A / B 테스트 또는 A / B 분석이라고도하는 테스트는 특히 마케팅 세계에서 널리 사용되는 테스트입니다. 둘 이상의 옵션 중에서 가장 정확한 옵션을 만들 수 있습니다.. 서로 다른 옵션 간의 비교 데이터를 통해 어떤 제품이 가장 적합한 지 경험적으로 알 수 있습니다. 예를 들어 다양한 요소의 배열에 대한 결정을 내리는 데 도움이되므로 웹 디자인에도 널리 사용됩니다. 이러한 방식으로, 우리는 참조 대상에 대한 최종 마무리가 더 많은 사용자 및 / 또는 클라이언트에 맞게 조정되도록 할 수 있습니다.
그것이 무엇이고 어떻게 작동하는지 정말로 보자. 그리고 A / B 테스트가 가능한 한 성공적인지 확인하기 위해 고려할 가장 적절한 매개 변수는 무엇입니까?
A / B 테스트는 무엇입니까?
A / B 테스트는 실제 사용자에게 다양한 옵션을 제시하여 결과를 추출합니다.. 그 목적은 어떤 옵션이 가장 잘 작동하고 가장 이상적인지 결정하는 것입니다. 이를 위해 둘 사이에 "약간"변경된 하나 이상의 옵션이 제시되고 하나 이상의 옵션이 우리의 목표에 가장 근접한 비교가 이루어집니다. 정보 제공 목적이든, 가치 평가 목적이든, 더 높은 이익을 찾기위한 목적이든, 우리 목적의 근본적인 성격이든.
예 1 : 우리는 웹 사이트를 가지고 있으며 "액션 버튼"을 배치하고 싶지만 어느 위치가 더 좋은지 모릅니다. 우리의 기준은 주관적 (경험적이지 않음)이므로 예를 들어 3 가지 제안을 제시합니다. 그중 하나에서는 A 영역, B 영역 및 C라고 부르는 다른 영역에 배치합니다. 우리는 약 3의 데이터를 얻기 위해 해당 간행물 / 기사를 보내거나 12.000 가지 다른 형태로 제시합니다. 3 명으로 구성된 4.000 개 그룹으로 나뉩니다. 그 후에 우리는 3 가지 방법 중 어떤 것이 가장 효과적인지 알 수있을 것입니다. 그리고 그것이 우리가 선택하게 될 것입니다.
예 2 : A / B 테스트는 원하는만큼 확장하거나 축소 할 수 있으므로 이전 예제를 개선 할 수 있다고 가정 해 보겠습니다. 우리는 "행동 유도"를 배치 할 위치를 가지고 있습니다. 그러나 두 가지 잠재적 모델이 있으며 어느 것이 더 매력적 일지 결정되지 않았습니다. 다시 말하지만, 옵션 A와 옵션 B를 일관된 수의 사람들에게 제시 할 수 있습니다. 어떤 것이 가장 큰 영향을 미쳤는지 확인한 후 해당 옵션을 선택합니다.
A / B 분석을하는 이유
- 웹 사이트 디자인 개선 : 이러한 결론은 Google Analytics에서 도출 할 수 있습니다. 페이지 레이아웃, 메뉴 등에서 사용자가 가장 많이 방문하는 웹 사이트 정보 미리 정의 된 테마 나 디자인을 선택해야하고 어떤 것을 선택할지 모르는 경우 매우 유용합니다.
- 웹 최적화 : 이전 섹션의 예와 일치합니다. 이를 통해 어떤 배너, 디자인, 위치 또는 색상이 더 이상적이고 더 큰 성공을 거둘지 결정할 수 있습니다. 이러한 경우 Adsense를 사용하면 이러한 테스트를 매우 쉽게 수행 할 수 있습니다.
- 수익성 증대 : 가장 효과적인 것을 결정하면 더 나은 혜택을 얻을 수 있습니다. 웹 전환에서 제품 홍보 또는 광고 배너까지.
- 미쳐 가지 마세요 : 그리고 때로는 마케터 자신조차도 아이디어를 대조하지 않고 공허로 뛰어 드는 것이 매우 어렵습니다. 어떤 라인이 가장 좋은지 추측하려고 시도하지 않아도 굳건하고 확실한 단계에서 각 아이디어를 계속하는 데 도움이됩니다. 결과가 개선되지 않는 이유를 모른 채 자신을 잃는 좌절을 피합니다.
- 정말 효과적인 광고 실행 : 어떤 유형의 광고가 가장 효과적입니까? 그것을 어디에서 무엇을 의미합니까? A / B 테스트는 자신에게 가장 적합한 테스트를 선택하는 데 도움이됩니다. 또한 애드워즈 데이터를 통해 어떤 온라인 캠페인이 가장 효과적인지 확인할 수 있습니다.
- 청중을 발견하고 정의하고 유지하십시오. 각 사람은 특정 이유로 브랜드를 선택하며 브랜드에서 기대하는 바를 알면 최상의 결정을 내리는 데 도움이됩니다. 이러한 방식으로 표시하려는 콘텐츠가 "탈선"될 위험이 최소화됩니다. A / B 테스트를 통해 자신의 사용자를 선호하는 사용자가되고, 결과적으로 브랜드에 더 가까워진 사용자를 계속 제공 할 수 있습니다.
A / B 테스트를 수행하기 위해 따라야 할 단계
- 추구 할 목표를 정의하십시오. 제품, 디자인, 광고 캠페인 또는 랜딩 페이지의 요소에서 새로운 것을 통합 할 것인지 결정하십시오. 반대로 우리가 확립했지만 작동하지 않는 문제가 있는지 측정하십시오.
- 다른 대안을 올립니다. 분석 할 내용을 확인한 후 테스트 할 여러 제안을 제시하십시오. 이전에 수행되지 않은 경우 너무 많은 다른 테스트로 포화되는 것과 같은 일반적인 오류가 있습니다. 또 다른 일반적인 실수는 비디오 나 이미지와 같이 서로 분리 된 것을 비교하는 것입니다. 결과는 그다지 신뢰할 수 없거나 최종 아이디어와 거의 관련이 없을 수 있습니다. 깊은 곳에서 다른 것을 비교하지 마십시오.
- 테스트를 수행하십시오. 일반적으로 임의의 사용자에게 테스트를 보냅니다. 우편 또는 랜딩 페이지 또는 제품 자체 일 수 있습니다. 우리가 분석하는 기술과 요소의 유형에 따라 어떤 방식 으로든 수행하기로 결정할 것입니다. 어쨌든 여기서 중요한 것은 어떤 옵션이 더 성공적인 데이터를 추출 할 수 있다는 것입니다.
- 결론을 도출하십시오. 우리가 관심을 갖는 부분은 결과를 통해 더 성공적 이었음을 평가할 수 있습니다. 신제품 인 경우 가장 많이 팔릴 제품을 결정할 수 있습니다.
- 도구: 가장 많은 결과를 제공하는 것으로 정의되어 더 나은 결과를 제공 한 것을 구현할 것이며, 그것이 작동 할 것이라는 확신을 미리 알고 있습니다.
결론
인터넷에는 A / B 분석 테스트를 수행하는 많은 도구가 있습니다.. 언급했듯이 Google Analytics, Adsense, Adwords는 이러한 가능성을 제공합니다. 하지만 다음과 같은 다른 도구도 있습니다. Nelio AB 테스트, WordPress 용 플러그인입니다. WordPress를 사용하는 사람이 아닌 경우 다음과 같은 서비스를 제공하는 웹 사이트 및 회사가 있습니다. 옵티슬리, 순전히 결과 평가에 중점을 둡니다.
A / B 테스트 분석에 익숙해지면 의사 결정에서 다소 과학적인 입장을 취하다. 그렇다면 그것을 활용하십시오! 어떤 옵션이 더 유리하고 성공적인지 결정할 수 있다면 결국 동일한 결과를 얻을 수 있습니다. 그리고 당신이 당신의 분야에서 더 많은 볼륨을할수록 당신이 취하는 각 단계를 분석하는 것이 더 흥미로울 것입니다.