A/B 테스트란 무엇인가요? 팁, 도구 및 실제 사례

훌륭한 마케터도 있고, 모든 것을 A/B 테스트하는 훌륭한 마케터도 있습니다.

캠페인이 실패하는 이유를 궁금해하는 동안 이메일 오픈율이 40% 더 높은 것은 바로 이 사람들입니다.

그들은 더 많은 고객을 유치하고 있습니다. 평균 전환율 상사가 더블테이크할 수 있게 만드는 것들입니다.

그 동안에는 무엇이 효과가 있고 무엇이 효과가 없는지 추측할 수밖에 없습니다.

문제는 그들이 반드시 여러분보다 더 똑똑한 것은 아니라는 점입니다. 그들은 직감을 믿지 않고 자신의 가정을 테스트할 뿐입니다.

A/B 테스트는 거대 기술 기업들만 하는 복잡한 데이터 과학 실험이 아닙니다.

누구나 더 나은 의사 결정을 내리는 데 사용할 수 있는 간단한 방법입니다.

이메일 제목을 작성하고, 랜딩 페이지를 디자인하고, 소셜 미디어 게시물을 작성하는 것이 일상적인 업무라면 A/B 테스트를 통해 마케팅에서 추측을 배제할 수 있습니다.

오늘은 A/B 테스트에 대해 알아야 할 모든 것을 자세히 설명해 드리겠습니다.

기본 사항을 다루고, 실제 사례를 살펴보고, 어떤 도구를 사용해야 하는지 알려드리겠습니다.

마지막에는 실제로 비즈니스 지표의 바늘을 움직이는 테스트를 설정하는 방법을 알게 될 것입니다.

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주요 내용

• A/B 테스트는 두 가지 버전의 콘텐츠를 비교하여 어떤 콘텐츠의 성능이 더 우수한지 확인합니다.

• 의사 결정을 내릴 때 직감보다 통계적 유의성이 더 중요합니다.

• 이메일 제목, 광고 문구 및 랜딩 페이지는 A/B 테스트를 통해 가장 많은 이점을 얻을 수 있습니다.

• 무료 테스트 도구도 있지만 유료 플랫폼은 더 고급 기능을 제공합니다.

• 테스트 기간은 최소 한 번의 전체 비즈니스 주기여야 합니다.

• 작은 변화로 전환율을 크게 향상시킬 수 있습니다.

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A/B 테스트란 무엇인가요?

A/B 테스트는 마케팅을 위한 통제된 실험과 같습니다.

두 가지 버전(버전 A와 버전 B)을 만들어 서로 다른 그룹의 사람들에게 보여주고 마케팅 채널를 클릭한 다음 어느 쪽이 더 나은 성능을 보이는지 확인하세요.

아이디어 간의 정면 대결이라고 생각하세요. 

어떤 헤드라인이 더 눈에 띄는지, 어떤 버튼 색상이 더 전환율을 높이는지 논쟁하는 대신 실제 데이터가 결정하게 하세요.

오디언스를 무작위로 분할하여 절반에게는 버전 A를 보여주고 나머지 절반에게는 버전 B를 보여준 다음 결과를 측정하는 간단한 프로세스입니다.

승리한 버전이 모든 사람에게 배포됩니다.

하지만 여기서 대부분의 사람들이 실수합니다. 3일 동안 테스트를 실행하고 버전 B가 2% 차이로 이기고 있는 것을 확인한 후 승리를 선언합니다.

실제 A/B 테스트에는 통계적 유의성이 필요합니다.

즉, 차이를 증명할 수 있는 충분한 데이터를 수집해야만 무작위적인 우연이 아니라는 뜻입니다.

A/B 테스트는 다음을 제거하기 때문에 효과적입니다. 마케팅 편향성.

개인적인 취향은 중요하지 않습니다. 상사의 의견도 중요하지 않습니다. 중요한 것은 실제로 사람들이 클릭, 구매 또는 참여하게 만드는 요소입니다.

A/B 테스트를 해야 하는 이유는 무엇인가요?

가정은 비즈니스를 죽이기 때문입니다.

모든 마케터는 무엇이 효과적인지 알고 있다고 생각합니다.

우리 모두는 완벽한 제목, 이상적인 버튼 색상, 설득력 있는 문구에 대한 이론을 가지고 있습니다. 문제는 무엇일까요? 절반 정도는 틀렸다는 것입니다.

A/B 테스트를 통해 다음과 같은 문제를 해결할 수 있습니다. 값비싼 실수.

'옳다고 생각되는 것'을 기준으로 캠페인을 시작하는 대신, 먼저 소규모 배치를 테스트합니다. 버전 A가 실패하면 예산의 일부만 낭비한 셈이 됩니다.

장점은 엄청납니다. 작은 개선 사항은 시간이 지남에 따라 누적됩니다.

이메일 오픈율이 101% 증가했다는 것은 올해 남은 기간 동안 매달 101% 더 많은 리드를 확보할 수 있다는 것을 깨닫기 전까지는 신기하게 들리지 않습니다.

A/B 테스트는 또한 조직의 신뢰를 구축합니다.

빨간색 버튼이 파란색 버튼보다 95%의 신뢰도로 더 나은 성과를 냈다는 것을 증명할 수 있다면 이해관계자들은 더 이상 의사 결정에 의문을 제기하지 않게 됩니다. 데이터는 언제나 의견을 이깁니다.

또한 놀라운 사실도 알게 됩니다.

당신이 싫어했던 헤드라인이 최고의 성과를 낼 수도 있습니다. 너무 길다고 생각했던 이메일이 '톡톡 튀는' 버전보다 전환율이 더 높을 수도 있습니다.

A/B 테스트는 어떻게 작동하나요? 단계별

A/B 테스트를 실행하는 것은 로켓 과학이 아니지만, 올바른 방법과 잘못된 방법이 있습니다.

1단계: 테스트할 항목 하나 선택

단일 변수에 집중하세요. 헤드라인과 버튼 색상을 모두 변경하면 어떤 변경으로 인해 개선이 이루어졌는지 알 수 없습니다. 헤드라인을 먼저 테스트한 다음 버튼 색상을 테스트하세요.

2단계: 가설 수립

무작위로 테스트하지 마세요. 버전 B가 버전 A를 능가하는 이유에 대한 이론을 세우세요.

제목이 짧을수록 더 효과적이라고 생각하거나 빨간색 버튼이 파란색 버튼보다 전환율이 높다고 생각할 수도 있습니다.

3단계: 변형 만들기

버전 A(컨트롤)와 버전 B(테스트)를 빌드합니다. 다른 모든 것은 동일하게 유지하세요.

이메일 제목을 테스트하는 경우 이메일 콘텐츠는 정확히 동일해야 합니다.

4단계: 무작위로 대상자 분할하기

대부분의 A/B 테스트 도구는 이를 자동으로 처리합니다. 키워드는 "무작위"입니다. 우수 고객에게는 버전 A를 보내고 다른 모든 고객에게는 버전 B를 보내지 마세요.

5단계: 성공 지표 결정

무엇을 측정하고 있나요? 클릭률? 전환율? 방문자당 수익?

결과를 확인한 후가 아니라 테스트를 시작하기 전에 지표를 선택하세요.

6단계: 샘플 크기 결정

표본 크기 계산기를 사용하여 통계적 유의성을 위해 필요한 사람 수를 파악하세요.

이는 현재 전환율과 감지하고자 하는 상승률의 크기에 따라 달라집니다.

7단계: 테스트 실행

목표 샘플 크기 또는 신뢰 수준에 도달할 때까지 실행하세요. 매일 결과를 확인하지 말고, 한 버전이 이기고 있다고 해서 조기에 중단하지 마세요.

8단계: 결과 분석

통계적 유의성(일반적으로 95% 신뢰도 이상)을 찾습니다.

유의미한 결과에 도달하지 못하면 승자가 없는 것입니다. 테스트를 더 오래 실행하거나 의미 있는 차이가 없다고 인정하세요.

9단계: 승자 구현

우승한 버전을 전체 청중에게 배포하세요. 배운 내용을 문서화하고 이러한 인사이트를 향후 테스트에 활용하세요.

10단계: 테스트 계속하기

A/B 테스트는 일회성 이벤트가 아니라 프로세스입니다. 승자를 찾으면 새로운 도전자에 대해 테스트하세요.

마케팅에서의 A/B 테스트: 사용 사례

A/B 테스트는 거의 모든 유형의 마케팅 콘텐츠에 적용됩니다.

가장 큰 영향을 받을 수 있는 영역은 다음과 같습니다:

1. 이메일 제목 및 클릭 유도 문안

이메일은 A/B 테스트의 천국입니다. 제목, 텍스트 미리보기, 전송 시간, 이름, 이메일 콘텐츠를 테스트할 수 있습니다. 일반적으로 가장 큰 차이를 보이는 것은 제목입니다.

길이(짧은 글과 긴 글), 개인화(이름 포함 여부), 긴급성(한시적 글과 상시적 글), 어조(격식 있는 글과 캐주얼한 글)를 테스트해 보세요.

오픈율이 조금만 개선되어도 더 많은 수익을 창출할 수 있습니다.

클릭 유도 문안 버튼은 또 다른 금광입니다. 다양한 색상, 텍스트, 크기, 위치를 테스트해 보세요. '지금 구매'가 '시작하기'보다 더 효과적일 수도 있고, 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.

2. 광고 크리에이티브 및 소셜 미디어 게시물

소셜 미디어 플랫폼에는 광고에 대한 A/B 테스트 기능이 내장되어 있습니다.

다양한 이미지, 동영상, 헤드라인, 설명을 테스트하여 오디언스의 공감을 이끌어내는 요소를 확인할 수 있습니다.

오가닉 게시물의 경우 다양한 게시 시간, 해시태그 전략 및 콘텐츠 형식을 테스트해 보세요.

동영상은 오디언스에게 이미지보다 더 나은 성과를 낼 수 있으며, 캐러셀 게시물은 단일 이미지를 능가할 수 있습니다.

광고 또는 소셜 게시물에 AI가 생성한 콘텐츠를 사용하는 경우 다음을 사용하는 것이 좋습니다. 감지할 수 없는 AI 휴머나이저 를 클릭하여 사본을 다듬을 수 있습니다.

AI로 작성된 텍스트에는 참여를 유도하는 인간적인 느낌이 부족한 경우가 많으며, 이를 인간화하면 A/B 테스트의 성과를 향상시킬 수 있습니다.

3. 랜딩 페이지 및 전환율

랜딩 페이지는 무한한 테스트 기회를 제공합니다.

헤드라인, 부제목, 이미지, 양식, 추천글, 페이지 레이아웃을 테스트합니다. 작은 변화도 전환율에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

먼저 접힌 부분 위의 요소에 집중하세요. 헤드라인, 영웅 이미지, 주요 클릭 유도 문안이 가장 많은 관심을 받습니다.

이러한 요소를 최적화한 후에는 보조 요소로 이동합니다.

4. 헤드라인 및 SEO 페이지

헤드라인을 달리하면 검색 결과에서 클릭률을 두 배 또는 세 배로 높일 수 있습니다.

감성적 소구 대 논리적 소구, 숫자 소구 대 숫자 없음, 다양한 키워드 배치를 테스트해 보세요.

For SEO 콘텐츠를 사용하여 제목 태그, 메타 설명 및 페이지 내 헤드라인을 테스트할 수 있습니다.

검색 콘솔 데이터는 노출 수는 많지만 클릭 수가 낮은 페이지를 보여주므로 헤드라인 테스트를 위한 완벽한 후보입니다.

소셜 미디어 및 동영상 콘텐츠에서 A/B 테스트란 무엇인가요?

소셜 미디어 A/B 테스트는 단순한 광고 이상의 의미를 가집니다.

다양한 접근 방식을 시도하고 참여도를 측정하여 오가닉 콘텐츠의 성과를 테스트할 수 있습니다.

동영상 콘텐츠의 경우 미리보기 이미지, 제목, 동영상 길이 및 게시 시간을 테스트합니다.

YouTube와 TikTok 알고리즘은 사람들이 계속 시청하는 콘텐츠를 선호하므로 다양한 후크와 콘텐츠 구조를 테스트하면 도달 범위를 높일 수 있습니다.

Instagram과 Facebook에서는 스토리, 릴 및 일반 게시물을 테스트할 수 있습니다.

다양한 캡션 길이, 해시태그 전략, 시각적 스타일을 시도해 보세요. 한 플랫폼에서 효과가 있는 것이 다른 플랫폼에서는 실패할 수도 있습니다.

동영상 미리보기 이미지는 특별한 주의를 기울여야 합니다. 미리보기 이미지는 종종 콘텐츠를 시청할지 여부를 결정짓는 요소입니다.

다양한 표정, 텍스트 오버레이 및 색 구성표를 테스트하세요.

LinkedIn 콘텐츠는 Instagram 콘텐츠와 성과가 다릅니다. 전문적인 오디언스는 엔터테인먼트에 초점을 맞춘 오디언스와는 다른 트리거에 반응합니다.

공식적인 언어와 일상적인 언어, 업계별 주제와 일반 주제, 다양한 콘텐츠 형식을 테스트해 보세요.

A/B 테스트 실행을 위한 도구: 무료 및 유료

A/B 테스트를 시작하기 위해 고가의 엔터프라이즈 소프트웨어가 필요하지 않습니다.

모든 규모의 비즈니스에 적합한 다양한 도구가 있습니다.

Google 최적화(일몰) 대안

구글이 2023년에 서비스를 종료하기 전까지 구글 옵티마이즈는 무료 A/B 테스트 도구로 널리 사용되었습니다.

이제 대안이 필요합니다.

• 최적화 는 프리미엄 제품입니다. 테스트 예산이 많은 엔터프라이즈 기업을 위해 설계된 강력하지만 고가입니다. 인터페이스가 직관적이고 통계 분석이 견고합니다.
• VWO(비주얼 웹사이트 최적화 도구) 가 중간에 위치합니다. Optimizely보다는 저렴하지만 기본 도구보다는 기능이 더 풍부합니다. 엔터프라이즈급 가격 없이 안정적인 테스트가 필요한 성장하는 비즈니스에 적합합니다.
• 바운스 해제 는 랜딩 페이지에 내장된 A/B 테스트를 제공합니다. 이미 페이지 제작에 사용하고 있는 경우 테스트 기능이 편리하고 효과적입니다.

이메일 플랫폼

대부분의 이메일 플랫폼에는 A/B 테스트 기능이 포함되어 있습니다. 저희가 추천하는 기능을 소개합니다: 

• Mailchimp 를 사용하면 무료 계정의 제목, 전송 시간, 콘텐츠를 테스트할 수 있습니다. 인터페이스를 통해 테스트를 쉽게 설정하고 결과를 해석할 수 있습니다.
• Kit(이전 ConvertKit) 는 크리에이터 비즈니스에 중점을 둡니다. A/B 테스트 기능은 뉴스레터, 강좌 출시 및 제품 프로모션에 적합합니다. 자동화 기능을 통해 지속적인 테스트를 설정할 수 있습니다.
• 액티브 캠페인 는 이메일 테스트와 고급 자동화를 결합합니다. 개별 이메일뿐만 아니라 이메일 시퀀스를 테스트할 수 있습니다. 이는 복잡한 세일즈 퍼널에 매우 유용합니다.

랜딩 페이지 및 광고 테스트 도구

• 리드 페이지 대부분의 요금제에는 A/B 테스트가 포함되어 있습니다. 기술적인 설정 없이도 다양한 페이지 버전을 테스트하고 전환을 추적할 수 있습니다.
• Facebook 광고 관리자 에는 광고 캠페인에 대한 A/B 테스트 기능이 내장되어 있습니다. 잠재 고객, 크리에이티브, 게재 위치를 동시에 테스트할 수 있습니다. 인터페이스는 훌륭하지는 않지만 기능은 작동합니다.
• Google 광고 를 사용하면 광고 문구, 키워드, 랜딩 페이지를 테스트할 수 있습니다. 통계적 유의성 기능을 통해 자신감 있는 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

콘텐츠 제작을 위해 다음을 사용하는 것이 좋습니다. 감지할 수 없는 AI의 SEO 작성기 테스트를 위해 여러 버전의 SEO 최적화 콘텐츠가 필요한 경우.

플랫폼별 테스트를 실행하는 경우, 탐지 불가능한 AI의 AI 스텔스 라이터 테스트 변형을 AI 탐지 도구를 통과하도록 보장합니다.

초보자를 위한 최고의 A/B 테스트 리소스

A/B 테스트를 배우려면 이론과 실습이 모두 필요합니다.

이러한 리소스를 통해 올바른 방향으로 시작할 수 있습니다.

• ConversionXL 블로그 는 실제 사례 연구를 통해 A/B 테스트의 기본 사항을 다룹니다. 복잡한 통계 개념을 실용적인 조언으로 세분화하여 설명합니다.
• 옵티마이즐리의 블로그 는 주요 브랜드의 테스트 아이디어와 사례 연구를 제공합니다. 해당 도구를 사용하지 않더라도 무엇을 테스트할지 배우는 데 유용한 콘텐츠입니다.
• CXL 연구소 전환 최적화 및 A/B 테스트에 대한 강좌를 제공합니다. 콘텐츠는 고급이지만 테스트에 대해 진지하게 생각한다면 투자할 만한 가치가 있습니다.
• 닐 파텔의 블로그 에는 초보자 친화적인 A/B 테스트 가이드가 있습니다. 기술적인 내용은 적지만 소규모 비즈니스에서 실행 가능한 내용을 담고 있습니다.
• HubSpot 아카데미 에는 A/B 테스트 및 전환 최적화에 대한 무료 강좌가 있습니다. 인증서는 큰 의미가 없지만 콘텐츠는 탄탄합니다.
• VWO 블로그 에서는 실제 테스트 전/후의 결과를 보여주는 사례 연구를 게시합니다. 이러한 사례는 어떤 종류의 개선이 현실적인지 이해하는 데 도움이 됩니다.

통계적 유의성 계산의 경우 다음과 같은 도구를 사용합니다. 에반 밀러의 A/B 테스트 계산기 또는 VWO의 중요도 계산기를 사용하세요.

이를 통해 샘플 크기를 결정하고 결과를 올바르게 해석할 수 있습니다.

아래 위젯을 사용하여 신뢰할 수 있는 AI 디텍터 및 휴머나이저에 액세스하세요.

A/B 테스트 관련 자주 묻는 질문

우리가 신뢰하는 데이터에서

A/B 테스트는 추측을 확신으로 바꿔줍니다. 마케팅이 효과가 있는지 궁금해하는 대신 데이터로 뒷받침되는 확실한 답을 얻을 수 있습니다.

이 과정은 복잡하지는 않지만 절제력이 필요합니다.

한 번에 하나의 변수를 테스트하고, 유의미한 결과에 도달할 때까지 충분히 오래 테스트를 실행하며, 너무 일찍 승자를 선언하려는 충동을 억제해야 합니다.

마케팅에서 항상 궁금했던 한 가지 요소를 선택하세요. 이메일 제목이나 랜딩 페이지 헤드라인이 될 수도 있습니다.

간단한 테스트를 설정하고 제대로 실행한 다음 어떤 일이 발생하는지 확인하세요.

결과는 여러분을 놀라게 할 수도 있습니다. 질 것이라고 생각했던 버전이 크게 이길 수도 있습니다.

사소하다고 생각했던 변화가 큰 변화를 가져올 수도 있습니다.

대부분의 기업은 테스트를 하지 않기 때문에 돈을 그대로 두고 있습니다.

가장 잘 작동하는 버전을 찾는 대신 처음에 작동하는 버전을 고수합니다.

경쟁사들은 아마도 추측하고 있을 것입니다. 그리고 그들이 회의에서 버튼 색상에 대해 토론하는 동안 여러분은 버튼 색상을 테스트할 수 있습니다.

그들이 헤드라인에 대해 논쟁하는 동안 여러분은 헤드라인을 측정할 수 있습니다.

가장 좋은 점은? 혼자서 알아낼 필요가 없다는 것입니다.

감지할 수 없는 AI가 제공하는 도구 카피 작성, 아이디어 생성, 효과 분석 등 테스트 프로세스를 지원하는 다양한 도구가 있습니다.