A/B 테스팅은 필수! AdWords, Yahoo, 광고문안, 판매 문구 등

게시 됨: 2020-05-11
A/B Testing

최종 업데이트 - 2021년 7월 8일

전자상거래를 위한 A/B 테스트? 예! 허브용? 별로일지도...

철학과 몇 가지 기술에 대해 알아보기 전에 A/B 테스트가 무엇인지 정확히 다루어야 합니다. 일단 기본 개념을 잡으면 그 가치가 명확해질 것이고, 이를 적용할 수 있는 여러 가지 방법을 생각할 것입니다.

A/B 테스트는 소리가 나는 것과 정확히 같으며 구체적으로 이름이 지정됩니다. A 대 B를 테스트하고 있으며 그 반대도 마찬가지입니다. 이 방법은 과학적 접근 방식이기 때문에 '테스트'라는 단어를 사용합니다. 따라서 기본 A/B 테스트에서 다음을 수행할 수 있습니다.

  1. 원하는 목표(판매, 구독, 후속 페이지뷰, 클릭, 더 높은 CTR, 더 높은 CONV RATE 등 ...)
  2. 해당 목표에 대한 포털(일반적으로 원하는 목표로 연결되거나 촉진하는 웹 페이지). 포털/웹페이지는 제품 페이지, 기사, 랜딩 페이지 등이 될 수 있습니다.
  3. 해당 포털에 대한 두 가지 다른 아이디어 또는 접근 방식(여기서부터는 간단하게 랜딩 페이지라고 부를 것입니다).
    • 시도하려는 첫 번째 아이디어는 다음과 같습니다 .
    • 두 번째는 다음과 같이 호출됩니다. B
  4. 상당한 성공 을 결정하는 방법 ('차이'로 측정).
  5. 데이터를 추적하고 측정하며 실행 가능한 정보를 생성하는 방법입니다.
  6. 그리고 테스트 결과에서 영감을 받은 변경 사항을 구현하는 방법.

and why . 분명히 하자면... A/B 테스트의 예를 얻을 수 있습니까?

좋은 생각이라고 생각합니다. A/B 테스트의 간단한 예를 보여 드리겠습니다. 따라서 이론을 머릿속에 적용할 수 있습니다.

이 기사의 기본 사진(그래픽 [상단])을 염두에 두고 Mountain Bikes 를 판매하는 상점이 있다고 가정해 보겠습니다 . 다양한 방법을 사용하여 산악 자전거를 판매하는 사이트로 트래픽을 유도하고 있습니다. 따라서 이 특정 테스트의 경우 특정 유형의 자전거에 대한 판매 수를 늘리고자 합니다 . Panther Mountain Bike

상점이 구축되는 방식에서 누군가는 구매하기 전에 먼저 제품 페이지를 확인해야 합니다(이는 테스트의 필수 단계가 됨). 제품 페이지에서 A.) 매장을 나가거나, B.) 사이트의 다른 페이지를 방문하거나, C.) 자전거를 구매할 수 있습니다. 이 테스트의 목표는 이 페이지를 본 후 바로 자전거를 구매하는 사람들의 수를 늘리는 것입니다.

A/B 테스트는 다음과 같이 진행됩니다.

  1. 정확히 동일한 제품에 대해 두 개의 제품 페이지를 생성합니다.
  2. 각 페이지는 어떤 면에서 다를 것입니다.
  3. 이 예에서 헤드라인, 제품 사진을 변경하고 "지금 구매" 버튼을 페이지의 다른 위치로 이동했다고 가정해 보겠습니다. 그러나 판매 사본을 정확히 동일하게 유지합니다.
  4. 이 예에서 핵심 성과 지표(KPI)는 구매한 팬더 바이크의 수입니다 .
  5. 테스트 활동을 측정하고 기록하는 방법이 있습니다. 이것은 매우 중요하며 아래에서 더 자세히 논의할 것입니다.
  6. 테스트를 시작하고 데이터를 수집합니다.
  7. 데이터가 수집되고 통계적으로 중요한 임계값에 도달하면 승자를 사이트에 영구적인 변경으로 적용합니다.

'통계적으로 유의미한 임계값'이란 무엇을 의미합니까?

이 개념은 특히 중요합니다. 결과를 "신뢰할 수 있고" "실행 가능한" 것으로 간주하려면 일정량의 데이터가 필요합니다. 두 가지 극단적인 예를 살펴보겠습니다.

  1. 10번의 판매 후 테스트 결과를 측정하고 종료하기로 결정했습니다. 페이지 A는 페이지 B보다 5.45% 더 높은 매출을 기록했습니다.
  2. 1000번의 판매 후 페이지 B는 페이지 A보다 3.96% 더 높은 판매를 생산합니다.

위의 예에서 10번의 판매 후 페이지 A가 승자처럼 보였지만 표본이 너무 적기 때문에(10번의 판매만) 통계적으로 신뢰할 수 있는 데이터를 보고 있지 않았습니다. 10번의 판매 후에 결과를 구현했다면 이 경우 두 번의 반복 중 더 나쁜 것을 선택했을 것입니다. 1000개 판매 후에는 증가율이 더 낮더라도(단 3.96%) 통계적으로 훨씬 더 신뢰할 수 있으며 영구적인 변경으로(또는 다른 테스트가 더 잘 수행될 때까지) 사이트에 구현해야 합니다.

IA/B 테스트가 필요한 이유 – 요점은 무엇입니까?

A/B 테스트의 목표는 과학적 으로 전자상거래 목표에 대한 보다 성공적인 접근 방식을 식별하는 것입니다. 우리의 웹 페이지와 상점, 특히 소규모 상점은 웹 디자이너, 그래픽 디자이너, 카피 작가, 때로는 위의 분야에 대한 교육을 전혀 받지 않은 일반 비즈니스 사람에 의해 구성됩니다.

따라서 현장에서 일하는 사람은 탐색 아키텍처가 훌륭하다고 생각할 수 있지만 제품 이미지는 놀랍도록 예술적이거나 판매 카피는 완고한 건설 노동자가 현실에서 자신의 위치에 대해 의문을 제기 할 정도로 우아하게 작성되었습니다. 사이트가 방문자를 판매로 전환하지 않는 경우 중요합니다. 그리고 나는 당신에게 이것을 말할 것입니다 : 종종 당신이 효과가 있다고 생각하는 것은 효과가 없으며 효과가 있을 것으로 기대하지 않는 것은 효과가 있습니다.

이것이 우리가 테스트하는 주된 이유입니다. 방정식에서 의견을 꺼내 원시 성능 을 측정합니다 . 따라서 전자 상거래 상점에 대해 진지하고 지속적으로 테스트하지 않는다면 큰 시간을 놓치고 있는 것입니다.

글쎄, 나는 A/B 테스트가 무엇인지 그리고 이론을 이해하지만 실제로 어떻게 수행합니까? 이 작업을 수행하는 소프트웨어가 있습니까?

훌륭한 질문입니다. 예, 여러 가지 방법이 있습니다.

이를 수행하는 가장 인기 있고 강력한 방법 중 하나는 adWords라는 Google 프로그램을 사용하여 광고하는 것입니다. 이 프로그램은 이 기사를 읽고 있다면 이미 함께 자고 있지 않다면 최소한 어렴풋이 알고 있어야 합니다.

사이트에서 A/B 테스팅을 관리하도록 설계된 다른 소프트웨어 프로그램이 있으며 일반적으로 분석 제품군의 일부입니다. 그러나 단순함과 자유 로움을 위해 adWords를 사용하여 사이트로 트래픽을 유도하는 경우 A/B 테스트를 사용하십시오.

A/B 테스트는 수행할 수 있는 여러 테스트 중 하나일 뿐입니다.

이 기사에서 A/B 테스팅에 대해 이야기하고 있습니다. 실행 가능한 결과를 얻는 가장 간단하고 빠른 방법이기 때문입니다. 어떤게 더 좋아? A 또는 B? 단순한. 그러나 믿을 수 없을 정도로 복잡해지고 많은 트래픽이 필요한 다른 유형이 있습니다.

이 주제를 더 연구하면 필연적으로 다변수 테스트 에 직면하게 될 것 입니다. 다변수 테스트는 또한 매우 강력합니다. 어떤 면에서는 더 강력하지만 항상 적절한 것은 아닙니다. 이름에서 알 수 있듯이 여러 변수를 다루는 테스트입니다. 따라서 3개의 서로 다른 헤드라인, 3개의 제품 사진, 2개의 '지금 구매' 버튼 및 2개의 판매 문구를 테스트하려고 한다고 가정해 보겠습니다. 각 변형은 다변량 테스트의 변수입니다. 테스트는 위 변수의 가능한 모든 조합을 만들어 무작위로 고객에게 전달합니다. 상당한 양의 데이터를 수집하고 분석한 후 가장 실적이 좋은 조합을 식별할 수 있습니다. 이 방법은 매우 강력하며 트래픽 이 많은 사이트에서 전문가만 수행해야 합니다 .

항상 그렇듯이 질문이 있는 경우 알려주십시오.

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