A와 B, 둘 중에 뭐가 좋아?

A/B 테스트는 마케팅에서 자주 활용하는 도구 중 하나입니다. 두 가지의 시안 중에서 최적 안을 설정하기 위한 방법으로 많이 활용되고 있죠.

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예를 들어 책의 제목을 선정할 때 ① 스타트업을 위한 사업 계획서 작성법 ② 성공적인 자금 조달을 위한 스타트업 사업 계획서 작성법 중에서 어떤 것을 선택할지 고민될 때, A/B 테스트를 진행하곤 합니다.

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선호도를 직관적으로 알 수 있는 테스트이기 때문에, 실제 전환율에서도 높은 효과를 볼 수 있는 것이죠.

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A/B 테스트 사례

넷플릭스

넷플릭스를 접속하면 영화의 등급, 삽화, 제목 등의 정보를 마주하게 됩니다.

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사용자들은 제일 먼저 어떤 정보를 확인할까요? 바로 삽화입니다. 관심 있는 삽화면 더 많은 정보를 확인하지만, 관심이 없으면 바로 이탈을 하게 되는 것이죠.

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이러한 사용자들의 패턴이 넷플릭스가 A/B 테스트를 진행하게 된 동기가 되었습니다. 같은 영화라고 하더라도 어떤 삽화를 노출시키는지에 따라서 클릭률 즉, 전환율의 차이를 보였던 것입니다.

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왼쪽의 포스터보다 오른쪽의 포스터가 14% 높은 콘텐츠 선택률을 기록하였습니다.

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A/B 테스트의 결과에 따라 넷플릭스에서는 오른쪽의 삽화가 사용되고 있죠. 조금이라도 사용자가 관심 있는 콘텐츠를 노출하기 위해 최적의 삽화를 선택하는 것입니다.

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넷플릭스는 웹 사이트에 적용하는 모든 변경사항을 A/B 테스트 프로세스를 거쳐서 배포하고 있습니다.

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그래서일까요? 넷플릭스는 2020년 2분기 기준 약 1억 5,100만 명의 사용자를 보유하고 있는 세계적인 브랜드로 성장하였고, 지금도 현재 진행 중입니다.

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A/B 테스트의 장점과 단점

장점: 클릭률↑ / 단점: 선택의 이유?

A/B 테스트는 직관적인 선호도를 확인할 수 있는 도구입니다. 넷플릭스 사례만 보더라도 클릭률 즉, 높은 전환율을 확인할 수 있습니다.

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그와 동시에 이탈률을 줄일 수 있다는 이점도 있는데요. 물론 이탈률이 발생하는 데에는 수많은 이유가 있습니다.

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마케팅의 목표에 따라 다양한 변수가 작용되기 때문에 이탈률을 수정하는 확실한 방법은 없습니다. 하지만 촘촘한 A/B 테스트를 통해 사용자가 원하는 방향으로 점차적인 개선을 이뤄나간다면 최종적으로 높은 ROI를 기대할 수 있게 되는 것이죠.

반면 사용자들이 A와 B 중에서 하나를 선택하는 확실한 이유에 대해서는 알 수 없다는 점에서 아쉬움이 남습니다.

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2개의 시안 중 선호도가 높은 하나를 확인할 수 있지만 왜 이것을 선택했는지, 선택 안 한 이유는 무엇인지를 모르기 때문에 개선에 한계가 있을 수밖에 없는 것입니다.

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마케터가 A/B 테스트에서 많이 하는 실수

실험 군과 샘플 사이즈

▶ 다양한 실험 군

A/B 테스트에서 가장 많이 하는 실수 중에 하나가 바로 다양한 실험 군을 가지고 있는 경우입니다.

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예를 들어, CTA의 효율을 높이기 위해 A/B 테스트를 진행하는데 사용되는 이미지도 다르고 텍스트도 다르다면 효과적인 테스트가 가능할까요?

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이미지가 사용자들의 이목을 끈 것인지, 텍스트가 유효한 행동을 유도한 것인지 정확하게 파악할 수 없습니다. 따라서 확실한 선호도 조사 데이터를 얻기 위해서는 단 1개의 실험 군을 가지고 있어야 합니다.

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▶ 테스트 샘플 크기에 따른 기간 설정

간혹 비용 절감을 위해 테스트 샘플 사이즈를 낮추고 기간을 조율하는 경우가 있습니다. 하지만 정확한 A/B 테스트 결과를 얻고 싶다면 샘플의 크기를 키우는 것이 중요합니다.

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기존 트래픽이나 전환율 데이터에 따라 필요로 하는 샘플의 크기가 달라지며, 이에 따라 테스트 기간도 차이가 있을 수 있는데요.

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일 방문자가 100명 정도 되는 사이트라면 기간을 충분히 두고 유의미한 샘플 사이즈를 가져와야 할 것이며, 일 방문자가 1만 명 정도 되는 사이트라면 상대적으로 적은 기간에 방대한 샘플 사이즈 확보가 가능해집니다.

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마케터의 과제

A/B 테스트를 향한 고민 5가지

​결국 A/B 테스트는 사람들이 어떤 것을 더 원하는지 직관적으로 알 수 있기 때문에 ROI 상승을 목적으로 실행합니다. 그렇다면, 마케터는 어떤 과제들을 해결해 나가야 하는 걸까요?

① 테스트 대상을 결정 : 랜딩 페이지, CTA 버튼, 콘텐츠 등

어떤 요소들을 비교해야 하는지를 결정하는 일은 마케터가 처음으로 직면하는 과제입니다. 수집된 데이터를 기반으로 어떤 요소들이 페이지 전환에 영향을 끼치는지 결정해 나가야 하는 것이죠.

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② 가설을 수립 : 페이지 전환율에 미치는 요소 'CTA버튼'

데이터를 통해 사이트 내에 어떤 문제가 있는지 알아내셨나요? 그렇다면 유효한 가설을 수립해야 합니다.

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③ 샘플 크기 : 1,000명의 방문자 데이터

어떤 테스트를 대상으로 하느냐에 따라 샘플 크기는 달라질 수 있습니다. 즉, 내가 직면해 있는 테스트 과제에서 얼마큼의 샘플 크기가 필요할지를 정해야 합니다.

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​④ 결과 분석 : CTA 버튼의 텍스트 (선호도 : 경험 > 무료)

가장 중요하면서도 어려운 단계입니다. 테스트를 통해 유의미한 결과를 얻었다면, 왜 사람들이 이것을 선택하였는지를 알아야 합니다. 테스트 결과에 따라 개선점을 찾아내고 향후 테스트 방향을 수정할 수 있게 되는 것이죠.

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⑤ 지속적인 테스트 : CTA 이외의 문제는 뭐가 있을까?

자원 부족으로 지속적인 A/B 테스트를 못하는 경우가 종종 있습니다. 하지만 간헐적인 테스트는 결국 적절한 결과를 얻는 데 한계가 있기 마련입니다.

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A/B 테스트는 진화 중이다

데이터 수집이 수월해졌다

디지털 도구의 도움으로 A/B 테스트의 장벽은 점점 낮아지고 있습니다. 과거에는 테스트 대상을 결정하고 가설을 수립하기 이전에 활용할 수 있는 데이터를 수집하는 것부터 험난한 과정이었는데요.

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지금은 구글 애널리틱스 분석, 마우스 트래킹, 디지털 정성조사 등의 툴을 사용하면서 상대적으로 쉽게 데이터를 확보할 수 있게 되었습니다.

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이는 다시 말해 테스트 아이디어와 우선순위를 정하는 과제만 잘 해결된다면 쉽게 테스트를 진행하고, 결과 데이터를 통해 효율적인 개선이 가능해졌다는 뜻이기도 합니다.

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그렇기 때문에 앞으로 A/B 테스트를 통한 마케팅 전략 수립은 더 활발해질 것으로 예상됩니다.

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실질적으로 소비자가 원하는 것을 한눈에 알 수 있는 데이터를 원하지 않으십니까? 그렇다면 A/B 테스트를 활용해보세요. 직관적인 데이터가 눈앞에 배달됩니다.

*본 콘텐츠는 (주)브랜딩라이즈 전문 인력들의 노력에 의해 만들어집니다. 이 저작물은 크리에이티브 커먼즈 저작자표시-비영리-변경금지 4.0 국제 라이선스에 따라 비영리목적에 한하여 자유롭게 공유가 가능합니다. 단, 콘텐츠를 영리목적으로 이용.공유하거나, 저작자 미표시, 수정 및 재가공하여 공유 또는 배포할 수 없습니다.

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