웹 사이트를 만들 때,당신은 웹 사이트 디자인의 일부 버전이 필요합니다. 불행히도 모든 버전의 웹 사이트 디자인을 사용할 수있는 것은 아닙니다. 당신은 하나를 선택해야합니다. 이것은 문제가 나타나기 시작하는 곳입니다. 웹 사이트 디자인 어느 것을 사용해야합니까? 웹 사이트의 디자인이 전환에 가장 효과적인 곳은 어디입니까?a/B 테스트로 문제를 극복 할 수 있으므로 걱정할 필요가 없습니다. A/B 테스트는 웹 사이트의 디자인이 변환에 가장 효과적인지를 결정하는 데 도움이됩니다., A/B 테스트의 장점은 주관적인 의견뿐만 아니라 데이터를 기반으로 웹 사이트의 디자인을 선택할 수 있다는 것입니다.

이 기사에서는 a/B 테스트가 무엇인지,왜 사용해야하는지,웹 사이트에서 A/B 테스트를 수행하는 방법에 대해 설명합니다.

A/B 테스트 란 무엇입니까?

A/B 테스트 실험에서 두 개의 변수(웹 사이트 페이지)또는 동시에 수행하는 변수들어 최상의 성능을 발휘합니다. 여기서 성능은 전환율이 높은 생산 페이지 전환율에 의해 측정된다.,

a/B 테스트에 대한 이해를 돕기 위해 2008 년 미국 대통령 선거 운동에 버락 오바마 웹 사이트의 예를 사용할 것입니다. 아래 버락 오바마의 웹 사이트의 메인 페이지의 두 가지 버전이 있습니다.

버전

Source: Optimizely

버전 B

Source:Optimizely

의 주요 목표는 캠페인에서 최고를 얻을 수 많은 사람들이 등록 디자인 되었습니다., 당신에 따르면 어느 변이가 전환율을 더 높게 일으킬 것입니까?

대답이있다,대답도있을 수 있습니다 B. 그러나,a/B 테스트에 따라 최고의 성능을 제공하는 버전?

그리고 Optimizely 의 Siroker 는 a/b 테스트 웹 사이트 Obama 의 맨 뒤에있는 사람들입니다. 수행 실험 A/B 테스트를 기반으로,두 번째 버전은 첫 번째 버전보다 더 많은 지원자를 유치 할 수 있습니다. 버전의 메인 페이지에서

가입률은 8.26%에 도달했지만 가입률 버전 B 는 11.6%에 도달했습니다., 그 두 번째 버전은 40%까지이 페이지에서 지원자의 수의 비율을 증가시킬 수있다.

댄 Siroker 에 따르면 웹 사이트 오바마의 B 버전의 성공의 주요 요인은 가족 사진의 사용에있다. 오바마에 대한 좋은 이미지를 확립의 버전 B 에 오바마 가족의 사진. 또한,Cta 의 사용은 오바마의 웹 사이트에 대한 자세한 내용은 Cta 가입보다 더 효과적이다.

위의 Obama 웹 사이트의 메인 페이지는 A/B 테스트의 한 예일뿐입니다. 또한 a/B 테스트는 코스 웹 사이트의 페이지에만 국한되지 않는다는 것을 명심하십시오., A/B 테스트를 활용하여 이메일 마케팅,팝업 및 양식 구독과 같은 많은 것들을 테스트 할 수 있습니다.

왜 A/B 테스트를해야합니까?

Source:ConversionXL

높은 트래픽만으로는 충분하지 않습

트래픽 최고 높은 전환율을 저렴한 가능성이 매우 높습니다. 많은 사람들은 전환율을 고려하지 않고 가능한 한 트래픽을 가져 오는 데 집중합니다. 반면 전환율은 트래픽보다 중요하지 않습니다., 전환율은 웹 사이트 소유자에게 이익이되는 작업을 수행하는 웹 사이트 방문자 수입니다. 이 작업은 뉴스 레터 구독,블로그 구독,지정된 양식 작성,구매를 할 수 있습니다.

낮은 높은 전환율과 트래픽 같은 새는 버킷의 경우입니다. 당신은 더 많은 방문자를 데려 오지만,그들은 당신에게 유익 할 수있는 일을하지 않습니다. 따라서 트래픽에 초점을 맞추는 것 외에도 전환율에도주의를 기울여야합니다. 전환율을 향상시키는 한 가지 방법은 A/B 테스트를 수행하는 것입니다.,

도 읽:20 는 확실한 방법을 개선하는 웹사이트 트래픽 최대 2 배까지.

사소한 차이점에 영향을 미칠 큰

에서 예를 들어 웹 사이트에서 오바마 대통령 당신이 볼 수있는 사용할 이미지의 이미지와 가족의 생산할 수 있는 전환율 훨씬 더 높습니다. 더 배우고 어떤 효과를 가입 사이의 차이 CTA.

실험 a/B 테스트를 먼저 수행하지 않으면 위의 작은 차이의 효과를 찾을 수 없습니다., 대체 복사,이미지,CTA,색상,배경,그리고 요소는 보면 사소한 일로 다른 당신을 데려 갈 수있는 전환율이 높습니다. 당신이해야 할 것은 그것을 테스트하는 것입니다!

도록 데이터 기반 의사 결정

이야기가 있는 것은 꽤 흥미로운에서 오바마 위의 예제에서. 전 상담 및 Siroker,직원의 오바마 캠페인은 거의 비디오를 추가 홈페이지에서만 있기 때문에 따라,그들의 비디오 캠페인 그것은 좋은 일입니다. 홈페이지에 동영상을 추가하는 것은 수행해야 할 단계가 아닙니다., 실험을 위해 A/B 테스트는 비디오를 사용하는 버전이 나쁜 전환율을 생산 나타냅니다.

팀 오바마 캠페인이 실험 A/B 테스트를하지 않으면 어떻게 될지 상상해보십시오. 가능성 그들은 홈페이지에 비디오를 추가하고 가입률이 매우 낮은 얻을 것이다. 이것이 A/B 테스트가 웹 사이트의 성공에 중요한 역할을하는 이유입니다. A/B 테스트를 통해 주관적인 의견뿐만 아니라 현장의 데이터를 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다.,

쉬운

A/B 테스트는 귀하뿐만 아니라 웹 사이트 방문자에게도 이익이됩니다. 을 통해 실험을 실 A/B 테스팅,당신은 당신을 찾을 수 있 웹사이트 버전에는 가장 편리하고,쉽게 이해하고,그에 따라 필요한 것입니다.

읽도:15+를 들어 블로그의 개인 웹사이트의 영감을 주

개선의 변환 요금

과 같은 제목의 이 문서에서,하나의 목표를 달성할 수 있습에서 실험 A/B 테스트하는 전환율을 증가. 전환율은 판매에만 국한되지 않습니다., 계정 등록 뉴스 레터 수,가입자 수 또는 소셜 미디어 공유는 전환율에 포함될 수 있습니다.

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는 확실한 방법으로 증가하는 전환율 A/B 테스팅

아래에 설명할 것입니다를 실행하는 방법에 대한 A/B 테스트,의 결정에 잠재적인 페이지를 만드에 따라 변화하는 테스트 결과를 얻을 수 있습니다.,

우선 순위를 정 잠재적인 페이지

의 웹 사이트로 구성되어 있는 많은 페이지 메인 페이지에서(홈페이지),방문 페이지,제품,프로모션 페이지,페이지에 대한 회사입니다. 문제는 먼저 테스트해야하는 페이지입니까? 우선 순위를 정할 필요가있는 웹 사이트의 페이지를 결정하는 데 많은 요소를 고려해야합니다. 고려해야 할 요소 중 일부는 페이지의 수익,트래픽 및 잠재적 수리입니다.

첫 번째 요소 인 수익., 잠재적으로 더 높은 수익에 기여할 수있는 웹 사이트의 페이지 우선 순위를 지정할 수 있습니다. 제품 페이지와 체크 아웃은 일반적으로 높은 수익을 기여할 수있는 잠재력을 가지고있다.

두 번째 요인,트래픽. 트래픽이 높은 페이지 웹 사이트는 트래픽이 낮은 웹 사이트의 페이지에 비해 테스트 할 우선 순위 확실히 더 가치가있다. 방문자를 리드 또는 심지어 고객으로 변경할 수있는 잠재력은 트래픽이 높은 페이지에서 높습니다.세 번째 요소는 개선 가능성입니다. 웹 사이트의 모든 페이지가 최고의 성능을 제공하는 것은 아닙니다., A/B 테스트를 통해 적용 할 수있는 개선 사항을 확인하고 테스트 할 수 있습니다. 예를 들어,체크 아웃 페이지에는 식료품을 무시하는 방문자가 많이 있습니다. 그것은 페이지에 고정 될 필요가 있다는 것을 의미합니다. 위의 요인에 따라 페이지 우선 순위를 결정하는 방법은 무엇입니까? Google 웹 로그 분석을 활용할 수 있습니다. Google 웹 로그 분석을 사용하면 웹 사이트의 각 페이지의 성능에 대한 데이터를 얻을 수 있습니다. 얼마나 많은 트래픽 입력,반송 률,변환,웹 사이트 페이지 당 최대 수익.,

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지정 주요 목적

의 많은 통계에 사용되는 A/B 테스팅의 성공을 측정하는 시험입니다. 전환율 중,판매 또는 판매에,속도,오픈 속도,리드의 인수를 통해 클릭합니다. 웹 사이트의 페이지를 변경하기 전에 이러한 변경에서 달성하고자하는 목표를 알고 이해하는 것이 중요합니다. 그래서 테스트 A/B 를 할 때 방향을 잃지 않을 것입니다.,

a/B 테스트에서 하나의 목표에게 메인 코스를 선택하는 것이 좋습니다. 달성해야 할 목표를 쉽게 파악하기 위해 먼저 가설을 세울 수 있습니다.

가설 만들기

가설은 사실로 입증 될 추측이다. 나타나는 문제가있을 때 가설을 세울 수있다. 이 경우 A/B 테스트를 사용하고있는 가설의 진실을 증명할 것입니다.,

중 하나를 들어의 가설을 다음과 같습니다:

문제가:만 1%의 방문자 뉴스레터 구독하기

가설:CTA 사용하여 구독 버튼 덜 매력적인 곳입니다.가설은 최종 결과가 아니라 추측이라는 것을 기억해야합니다. 최종 결과는 요소를 교체하고 A/B 테스트를 수행하는 경우입니다. 당신이 옳을 수있는 가설은 틀릴 수 있습니다. A/B 테스트가 끝나면 새로 밝혀진 가설의 진실.,

변수 테스트 선택

웹 사이트 페이지의 최적화에서 테스트하려는 여러 변수가 있습니다. 그러나 어떤 변수가 성능에 영향을 미치는지 확인하려면 하나의 변수 만 선택해야합니다.

있는 많은 중요한 변수의 페이지에 웹 사이트의 선택에서 말(표현),색상,CTA,이미지 및 동영상입니다. 둘 이상의 변수를 테스트 할 수 있지만 각 변수 테스트는 다른 시간에 수행해야합니다.

예를 들어 A/B 테스트에서 먼저 텍스트 사본을 변경합니다., 테스트 한 후 A/B 텍스트 복사가 완료되면,새로운 테스트를 다른 변수,색상,이미지,또는 다른 요소입니다.

요점은,항상 아무것도 작은 변화가 당신의 웹 사이트 페이지의 성공에 큰 영향을 줄 수 있음을 기억하십시오.

반체제 버전 만들기

후기 가설이,지금 당신을해야합 솔루션의 변화를 만들기 위해 페이지의 웹 사이트입니다. 예를 들어,당신은 당신의 웹 사이트의 가설 문제 페이지가 사본의 텍스트에 거짓말을합니다.,

에 따라 가설을 위해야 할 버전의 반체제의 웹 페이지의이 원래의 의 대체 텍스트를 복사합니다. 텍스트 복사는 이것을 테스트하는 A/B 에서 테스트 할 하나의 변수입니다.

웹 사이트의 페이지에서 하나의 변수를 대체하여 자동으로 반문화의 페이지 변형 또는 버전을 만들 수 있습니다. 버전 대위법은 변수의 변경이 원래 버전과 비교하여 중요한 영향을 미칠 수 있는지 여부를 증명하는 역할을합니다.,

실행하여 테스트 중 하나에 의해 하나

지 하나 이상의 A/B 테스트나 캠페인은 같은 시간에 어려울 수 있습니다. 예를 들어,당신이 하고 있는 A/B 테스팅을 이메일 마케팅의 한 방문 페이지 X. 동시에 당신은 또한 당신은 하 A/B 테스트에 방문 페이지 X.

두 A/B 테스팅을 위을위한 어려운 것입니다 당신의 오른쪽 데이터입니다. 트래픽 급증이있을 때 원인이 이메일 마케팅의 A/B 테스트인지 또는 방문 페이지 X 의 변경인지 혼란 스러울 것입니다.,

그래서,예 하나 하나 테스트 A/B 를 실행해야합니다!

를 사용하여 A/B 테스팅 도구

번호를 결정의 샘플을 특징으로,두 가지 버전의 웹사이트 샘플의 다른 측정,성공의 A/B 테스팅 될 수 있는 힘든 일입니다. 그러나 a/B 테스트 도구를 활용할 수 있기 때문에 걱정할 필요가 없습니다.

A/B 테스트 도구를 사용하면 쉽고 실용적인 a/B 테스트를 실행할 수 있습니다. 여기에 당신이 사용할 수있는 몇 가지 A/B 테스트 도구입니다:VWO,Optimizely,Omniconvert,미친 계란,Freshmarketer,및 변환.,

상단의 거의 모든 도구는 유료 도구입니다. 그래서 당신은 그것을 사용할 수 있도록 지출해야합니다. 범위 가격도 한 달에 24 달러에서 한 달에 99 달러까지 다릅니다.

a/B 테스트 도구가 필요한지 아닌지 여전히 의심 스럽다면 무료 평가판을 이용할 수 있습니다. 예를 들어 Crazy Egg 와 VWO 는 30 일 무료 평가판을 제공하는 반면 변환 버튼은 15 일 무료 평가판을 제공합니다.

Freshmarketer 심지어 당신에게 영원히 무료 평가판 팩을 제공합니다. 그렇더라도 물론 제공되는 기능은 매우 제한적입니다., 예를 들어,이 무료 패키지는 방문자가 5,000 명 이하인 웹 사이트로 제한됩니다. 온라인 상점의 웹 사이트가 여전히 방문자의 비트 인 경우,확실히 문제가되지 않습니다.

테스트 두 변이 동시에

테스트 시간은 a/B 테스트에서 중요한 요소 중 하나가됩니다. A/B 테스트를 실행할 때 두 가지 변형을 동시에 테스트하는지 확인하십시오. 이것은 시간의 차이가 시험 결과에 영향을 미칠 가능성을 없애기 위해 중요합니다.

예를 들어,1 월에 a 의 변이를 테스트하는 반면,2 월에 b 의 새로운 변이를 테스트합니다., 다른의 월과 2 월에 웹 사이트 방문자. 변수 중 하나를 변경하거나 시간 차이로 인해 a/B 테스트가 성공적인지 여부를 알 수 없습니다.

실제로 a/B 테스트에서 시간 자체의 차이를 테스트하려는 경우를 제외하고. 일반적으로 이것은 이메일 마케팅의 A/B 테스트에서 발생합니다. 가장 적절한 시간을 찾기 위해 당신에게 이메일을 보내,마케터는 다른 시간에 이메일을 보낼 수 있습니다.

맛을 내기 위해 A/B 테스트를 실행하십시오.

A/B 테스트를 얼마나 오래 실행해야합니까?,모든 회사마다 다른 대답이 있습니다. 실행 테스트 A/B 는 일주일,3 일 또는 몇 시간 만에 걸릴 수 있습니다. A/B 테스트 기간을 결정하는 주요 요인 중 하나는 웹 사이트 방문 횟수입니다.

작은 수의 웹사이트 방문자,더 이상 시간을 실행하는 데 필요한 테스트를 A/B. 경우,반대로,귀하의 웹사이트는 방문자는 매우 많은,A/B 테스팅을 실행할 수 있는 더 짧습니다.,

사용자로부터 피드백 받기

이 시점에서 정량적 데이터만으로 a/B 테스트 dwell 을 생각할 수 있습니다. 이 테스트는 완전히 정량적이지는 않지만. 테스트 a/B 를 실행하면 질적 데이터,즉 사용자 또는 웹 사이트 방문자의 피드백도 필요합니다.사용자로부터 피드백을 얻기 위해 수행 할 수있는 여러 가지 방법이 있습니다. 사용자의 설문 조사,설문 조사 또는 인터뷰를 사용할 수 있습니다. 설문 조사 또는 설문 조사의 경우 팝업으로 웹 사이트에 넣을 수 있습니다.,설문 조사 또는 설문 조사를 통해 사용자 행동에 대한 정보를 얻을 수 있습니다. 그들이 웹 사이트를 방문하는 이유,구매 동기를 부여한 것(구매 한 경우),귀하의 웹 사이트에 대한 비판과 제안까지. 더 많은 정보를 얻고 싶다면 무작위로 선택한 사용자에게 인터뷰를 진행할 수 있습니다. 그러나이 방법은 직접 또는 화상 통화를 통해 대면해야하기 때문에 덜 효과적입니다. 일반적으로이 기술은 대기업에서 사용됩니다.,

주요 목표에 초점

A/B 테스트를 수행하기 전에이 프로세스를 통해 달성하고자하는 것의 주요 목표를 결정했습니다. 처음에 설정 한 주요 목표에 집중하고 일관성을 유지하십시오.

예를 들어,당신에게 A/B 테스트에서 이메일 마케팅의 두 가지 버전을 보내는 이메일을 할당합의 취득으로 리드 기본 목표입니다. 그 후 a 의 결과/B 테스트는 CTR 이 높은 얻을 버전을 나타냅니다,하지만 좀 더 리드의 취득. 반면에 CTR 을 얻는 B 버전은 낮지 만 리드의 획득은 높습니다.,그런 위치에서 어떤 버전이 더 낫습니까? 처음에 당신의 주요 목표는 리드의 취득 이었기 때문에,B 버전은 확실히 더 낫다.

결과에 따라 변경하십시오

처음에는 이미 가설을 세웁니다. 그러나 가설이 옳을 수도 있고 틀릴 수도 있음을 기억해야합니다. 새로운 진실은 a/B 테스트의 과정이 완료되고 결과를 얻을 때 입증 될 것입니다.

이러한 결과는 가설과 일치하거나 심지어 가설을 탈선시킬 수 있습니다. 결과가 가설과 일치한다면,그것은 당신의 추측이 옳다는 것을 의미합니다., 이 관련 데이터에 의해 지원되기 때문에 처음에 당신은 단지 A/B 테스트의 결과와 함께,당신은 지금 더 확신 의심. 따라서 추측 만이 아니라 데이터를 기반으로 변경할 수 있습니다.

A/B 검사의 결과가 가설에 부합하지 않는다면 어떨까요? 결과는 코스 결과를 유지합니다. 나타나는 숫자는 실제의 데이터 세트를 처리하고 과학적으로 수행 한 결과입니다.

비록 가설에 따르면,당신은 무언가를 배웠고,당신은 그러한 변화를하지 않는다는 것입니다. 웹 사이트의 요소에 아무런 영향이 없다는 것이 밝혀 졌기 때문입니다., 따라서 테스트중인 웹 사이트 페이지에서 다른 문제의 원인을 검색 할 수 있습니다.

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결론

전환 평가가 하나의 중요한 매개변수에 의해 성공 비즈니스의 웹사이트에 온라인. 높은 전환율없이 높은 트래픽은 높은 이익에 당신을 데려 갈 수 없습니다. 전환율이 높아 지려면 방문자가 아름다울뿐만 아니라 편안하고 이해할 수 있으며 설득력있는 웹 사이트 페이지를 만들어야합니다., 의 코스는 과정은 쉽지 않고 당신이 많이 필요하의 시행 착오를 때까지 할 수 있는 페이지의 웹 사이트는 이상적입니다.

A/B 테스트를 통해 시행 착오의 유효한 데이터를 기반으로 결정을 내릴 수 있습니다. 희망이 문서는 당신이 높은 전환율과 웹 사이트 페이지를 만들 수 있도록 a/B 테스트를 실행하는 데 도움이 될 수 있습니다.피>