a b testing

A/B 테스트의 원리를 이해하고 적용합니다.

A/B 테스트는 비즈니스 성과를 향상시키려는 기업을 위한 매우 강력한 도구입니다. 이는 마케팅 담당자가 웹 페이지 또는 웹 페이지 요소의 다양한 버전을 테스트하고 비교하여 방문자에게 최상의 경험을 제공하고 가장 많은 전환을 생성하는 버전을 결정하는 데 사용하는 테스트 및 데이터 분석 방법입니다. 이 글에서는 A/B 테스트가 무엇인지, 어떻게 설정하는지, 얻은 결과를 해석하고 그 중요성을 설명하는지 자세히 설명하는 것을 목표로 합니다.

A B 테스트의 정의와 목적

“a b 테스트”라는 용어는 IT 세계에서 유래되었으며 제품이나 서비스에 대한 수정 사항의 영향을 측정하기 위해 원본(A) 버전과 수정된(B) 버전 간의 비교 테스트를 사용하는 것을 의미합니다. 디지털 마케팅의 맥락에서 이 기술은 특정 목표(전환율, 클릭률 등)를 달성하는 데 가장 적합한 버전을 찾기 위해 웹 페이지의 여러 버전이나 웹 페이지 요소를 비교하는 것으로 구성됩니다. . 따라서 주요 목표는 더 많은 사용자가 뉴스레터 구독, 제품 구매, 양식 작성 등 웹사이트에서 특정 작업을 수행하도록 하는 것입니다.

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A B 테스트 구현 방법

A/B 테스트를 설정하는 것은 상당히 복잡한 작업일 수 있습니다. 테스트를 실행하기 전에 테스트를 잘 계획하는 것이 중요합니다. 먼저, 테스트의 목적과 성능 측정을 위해 수집할 데이터의 종류를 명확하게 정의해야 합니다. 다음으로, 테스트할 웹 페이지 또는 웹 페이지의 요소를 선택하고 어떤 수정 사항(텍스트 변경, 이미지 변경 등)을 적용할지 결정해야 합니다. 이러한 단계가 완료되면 웹 사이트의 여러 버전이나 웹 사이트의 요소 간에 방문자를 무작위로 배포하기 위해 분할 테스트 시스템을 설정하는 다음 단계로 넘어갈 수 있습니다. 마지막으로, 의미 있는 결과를 얻는 데 필요한 표본 크기와 테스트를 완료하는 데 충분한 시간을 결정해야 합니다.

A/B 테스트를 수행하는 데 필요한 도구

효과적인 A/B 테스트를 성공적으로 수행하려면 테스트를 쉽게 설정할 수 있을 뿐만 아니라 테스트 구현 후 얻은 결과를 정확하게 분석할 수 있는 올바른 도구와 기술에 액세스할 수 있어야 합니다. 이를 위해 분할 테스트를 쉽게 구성할 수 있을 뿐만 아니라 이 도구로 생성된 보고서를 통해 얻은 결과를 분석할 수 있는 Google Analytics 또는 Optimizely와 같은 여러 도구가 시장에 나와 있습니다. 어떤 경우에는 A/B 테스트를 위해 특별히 설계된 도구를 사용하여 웹 페이지 속도나 특정 웹 페이지에서 제공하는 전반적인 사용자 경험과 같은 특정 기술 측면을 보다 면밀히 분석할 수 있습니다.

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A/B 테스트를 통해 얻은 결과 해석

분할 테스트를 설정하고 유효한 데이터를 충분히 수집했다면(필요한 시간을 고려하여) 이제 얻은 결과를 해석하여 이 프로세스 중에 제안된 다양한 비교 버전 간의 최종 선택을 결정해야 합니다. .

이를 위해 전체 전환율(각 버전별), 특정 클릭 유도 문구(예: 구매 버튼)에 대한 클릭률 등 여러 지표를 분석할 수 있습니다. 전문가들은 종종 고성능 버전이 식별되면 다음을 권장합니다. 테스트 중에 이 선택이 유효할 만큼 충분한 데이터가 수집될 때까지 프로덕션에 투입하는 것을 미루는 것입니다. 따라서 이 기술을 사용하면 인터넷 사용자의 자연스러운 행동으로 인한 가능한 변화에도 불구하고 안정적으로 유지되는지 관찰할 수 있을 뿐만 아니라 장기간에 걸쳐 여전히 효율적으로 유지되는지 식별할 수 있습니다.