AB테스트 뜻과 데이터 중심으로 실행하는 방법

AB테스트

마케터는 가설을 검증하는 사람입니다. 좋은 성과를 달성하기 위해 수많은 실험을 합니다. AB테스트는 실무에서 자주 사용하는 방법입니다. 더 좋은 광고 소재를 발굴하거나, 상세페이지 개선을 목적으로 하기도 합니다. 오늘은 AB테스트가 정확히 무엇인지 알아보고, 데이터 중심으로 실행하는 방법을 살펴보겠습니다.

AB테스트란

AB테스트는 말 그대로 A와 B를 비교하는 실험입니다. 두 개의 콘텐츠 중, 무엇이 고객의 관심을 얻는지 확인하는 과정입니다. AB테스트는 모든 마케팅의 전 과정에서 활용됩니다. CTA 버튼의 이름이나 색깔을 테스트할 수도 있고, 이메일의 제목을 정하기도 합니다. 아무리 내 마음에 드는 콘텐츠여도, 고객의 선택을 받지 못한다면 소용 없습니다. AB테스트는 고객의 반응을 확인할 수 있는 좋은 수단입니다.

실무를 하다 보면 감에 의해 결정을 하게 됩니다. AB테스트는 감이 아닌 데이터로 결정을 하게 합니다. 만약 의견을 굽히지 않는 사람이 있다면, 여러 개의 안으로 테스트를 하면 됩니다. AB테스트는 좋은 결과물을 찾음과 동시에, 불필요한 마찰을 피하게 합니다. 테스트를 진행할수록 고객이 원하는 방향성을 찾을 수 있습니다.

AB 테스트 전략

AB테스트를 하는 방법은 크게 어렵지 않습니다. 테스트에 쓰일 콘텐츠와 성과를 분석할 준비가 되어 있어야 합니다. 다음은 실제로 AB테스트를 하는 방법입니다.

1. 테스트 목표 및 기준 설정

제일 먼저 테스트의 목표를 정해야 합니다. 비즈니스의 단계에 따라 목표는 달라집니다. 비즈니스의 단계를 파악하려면 AARRR 지표를 사용하면 됩니다. 해당 지표에 대한 자세한 설명은 아래 글을 참조하시길 바랍니다.

AARRR을 활용하여 마케팅 효율을 올리는 법

광고 소재를 테스트 할 때도 목표가 명확해야 합니다. 유입이 중요하다면 클릭 지표를 지켜봐야 합니다. 목표가 구매라면 어떤 소재로 구매가 일어나는지 확인해야 합니다. 목표를 정확히 세우지 않으면 엉뚱한 지표를 확인하고, 비즈니스에 악영향을 끼치게 됩니다.

2. 결과 측정 환경 구축

AB테스트에서는 결과가 중요합니다. 결과를 토대로 서비스를 발전시켜야 하기 때문입니다. 따라서 원하는 결과를 측정할 수 있어야 합니다. 테스트의 목적이 장바구니 담기 활성화라면, 이용자가 장바구니 담기를 한 횟수를 측정해야 합니다. 보통 웹페이지에서 이용자의 행동을 파악할 때는 구글 애널리틱스를 사용합니다.

3. 콘텐츠 제작 및 테스트 실행

테스트 준비를 마쳤다면 이제 실행을 해야 합니다. 콘텐츠를 만들 때도 유의해야 할 점이 있습니다. 테스트 대상을 정확하게 설정해야 합니다. 예를 들어, CTA 버튼의 클릭율을 높이는 실험이라고 합시다. 텍스트, 버튼 모양, 색깔 등 버튼 클릭율에 영향을 끼치는 요인은 많습니다. 테스트 대상은 다양한 요인 중 하나여야 합니다.

만약 텍스트를 실험하고 싶다면, 그 외에 요인들은 동일해야 합니다. A 버튼의 모양은 네모인데, B 버튼의 모양은 동그라미여선 안 됩니다. 텍스트와 모양 중 무엇이 결과에 영향을 끼쳤는지 알 수 없기 때문입니다.

4. 결과 측정 및 개선

일정 기간 동안 테스트를 진행했다면, 이제 결과를 지켜봐야 합니다. A와 B 중 성과가 좋은 결과물을 콘텐츠에 적용하면 됩니다. 그리고 더 좋은 결과를 위해 다음 테스트를 준비합니다. 텍스트를 계속해서 실험해볼 수도 있고, 다른 요인으로 진행할 수도 있습니다. 고객 경험을 개선하기 위해 AB테스트는 계속해서 진행되어야 합니다.

AB테스트 유의사항

AB테스트를 진행할 때 조심해야 하는 점이 있습니다. 테스트 결과를 맹신하지 않는 것입니다. 테스트는 다양한 변수를 가지고 진행됩니다. 이메일 제목에 적절한 텍스트여도, 광고 소재에는 적절하지 않을 수 있습니다. 둘은 다른 상황이기 때문에 동일한 결과를 적용해선 안 됩니다. 마찬가지로 과거의 결과만 따라서도 안 됩니다. 시대에 따라서 고객들의 선택도 달라질 수 있기 때문입니다.

마치며

지금까지 AB테스트에 대해 알아봤습니다. AB테스트는 비즈니스 성장에 도움이 되지만, 너무 맹신해서는 안됩니다. 세상에 완벽한 데이터는 없습니다. 다양한 상황들을 고려하고, 각 상황에 맞는 전략을 취해야 합니다. 모든 가능성을 열어둔 채 테스트를 진행하면, 비즈니스 성과는 더욱 좋아질 것입니다.

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