새로운 디자인 시안 A와 B중 어느 것이 브랜드 이미지 제고에 도움이 될까?”

홈페이지 메인 이미지를 왼쪽/오른쪽, 어느 쪽에 위치하게 하는 것이 좋을까?”

구매 버튼의 색은 빨강/파랑? 어느 것이 구매를 촉진시킬까?”

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AB TEST(실험)란, 웹사이트 또는 앱에서 개선되기를 원하는 요소의 최적 안이 무엇인지 실험하는 것을 말합니다. 대안에 따라 사용자 그룹을 나누어, 어떤 대안의 실적이 가장 많이 개선되는지 직접 확인하고 적용할 수 있습니다.

google analytics_ab test_02[이미지 출처] Vecteezy: www.vecteezy.com

예를 들어, 집청소 대행업체가 웹사이트를 운영한다고 가정해 보겠습니다.
이 사이트에서 제공하는 서비스는 기본 청소, 말끔 청소, 완벽 청소인데, 이 중 완벽 청소의 수익이 가장 높아서 이 서비스의 구매를 늘리려고 합니다.

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대부분의 사용자는 우선 홈페이지부터 들어오므로 이 페이지부터 테스트에 사용하는 것이 좋습니다.
실험을 위해 이 웹페이지의 새로운 버전을 몇 개 만듭니다. 완벽 청소 광고 제목을 빨간색의 큰 글씨체로 표기한 버전, 완벽 청소 서비스의 혜택을 더 자세하게 설명한 버전 및 완벽 청소 서비스의 구매 페이지로 연결되는 링크 옆에 아이콘을 넣은 버전을 만듭니다.

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실험을 설정 및 시작하고 나면 사용자 중에서 임의로 선택된 샘플 사용자에게 원래 홈페이지를 포함한 네 개의 서로 다른 페이지 중 하나가 표시되며, 시간이 지나면 완벽 청소 옵션을 구매한 사용자의 비율이 가장 높은 페이지를 알 수 있습니다.

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가장 많은 전환이 유도된 페이지가 확인되면 모든 사용자에게 해당 페이지를 실제 페이지로 제공할 수 있습니다.

 

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Google Analytics에서 실험은 A/B/N 모델이 사용됩니다. 웹에서는 한 페이지의 전체 버전을 최대 10개까지 만들어 테스트하며 각 버전은 사용자에게 별도의 URL로 제공됩니다.

앱에서는 최대 10개의 실험 변수를 생성하여, 서로 다른 값을 받아 운영할 수 있습니다.

 

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Google Analytics에서 콘텐츠 실험을 활용하는 방법

  • 임의의 사용자 샘플을 사용하여 여러 웹페이지 또는 앱 화면의 실적 비교
  • 실험에 참여할 사용자의 비율 정의
  • 테스트할 목표 선택
  • 실험의 진행상황을 이메일로 통보 받기
Google Analytics 실험(Contents Experiments) 시작하기
  • AB 테스트를 이용하려면 Google Analytics와 Google Tag Manager 추적코드가 삽입되고, 속성이 연결되어있어야 합니다.
  • 예시에서는 모바일 앱에서 테스트하는 방법을 다룹니다.
1. 실험 목표 선택

먼저 실험에서 달성하고자 하는 목표를 설정해야 합니다. 전환수를 높이는 목표나, 실적을 향상시키려는 측정항목, 실험에 포함할 트래픽의 비율 등 전환 조건을 입력합니다.
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예시에서는 perfect_cleaning 페이지에 buy 버튼 클릭 이벤트가 발생했을 경우를 (전환)목표로 설정합니다.

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실험에서 사용할 수 있는 웹로그 분석 목표
  • 도착 URL 목표: 도착 URL 목표를 사용하는 실험에서는 사용자가 특정 웹페이지를 보도록 유도
  • 이벤트 목표: 이벤트 목표를 사용하는 실험에서는 페이지에서 사용자의 특정 행동을 유도
  • 세션 시간 목표: 테스트 페이지에서 사용자가 정해진 최소 시간 이상 머무르도록 효과적으로 유도
  • 세션당 페이지수 목표: 세션 시간 목표와 마찬가지로 세션당 페이지수 목표를 통해 의도된 분량의 콘텐츠를 사용자가 소비하고 있는지 여부를 파악

 

2. Google Tag Manager 에서 실험 변수를 생성합니다. 변수 내 대안은 최대 10개까지 입력할 수 있습니다.

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변수 타입은 구글 애널리틱스 콘텐츠 실험, 실험의 목표를 매칭하고, 대안 변수의 key와 value를 입력합니다. 고급 실험 옵션으로 최소 신뢰 임계값과 최소 실험 진행 시간 등을 설정할 수 있습니다.

 

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실험의 진행상황이 Google Analytics에 표시되려면 하루 이상 소요됩니다. 우수한 대안이 결정되거나, 최대기간인 90일동안 실행, 진행에 따라 명백한 우수 대안이 없는 경우 실험이 종료됩니다.

 

실험보고서 예시

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[이미지 출처] Support google: support.google.com

 

실험을 통해 더욱 빠르고 신뢰할 수 있는 결과를 얻으려면, 적은 수의 요소만 테스트하거나, 방문자가 많은 페이지를 사용하고, 과감하게 변경해 사용자에게 인식이 잘 되도록 하거나, 후속 테스트를 통해 지속적으로 실험해 성과를 이어나갈 수 있습니다.

 

A/B TEST를 통해 다양한 마케팅 이론이 내 서비스의 사용자에게는 어떻게 적용되는지, 또 추측으로 그쳤던 다양한 대안들을 직접 실험해 실적이 가장 많이 개선되는 안을 확인하고 적용하시기 바랍니다.

 

[출처] http://www.goldenplanet.co.kr/wp/blog/2016/04/25/google-analytics%EB%A5%BC-%EC%9D%B4%EC%9A%A9%ED%95%98%EC%97%AC-ab-test-%ED%95%98%EA%B8%B0/