A/B 테스트를 사용하여 웹사이트 전환율을 개선하는 방법

소개

많은 마케터들은 무엇이 효과가 있고 무엇이 효과가 없는지 잘 알고 있다고 생각할 수 있습니다. 하지만 사실 직감은 거짓말을 할 수 있습니다. 그렇기 때문에 추측을 배제하고 A/B 테스트를 수행해야 합니다.

A/B 테스트는 실제 환경에서 실시간으로 전략의 효과를 분석하는 프로세스입니다. 헤드라인이나 클릭 유도 문안과 같은 특정 요소와 페이지의 실적을 확인할 수 있습니다. 방문자의 반응도 관찰할 수 있습니다. A/B 테스트의 결과를 통해 웹사이트에서 무엇을 도입하거나 제거할지 파악할 수 있습니다.

A/B 테스트의 또 다른 이점은 웹사이트의 전환율을 높일 수 있다는 점입니다. 그렇다면 A/B 테스트란 무엇이며, 어떤 유형이 있고, 어떻게 시작해야 할까요? 이 글에서는 A/B 테스트의 기본 사항을 살펴보고 성공적인 구현을 위한 팁을 제공하여 자신 있게 테스트를 시작할 수 있도록 도와드립니다.

전환율과 전환율의 중요성 이해

전환율이란 무엇인가요?

제품이나 서비스를 판매하기 위해 비즈니스를 시작한다고 가정해 보겠습니다. 웹사이트나 앱을 만들고 방문자가 콘텐츠를 소비하고 어떤 행동을 하기를 기대합니다. 이러한 행동을 전환이라고 하며, 지속적으로 전환 수를 늘려야 합니다. 바로 여기에서 전환율 최적화 (CRO)를 정의해야 합니다.

전환율 최적화란 무엇인가요? CRO는 원하는 행동(전환)을 수행하는 사람의 수를 늘리는 프로세스입니다:

• 통화를 예약하세요;
• 제품을 구매합니다;
• 이메일 뉴스레터를 구독하세요;
• 데모 예약 등

모든 비즈니스의 전환율을 개선하거나 이커머스 전환 최적화에 집중할 수 있습니다. 어떤 경우든 방문자가 상품을 구매하기 위해 거쳐야 하는 경로를 단순화해야 합니다. 여기에는 복잡한 탐색을 풀거나 특정 링크를 표시하는 등 고객에게 길을 보여줄 수 있는 모든 것이 포함될 수 있습니다.

전환율이 중요한 이유는 무엇인가요?

전환율은 사용자가 무엇을 찾고 있는지, 무엇을 좋아하는지, 다른 페이지로 이동하지 못하게 하는 요인이 무엇인지를 보여주기 때문에 가장 중요한 지표 중 하나입니다. 전환율이 낮은 이유는 다음과 같이 무궁무진합니다:

• 사용성이 좋지 않습니다;
• 성능 저하;
• 광고 비효율성;
• 버튼 배치가 불편합니다;
• 한 손가락으로 탭할 수 있는 작은 크기의 링크 등

웹사이트 방문자가 100명인데 단 한 명만 구매를 했다고 가정해 보겠습니다. 이는 1%의 전환율입니다. 하지만 CRO 전략을 활용하면 전환율을 2% 이상으로 높일 수 있습니다!

전환율을 심층 분석하고 다양한 웹사이트 구성 요소를 조정하면 디자인을 개선할 수 있습니다. 이는 곧 비즈니스의 매출과 수익이 증가하고 고객 만족도가 향상된다는 것을 의미하며, 누가 이를 거부할 수 있을까요? 그렇기 때문에 이 지표를 향상시켜야 합니다.

A/B 테스트란 무엇이며 왜 고려해야 하나요?

A/B 테스트란 무엇인가요?

A/B는 웹사이트 기능의 두 가지 버전을 비교하는 것을 의미합니다. 한 요소의 버전 A와 B를 생성하여 사용자에게 표시합니다. 올바른 결과를 보려면 트래픽을 균등하게 분할해야 합니다.

텍스트가 충분히 보이는지 확인하고 더 크게 만들고 싶다고 가정해 보겠습니다. 새 텍스트는 버전 B가 되고, 나머지 절반의 방문자는 웹사이트의 표준 텍스트(버전 A)를 보게 됩니다. 그런 다음 각 페이지의 핵심 성과 지표(KPI)와 메트릭을 비교하여 가장 적합한 옵션을 결정합니다.

A/B 테스트의 이점

A/B 테스트는 더 많은 전환을 유도하기 위해 웹사이트가 어떻게 보여야 하는지 정의하는 신뢰할 수 있는 방법입니다. 데이터에 따르면, 기업의 58%가 CRO를 위해 A/B 테스트를 사용하고 있습니다. 또한 기업에는 다음과 같은 이점이 있습니다:

• 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다;
• 수익 증대;
• 구매 여정에서 발생하는 마찰을 제거합니다;
• 고객의 고충을 해결합니다;
• 사용자 경험을 개선합니다;
• 사람들이 웹사이트를 떠나는 것을 방지합니다(이탈률 감소);
• 소규모로 수정하고 웹사이트를 단계별로 재작업합니다.

어떤 유형의 테스트가 있나요?

분할 URL 테스트

분할 테스트와 A/B 테스트라는 단어 사이에는 많은 혼동이 있습니다. 분할 테스트는 웹사이트의 한 버전(제어 버전)과 다른 버전(변형 페이지)을 비교하여 웹사이트 방문자의 반응이 가장 좋은 버전을 확인합니다.

이러한 페이지는 구매를 유도하는 것과 같은 동일한 목표를 가져야 합니다. 하지만 프런트엔드의 컨트롤을 한 번만 수정하는 A/B 테스트와 비교하면 디자인이 더 크게 달라야 합니다. 또한 분할 테스트의 페이지는 서로 다른 URL에 있어야 합니다.

다변량 테스트

이 유형의 테스트는 여러 항목 조합을 동시에 테스트하는 것을 말합니다. 한 페이지에서 여러 항목을 변경하므로 최종 제품의 모양이 버전에 따라 크게 달라질 수 있습니다.

다중 페이지 테스트

요소가 여러 페이지에 존재하지만 동일하지 않거나 다른 곳에 표시되거나 이름이 다른 경우 다중 페이지 테스트가 사용됩니다. 두 가지 방법으로 수행할 수 있습니다:

• 퍼널 다중 페이지 테스트: 전체 판매 퍼널을 재설계하여 새 버전을 생성합니다;
• 기존 다중 페이지 테스트: 버튼, 배너, 배지, 리뷰 등과 같은 특정 요소를 변경하거나 교체합니다.

A/B 테스트 프로세스 자세히 보기

1. 목표가 무엇인가요?

비즈니스와 웹사이트의 목적을 파악하세요. 어떤 전환을 고려하고 있으며, 어떤 것이 가장 큰 수익을 가져다주나요? 주문 수, 평균 주문 금액, 구독 또는 광고 클릭 수를 늘리는 것을 목표로 할 수 있습니다. 또한 테스트할 페이지의 우선순위를 정해야 합니다. 어떻게 하나요? Ranktracker의 웹사이트 감사 같은 도구를 사용하여 트래픽 및 검색 엔진 순위와 관련하여 실적이 가장 좋은 페이지와 가장 나쁜 페이지를 식별하세요.

2. 청중에게 동기를 부여하고 관심을 갖게 하는 것은 무엇인가요?

방문자의 마케팅 퍼널에서 장애물을 제거하려면 방문자의 행동 이면에 있는 문제와 원동력을 파악하세요. 예를 들어, 이커머스 웹사이트에서 판매를 늘리고 싶다면 소비자의 우려 사항이 있을 수 있습니다:

• 무료/유료 배송;
• 상품을 반품할 수 있는 기능;
• 다양한 결제 수단을 사용할 수 있는지 여부 등

3. 가설은 무엇인가요?

앞의 두 단계를 거친 다음 단계는 가설을 세우는 것입니다. 고객에게 더 나은 서비스를 제공하기 위해 웹사이트의 어떤 측면을 테스트해야 할까요? 달성하고자 하는 목표를 명시하고 휴일, 프로모션, 인플루언서와의 협업 등 외부 요인을 고려하세요. 예를 들어 매출 증대를 테스트할 수 있습니다. 결제 시 더 많은 결제 옵션을 표시하면 사람들이 선호하는 방법을 통해 구매할 가능성이 높아진다는 가설을 세울 수 있습니다.

4. A/B 테스트 시작

이제 연구를 실무로 전환할 때입니다. 각 가설에 대해 A/B 또는 다변량(여러 옵션 포함) 테스트를 만듭니다. 이론을 사용하여 변형 페이지 초안을 작성하는 동안 디자인 조정을 안내합니다. 전용 도구를 활용하여 테스트를 실행하고 결과를 추적할 수 있으며, 이에 대해서는 나중에 설명하겠습니다.

결제 서비스의 이전 예로 돌아가서 Apple Pay, Google Pay, Samsung Pay 또는 암호화폐와 같은 더 많은 옵션을 통합할 수 있습니다. 트래픽을 반으로 나누어 절반에는 기존 디자인이 표시되고 다른 절반에는 새 디자인이 표시되도록 합니다.

5. 결과 추적 및 분석

테스트를 시작할 때 설정한 목표를 달성할 수 있었나요? 다음과 같은 테스트 결과를 측정하세요:

• 전환율입니다;
• 이탈률입니다;
• 수익이 증가합니다.

두 그룹 간의 전환율 차이를 파악하고 이를 평균 매개변수와 비교합니다. 이를 통해 결과의 실제 유용성을 측정할 수 있습니다.

6. 최상의 대안 구현

우승자를 배포하고 웹사이트에 표시되는 유일한 옵션인지 확인합니다. 이제 방문자가 웹사이트에서 무엇을 좋아하는지 보여주는 실제 통계가 생겼습니다. 별다른 변화가 없다면 가설을 재평가하고 다시 시작하세요. 예상되는 실패조차도 성과로 이어질 수 있습니다. 실패에서 교훈을 얻고 무엇이 결과를 가져올지, 그렇지 않을지 다시 생각해 보세요.

A/B 테스트 도구

앞서 언급했듯이 A/B 테스트 도구를 사용하면 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 영업/마케팅 소프트웨어에는 목적에 따라 테스트 기능이 내장되어 있을 가능성이 높습니다. 이러한 도구를 사용하면 히트맵과 녹화/재생을 사용하여 사용자 행동을 분석하여 테스트 캠페인을 맞춤화할 수 있습니다.

하지만 전문화된 A/B 테스트 시스템은 최소한의 기능 이상을 제공합니다. 예를 들어, 사전 설정된 테스트 시나리오를 제공하는 경우가 많습니다. 그렇기 때문에 주요 온라인 리테일러의 약 75%가 이러한 소프트웨어를 사용할 정도로 인기가 높습니다.

가장 효과적인 A/B 테스트 도구는 실험 프로그램의 속도를 높이고, 확장하며, 개발하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 가장 일반적인 두 가지 유형의 솔루션은 다음과 같습니다:

• 정확한 수치 데이터를 기반으로 하는 정량적 도구: 이러한 기술을 가장 잘 활용하는 방법은 다음과 같이 정량화할 수 있는 수치 형태의 정보를 수집하는 것입니다:
  1. 웹사이트, 앱 또는 제품을 사용한 사람의 수;
  2. 리드 또는 고객이 된 사용자의 비율;
  3. 버튼 클릭 빈도.

이러한 솔루션으로는 VWO와 Omniconvert가 있습니다.

• 사용자 및 제품 중심(PX)의 정성적 도구: 사용자 경험, 사용자 행동, 제품 경험 인사이트를 결합하여 사람들이 특정 방식으로 행동하는 이유를 발견합니다. Hotjar, Usersnap, CrazyEgg 등이 이러한 소프트웨어의 대표적인 예입니다.

웹사이트의 가치를 극대화하려면 두 도구를 모두 활용하는 것이 좋습니다.

효과적인 A/B 테스트를 위한 모범 사례

A/B 테스트 프로세스 초안을 작성할 때 기억해야 할 사항은 다음과 같습니다:

• 한 번에 단일 변수의 변형을 테스트합니다. 버튼 색상과 텍스트 크기를 변경한다고 가정해 보겠습니다. 무엇이 전환율에 어느 정도 영향을 미쳤는지 어떻게 파악할 수 있을까요? 한 테스트에 하나의 요소만 사용하면 됩니다.
• 관련성에 집중하세요. A/B 테스트를 통해 타겟 고객에게 더 관련성 높은 콘텐츠에 대한 인사이트를 제공하여 방문자를 유치하고 리드로 전환할 수 있습니다.
• 반복 가능한 프로세스를 개발하세요. 여기에는 학습한 내용을 사용하여 추가 테스트를 실행하고 각 테스트 개념을 유지, 제거 또는 확장할지 여부를 선택하는 것이 포함됩니다.
• 목표가 명확한지 확인하세요. SaaS, B2B, 전자상거래 비즈니스는 구매, 무료 평가판 가입, 리드 양식 제출 등 다양한 목표를 가지고 있을 수 있습니다. 여러분의 임무는 자신만의 목표를 찾는 것입니다.

A/B 테스트 시 피해야 할 실수

A/B 테스트의 주제는 그 과정에서 발생할 수 있는 실수에 대해 논의하지 않고는 불완전할 것입니다. 다음은

• 적절한 계획을 세우지 않음. 가설을 세우기 위해 조사를 해야 합니다. 이를 통해 변경할 요소, 예상 결과 및 우선순위를 결정할 수 있습니다. 처음에 잘못된 가정을 세우면 전체 테스트 프로세스가 잘못될 수 있습니다. 또한 다른 사람에게 효과가 있었던 것에 의존하기보다는 자신만의 길을 따라야 합니다. 그렇기 때문에 대상과 요구 사항을 파악하는 것이 중요합니다.
• 한 번에 여러 요소 테스트하기. 한 번에 여러 기능을 테스트하는 것은 혼란스럽고 더 자세한 분석이 필요합니다. 우선순위를 설정하고 각 요소를 단계별로 테스트하세요.
• **테스트 기간을 잘못 결정했습니다. **최종 결과는 실제 사용자를 대상으로 테스트를 실행할 때 다양한 요인에 따라 달라집니다. 예를 들어 계절, 요일 또는 프로모션에 따라 전환율이 달라질 수 있습니다. 그렇기 때문에 테스트 기간은 1~2주를 권장합니다.
• 트래픽 균형이 맞지 않습니다. 정확한 전환율을 얻으려면 트래픽을 균등하게 분배할 뿐만 아니라 기존 고객과 신규 고객 측면에서 균형을 맞춰야 합니다.
• 한 번의 테스트 후 중단하기. 가설을 계속 테스트하려면 가설을 뒷받침하는 증거가 필요합니다. 그렇기 때문에 논문에 대한 확신을 갖기 위해 결과를 뒷받침할 다양한 데이터를 수집해야 합니다. 예를 들어 6개월 동안 여러 차례 테스트를 수행하여 가장 적합한 버전을 찾아야 합니다.

결론: A/B 테스트를 통한 웹사이트 개선

전환을 극대화할 수 있는 방법을 찾고 계신가요? A/B 테스트가 이 작업에 도움이 될 수 있습니다. 통계에 따르면 전환 최적화에 있어 분석 다음으로 가장 많이 사용되는 전략입니다. 그리고 97.6%의 기업이 A/B 테스트를 수행한다고 답했습니다. 사용자 경험을 최적화하기 위해 연구에 의존하면서 다양한 웹사이트 구성 요소를 테스트할 수 있습니다. 따라서 정확한 예측을 통해 더 많은 판매와 수익으로 이어질 수 있습니다.

첫 번째 A/B 테스트를 시작하기 위한 중요한 단계와 피해야 할 실수에 대해 설명했습니다. 테스트할 요소를 하나 선택하고 목표를 지정한 다음 결과를 통해 교훈을 얻으세요.

또한 A/B 테스트 도구를 사용하면 이 프로세스를 더욱 쉽게 관리할 수 있습니다. 이러한 도구는 다양하고 강력하며 복잡성, 가격, 테스트에 사용되는 데이터 유형이 다양합니다. 따라서 소규모 에이전시든 빠르게 성장하는 회사든 자신에게 가장 적합한 것을 찾을 수 있습니다.