 버전을 실험 및 비교하여 더 좋은 성과를 보여주는 버전을 찾는 웹 사이트 최적화 방법입니다. AB 테스트의 대상은 UX/UI 디자인, 마케팅 문구, 이미지 등의 콘텐츠가 될 수 있어요.
선택한 대상으로 가설을 설정하고 테스트를 진행해 데이터 기반으로 UI/UX 개선과 전환율 상승을 달성하는게 목표예요.
[사진 출처 : 오바마 대선캠프 카일러쉬 블로그]
AB 테스트의 효과로 가장 잘 알려져 있는 사례는 2008년 미국 대선의 오바마 캠프를 들 수 있는데요, 오바마 웹사이트 내에서 약 500건의 AB 테스트를 통해 기부 전환율 49%, 이메일 수집률 161%를 증가시켰습니다.
AB 테스트 진행 방법
리서치
AB 테스트를 위해 가장 먼저 해야 할 일은, 기존 운영하는 웹 사이트의 현황을 조사하고 이탈률이 높은 지점을 찾고 문제점을 조사하는 일이에요.
조사 방법은 정량적 조사와 질적 조사로 나누어 볼 수 있습니다.
정량적 조사
Google Analytics, Optimizely, 내부 데이터 등을 통해 사용자가 가장 많이 방문한 페이지, 이탈이 가장 많은 페이지 등을 파악해요.
질적 조사
Hotjar, 설문조사, 인터뷰 등을 통해 사용자가 가장 많은 시간을 보내는 영역, 이탈이 많은 페이지에서의 사용자 행동, 고객 행동 분석, 불편한 점 등을 파악해요.
가설 설정
조사한 내용을 바탕으로 가설을 설정하고 테스트를 진행합니다. 목표치로 설정할 KPI를 특정하고, 해당 KPI를 증가시켜 전환율 상승을 이루기 위한 가설을 설정하는 단계에요.
A/B 버전 생성
설정한 가설을 바탕으로 A(기존, 대조군)와 B(가설 반영한 변경, 실험군) 버전을 생성합니다.
테스트 진행
생성한 A, B 버전을 바탕으로 테스트를 진행합니다. 테스트를 진행할 때 몇 가지 주의사항이 있어요.
1.
A, B 버전은 동일한 기간 동안 동시에 진행되어야 해요.
2.
테스트 기간 동안, 설정한 가설 외 다른 요소의 변경은 최대한 자제해야 해요.
(실험 결과에 영향을 줄 수 있어요)
3.
충분한 크기의 데이터가 확보되어야 해요.
(통계적 유의성을 만족해야 하기 때문!)
결과 분석 및 의사결정
테스트 결과를 바탕으로 가설을 검증하고 어떤 버전을 도입할지 결정합니다.
•
B 버전이 더 좋은 결과가 나왔다면 설정한 가설이 유효한 거에요.
B 버전을 도입하고, 더 좋은 성과가 나온 이유를 분석해요.
•
A 버전이 더 좋은 결과가 나왔다면, 설정한 가설이 유효하지 않은 거에요.
A 버전을 유지하고, 테스트를 통해 얻은 인사이트를 정리하고 새로운 테스트를 계획해 볼 수 있어요.
지금까지 AB 테스트가 필요한 이유와 방법에 대해서 설명을 드렸습니다.
AB 테스트를 수행하기 위해서 AB 테스트 플랫폼, CRM 마케팅 솔루션 등을 이용하는데요. 이러한 툴을 사용하려면 코딩 지식이 필요하거나, 많은 비용을 요하는 경우가 많습니다.
그런데, 이런 AB 테스트를 노코드 CRM솔루션 코드앤버터에서 쉽고 빠르게 해볼 수 있다는 사실! 알고 계셨나요?
다음 콘텐츠에서는 AB 테스트를 적용해 볼 수 있는 사례들과, 코드앤버터를 활용해서 AB 테스트하는 방법에 대해서 알려드릴게요.