A/B 테스트는 동일한 화면 또는 인앱 경험의 두 가지 이상의 다른 버전으로 사용자의 행동을 관찰하는 가장 효과적인 방법입니다. 일반적으로 UI를 기반으로 하는 항목의 변형을 테스트하여 어떤 항목이 더 잘 수행되는지 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다.

일부 사용자는 버전 A로, 다른 사용자는 버전 B로 안내하면 각각의 사용자 행동을 관찰할 수 있습니다. 이러한 방식으로 다음을 수행할 수 있습니다.

• 전환율을 높이는 최상의 시나리오를 결정합니다.
• 어떤 마케팅 전략이 가장 효과적인지 결정합니다.
• 레이아웃 또는 디자인 선택을 개선합니다.
• 가장 성공적인 클릭 유도문안 등을 결정합니다.

모바일 제품 개발의 높은 비용과 기술적 복잡성으로 인해 특히 고객이 유용하다고 생각하는 앱을 개발할 때 추측할 시간이 거의 없습니다. 그렇기 때문에 A/B 테스트와 같은 제품 분석 도구가 필요합니다. 개발 수명 주기 전반에 걸쳐 더 나은 의사 결정을 촉진하여 팀이 목표에 집중하는 데 필요한 시간과 리소스를 확보할 수 있습니다.

A/B 테스트 프로세스

A/B 테스트에서 실행 가능한 통찰력을 얻으려면 계획에 대한 접근 방식에 관련 고려 사항이 필요합니다. 수십 개의 서로 다른 시나리오를 테스트하는 데 비용이 많이 들기 때문에 관련 입력 및 연구를 수집하여 시나리오를 줄이면 전체 프로세스를 더 빠르게 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.

A/B 테스트 프로세스는 5단계로 구성됩니다.

1. 가정 정의
2. 구현하다
3. 테스트 및 모니터링
4. 보고서
5. 반복

1. 가정을 정의하십시오. 테스트할 사례는 프로세스와 연결된 팀의 입력으로 생성됩니다. 일부는 테스트를 위해 우선 순위가 지정되고 다른 일부는 향후 테스트를 위해 백로그로 보내집니다. 이는 테스트 구현을 위한 전략을 정의하고 알리는 데 사용됩니다.
2. 구현. 테스트할 사례에 필요한 모든 콘텐츠, 자료 및 시각적 개체가 생성됩니다. 테스트 기간과 참여 예상 인원이 결정됩니다. 모니터링 대상 출력 및 방법이 식별됩니다. 어떤 버튼이 이벤트를 정의하는지, 페이지의 어느 영역에서 히트맵을 보는지 등을 명확히 했습니다.
3. 테스트 및 모니터링. 이제 참가자 프로필에 대한 테스트가 진행 중입니다. 전체 프로세스를 잘 모니터링하고 분석 결과를 평가해야 합니다.
4. 보고서. 테스트 프로세스가 완료되면 출력을 모든 관련 팀과 투명하게 공유하고 필요한 상황에 필요한 조치를 결정해야 합니다.
5. 반복합니다. 사용자로부터 최종 결과와 피드백을 받았으니 이제 귀하의 차례입니다! A/B 테스트 결과에 따라 제품을 반복해야 하는 경우 안심하고 로드맵에 포함할 수 있습니다.

제품을 지속적으로 테스트하고 사용자의 행동을 측정하는 것은 항상 실험해야 하는 프로세스입니다. 이 프로세스에는 많은 이점이 있지만 그 중 몇 가지를 모았습니다.

1. 컨텐츠 개선
   A/B 테스트는 컨텐츠 최적화를 위한 가장 효과적인 방법입니다. 예를 들어 CTA 버튼의 복사 옵션을 비교하여 클릭률이 더 높은 버튼을 확인할 수 있습니다. 이렇게 하면 예산을 효과적으로 사용하고 사용자 인사이트에 빠르게 액세스할 수 있습니다.
2. 이탈률 감소 이탈률
   은 전환에 매우 중요합니다. A/B 테스트는 고객이 사이트 또는 모바일 앱에 더 오래 머무르는 데 도움이 되는 조합을 보여줍니다. 고객이 귀하의 제품에 더 많은 시간을 할애할수록 귀하가 제공하려는 가치 제안에 대한 고객의 이해도가 높아집니다. 이렇게 하면 반송률이 감소합니다.
3. 전환율 증가
   A/B 테스트는 방문을 가입 또는 구매로 전환시키는 좋은 콘텐츠를 식별하는 효과적인 방법입니다. 효과가 있는 것과 그렇지 않은 것을 알면 더 많은 리드를 전환하는 데 도움이 됩니다.
4. 운영 위험 감소
   A/B 테스트를 통해 제품에 부정적인 영향을 미치기 전에 비효율적인 사용자 흐름을 쉽게 발견할 수 있습니다. 이렇게 하면 앱을 최적화할 수 있으며 운영 비용도 절감할 수 있으므로 궁극적으로 리소스를 더 잘 관리할 수 있습니다.
5. 장바구니 포기율 감소
   전자 상거래 애플리케이션에서 가장 심각한 문제 중 하나는 장바구니 포기율이 높다는 것입니다. 이 비율을 줄이는 것은 가능하지만 사용자를 매우 면밀히 추적하고 무엇이 효과가 있는지 이해해야 합니다. A/B 테스트를 통해 이 비율을 줄이고 노력을 크게 줄이는 데 필요한 시나리오를 먼저 테스트할 수 있습니다.
6. 사용자 참여 증가
   예를 들어 소셜 미디어 애플리케이션에는 "좋아요" 버튼에 사용할 수 있는 여러 가지 아이콘 디자인 대안이 있습니다. 이러한 대안을 다른 사용자에게 보여줌으로써 어떤 아이콘이 가장 자주 선택되는지 확인하여 사용자 만족도를 높이고 결과적으로 사용자 참여를 측정할 수 있습니다.
   A/B 테스트를 통해 참여에 영향을 미칠 수 있는 페이지, 이름, 제목, 콘텐츠, 이미지, 클릭 유도문안, 글꼴, 색상 및 기타 요소를 테스트할 수 있습니다.