A / B 테스트 – 프로세스

A / B 테스트는 A / B 테스트에 도달하기 위해 순차적으로 따라야하는 일련의 프로세스로 구성됩니다. realistic conclusion. 이 장에서는 모든 웹 페이지에서 테스트를 실행하는 데 사용할 수있는 A / B 테스트 프로세스의 단계를 자세히 설명합니다.

배경 조사

배경 조사는 A / B 테스트에서 중요한 역할을합니다. 첫 번째 단계는 웹 사이트의 이탈률을 확인하는 것입니다. Google Analytics 및 기타 여러 가지 배경 조사 도구를 사용하여이를 수행 할 수 있습니다.

데이터 수집

Google Analytics의 데이터는 웹 사이트에서 방문자 행동을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다. 항상 사이트에서 충분한 데이터를 수집하는 것이 좋습니다. 더 개선 할 수있는 낮은 전환율 또는 높은 감소율을 가진 페이지를 찾으십시오. 또한 웹 사이트에서이 테스트를 실행하는 데 필요한 일일 방문자 수를 계산하십시오.

비즈니스 목표 설정

다음 단계는 비즈니스 또는 전환 목표를 설정하는 것입니다. 이는 목표가 무엇인지 이해하는 데 도움이됩니다. 완료되면 새 버전이 원래 버전보다 더 성공적인지 여부를 결정하는 메트릭을 찾을 수 있습니다.

가설 구성

A / B 테스트에 대한 목표와 측정 항목이 설정되면. 다음 단계는 원본 버전을 개선하는 방법과 현재 버전보다 개선하는 방법에 대한 아이디어를 찾는 것입니다. 아이디어 목록이 있으면 예상되는 영향과 구현의 어려움에 따라 우선 순위를 지정하십시오.

예를 들어 가장 효과적인 방법 중 하나는 사이트에 이미지를 추가하는 것입니다. 이렇게하면 이탈률을 어느 정도 줄이는 데 도움이됩니다.

변형 / 가설 생성

이러한 변경을 효과적으로 수행 할 수있는 시각적 편집기가있는 시장에는 많은 A / B 테스트 도구가 있습니다. A / B 테스트를 성공적으로 수행하기위한 주요 결정은 올바른 도구를 선택하는 것입니다. 가장 일반적으로 사용 가능한 도구는 다음과 같습니다.

• VWO (Visual Website Optimizer)
• Google 콘텐츠 실험
• Optimizely

글 머리 기호 사용, 키 요소 번호 변경, 글꼴 및 색상 변경 등과 같이 개체에 적용 할 수있는 다양한 유형의 변형이 있습니다.

변형 실행

방문자에게 웹 사이트 또는 앱의 모든 변형을 제공합니다. 그들의 행동은 각각의 모든 변형에 대해 모니터링됩니다. 또한 각 유사 콘텐츠에 대한 방문자 상호 작용을 측정하고 비교하여 특정 유사 콘텐츠의 실적을 결정합니다.

데이터 분석

이 실험이 완료되면 다음 단계는 결과를 분석하는 것입니다. A / B 테스트 도구는 실험 데이터를 표시하고 웹 페이지 버전별로 성능과 효율성의 차이를 알려줍니다. 또한 수학적 방법과 통계의 도움으로 변형 사이에 중요한 차이가 있는지도 보여줍니다.

예를 들어 웹 페이지의 이미지가 이탈률을 줄인 경우 더 많은 이미지를 추가하여 전환을 늘릴 수 있습니다. 이로 인해 이탈률에 변화가없는 경우 이전 단계로 돌아가 새 가설 / 변이를 만들어 새 테스트를 수행합니다.