A-B 테스트는 온라인 마케팅 전략이나 도구를 비교하여 어느 것이 더 효과적인지 확인하는 훌륭한 방법입니다. 웹 페이지에서 이메일 캠페인에 이르기까지 모든 것에 대해 비용 대비 효과적인 방법으로 최상의 ROI를 얻을 수 있습니다. 이 방법을 사용하면 숫자와 통계를 가져 와서 변경하거나, 조정하거나 남겨 둘 필요가있는 것을 확인할 수 있습니다.
A-B 테스트 작동 방법
소규모 위젯 비즈니스를위한 웹 사이트를 구성한다고 가정 해 보겠습니다. 당신은 몇 명의 다른 디자이너를 공급했고 2 개의 우수한 목업을 얻었습니다. 너는 둘 사이에서 찢긴하지만 선택을해야한다.
$config[code] not foundA-B 테스트를 통해 감정을 점검하고 경험적 데이터를 사용하여 결정을 내릴 수 있습니다. 두 후보자 사이에서 웹 사이트 트래픽을 분할하여 시작해야합니다.
그런 다음 데이터가 유입되면 가장 실적이 좋은 웹 사이트 디자이너의 작품을 볼 수 있습니다. 이 예제를 통해, 당신은 또한 당신에게 중요한 특정 corrals쪽으로 숫자를 떼어 낼 필요가 있습니다. 예를 들어 최종 결정을 내리기 전에 두 디자이너의 전환율 및 이탈률과 같은 측정 항목을 사용할 수 있습니다.
사용하는 측정 항목은 테스트중인 항목에 따라 달라집니다. 그러나 몇 가지 공통점이 있습니다.
이탈률
요컨대, 첫 번째로 좋은 인상을주는 것은이 측정 항목이 의미하는 것입니다. 그래서 그것을 포함시켜야합니다. 사람들이 방문 페이지를보고 즉시 떠나면 큰 눈이 보입니다.
출구 요금
이것들은 방문자에게 방문 페이지를 지나가지만 여전히 떠나기로 결정한 이야기를 알려줍니다. 방문자가 특정 페이지에서 떨어지면 작업을 시작할 위치를 알 수 있습니다.
참여도 통계
이것은 모든 것을 집중시키는 데 도움이되는 평균입니다. 평균을 살펴보면 어떤 페이지를 조정해야하는지 알 수 있습니다.
중소 기업 마케팅에 사용하는 다른 제품과 마찬가지로 A-B 테스트의 경우에는해야 할 것과하지 말아야 할 것이 있습니다.
몇몇 A-B 테스트를하지 마십시오.
한 항목을 테스트 한 다음 다른 항목을 테스트하지 마십시오. 예를 들어 두 가지 전자 메일 캠페인을 선택할 수있는 경우 9 월에 하나를 테스트하고 10 월에 하나를 테스트하면 결과가 꼬이게됩니다. 동시에 두 가지를 실행하면 주체 또는 트래픽이 일정하게 유지됩니다.
서두르지 마라. 이 테스트 중 하나를 시작하면 많은 정보를 얻을 수 있습니다. 그 트릭은 너무 일찍 실험을 끝내는 것이 아닙니다. 짧은 기간 동안 소수의 방문자 만 사용하면 올바른 선택을하기에 충분한 데이터가 제공되지 않습니다. 테스트가 얼마나 오래 있어야할지 결정하는 데 도움이되는 계산기가 있습니다.
몇 A-B 테스트 도스
따라야 할 모범 사례가 몇 가지 있습니다.
일관성있게하십시오. 여러 페이지에 걸친 클릭 유도 문안 (Call To To Action)을 테스트하는 중이라면 모두 동일하게 설계해야합니다. 디자인을 페이지마다 변경하면 데이터가 꼬이게됩니다.
몇 가지 테스트가 있습니다. 첫 번째 A-B 테스트에서 몇 가지 실수를 범할 가능성이 있습니다. 사용할 수있는 템플릿을 얻으려면 사용하는 기술을 수정해야합니다. 예를 들어 한 번에 여러 변종을 테스트하거나 자신 만의 방식으로 설계 할 수도 있습니다. 여기에 좋은 아이디어를 얻으십시오.
AB 테스트 사진 - Shutterstock
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