A/B 테스트

A/B 테스트

A/B 테스트란? 실제 사례 및 예시로 알아보는 A/B 테스트 설계

목차

 

• A/B 테스트란?
• A/B 테스트 사례별 장점
• A/B 테스트 설계 과정
• 상황별 A/B 테스트 예시
• FAQs

전통적인 마케팅 시스템은 광고 성공 척도를 최종 달성 수치로만 평가했습니다. 이 시기 광고의 결과 또한 말 그대로 모 아니면 도였습니다. 마케팅 캠페인을 중간에 변경하기 어려웠고, 그렇기에 본격적인 광고 시작 전에 긴 리서치 및 계획 수립 시간이 필수적이었습니다.

하지만 지금의 디지털 마케팅 비즈니스는 더 빠르게 돌아가고 있고, 더 유연해졌습니다. 마케터들은 광고와 콘텐츠를 실시간으로 변경할 수 있습니다. 이에 따라 더 좋은 결과를 위해 퍼포먼스를 최적화할 수 있습니다. A/B 테스트가 이것을 가능하게 만들었습니다.

A/B 테스트란?

A/B 테스트는 스플릿 테스트(Split Test)라고도 불리는 마케팅 전략입니다. 비슷한 타겟층을 대상으로 A 버전과 B 버전 광고를 각각 노출해 더 퍼포먼스가 좋은 버전을 선택하는 것이 A/B 테스트의 핵심입니다.

자세한 A/B 테스트 진행 과정은 다음과 같습니다. 타겟층에게 같은 내용의 광고를 두 가지 버전으로 서로 다르게 구성해 보여줍니다. 가장 효과적인 A/B 테스트 결과를 도출하기 위해서는 두 가지 광고를 단 하나의 요소만 다르게 설정해 제작하는 것이 좋습니다. 일반적으로 광고 헤드라인, 키워드, CTA와 같은 요소를 바꿉니다. 이렇게 구성한 두 광고의 퍼포먼스를 비교해 더욱 바람직한 수치를 보이는 광고를 선택합니다.

기업은 고객 구매 단계의 특정 지점에서 A/B 테스트를 진행합니다. A/B 테스트 목표에 따라 다르지만 보통 브랜드 가시성, 리드 생성, 전환율, 고객 참여도 측정 방식 등에 중점을 둡니다. 이처럼 매우 다양한 정보를 파악할 수 있기 때문에, 오히려 테스트 결과가 확실하지 않을 수도 있습니다. 만약 A/B 테스트로 마케팅 활용 정보를 얻으려면 테스트 목표 및 측정할 수치를 명확하게 정의해야 합니다.

A/B 테스트 사례별 장점

A/B 테스트 사례는 매우 다양합니다. 광고를 진행하는 동시에 마케팅 퍼포먼스 개선이 가능하기 때문입니다. 다양한 A/B 마케팅 사례별 장점을 알아보고, 데이터 기반의 마케팅 전략의 우수함에 관해 알아보세요. 더 이상 저조한 광고 퍼포먼스에 실망하거나 실패한 마케팅에 돈을 낭비하지 않아도 됩니다.

유연한 마케팅 전략 수정

과거 마케팅은 전략 수정이 거의 불가능했습니다. 가능하다고 해도 비용이 많이 발생하고 수정 진행 또한 굉장히 느렸습니다. 하지만 A/B 테스트는 다양한 사례를 통해 앞서 나열한 모든 어려움을 해소했습니다. 광고 CTA 같은 주요 내용부터 색깔 배치 같은 디테일한 부분까지 모두 수정할 수 있습니다. 더 나아가 A/B 마케팅은 광고에 사용한 모든 요소가 어떻게 퍼포먼스에 영향을 주는지 파악할 수 있습니다.

ROI 개선

마케팅에 투자한 회사는 언제나 비용 대비 최대 수익을 원합니다. 이를 위해서는 마케팅 효과가 활력 있게 나타나야 합니다. A/B 테스트 사례 중에는 오래된 웹사이트나 온라인 마케팅의 활력을 불어넣은 사례가 수없이 많이 존재합니다. 이는 판매율과 리드 생성 증가로 이어집니다. 또한 A/B 마케팅 사례에서는 리소스 퍼포먼스를 최적화한 덕분에 마케팅 소모 비용을 전반적으로 낮춘 모습도 확인할 수 있습니다. 궁극적으로는 ROI를 개선할 수 있습니다.

간소화된 고객 구매 단계

다양한 A/B 테스트 사례는 잠재 고객의 참여로부터 나옵니다. 다양한 A/B 테스트 사례에서 광고에 반응하는 잠재 고객 리드를 확인하고 이를 분석하며 구체적인 전략을 구축하고 있습니다. 궁극적으로 고객 여정(Customer Journey)이나 고객이 구매 단계를 간소화할 수 있습니다. 이 결과로 전환율 또한 개선될 수 있습니다.

그로스 마케팅 최적화

A/B 테스트는 그로스 마케팅(Growth Marketing)의 중요한 부분을 담당합니다. 정기적인 A/B 테스트로 다양한 사례를 모으고, 이에 맞춰 유연하게 대처하는 기업은 갑작스러운 시장 변동 상황에도 잘 적응하고 더 나아가 성장 발판을 마련합니다.

A/B 테스트 설계 과정

A/B 테스트 설계 과정을 제대로 진행하면 퍼포먼스 중요 정보를 받아볼 수 있습니다. A/B 테스트 설계는 생각보다 어렵지 않지만, 의미 있는 결과를 얻기까지 노력이 필요합니다. 자칫 A/B 테스트 설계의 디테일을 간과하면 잘못된 데이터만 수집하게 되고, 비즈니스 수익화가 불가능한 수준으로 문제가 커질 수 있습니다.

지금부터 설명해 드릴 6단계 A/B 테스트 설계 과정만 숙지한다면 문제없이 마케팅 캠페인을 진행할 수 있을 것입니다.

A/B 테스트 설계 1 단계 : 변수 설정

기업은 디지털 마케팅 퍼포먼스를 개선하기 위해서 A/B 테스트를 실행합니다. 이 목적에 집중했을 때 A/B 테스트 설계 시 가장 먼저 진행할 일은 퍼포먼스에 영향을 끼치는 변수를 설정하는 것입니다. 잠재 고객 퍼포먼스 파악을 위한 변수는 오직 한 가지로만 설정해야 합니다. 동일한 플랫폼에 동일한 광고지만, 단 한 가지 변수만 다른 2가지 버전에 광고에 노출되어야 유의미한 데이터를 얻을 수 있습니다. 일반적으로 A/B 테스트 변수는 광고 카피, CTA, 이미지 등이 있습니다.

A/B 테스트 설계 2단계 : 타겟층 설정

A/B 테스트 설계 시 비슷한 두 그룹을 타겟층으로 설정 후 나눕니다. 타겟층 설정 시 인구학적 요소가 중요한 역할을 합니다. A/B 테스트 설계안에 연관성 없는 변수가 추가되지 않도록 나이, 교육 수준, 소득, 그리고 지역 등의 요소를 검토합니다.

A/B 테스트 설계 3 단계 : 측정 기준 결정

A/B 테스트 설계 시 마케팅 목표, 즉 측정 기준을 제대로 설정해야 합니다. 그러지 않으면 잘못된 결과를 얻을 수밖에 없습니다. 어떤 광고가 더 많은 관심을 받는지 알게 되는 것은 분명 흥미로운 일입니다. 하지만 그것이 모든 테스트의 측정 기준은 아닙니다.

브랜드 인지도 A/B 테스트 설계 시에는 웹 트래픽, 브랜드에 관한 인상 등과 같은 것을 기준으로 사용합니다. 고객 참여도 A/B 테스트 설계 시에는 웹 체류 시간을 기준으로 삼습니다. 전환율을 테스트하는 경우 클릭이나 양식 제출 빈도 등을 파악합니다.

A/B 테스트 설계 4 단계 : 타임라인 결정

A/B 테스트 설계 시 데이터 수집 기간을 설정해야 합니다. 필요에 따라 길게 할 수도 있고 짧게 할 수도 있습니다. 만약 마케팅 예산이 많은 기업이라면 짧게 자주 A/B 테스트를 실행할 수 있기 때문에 타임라인 결정 과정에서도 이점을 누릴 수 있습니다.

그러나 규모가 작은 기업의 경우 성공적인 테스트를 마치려면 비교적 긴 시간이 필요합니다. 캠페인을 자주 진행할 수 없기 때문입니다. 따라서 전략적으로 가장 영향력이 강할 것으로 예상되는 변수를 선택해야 합니다. 기간이 길다고 해서 두 개 이상의 변수를 동시에 두고 테스트하는 것은 전혀 바람직하지 않습니다.

A/B 테스트 설계 5 단계 : 데이터 분석

테스트 기간이 끝나면 퍼포먼스 결과를 분석합니다. 한 가지 변수만 변경해 실행하는 테스트지만, 마케팅팀은 전반적인 데이터를 분석해야 합니다. 예를 들면 브랜드 인식 마케팅에 변화를 주었더니, 전환율과 판매량에 영향을 받았다는 것을 알게 되었다면 넓은 범위의 마케팅 전략에 대한 인사이트가 생긴 것입니다.

A/B 테스트 설계 6 단계 : 과정 반복

A/B 테스트 설계 및 실행이 끝났다면, 다음 단계는 그 과정을 반복하는 것입니다. 반복을 거듭하며 데이터를 쌓고 다양한 변수의 효과를 파악해 가장 성공적인 광고 버전을 찾고 마케팅 퍼포먼스를 개선하는 것입니다. 다시 말해 A/B 테스트 설계란 필요할 때만 진행하는 것이 아니라 마케팅 과정에서 지속적으로 진행하는 것입니다.

상황별 A/B 테스트 예시

마케팅 상황 A/B 테스트 예시

마케팅은 브랜드 인지도를 높이고 구매 고객이나 충성 고객을 만들기 위해 노력합니다. 이때 다양한 마케팅 도구를 사용하는데, A/B 테스트도 강력한 마케팅 도구 중 하나입니다. 고객 여정 분석 등 마케팅 상황 안에서 사용되는 A/B 테스트 예시를 설명해 드리겠습니다.

디지털 마케팅은 거의 모든 요소를 커스터마이징할 수 있고 테스트할 수 있습니다. A/B 테스트가 가장 확실한 예시입니다. 이메일 마케팅에서도 A/B 테스트 예시를 찾아볼 수 있습니다. 발송 이메일 숫자 및 콘텐츠 링크를 클릭한 사용자의 수를 측정합니다. 전체 발송 이메일 중 더 많은 고객이 클릭한 이메일 문구 및 내용을 다음 이메일 콘텐츠 제작에도 차용해 계속 클릭률을 증가시킵니다. 이것이 마케팅에 사용된 A/B 테스트 예시입니다.

SNS 플랫폼 A/B 테스트 예시

SNS 광고는 수많은 A/B 테스트 예시를 가지고 있습니다. SNS 플랫폼에 따라 다르겠지만 인스타그램이나 페이스북 같은 경우 한 광고 소재가 임펙트를 줄 수 있는 시간은 대부분 단 몇 초 정도입니다. 이는 제약인 동시에 장점이기도 합니다. TV 광고 1개를 만들 인력과 시간으로 SNS 광고 10개 이상을 만들 수 있기 때문입니다.

광고 소재를 많이 만들 수 있다는 것은 A/B 테스트를 더욱 적극적으로 진행할 수 있다는 것과 똑같습니다. 광고 콘텐츠 내용의 수요, 효과적인 광고 시간, 관련 이미지 등 다양한 변수를 설정해 테스트를 진행할 수 있습니다. 이모티콘 같은 작은 디테일도 퍼포먼스에 큰 영향을 줄 수 있다는 것을 SNS 플랫폼 A/B 테스트 예시를 통해 알 수 있습니다.

SEO 최적화 A/B 테스트 예시

SEO는 검색 결과 상단 노출이 핵심 목표입니다. 따라서 SEO 최적화를 위해 키워드 퍼포먼스를 비교하는 A/B 테스트가 자주 이루어집니다. SEO 최적화 A/B 테스트 결과는 사이트 트래픽량에 달려있습니다. 다만 A/B 테스트 적용 후 변화 내용이 반영되고 수치가 측정되기까지는 시간이 조금 걸립니다. 규모가 크고 활성화된 웹사이트도 정보에 기반한 결론을 내리기까지 몇 주 정도 기다려야 합니다. 따라서 SEO 최적화 A/B 테스트 예시는 대체적으로 테스트 기간이 짧게는 한 달 이상, 길게는 반년 가까이 설정됩니다.

온페이지 SEO

디지털 마케터들은 끊임없이 콘텐츠에 넣을 연관 검색어를 찾습니다. 적재적소에 알맞은 키워드를 사용해 웹사이트가 검색 결과 순위를 올리고 싶기 때문입니다. 이를 온페이지 SEO라고 부릅니다. 온페이지 SEO A/B 테스트 시 가장 주목하는 것은 H1 자리에 알맞은 키워드를 넣는 것입니다. 특정 키워드를 사용한 횟수를 변수로 두고 진행한 A/B 테스트 예시도 있습니다.

오프페이지 SEO

메타 타이틀, 메타 디스크립션, 이미지 대체 텍스트 등과 같은 부수적인 요소들 또한 검색 결과에 영향을 끼칩니다. 사이트 방문자는 차이점을 모른다고 해도, 이런 요소에 작은 변화를 주는 것만으로도 검색 결과에서 더 강력한 퍼포먼스를 만들 수 있습니다. 이처럼 SEO는 매우 다양한 변수를 제공하기 때문에 A/B 테스트 예시 또한 무궁무진합니다.

FAQs

1. A/B 테스트란 무엇인가요?
2. A/B 테스트란 변수 하나만 다른 두 가지 버전의 리소스를 비교하는 작업입니다. 동일한 타겟층에게 두 가지 버전을 노출시키고 퍼포먼스를 비교하는 것이 A/B 테스트의 핵심 목표입니다. 유연하고 가변적인 A/B 테스트 덕분에 디지털 마케팅 퍼포먼스를 최대한으로 증진할 수 있습니다
3. A/B 테스트 설계 방법은 무엇인가요?
4. A/B 테스트 설계 방법은 다음과 같습니다. 가장 먼저 두 가지 버전의 광고 소재를 제작합니다. 이때 단 하나의 변수만 변형시킨 버전과 아무것도 변형시키지 않은 버전을 만들고 퍼포먼스를 비교합니다. 비교 시에는 조회수, 클릭률, 전환 등 A/B 테스트 설계 시 미리 설정한 기준에 따라 비교합니다.
5. 가장 대표적인 A/B 테스트 예시는 무엇인가요?
6. 가장 대표적인 A/B 테스트 예시는 SNS 광고입니다. SNS 플랫폼에서는 대부분 두 가지 이상의 광고 소재를 한 번에 발행해 퍼포먼스를 비교하고 더 우수한 광고를 중점적으로 노출시키도록 유도합니다. 다시 말해 SNS 플랫폼의 광고 프로세스 자체가 A/B 테스트 예시인 것입니다. 덕분에 SNS 광고는 빠른 속도로 업데이트되며, 광고 성과 또한 빠르게 판단할 수 있습니다.
7. A/B 테스트 사례란 무엇인가요?
8. A/B 테스트 사례는 실제 A/B 테스트 진행 과정 및 도출 결과입니다. SEO A/B 마케팅은 변수가 매우 다양하기 때문에 A/B 테스트 사례 또한 무궁무진합니다. 마케터들은 SEO의 작은 변화가 검색 결과에 어떤 영향을 끼치는지를 확인하기 위해 지속적으로 A/B 테스트를 진행합니다. 만약 A/B 테스트 사례를 공부하고 싶다면 다른 무엇보다 SEO A/B 테스트 사례를 찾아보는 것이 좋습니다.

2024-01-22

저자 소개

Andrew Kim

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A/B 테스트란? 실제 사례 및 예시로 알아보는 A/B 테스트 설계