A/B 테스팅 방법: 전체 체크리스트 가이드

소개:

A/B 테스팅은 웹 페이지의 두 가지 버전의 프로세스입니다. 다양한 앱에도 적용 가능합니다. 두 사람의 성과를 분석할 수 있도록 한 것임은 자명하다.

표준 성능으로 실제 성능을 측정하려면 적절한 통계 분석이 필요합니다. 일부 전문가는 이를 분할 테스트라고 하고 일부는 버킷 테스트라고 합니다. 이 테스트는 앱의 성능을 확인하는 데에도 적용할 수 있습니다.

A/B 테스팅은 어떻게 작동합니까?

A/B 테스트를 수행하는 사람은 웹 페이지를 가져갈 수 있습니다. 그런 다음 그는 다른 버전을 만들어야 합니다. 두 번째 페이지는 제목, 글꼴 또는 기타 항목이 약간 다릅니다. 원본 페이지와 완전히 다른 버전일 수도 있습니다. 그런 다음 일부 청중은 원본 페이지로 이동하고 나머지는 다른 페이지로 이동합니다.

두 페이지에서 청중의 참여가 추적됩니다. 이렇게 수집된 데이터는 통계 엔진을 통해 분석되고 비교됩니다. 결론은 그렇게 파생된 경험에 기초하여 도출됩니다. 호의적이거나 불리하거나 중립적일 수 있습니다.

A/B 테스트의 필요성:

A/B 테스트는 개인, 웹 소유자 및 회사에 매우 유용합니다. 데이터를 수집하는 동안 실제로 사용자 경험을 제어할 수 있습니다.

처음에는 자신의 가정을 가질 수 있습니다. 비교 테스트를 기반으로 그려집니다. 나중에 시정 조치를 취하여 개선할 수 있습니다. 많은 전문가들은 주어진 경험을 지속적으로 개선하기 위해 AB 테스트를 사용하는 것을 선호합니다. 더 많은 사람들이 시간이 지남에 따라 전환율을 개선하기 위해 사용합니다.

많은 B2B 기술 회사는 판매 리드 품질을 개선하기 위해 A/B 테스트를 적용합니다. 또한 캠페인 방문 페이지에서 볼륨을 늘리려고 합니다. 이 방법은 사용자 경험을 변경하는 것으로 알려져 있습니다.

사용자가 원하는 결과를 얻을 수 있도록 최적화하기 위해 수행됩니다. 많은 기업들이 이 테스트의 도움으로 마케팅 캠페인을 더 효과적으로 성공적으로 만들었습니다. 다양한 마케터가 원하는 결과를 얻기 위해 여러 버전을 만듭니다.

이 테스트는 제품 개발자와 디자이너도 적용합니다. 사용자에게 새로운 기능이나 변경 사항을 보여주기 위해 그렇게 합니다. 그들은 이 테스트를 통해 방문자를 고객으로 전환합니다. 그들은 생산 비용을 크게 줄입니다. A/B 테스팅은 누구나 사용할 수 있다고 할 수 있습니다.

A/B 테스트에서 발생하는 다양한 단계:

1. 데이터 수집:

A/B 테스트를 적용하려면 먼저 데이터를 수집해야 합니다. 일반적으로 트래픽이 좋은 사이트나 앱부터 시작해야 합니다. 나중에는 청중을 끌지 못하는 사이트나 앱에 비유될 수 있습니다.

2. 목표 식별:

다음 단계는 달성해야 하는 것이 무엇인지 아는 것입니다. 예를 들어 전환율, 이탈률 등. 목표는 항상 원래 페이지에서 달성한 것보다 높습니다.

목표는 무엇이든 될 수 있습니다. 항상 대단한 것은 아닙니다. 때로는 페이지의 레이아웃이나 디자인에 대한 영향만 확인할 수 있습니다.

3. 가정하기:

A/B 테스트를 적용하면서 지적 사고를 수행해야 합니다. 페이지의 최신 버전이 이전 버전보다 낫다고 가정합니다. 사람은 우선 순위를 지정해야 하고 어떤 구현이 일어날 것인지를 기준으로 해야 합니다.

4. 두 버전의 차이점:

여기서 주목해야 할 한 가지는 두 페이지 모두에 변형이 있어야 한다는 것입니다. 차이점은 디자인이나 레이아웃, 글꼴 또는 기타 다른 것으로 만들 수 있습니다. 이제 다양한 A/B 테스트 도구가 시장에 진입했습니다. 쉽게 변경할 수 있는 기능을 제공합니다.

5. 실험이 발생합니다.

A/B 테스팅 전체에서 가장 중요한 단계입니다. 지금까지 적용된 결과를 보여줍니다. 이제 그 사람은 기다려야 하고 사용자가 참여하도록 해야 합니다. 페이지와의 상호 작용이 분석되고 결론이 도출됩니다.

6. 결론은 다음과 같습니다.

사용자가 웹 사이트와 상호 작용하면 성능이 분석됩니다. 두 버전에서 발생하는 차이점을 보여줍니다. 원본 버전이 더 나은 결과를 제공한다면 웹사이트는 올바른 방향으로 가고 있는 것입니다. 그러나 최신 버전이 더 나은 결과를 제공한다면 변경이 필요한 시점임을 의미합니다.

A/B 테스트의 요소:

A/B 테스트는 누구나 할 수 있지만 모든 것에 주의를 기울일 필요는 없습니다. 모든 웹 페이지에 영향을 미치는 몇 가지 특정 요소가 있습니다. 모든 웹사이트 소유자는 이러한 요소에 확실히 집중해야 합니다. 집중해야 할 요소는 다음과 같습니다.

1. 웹사이트의 헤드라인:

헤드라인은 웹페이지에 표시된 주제를 나타냅니다. 사용자가 사이트를 서핑할 때 가장 먼저 보게 되는 것입니다. 따라서 웹 사이트가 사용자를 끌어들이지 못한다면 이것이 이유 중 하나일 수 있습니다. A/B 테스트를 적용해야 합니다.

2. 행동 촉구:

클릭 유도문안 또는 CTA는 웹사이트에서 사용자가 원하는 작업을 사용자에게 알리는 데 사용됩니다. 전문가들은 단어 하나가 바뀌어도 곧 전환율에 영향을 미친다고 합니다. 여기에는 버튼이나 텍스트의 색상 변경이 포함됩니다. 여기에는 글꼴 크기와 색상도 포함됩니다.

3. 웹사이트의 이미지:

이미지는 또한 트래픽을 유치하는 데 중요한 역할을 합니다. 모든 고객에게 다가가는 것은 불가능합니다. 웹사이트에 이미지가 삽입되는 이유입니다. 다양한 이미지에 대해 A/B 테스트를 수행하여 어떤 이미지가 긍정적인 결과를 나타내는지 확인해야 합니다.

4. 콘텐츠의 길이:

일부 사용자는 관련성이 있고 정확한 콘텐츠를 얻는 것을 좋아합니다. 일부 다른 사용자는 주제에 대한 긴 콘텐츠를 얻는 것을 좋아합니다. 웹사이트 소유자는 사용자가 어떤 종류의 콘텐츠를 읽고 싶어하는지 알아야 합니다. A/B 테스트는 반드시 웹사이트의 콘텐츠에 적용되어야 합니다.

5. 제품과 관련된 정보:

더 많은 관심을 끌기 위해서는 제품 설명이 독특해야 합니다. 일부 소비자는 간단하고 간단한 설명을 읽는 것을 선호합니다. 어떤 사람들은 제품의 흥미로운 기능을 알고 싶어합니다. A/B 테스트는 사용자가 어떤 종류의 설명을 좋아하는지 파악하는 데 도움이 됩니다.

6. 웹사이트의 온라인 검토:

사이트를 서핑하는 동안 사용자는 웹사이트의 리뷰를 살펴보는 것을 선호합니다. 그들은 코멘트 섹션에 쓰여진 내용에 직접적인 영향을 받습니다. 웹사이트의 다양한 페이지에 사회적 증거를 제시하는 것이 좋습니다. 일부 특정 페이지는 방문 페이지, 제품 페이지 및 기타 마케팅 페이지입니다. A/B 테스트는 사용자가 자신을 제어할 수 있도록 도와줍니다.

A/B 테스트에서 통계의 중요성:

A/B 테스팅은 통계 기반 프로세스일 뿐입니다. 일종의 통계적 가설검증으로 비교분석이 이루어진다. 웹사이트 소유자는 원본 페이지의 최신 버전을 만드는 동안 몇 가지 가정을 해야 합니다. 두 버전 간의 관계가 생성됩니다. A/B 테스트를 수행한 후 성능을 분석하고 결론을 내립니다.

웹사이트 소유자는 어떤 버전이 더 나은 방식으로 작동할지 예측해야 합니다. 그런 다음 수집된 데이터를 확인하여 예측이 어느 정도 맞는지 확인합니다. 예측과 결론 사이에는 통계적으로 유의한 관계가 있어야 합니다.

두 페이지 모두에 차이가 있을 것이 분명합니다. 최신 버전의 변경 사항으로 인해 변형이 발생합니다.

기억할 가치가 있는 것은 두 번째 페이지에서 통계적으로 유의미한 개선이 있어야 한다는 것입니다. 간단히 말해 A/B 테스트는 일종의 통계적 가설 테스트입니다.

적절한 통계 분석은 사용자가 웹 사이트의 성능을 아는 데 도움이 된다고 말할 수 있습니다. 웹사이트는 웹사이트의 온라인 가시성을 향상시키기 위해 필요한 조치를 취할 수 있습니다. 그들은 그것을 통제함으로써 교통을 운전할 수 있습니다.

최고의 A/B 테스트 도구:

다음은 최고의 A/B 테스트 도구 중 일부입니다. 그들은 웹 사이트 소유자에게 많은 혜택을 주는 것으로 알려져 있습니다. 그들은:

1. 바운스 해제:

Unbounce는 다양한 소유자가 방문 페이지를 구축하고 게시하는 데 도움이 되는 것으로 알려져 있습니다. 친숙하고 사용하기 쉬운 인터페이스로 인해 전문가들에게 사랑받고 있습니다.

어떤 식으로든 페이지를 조정할 수 있는 기능이 있습니다. 작동 방식도 매우 명확하여 사람들이 사용하기 쉽습니다. 사용자는 이미지, 텍스트, 비디오, 지도 및 기타 여러 항목을 드래그할 수 있습니다.

드래그 앤 드롭 도구라는 놀라운 기능이 있습니다. 다양한 마케터가 페이지의 다양한 변형을 디자인할 수 있습니다. 성능을 지속적으로 개선하기 위해 때때로 다른 버전이 사용됩니다.

2. VWO:

VWO는 A/B 테스트의 가장 쉬운 도구 중 하나로 알려져 있습니다. 웹사이트의 헤드라인을 변경하는 데 사용됩니다. 웹사이트의 버튼, 이미지 및 기타 많은 요소를 다시 디자인할 수 있습니다. 또한 사용자가 웹 사이트의 여러 변형을 만들 수 있습니다. 그것은 웹 사이트의 트래픽 속도를 개선함으로써 끝납니다.

사람들은 이를 사용하여 수익, 가입, 클릭 등을 확인합니다. 일부 회사는 전환 목표에 대한 우수한 통계 분석을 경험했습니다.

VWO는 모든 장치에서 성공적으로 작동합니다. 사용자는 모바일, 태블릿 및 데스크톱 웹사이트에서도 사용할 수 있습니다. 가장 좋은 점은 한 번만 설치할 수 있다는 것입니다.

3. 5초 테스트:

이름에서 알 수 있듯이 단 5초 만에 웹사이트와 최신 버전을 분석합니다. 그것은 웹 사이트의 가장 중요한 요소를 분석하여 수행합니다. 이 도구는 일반적으로 브랜드 메시지를 테스트하는 데 사용됩니다.

그것은 사용자가 웹 사이트에서 가장 좋아하는 것과 가장 적게 좋아하는 것을 알려줍니다. 정기적으로 수행할 수 있는 다양한 테스트를 허용합니다. 이러한 테스트는 클릭 테스트, 선호도 테스트, 흐름 테스트 등입니다.

다른 도구에 비해 간단한 도구라고 합니다. 이미지를 쉽게 업로드할 수 있습니다. 테스트를 적용하려면 테스트를 설정해야 합니다. 테스트 지침과 함께 공유해야 하는 URL이 생성됩니다.

4. 구글 애널리틱스 실험:

Google Analytics '실험'을 통해 사용자는 여러 테스트를 정기적으로 구성하여 다양한 웹페이지의 성능을 비교할 수 있습니다. 또한 완전한 A/B 테스트 플랫폼으로 인기가 있습니다.

Google multi-armed bandit 접근 방식을 사용하여 결과를 분석합니다. 웹사이트 소유자는 테스트를 최대 10개의 정식 버전으로 분할할 수 있습니다. 이 버전은 하나의 동일한 페이지입니다. 각 테스트는 다른 URL로 사용자에게 전송됩니다.

그런 다음 모든 테스트를 기반으로 다양한 버전의 성능을 테스트합니다. 임의의 사용자 샘플을 취하여 웹페이지의 성능을 연구할 수 있습니다.

5. 실험 변환:

Convert Experiment는 전문가와 전문가가 추천합니다. 다변수 테스트 및 추적 기능 때문입니다. 테스트를 위한 다중 도메인 A/B를 제공합니다.

jQuery, JavaScript 및 CSS를 위한 개발 도구를 제공합니다. 고급 기능을 사용할 수 있기 때문에 포괄적인 보고서를 생성하는 데 성공합니다. 변환 실험은 Google 애널리틱스와 통합되었습니다. 사용자는 최소 및 최대 테스트 기간을 완전히 제어할 수 있습니다. 그는 트래픽을 할당하고 트래픽을 변환하고 트래픽을 참여시킬 수도 있습니다.

사용자가 WYSIWYG 편집기를 사용하여 콘텐츠를 편집할 수 있도록 합니다. 사용자가 쉽게 스타일 시트를 편집할 수 있습니다. 이 시트는 동적 콘텐츠 실험을 담당합니다.

결론:

많은 사람들이 하나의 A/B 테스트에서 많은 것을 변경하는 실수를 합니다. 이것은 실제 결과를 제공하지 않을 수 있습니다. 따라서 실제 성능을 분석할 수 있도록 약간의 변경을 수행하는 것이 좋습니다. A/B는 다음 요소에 적용될 수 있습니다.

1. 헤드라인과 부제목에 미치는 영향을 알기 위해.

2. 링크, 이미지 및 텍스트에 미치는 영향을 알기 위해.

3. 콘텐츠에 미치는 영향을 알아보려면 클릭 유도문안 텍스트와 클릭 유도문안 버튼을 클릭하세요.

4. 사회적 증거, 미디어 언급 및 피드백에 대한 영향을 알기 위해.