UX에서 A/B 테스트란 무엇인가? | 매거진에 참여하세요

UX A/B 테스트 소개

A/B 테스트는 스플릿 테스트라고도 불리며, 사용자 참여와 만족도에서 더 나은 성과를 보이는 디자인을 결정하기 위해

제품이나 인터페이스의 두 버전("A" 버전과 "B" 버전)을 비교하는 유형의 사용성 테스트입니다.

제품이나 인터페이스의 다른 버전으로 테스트를 실행함으로써 UX 디자이너는 사용자 경험(UX)에 긍정적인 변화를 이끌 수 있는 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

분석 도구를 사용하면 디자이너가 동일한 웹 페이지에서 사용자가 다양한 요소와 어떻게 상호작용하는지 관찰하고 "A"와 "B" 버전 간의 결과를 비교할 수 있습니다.

이를 통해 더 정확하게 디자인을 최적화할 수 있습니다.

A/B 테스트의 이점

A/B 테스트의 주요 이점은 UX 디자이너가 사용자 인터페이스와 제품 디자인에 대해 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있는 정량적 데이터를 제공한다는 것입니다.

이 데이터 기반 접근 방식을 통해 UX 디자이너는 추측이나 직관에만 의존하는 것보다 더 효과적으로 디자인 문제를 빠르게 식별하고 전반적인 사용자 경험(UX)을 개선할 수 있습니다.

또한 정기적인 테스트를 통해 UX 디자이너는 지속적으로 디자인을 개선하고 사용성을 높일 수 있습니다.

마케팅 팀은 A/B 테스트를 사용하여 다양한 채널에서 다양한 전략을 구현하여 사용자 참여와 ROI를 최적화함으로써 캠페인 성과를 향상시킬 수 있습니다.

또한 다른 부서와 협력하여 더 큰 분석적 확신을 얻을 수 있습니다.

A/B 테스트 유형

UX 디자이너가 사용성 테스트를 수행할 때 일반적으로 사용하는 몇 가지 유형의 A/B 테스트가 있습니다. 이는 통제된 실험의 한 유형입니다:

사용성 테스트:

인터페이스나 제품의 두 버전과 관련된 성능 지표(예: 작업 완료 시간 또는 각 버전의 성공률)를 비교합니다.

두 버전의 성능 지표를 추적함으로써 UX 디자이너는 사용성 문제를 일으킬 수 있는 요소를 식별하고 그에 따라 개선할 수 있습니다.

레이아웃 테스트:

레이아웃 테스트에서 UX 디자이너는 사용자가 다양한 페이지 레이아웃과 어떻게 상호작용하는지 비교하여 대상 고객에게 가장 적합한 구성을 결정합니다.

시간이 지남에 따라 여러 번의 레이아웃 테스트를 실행함으로써 디자인을 더욱 정교하게 다듬고 페이지를 방문하거나 제품을 의도한 대로 사용하는 사용자 간의 효율성과 생산성을 높일 수 있습니다.

기능 비교 테스트:

기능 비교 테스트를 통해 UX 디자이너는 특정 기능이 주어진 인터페이스나 제품 페이지에서 서로 비교했을 때 얼마나 잘 수행되는지 평가할 수 있습니다.

이러한 실험을 통해 대상 고객이 사용하는 모든 장치에서 사용자 참여와 만족도를 극대화하기 위해 어떤 기능을 우선시해야 하는지 결정할 수 있습니다.

A/B 테스트 단계

스플릿 테스트 vs A/B 테스트: 차이점은 무엇인가?

스플릿 테스트와 A/B 테스트라는 용어는 종종 서로 바꿔 사용되지만, 두 가지 사이에는 최적화 접근 방식에 영향을 미칠 수 있는 미묘한 차이가 있습니다.

스플릿 테스트는 일반적으로 청중을 두 개(또는 그 이상)의 그룹으로 나누고 각 그룹에 웹 페이지나 요소의 완전히 다른 버전을 보여주는 것을 의미합니다.

이러한 버전은 종종 상당히 다릅니다. 예를 들어 페이지의 한 요소만 변경하는 대신 두 개의 완전히 다른 랜딩 페이지를 테스트하는 것과 같습니다.

스플릿 테스트는 청중에게 더 나은 성과를 보이는 중요한 디자인 변경, 레이아웃 또는 기타 메시징 전략을 테스트하려는 경우에 유용합니다.

반면에 A/B 테스트는 일반적으로 동일한 페이지의 두 버전을 비교하며, 한 요소만 변경된 경우(예: 헤드라인, 버튼 색상 또는 CTA)에 사용됩니다.

A/B 테스트는 일반적으로 작은 변경을 위해 사용되며 기존 디자인을 미세 조정하는 데 도움이 됩니다. 초점은 단일 변경의 효과를 분리하여 성과에 미치는 영향을 결정하는 것입니다.

두 방법 모두 각자의 장소가 있지만,

스플릿 테스트는 큰 구조적 변경을 테스트하는 데 이상적이며, A/B 테스트는 전환율이나 사용자 참여를 개선하기 위한 더 세분화된 조정에 가장 적합합니다.

A/B 테스트 구현 프로세스

첫째, 데이터 수집

Google Analytics와 같은 도구를 활용하여 데이터를 수집할 수 있습니다.

이는 사이트나 앱에서 트래픽이 높은 부분을 식별하고 더 빠르게 최적화하는 데 도움이 됩니다.

또한 이탈률이나 이탈률이 높은 페이지를 살펴보고 개선할 수 있습니다.

또한, 웹사이트 성능 지표를 개선할 새로운 기회를 찾을 때 히트맵 분석, 설문 조사 및 소셜 미디어 데이터 수집과 같은 다른 리소스를 활용하세요.

둘째 , 목표 설정

전환 목표는 변형이 기존 버전보다 더 효과적인지 여부를 결정할 지표입니다.

목표는 특정 버튼이나 링크를 클릭하는 것부터 제품을 구매하는 것까지 다양할 수 있습니다.
대상을 결정한 후 A/B 테스트를 위한 아이디어를 구상하고 기존 버전보다 더 나은 성과를 낼 수 있는 이유를 설명하는 테스트 가설을 개발하세요.

예상 효과와 구현 복잡성에 따라 이러한 아이디어를 순위를 매기세요.

3. 셋째. 배열 변경

4. A/B 테스트의 힘을 활용하고 웹사이트나 모바일 앱을 이전에는 생각하지 못한 방식으로 맞춤 설정하세요.

버튼 색상을 변경하거나 페이지 템플릿의 요소를 재배열하거나 탐색 구성 요소를 숨기는 등 모든 것을 직관적인 비주얼 편집기 인터페이스를 통해 빠르게 수행할 수 있습니다!

실험을 시작하기 전에 모든 것이 원하는 대로 작동하는지 확인하기 위해 테스트 실행을 수행하세요. 이렇게 하면 모든 것이 올바르게 작동하는지 알 수 있습니다.
실험을 실행하세요! 실험을 실행하면 페이지나 앱 방문자가 무작위로 컨트롤과 변형 버전으로 나뉩니다.

각 방문자의 여정을 추적하고 기준선과 비교하여 어떤 버전이 더 나은 성과를 보이는지 분석하세요.

그런 다음 이러한 결과를 측정, 계산 및 비교하여 미래 전략을 안내할 통찰력을 얻으세요.

4. 넷째, 데이터 결과 기다리기

변경 사항이 유효한 영향을 미치는지 확인하려면 매우 정확하고 신뢰할 수 있는 테스트 결과를 기다리세요.

대상 고객의 규모에 따라 만족스러운 결론에 도달하는 데 시간이 걸릴 수 있습니다. 고품질 실험 결과는 안전하고 통계적으로 유의미한 시점을 보여줄 것입니다.

마지막 , 실험이 끝나면 결과를 검토할 시간입니다.

A/B 테스트 소프트웨어를 사용하면 테스트 데이터를 제공하고 두 버전이 어떻게 수행되었는지에 대한 차이를 보여주며 통계적으로 유의미한 차이가 있는지 결정할 수 있습니다.

실험을 마무리할 때 통계적으로 유효한 결과를 얻을 수 있도록 하는 것이 중요합니다. 이렇게 하면 실험 결과를 신뢰할 수 있습니다.

UX A/B 테스트 시작 전에 물어볼 질문

1. 우리가 무엇을 테스트하고 있는지, 그리고 그 이유는 무엇인가?
테스트하는 특정 요소(예: 헤드라인, CTA 버튼, 레이아웃)를 명확히 하고 각 결정 뒤에 명확한 이유가 있는지 확인하세요. 전환, 참여 또는 다른 무엇을 위해 최적화하고 있는가요?

2.성공을 정의할 지표는 무엇인가?
테스트의 주요 KPI(핵심 성과 지표)를 식별하세요. 전환율, 클릭률, 이탈률 또는 다른 무엇인가요? 모든 사람이 성공이 무엇인지에 동의하는지 확인하세요.

3.테스트는 얼마나 오래 실행되어야 하는가?
테스트 기간을 정의하세요. 테스트가 통계적으로 유의미한 결과를 얻을 수 있을 만큼 충분히 오래 실행되지만 너무 오래 실행되어 자원을 낭비하지 않도록 어떻게 할 것인가?

4.필요한 표본 크기는 얼마인가?
의미 있는 표본 크기에 도달할 수 있을 만큼 충분한 트래픽이 있는지 확인하세요. 표본이 너무 작으면 결론을 내리기 어려울 수 있습니다.

5.외부 요인을 어떻게 처리할 것인가?
테스트 결과에 영향을 미칠 수 있는 요인(예: 계절성, 프로모션, 외부 트래픽 소스)을 고려하고 분석에서 이를 어떻게 고려할지 계획하세요.

6. 6.청중을 어떻게 세분화할 것인가?
   모든 방문자에게 테스트를 실행할지 아니면 특정 세그먼트(예: 신규 방문자 vs. 재방문자)를 대상으로 테스트를 실행할지 결정하여 목표에 맞는 올바른 그룹을 테스트하세요.
   

7. 7. 테스트 후에는 어떻게 되는가?
   테스트가 끝난 후 어떻게 될지 계획을 세우세요. 승리한 변형을 구현할 것인가? 결과를 이해관계자에게 어떻게 전달할 것인가?
   

사용할 최고의 UI/UX A/B 테스트 도구

A/B 테스트는 사용자 경험을 미세 조정하는 데 중요한 역할을 하며, 올바른 도구를 선택하면 노력을 진정으로 차별화할 수 있습니다.

Optimizely는 ,

이 분야에서 두드러지는 옵션 중 하나로, 복잡한 테스트 실행, 콘텐츠 맞춤 설정 및 다양한 디자인 실험을 위한 강력한 플랫폼을 제공합니다.

쉽게 탐색할 수 있는 인터페이스와 고급 분석을 결합하여 실시간으로 테스트, 추적 및 조정할 수 있도록 하여 데이터 기반 결정을 더 빠르게 내릴 수 있습니다.

새로운 웹사이트 레이아웃을 테스트하거나, 사용자 여정을 개선하거나, 특정 청중을 위한 콘텐츠를 맞춤 설정하는 경우 Optimizely는 항상 확실한 데이터를 기반으로 선택을 할 수 있도록 합니다.

VWO(Visual Website Optimizer)는

스플릿 URL 테스트, 다변량 테스트 및 히트맵과 같은 기능으로 사용자가 사이트와 어떻게 상호작용하는지 더 명확하게 보여줍니다.

VWO의 직관적인 비주얼 편집기는 마케터와 디자이너가 코드를 파고들지 않고도 아이디어를 테스트할 수 있도록 하는 게임 체인저입니다.

또한, 심층 보고서는 테스트가 전환에 미치는 영향에 대한 귀중한 통찰력을 제공하여 팀이 신속하게 전환할 수 있도록 합니다.

Google Optimize는

시작하기에 좋은 곳입니다. Google Analytics와 원활하게 통합되는 무료 도구로, A/B 테스트를 시작하려는 팀에게 간단하고 확장 가능한 솔루션을 제공합니다.

UX A/B 테스트 결과 분석

A/B 테스트 결과를 분석할 때는 결론을 내리기 전에 먼저 고려해야 할 몇 가지 주요 요소가 있습니다:

• - 실행 전 설정한 초기 목표는 무엇인가?
  - 각 변형에 대해 생성된 트래픽은 얼마나 되는가?
  - 모든 변형에서 사용자 참여율은 어떻게 되는가?
  - 변형 간 성공률은 어떻게 다른가?
  - 미래 결정에 영향을 미칠 수 있는 예상치 못한 트렌드가 나타났는가?
  

• 이러한 질문에 답한 후, 지금까지 수집된 데이터를 정확하게 해석하고 통계적으로 유의미한 결과를 얻을 수 있습니다.

• 이 과정을 통해 UX 디자이너는 A/B 테스트 결과에서 제공된 정보를 기반으로 어떤 변경 사항을 구현해야 하는지 정확히 알 수 있습니다.

• 또한 특정 조건에서 특정 기능이 얼마나 잘 수행되는지에 대한 통찰력을 제공하여 시간이 지남에 따라 디자인을 더 효율적으로 개선할 수 있습니다.

A/B 테스트 시 피해야 할 실수

A/B 테스트는 비즈니스 지표를 높이고 수익을 극대화하는 데 필수적입니다.

이 프로세스는 철저한 계획, 인내 및 정확성이 필요하며, 이 중 어느 하나라도 소홀히 하면 기업에 해를 끼칠 수 있습니다.

테스트를 실행할 때 실수를 하지 않도록 하기 위해 기억해야 할 몇 가지 일반적인 실수 목록은 다음과 같습니다: 캠페인 변수의 여러 버전을 만들어 성능을 평가하고 전환율을 최적화하는 것이 중요합니다.

첫 번째 실수: 최적화 계획을 세우지 않는 것

A/B 테스트를 시작하기 전에 가설을 세워야 합니다. 이 초기 단계는 다음 단계를 위한 방향을 제공하고 무엇을 변경해야 하는지, 왜 변경해야 하는지, 그리고 예상 결과를 결정합니다.

실험 또는 테스트 가설의 시작부터 잘못된 가정을 세우면 성공 가능성이 크게 감소합니다.

다른 사람의 말만 듣고 그들의 테스트 결과를 그대로 웹사이트에 적용하는 대신, 왜 그렇게 하지 않는 것이 유익할 수 있는지 고려해야 합니다.

모든 웹사이트는 다른 목표, 대상 고객, 트래픽 소스 및

최적화 방법을 가지고 있으므로 한 사이트에서 효과가 있었던 전략이 당신의 사이트에 적용될 때 완전히 다른 결과를 낼 수 있습니다.

기억하세요: 그들에게 성공적이었던 것이 당신의 비즈니스에서 40%의 전환율 상승을 가져오지 않을 수도 있습니다!

또한, 고객의 브라우저에서 렌더링되는 요소를 테스트하면 사용자 경험과 웹 요소와의 직접적인 상호작용을 향상시킬 수 있습니다.

두 번째 함정 피하기: 너무 많은 변수를 테스트하는 것

업계 전문가들은 한 가지를 반복합니다: 너무 많은 테스트를 동시에 실행하지 마세요.

여러 웹사이트 구성 요소를 검토하면 어떤 요소가 테스트의 성공 또는 실패에 영향을 미쳤는지 파악하기 어렵습니다.

한 변형에서 테스트하는 요소가 많을수록 신뢰할 수 있는 결과를 얻기 위해 해당 페이지에 더 많은 트래픽이 필요하므로

테스트를 우선순위에 따라 정리하고 조직화하는 것이 성공적인 A/B 테스트를 위해 필수적입니다.

다변량 테스트는 전환율을 최적화하기 위한 정교한 방법론으로, 여러 콘텐츠 요소를 동시에 평가하여 디자인 또는 콘텐츠 요소의 최상의 조합을 식별합니다.

이는 사용자 참여를 높이고 판매 결과를 개선합니다.

통계적 유의성을 소홀히 하는 실수를 하지 마세요

개인적인 직관과 감정이 A/B 테스트의 가설이나 목표를 세울 때 고려되면 실패할 수 있습니다.

그러나 실험이 통계적 유의성에 도달할 때까지 완전히 실행되도록 해야 합니다. 이는 항상 귀중한 통찰력을 제공하고 미래 테스트를 더 효과적으로 계획하는 데 도움이 됩니다.

다음으로 피해야 할 실수: 외부 요인을 무시하는 것

테스트는 통계적으로 유의미한 결과와 신뢰할 수 있는 결과를 얻기 위해 해당 기간에 실행되어야 합니다.

프로모션, 휴일 등 외부 요인으로 인해 트래픽이 많은 날과 가장 적은 주의를 받는 날의 웹사이트 활동을 대조하는 것은 잘못된 것입니다.

이 비교는 동일한 요인을 고려하지 않으므로 관련 없는 결론에 도달할 위험이 더 큽니다.

A/B 테스트와 SEO

올바르게 수행된다면 A/B 테스트는 위험 없이 웹사이트의 검색 순위를 크게 높일 수 있습니다.

그러나 Google은 A/B 테스트 도구를 부적절하게 사용하여 실수로 자신을 방해하지 않도록 몇 가지 주의 사항을 제시했습니다(예: 클로킹).

사이트와 SERP에서의 순위를 보호하기 위해 A/B 테스트를 실행할 때 이러한 모범 사례를 따르는 것이 중요합니다.

클로킹을 피하세요:

클로킹은 검색 엔진에 일반 방문자가 보는 것과 다른 것을 보여줍니다.

이렇게 하면 사이트가 순위가 하락하거나 심지어 색인에서 제외될 수 있습니다. 이는 비즈니스에 심각한 결과를 초래할 수 있습니다.

클로킹을 피하고 방지하기 위해 사용자 에이전트나 IP 주소에 따라 Googlebot에 다른 콘텐츠를 보여주는 게스트 세분화를 남용하지 마세요.

Googlebot이 같은 페이지의 여러 URL에 혼란스러워하지 않도록 하려면 스플릿 테스트에 rel="canonical"을 포함하세요.

이 속성은 모든 변형을 원래 버전으로 다시 연결하여 Googlebot과 당신 모두를 위해 프로세스를 단순화합니다.

301(영구) 리디렉션 대신 302(임시) 리디렉션을 사용하여 원래 URL을 변형으로 리디렉션하세요.

이렇게 하면 Google과 같은 검색 엔진에 이것이 임시적이며 테스트 링크가 아닌 첫 번째 링크를 계속 색인화해야 한다고 알립니다.

훌륭한 A/B 테스트 사례 연구

Netflix: 추천 비디오

Netflix는 실험 분야의 선구자이며 수천 건의 테스트로 유명합니다. 이 정보는 Netflix Tech Blog에서 찾을 수 있습니다.

가장 주목할 만한 테스트 중 하나는 비디오를 홍보하기 위한 적절한 아트워크 이미지를 찾는 것입니다.

이 프로세스는 시청자에게 재미있는 것을 선택하도록 돕고 각 타이틀에 대한 참여를 깊게 하는 것을 목표로 A/B 테스트를 필요로 합니다.

The Short Game에 대한 테스트를 통해 기본 아트워크를 대체하면 더 많은 시청자를 사로잡고 시청에 참여하도록 할 수 있는지 확인했습니다.

영화의 이야기를 효과적으로 전달하는 개선된 아트워크가 더 넓은 범위에 도달하고 사용자로부터 더 큰 참여를 이끌어낼 것이라는 가설을 세웠습니다.

Netflix A/B 테스트 결과
변형 테스트의 스플릿 테스트를 실행한 후, 테이크율이 14% 향상되었으며, 이는 시각적 스토리텔링이 더 높은 전환율을 얻기 위해 최적화될 수 있음을 보여줍니다.

당신의 시각적 요소가 명확하게 전달해야 할 것을 전달하고 있는지 확인했나요? 그렇지 않다면, 그렇지 않으면 훌륭한 고객 경험을 방해하고 전환을 방해할 수 있습니다.

HubSpot: 사이트 검색

사이트 검색 도구에 대한 접근 방식 중 어떤 것이 더 많은 참여를 이끌어낼지 알아보기 위해 HubSpot은 A/B/n 테스트를 실행했습니다. 세 가지 다른 버전이 개발되었습니다:

• - 변형 A - 검색창이 눈에 띄게 배치되고 플레이스홀더 텍스트가 "주제별 검색"으로 변경됨;
  - 변형 B - 변형 A와 동일하지만 블로그 페이지로 제한됨;
  - 변형 C - 다시 눈에 띄는 검색창이 있으며 "블로그 검색"이라고 표시됨.
  

  

• 그들은 웹사이트 검색창을 더 눈에 띄게 만들고 적절한 플레이스홀더 텍스트를 제공하면

• 사용자가 상호작용하도록 유도하여 블로그 리드 전환율을 높일 것이라는 가설을 세웠습니다.

결과는 놀라웠습니다! 세 가지 변형 모두 원본을 능가했으며, 변형 C가 3.4%의 전환율과 검색창 기능으로 인한 6.46%의 사용자 참여 증가로 선두를 달렸습니다.

Fill Your Bag vs. Add to Shopping Cart

전자상거래 게임을 한 단계 업그레이드하고 전환율을 높이려면 버튼 텍스트에 "add to bag"을 사용하는 것보다 더 나은 방법은 없습니다.

많은 성공적인 패션 및 액세서리 브랜드가 이 문구를 채택했으며, 이는 매우 성공적입니다. 하지만 이것이 당신에게도 도움이 될 수 있을까요?

가능성을 무시하지 말고 "add to bag"이 당신의 마케팅 캠페인과 고유한 웹사이트에 어떤 마법을 부릴 수 있는지 조사하세요!

Conversion Fanatics는 고객 중 한 명을 위해 "add to cart" 성능과 "add to bag"을 비교하는 실험을 진행했습니다.

버튼 텍스트를 "add to bag"에서 "add to cart"로 변경하면 더 많은 사람들이 클릭하고 전환할 것이라는 가설을 세웠습니다.

결과:

Add to bag/cart 비교
이 특정 전자상거래 상점의 호출-투-액션 데이터를 분석하면,

단순히 "add to cart" 텍스트를 변경하는 것만으로도 체크아웃 페이지의 페이지뷰가 95% 증가한 것으로 나타났습니다.

또한, 구매와 Add-to-Cart가 각각 81.4%와 22.4%로 급증했습니다!

이는 단지 한두 단어를 변경하는 것만으로도 큰 효과를 낼 수 있음을 보여줍니다.

그러니 당신의 웹사이트에 대해 다양한 쇼핑 카트 버튼 텍스트를 테스트해보는 것은 어떨까요? 작은 변화가 어떤 영향을 미칠지 알 수 없습니다!

위 글은 아래 원문을 번역 및 재가공한 글입니다. 원문은 아래에서 확인하실 수 있습니다.

https://clay.global/blog/ux-guide/ab-testing