트래픽이 많은 e커머스 페이지에서 반복 A/B 테스트를 실행하고 상승도 벤치마크를 사용하여 최적화 및 개인화를 유도해 큰 매출 성장을 이루세요. 이 실험을 Adobe Target의 샘플 크기 계산기와 함께 사용해 전환 가능성이 높은 페이지를 파악하고 우수성이 검증된 베리에이션을 장기적인 개인화로 전환하여 지속적 성장을 이끄는 방법에 대해 알아봅니다.
A/B 테스트의 핵심은 두 가지 서로 다른 사용자 경험을 비교하여 데이터를 기반으로 자신 있는 결정을 내리는 것입니다. 랜딩 페이지와 제품 상세 페이지 중 무엇을 최적화하든 A/B 테스트는 조직에서 고객이 무엇을 원하는지 단순히 추측하는 수준을 넘어서는 데 필요한 인사이트를 제공합니다. 팀은 이를 통해 고객의 진정한 공감을 사고 핵심 비즈니스 목표를 지원하는 선택을 할 수 있습니다.
Adobe Target의 샘플 크기 계산기와 결합하면 A/B 테스트는 개인화 전략의 강력한 동력이 되어 보다 스마트하게 테스트하고 더 빠르게 학습하여 상당한 매출 잠재력을 실현하는 데 도움이 됩니다.
카테고리, 제품 상세 페이지, 장바구니, 기타 트래픽이 많은 페이지에 대한 반복적인 배지 실험(예: ‘무료 배송’, ‘베스트셀러’, ‘매진 임박’)으로 A/B 테스트를 수행하면 전환율을 체계적으로 개선하고 장기적인 개인화에 필요한 정보를 수집하여 상당한 매출 증가를 달성할 수 있습니다. Adobe Target의 샘플 크기 계산기를 사용하면 테스트의 통계적 타당성을 보장하고, 먼저 테스트할 페이지의 우선순위 설정을 지원하며, 우수성이 검증된 베리에이션을 항상 적용되는 개인화된 경험으로 만들어 성장을 확장할 수 있습니다.
매출 증가 달성: 반복 A/B 테스트 수정의 영향
A/B 테스트는 e커머스 사이트의 다양한 측면을 최적화하는 강력한 기법입니다. A/B 테스트를 반복할 때마다 조금씩 수정함으로써 수백만 달러의 조직 매출 증가로 이어질 수 있습니다. 배지와 사이트 페이지에서 배지의 배치에 초점을 맞추어 A/B 테스트에서 다음 수정 사항을 구현해 보세요.
카테고리와 PDP 페이지 배지 비교
한 가지 의미 있는 A/B 실험은 카테고리 페이지 또는 제품 상세 페이지(PDP) 중 어디에 배지(예: ‘베스트셀러’, ‘신상품’, ‘품절 임박’)를 추가했을 때 사용자 참여 및 전환에 보다 실질적으로 영향을 주는지 테스트하는 것입니다.
예를 들어 이 테스트의 차이에 대해 카테고리 페이지의 배지는 탐색을 유도하는 반면 PDP 배지는 구매 결정에 영향을 줄 수 있다는 가설을 세워 볼 수 있습니다.
여러 종류의 배지
서로 다른 배지 유형을 동시에 테스트합니다.
- 인기 제품: 호감도를 높이기 위해 판매량이 높은 제품을 강조합니다.
- 무료 배송: 딜을 고객에게 더 매력적으로 만들기 위해 무료 배송을 강조합니다.
- 매진 임박: 긴박감을 조성해 빠른 구매 결정을 유도합니다.
- 다음 영업일 무료 배송: 빠른 배달을 강조해 즉각적 구매를 유도합니다.
- 배송 준비 완료: 잠재적 구매자에게 제품의 재고가 있음을 보장합니다.
이 기술을 사용하여 실질적인 결과를 유도하는 배지 조합을 관찰하거나 체크아웃 또는 주문에 가장 큰 영향을 미치는 단일 배지를 식별할 수 있습니다.
먼저 테스트할 배지 결정은 사이트 또는 앱의 유연성에 따라 다릅니다. 예를 들어 조직에서 ‘매진 임박!’ 배지 구현 시 재고가 방문자에게 정보를 제공하는 데 사용할 수 있도록 사이트/앱과 적시에 동기화되지 않아 특정한 제한이 발생할 수 있습니다.
결과를 해석하여 테스트의 상승도를 이해함으로써 이 정보를 향후 실험 또는 개인화에 적용할 수 있습니다. 예를 들어 테스트가 실제로 가치가 있음을 증명하려면 약 2~3%의 증가를 확인해야 할 수 있습니다. 이러한 상승도가 나타나지 않으면 원래 배지를 새 배지로 교체하여 원래 테스트를 반복합니다.
할인된 가격 배지 배치
카테고리 페이지와 PDP 양쪽에 배지를 배치해 테스트합니다.
- 카테고리 페이지: 제품 목록 옆이나 제품 카드 내에 배지를 표시합니다.
- PDP: 제품 가격 또는 장바구니에 추가 버튼 근처에 배지를 표시합니다.
이 기법을 사용하면 전환율과 사용자 행동에 미치는 영향을 측정하여 원하는 결과를 유도하는 페이지를 확인할 수 있습니다.
성공은 전적으로 조직이 무엇을 주요 지표로 간주하느냐에 달려 있습니다. 예를 들어 일부 조직은 카테고리에서 PDP로의 클릭스루를 높이고자 하는 반면 일부는 장바구니 추가를 늘리거나 전반적인 전환율을 높이기를 원할 수 있습니다. 조직에서 사용하는 주요 성공 지표가 무엇이든 특정 KPI를 벤치마크로 사용하는 것은 조직이 최적화 및 개인화 전략을 성장 및 발전시킬 수 있는 가장 좋은 방법입니다.
무료 배송 배지 배치
무료 배송 배지를 표시할 위치를 테스트합니다.
- 장바구니 페이지: 사용자에게 장바구니에 들어 있는 제품과 관련이 있는 무료 배송 제품을 표시하여 체크아웃 프로세스 중 장바구니에 다른 제품을 추가하도록 유도합니다.
- PDP: 제품 가격 근처에 배지를 배치하여 전환을 유도합니다.
- 카테고리 페이지: 무료 배송 옵션을 강조 표시합니다.
이 기법을 사용하여 전환율이 가장 높은 배지 배치 방법을 평가할 수 있습니다.
예를 들어 $50 이상 품목에 ‘무료 배송’ 배지를 추가하는 것을 고려할 수 있습니다. PDP에서 이 혜택을 확인하면 구매 완료 가능성이 높아지는 식으로 고객의 행동에 영향을 줄 수 있습니다. 또한 세그먼트 또는 제품 카테고리에 따라 무료 배송 배지의 영향이 다를 수 있습니다.
Adobe Target 샘플 크기 계산기를 사용한 개인화 기회 식별
Adobe Target 샘플 크기 계산기를 사용하면 활동의 방문자 수가 목표를 달성하기에 충분한지 확인할 수 있습니다. 수동 A/B 테스트 활동을 실행할 때는 자동 할당과 달리 성공적인 테스트에 필요한 샘플 크기를 결정하는 데 Target 샘플 크기 계산기가 도움이 됩니다. 수동 A/B 테스트는 고정 기간/샘플 테스트이므로 Adobe Target 샘플 크기 계산기를 사용하면 필요한 샘플 크기의 대략적인 추정치를 알 수 있습니다.
테스트할 항목(예: 배지)을 파악한 후 샘플 크기 계산기를 사용하면 사이트 또는 앱에서 효과적으로 테스트할 수 있는 지점을 식별하는 데 도움이 됩니다.
Adobe Target 샘플 크기 계산기를 사용하는 방법
- Adobe Target 샘플 크기 계산기로 이동합니다.
- 신뢰 수준을 95%로 설정합니다. 이는 같은 연구를 같은 방법으로 여러 번 반복하는 경우, 100번의 연구 중 약 95번은 진실한 답을 포함한 결과를 얻을 수 있다는 뜻입니다.
- 통계적 검정력을 80%로 설정합니다. 이는 효과가 실제로 존재하고 최소한 실험자가 관심을 가질 만큼 크다면 이 테스트로 그 효과를 찾아낼 확률이 약 10분의 8이라는 뜻입니다.
- 통제 집단을 포함하여 적절한 오퍼의 수를 설정합니다. 일반적으로 2개로 설정하게 됩니다.
- 트래픽이 많고 전환율이 높은 페이지를 식별한 후 해당 페이지의 고유 방문자 수 값을 가져와서 이 값을 날짜 범위의 일 수로 나눕니다(즉 날짜 범위에 최근 30일 전체가 포함된 경우 고유 방문자 수를 30으로 나눕니다). 결과 값을 ‘총 일일 방문자 수’ 아래에 입력합니다.
- 기준선이 되는 전환율 값을 식별하려면 페이지당 양식 성공 수를 페이지 고유 방문자 수로 나눕니다(양식 성공/고유 방문자).
- 모든 데이터 값을 입력한 후 테스트를 완료하는 데 몇 주가 소요되는지 확인합니다. 테스트 완료에 길어도 20주가 걸리는 값이 있는 페이지를 파악하는 데 집중합니다.
계산기 출력을 테스트 및 개인화 로드맵으로 전환하기
위와 유사한 표를 만든 후 전환율이 가장 높은 페이지를 식별하여 잠재적 개인화 기회가 나타나는 특정 페이지를 발견할 수 있습니다. 예를 들어 페이지가 높은 양식 성공 전환율을 보이는 경우 이 페이지를 활용하여 A/B 테스트를 실행하는 것이 좋습니다. 또한 전환율 변화를 모니터링하여 특정 페이지에서 개인화 기회를 계속 발견할 수 있습니다.
먼저 테스트할 페이지를 식별하고 우선순위를 정하기 위해 가장 트래픽이 많은 페이지부터 시작할 수 있습니다. 가장 트래픽이 많은 페이지에는 테스트가 신뢰 수준에 도달하기에 충분한 샘플이 포함되어 있으므로 결론에 도달할 때까지 몇 주 동안 불안에 떨며 기다릴 필요가 없을 것입니다. 하지만 트래픽이 가장 높지 않은 특정 페이지에 대한 강력한 실험 아이디어가 있는 경우에는 그래도 일단 시도해 보시는 것을 권합니다!
그 다음 배지 실험을 해당 페이지에 연결합니다. 예를 들어 ‘무료 배송’ 배지를 홈페이지에 배치하여 방문자가 사이트에 머무르며 무료 배송이 포함된 재고를 찾아보도록 유도할 수 있습니다.
마지막으로 우수성이 검증된 A/B 테스트가 더 장기적인 개인화로 발전하도록 해야 합니다. 예를 들어 ‘무료 배송’ 배지가 주 단위 주문 및 매출 증가를 계속 견인하며 전체 샘플 크기에서 2~3%의 상승도에 도달한 경우에는 이 테스트가 장기적으로 계속 실행되도록 해야 합니다.
전체 요점 정리
다시 정리하자면 먼저 샘플 크기 계산기를 사용하여 가능성이 높은 페이지를 찾습니다. 그런 다음 반복 배지 테스트를 활용하여 매출 증진을 꾀합니다. 마지막으로 이 테스트에서 알아낸 내용을 기반으로 개인화를 수행하고 필요에 따라 반복합니다. 발견한 내용에 따라 반복하면 조직의 지속적인 성장을 보장하고 대규모 최적화와 개인화를 추진할 수 있습니다.