A/B 테스팅 시장 조사

일부 브랜드가 고객이 원하는 것을 어떻게 정확하게 이해하는지 궁금한 적이 있습니까? 답은 A/B 테스트 시장 조사에 있습니다. 이 시장 조사는 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 될 뿐만 아니라 기업이 청중의 선호도, 행동을 이해하고 제품을 맞춤화하여 시장 수요와 소비자 기대에 최적으로 부합하도록 할 수 있습니다.

A/B 테스팅 시장 조사란 무엇입니까?

A/B 테스트는 사용자 참여를 테스트하기 위해 청중에게 두 가지 버전의 앱 또는 웹 페이지를 보여주는 연구 방법입니다. 즉, 두 버전 간 테스트를 통해 어느 버전이 더 나은 성능을 발휘하는지 확인하는 방식으로 작동합니다. AB 테스트는 현재 모델과 변형을 비교합니다. 그런 다음 웹페이지나 앱의 변경 사항에 대해 집중적으로 질문할 수 있습니다. 그런 다음 해당 질문을 사용하여 해당 변경 사항의 영향에 대한 데이터를 수집할 수 있습니다. 시장 조사의 A/B 테스트를 통해 비즈니스 소유자는 잠재적 조정의 효과를 확인할 수 있습니다. 이는 광고가 소비자 활동에 미치는 영향을 보여줍니다. 페이지의 원래 버전은 '컨트롤'이고 수정된 버전은 '변형'입니다.

가상의 예를 살펴보겠습니다.

한 의류 및 의류 웹사이트에서 새 웹사이트의 어떤 디자인이 가장 많은 매출을 가져올 수 있는지 알아보려고 합니다. 현재 페이지에서는 한 달에 약 $3000의 매출을 올리고 있습니다. 그들은 변화가 그들의 이익을 어떻게 변화시키는지 알아보기 위해 AB 테스트를 원합니다.

결과를 살펴보겠습니다.

버전 1(V1) 페이지의 헤드라인을 변경합니다. 오리지널은 $1500 수익을 끌어내고, V1은 $1250을 끌어낸다.

버전 2(V2) 페이지의 시각적 이미지가 변경되었습니다. 원본은 $1450을 이익으로 끌어오고, V2는 $1750을 끌어옵니다. 버전 3(V3) 페이지 레이아웃을 변경합니다. 컨트롤은 $1550의 이익을 가져오고 V2는 $2500을 가져옵니다.

이러한 테스트를 통해 몇 가지 정보를 수집할 수 있습니다. 페이지의 변형이 판매에 부정적인 또는 긍정적인 영향을 미칠 수 있음을 알 수 있습니다. 버전 1에서는 페이지 헤더를 변경하면 페이지 매출이 17%만큼 감소하는 것으로 나타났습니다. 따라서 고객이 변경을 싫어하고 그러한 변경을 제한하는 것이 가장 좋다는 것을 알 수 있습니다.

버전 2에서는 시각적인 이미지가 바뀌었고, 매출도 상승했다. 왜 매출이 증가했는지 추측해 볼 수 있습니다. 새로운 이미지가 사이트의 색 구성표에 더 잘 맞을 수도 있습니다. 게다가 사진이 좀 더 전문적으로 보였을 수도 있습니다. 따라서 A/B 테스팅이 앱이나 웹 페이지에 가장 적합한 모양을 찾는 데 어떻게 도움이 되는지 쉽게 알 수 있습니다. 마지막으로 버전 3을 살펴보겠습니다. 67%만큼 수익이 증가했습니다. 즉, 이러한 변화로 인해 매출이 가장 크게 증가했습니다. 페이지 레이아웃을 조정하는 것이 가장 효과적이라는 것을 알 수 있습니다. 따라서 그러한 변화는 최선의 조치가 될 것입니다.

오늘날 "A/B 테스팅 시장 조사"가 중요한 이유는 무엇입니까?

A/B 테스트 시장 조사는 소비자 행동을 실시간으로 이해하고 대응하는 데 매우 중요합니다. 사용자의 관심 지속 시간이 줄어들면서 기업은 관심을 끌고 리드를 전환할 수 있는 시간이 제한됩니다. 이는 효과가 있는 것과 그렇지 않은 것에 대한 즉각적인 피드백을 제공하므로 브랜드는 온라인 콘텐츠를 신속하고 효과적으로 조정하고 최적화할 수 있습니다.

또한 A/B 테스트 시장 조사는 기업이 성공하는 데 필요한 정확하고 실행 가능한 데이터를 제공합니다. A/B 테스트에서 얻은 통찰력은 구체적이며 실제 사용자 상호 작용을 기반으로 하여 정보에 입각한 마케팅 및 제품 개발 결정을 내리는 데 신뢰할 수 있는 기반을 제공합니다. 따라서 A/B 테스트 시장 조사에 참여하는 것은 본질적으로 지속적인 개선과 개선 프로세스에 참여하여 조직 내 혁신과 대응 문화를 조성하는 것입니다.

A/B 테스트 시장 조사의 다른 이점은 다음과 같습니다.

• 데이터 기반 의사결정: 시장 조사는 데이터를 기반으로 한 결정을 촉진하고 직관이나 직감에 의존하는 위험을 완화합니다. 이 경험적 접근 방식은 아무리 사소한 수정이라도 구체적인 데이터에 의해 정당화되어 구현된 변경 사항의 효율성과 영향을 향상시킵니다.

• 향상된 사용자 경험: 지속적인 테스트와 최적화 프로세스를 통해 기업은 청중의 공감을 불러일으키는 온라인 경험을 만들 수 있습니다. 이 방법론을 사용하면 보다 직관적이고 사용자 친화적인 인터페이스에 기여하는 요소를 개선하여 사용자의 참여도와 만족도를 높일 수 있습니다.

• 전환율 증가: A/B 테스트 시장 조사의 눈에 띄는 이점 중 하나는 전환율 향상에 직접적인 기여를 한다는 것입니다. 방문자의 관심을 끄는 것이 무엇인지 이해함으로써 기업은 웹페이지에 필요한 조정을 할 수 있으며, 이를 통해 구매, 뉴스레터 가입, 리소스 다운로드 등 원하는 행동을 취하는 방문자의 비율이 높아질 수 있습니다.

• 비용 효율성: A/B 테스트 시장 조사는 온라인 자산을 최적화하기 위한 비용 효율적인 방법입니다. 수익을 보장하지 않는 대규모 변경에 막대한 투자를 하는 대신, 기업은 작은 요소를 테스트하고 그 영향을 평가하고 효과가 입증되면 이를 구현할 수 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 리소스를 효율적으로 활용하고 지출은 성과 개선과 직접적으로 연관됩니다.

• 위험 완화: 전면적인 출시 전에 대상 그룹을 대상으로 변경 사항을 테스트함으로써 기업은 웹사이트 재설계 또는 주요 업데이트와 관련된 위험을 완화할 수 있습니다. 이 프로세스를 통해 문제가 더 광범위한 사용자 기반에 영향을 미치기 전에 문제를 식별하고 수정할 수 있으며, 브랜드 평판과 고객 충성도에 대한 잠재적인 부정적인 영향으로부터 보호할 수 있습니다.

• 개인화: A/B 테스트 시장 조사는 개인화된 콘텐츠 및 기능 개발을 지원합니다. 고객의 다양한 세그먼트가 다양한 요소에 어떻게 반응하는지 분석함으로써 기업은 다양한 사용자 그룹의 특정 요구와 선호도에 맞게 제품을 맞춤화하여 관련성과 매력을 높일 수 있습니다.

• 투자수익률(ROI) 증가: A/B 테스트 시장 조사는 기본적으로 최적화에 관한 것이므로 자연스럽게 리소스 활용도 향상과 투자 수익 향상으로 이어집니다. 변경 사항을 테스트하고 검증하면 기업은 개발 및 마케팅에 대한 투자가 긍정적인 결과를 가져올 가능성이 높다는 확신을 가질 수 있습니다.

주요 직책

효과적인 연구를 위한 주목할만한 직업은 다음과 같습니다.

• 데이터 과학자

• 시장 조사 분석가

• 접근성 테스터

• 테스트 자동화 엔지니어

주요 성공 요인

AB 테스트에는 많은 IT 처리가 필요하므로 전문 인력이 필요합니다. 테스트를 실행하는 것이 중요합니다. 또한 다양한 변수에 대해 여러 번 시도하는 것이 좋습니다. 이 방법을 사용하면 웹페이지나 앱 화면의 각 측면이 소비자에게 미치는 영향을 이해할 수 있습니다. 또한 귀하의 정보가 더욱 심층적이고 가치가 있도록 구체적으로 작성하는 것도 중요합니다.

A/B 테스트 시장 조사의 과제

A/B 테스트 시장 조사는 비교할 수 없는 통찰력과 최적화 기회를 제공합니다. 그러나 기업이 정말로 성공적인 회사가 되기 위해서는 해결해야 할 과제가 있습니다.

• 데이터의 잘못된 해석: A/B 테스트 시장 조사의 주요 과제 중 하나는 데이터를 잘못 해석할 위험이 있다는 것입니다. 잘못된 분석은 잘못된 결론과 잘못된 변경으로 이어질 수 있으며 잠재적으로 사용자 경험과 전환율에 득보다 실이 더 클 수 있습니다.

• 통계 학적으로 유의: A/B 테스트 시장 조사 결과의 신뢰성을 위해서는 통계적 유의성을 달성하는 것이 중요합니다. 작은 표본 크기 또는 조기 테스트로 인해 결론이 나지 않거나 오해의 소지가 있는 결과가 나올 수 있으므로 신중한 테스트 계획 및 실행이 필요합니다.

• 리소스 집약적: A/B 테스트 시장 조사는 비용 효율적이지만 결과를 계획, 실행, 분석 및 구현하려면 시간, 전문 지식 및 전담 리소스가 필요합니다. 소규모 기업이나 스타트업에서는 지속적인 A/B 테스트를 위해 충분한 리소스를 할당하는 것이 어려울 수 있습니다.

• 기술 의존도: A/B 테스트 시장 조사는 기술과 도구에 크게 의존합니다. 테스트 플랫폼의 기술적 결함, 소프트웨어 오류 또는 문제는 테스트 결과의 정확성과 신뢰성에 영향을 미칠 수 있으므로 신뢰할 수 있는 기술에 투자하고 이를 정기적으로 유지하는 것이 중요합니다.

A/B 테스팅 시장 조사의 향후 전망

A/B 테스트 시장 조사는 정확성과 효율성을 목표로 하는 기업에 유망한 잠재력을 가지고 있습니다. 따라서 이 시장 조사의 미래 전망은 밝으며, 새로운 트렌드와 기술로 인해 적용 가능성과 가치가 더욱 향상됩니다.

• 인공 지능(AI)과의 통합: A/B 테스트 시장 조사의 미래는 AI의 발전과 밀접하게 얽혀 있습니다. AI는 테스트 결과 분석을 자동화하여 인간 분석가가 간과할 수 있는 패턴과 통찰력을 식별할 수 있습니다. 이는 테스트 프로세스의 속도를 높일 뿐만 아니라 비교할 수 없는 수준의 정밀도와 정확성을 제공합니다.

• 대규모 개인화: A/B 테스트 시장 조사가 더욱 정교해짐에 따라 기업은 전례 없는 규모로 개인화를 달성할 수 있게 될 것입니다. 미묘한 고객 행동과 선호도를 이해하면 고도로 개인화된 사용자 경험을 창출할 수 있으며, 이는 디지털 시대의 고객 유지 및 참여에 매우 중요합니다.

• 실시간 최적화: 미래에는 실시간 A/B 테스트 시장 조사 및 최적화를 가능하게 하는 도구와 기술의 출현이 약속됩니다. 이를 통해 기업은 온라인 콘텐츠와 마케팅 전략을 즉각적으로 조정하고 사용자 행동과 시장 동향에 즉각적으로 대응할 수 있습니다.

• 크로스 플랫폼 테스트: 사용자가 다양한 장치를 통해 콘텐츠에 액세스함에 따라 크로스 플랫폼 시장 조사가 점점 더 중요해질 것입니다. 미래의 도구와 기술은 다양한 장치와 플랫폼에서 원활한 테스트를 촉진하여 액세스 포인트에 관계없이 일관되고 매력적인 사용자 경험을 보장할 것입니다.

• 커뮤니티 중심 통찰력: 소셜 미디어와 온라인 커뮤니티의 등장으로 A/B 테스트 시장 조사에는 이러한 플랫폼의 통찰력과 피드백이 점점 더 통합될 것입니다. 이 접근 방식은 사용자 선호도와 행동에 대한 보다 전체적인 이해를 제공하여 더 많은 정보를 바탕으로 효과적인 테스트 및 최적화 전략을 추진합니다.

A/B 테스팅 시장 조사 정보

A/B 테스트는 정성적 조사와 정량적 조사를 혼합하여 사용합니다. 무엇을 바꿔야 할지, 어떻게 바꿔야 할지 파악하는 데 중점을 둡니다. 또한 어떤 변화가 더 좋거나 나쁜지를 정량화합니다. 매출에 얼마나 영향을 미치는지 알 수 있습니다. 이 기술은 비즈니스 툴킷에 탁월한 추가 기능을 제공하지만 모든 것을 다룰 수는 없습니다. 따라서 최상의 정보를 얻으려면 포커스 그룹, 인터뷰, 설문조사 등을 활용하는 것이 좋습니다.