인앱 사용자 경험을 최적화하기 위해 적합한 모바일 앱 A/B 테스트 도구 선택하기

오늘날의 모바일 우선 세계에서 인터넷의 다른 모든 블로그 게시물에서 모바일 앱 UI 및 UX를 능가하는 방법에 대해 이야기하는 것처럼 느껴집니다. 향상된 사용자 참여 및 유지를 위해 모바일 앱 경험을 지속적으로 최적화하는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 그러나 무기고에 올바른 도구 없이 모바일 앱에 대한 최적화 노력을 기울이는 것은 적절한 온도에서 요리하기 위해 어떤 장비가 필요한지 이해하지 못한 채 요리를 발표하는 것과 같습니다.

올바른 모바일 앱 A/B 테스트 도구를 선택하는 것은 제품 관리자, 앱 개발자 및 마케터 모두에게 부담이 될 수 있습니다. 이는 주로 고유한 테스트 요구 사항에 대한 이상적인 도구 또는 플랫폼에 초점을 맞추는 것이 성급하거나 잘못된 결정을 내릴 경우 무시되는 경향이 있는 과도한 매개변수에 달려 있기 때문입니다. 사용 사례를 가장 잘 처리하는 도구 또는 다른 플랫폼과의 쉬운 통합을 제공하는 도구에 집중해야 합니까? 도구가 앱 성능에 영향을 미치지 않도록 하려면 어떻게 해야 합니까? 보고는 어떻습니까? 도구가 생성하는 결과의 정확성을 어떻게 확신할 수 있습니까?

다음 섹션에서는 모바일 앱 A/B 테스트 도구를 선택하기 전에 고려해야 할 모든 요소에 대해 설명합니다.

시중에서 구할 수 있는 다른 도구를 찾고 있다면 도구 목록이 포함된 이 섹션으로 이동할 수 있습니다.

실험 도구를 평가하는 방법을 이해하려면 계속 읽으십시오.

올바른 도구를 선택하는 방법은 무엇입니까?

이상적인 모바일 앱 A/B 테스트 플랫폼은 전체 기능 수명 주기를 관리할 수 있도록 기능 관리 기능은 물론 종단 간 인앱 경험을 최적화할 수 있는 광범위한 테스트 기능을 제공할 만큼 충분히 강력합니다. 궁극적으로 목표는 개선된 참여 및 전환을 위해 앱을 최적화하기 위해 인앱 경험 및 기능의 올바른 변형을 파악하는 것입니다.

CRO 로드맵에 가장 적합한 도구를 선택하려면 다음 매개변수를 고려하십시오.

사용 사례

모바일 앱 A/B 테스팅에는 무수히 많은 사용 사례가 있습니다. 비즈니스에 적합한 도구를 선택할 수 있으려면 먼저 처리하려는 사용 사례(최소한 시작하려는 사례)를 명확하게 이해해야 합니다. 이에 대해 명확하게 파악하면 요구 사항을 충족하는 최대 기능을 제공하는 도구의 범위를 좁히는 데 자동으로 한 단계 더 가까워집니다.

모바일 앱 A/B 테스트의 가장 일반적인 사용 사례는 다음과 같습니다.

전자상거래

주요 사용자 흐름의 마찰 제거

원활한 쇼핑 경험을 요구하는 오늘날의 이동 중인 구매자에게 사용자 흐름의 마찰, 특히 체크아웃과 같은 중요한 흐름은 좌절과 관심 상실로 이어질 수 있으며, 이는 궁극적으로 포기율을 증가시킵니다. 실제로 모바일이 85.65%의 가장 높은 장바구니 이탈률(태블릿 및 데스크톱 제치고)을 갖고 있다는 사실을 알고 계셨습니까? 전자상거래 앱의 사용자 흐름을 A/B 테스트하면 즐거운 사용자 경험을 위한 기반을 마련하여 이탈률과 이탈률을 근본적으로 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

모바일 앱 A/B 테스트 도구를 사용하면 사용자 흐름의 두 가지(또는 그 이상) 변형을 생성할 수 있으므로 이를 서로 비교하고 주요 앱 지표에서 최대 개선으로 이어지는 것을 배포할 수 있습니다. 또한 도구를 통해 사용자의 구매 및 탐색 행동, 기타 인구통계학적 특성을 기반으로 사용자를 분류할 수 있어야 가장 관련성이 높은 변형으로 사용자를 타겟팅하고 어떤 그룹에 효과가 있는지 파악할 수 있습니다.

검색 및 상품 추천 알고리즘의 효율성 최적화

제품 추천 알고리즘은 쇼핑객의 구매 내역, 인기 품목 또는 특정 카테고리의 가장 인기 있는 제품을 기반으로 해야 합니까? 검색 알고리즘은 제품을 어떻게 분류하고, 특정 검색어에 대한 관련성을 결정하고, 검색 결과 페이지에서 어떤 기준으로 순위를 매겨야 합니까?

모바일 앱 A/B 테스트를 사용하면 위의 질문에 대한 답을 찾기 위해 추측이나 모범 사례에 의존할 필요가 없습니다. UI 기반 변경 테스트는 강력한 도구가 제공하는 한 가지 사용 사례이지만 제품 추천 및 검색을 포함한 중요한 알고리즘을 실험할 수 있으므로 효율성을 전략적으로 개선할 수 있습니다. 여러 버전의 알고리즘을 테스트하여 상향 판매/교차 판매를 유도하거나 가장 관련성 높은 검색 결과를 가져오는 등 상점에 가장 효과적인 것으로 입증된 알고리즘을 파악할 수 있습니다.

노름

보편적으로 배포하기 전에 인앱 기능 실험하기

게임에 새로운 기능을 보편적으로 배포하는 것은 상당히 까다로울 수 있습니다. 대박을 터뜨리고 즉시 앱 사용 및 참여 수준이 상승하는 것을 볼 수 있습니다. 또는 더 현실적인 메모에서 예상한 결과를 이끌어 낼 수도 있고 그렇지 않을 수도 있습니다. 따라서 모바일 앱 A/B 테스트 도구를 사용하면 게임 내 변경 사항 및 업데이트를 실험하고 하나 이상의 사용자 세그먼트에 단계적으로 배포함으로써 게임 내 변경 및 업데이트 실행과 관련된 위험을 줄일 수 있습니다. 성능이 좋으면 모든 사용자에게 배포할 수 있습니다. 그렇지 않은 경우 언제든지 피드백을 수집하고, 통합하고, 개선하고, 자신 있게 향상된 버전을 다시 시작할 수 있습니다.

모바일 앱 A/B 테스트 도구는 또한 기능을 단계적으로 롤아웃하고, 특정 사용자 세그먼트에서 테스트하고, 기능 플래그를 사용하여 런타임에 관리하고 누가 가져오는지 제어 및/또는 수정할 수 있는 광범위한 기능 수명 주기 관리 기능도 제공합니다. 그것에 대한 액세스.

인앱 가격 전략 간소화

게임 앱에 대한 참여와 수익을 극대화하려면 동일한 모델이 참여하지 않는 게이머와 충성도가 높은 게이머 모두에게 작동하지 않을 수 있으므로 다양한 사용자 세그먼트에 대해 여러 가격 책정 전략을 실험해야 할 수 있습니다. 따라서 동적 가격 책정 알고리즘을 테스트하여 어느 것이 어떤 세그먼트에 대해 최상의 결과를 유도하는지 알아낼 수 있는 모바일 앱 A/B 테스트 도구를 선택하십시오.

개인화된 게임 경험 제공

오늘날과 같은 시대에 모바일 앱 게임 경험은 고도의 개인화를 요구하며 당연히 그래야 합니다. 게이머를 계속 사로잡는 매력적인 게임 환경을 만들기 위해 단일 전략에 의존할 수는 없습니다. 모바일 앱 A/B 테스트 도구를 사용하여 게임 앱의 모든 동적 요소를 테스트하고 게임 내 각 게이머의 수준, 참여 점수 및 기타 속성을 기반으로 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다. 이렇게 하면 사용자의 참여를 유지하기 위해 사용자가 기대하는 것을 지속적으로 발견하고 전달할 수 있습니다.

결론은 모바일 앱 A/B 테스트로 달성하고자 하는 사용 사례가 무엇이든 사전에 확인하여 요구 사항에 따라 올바른 것을 선택하는 전략적 결정을 내릴 수 있다는 것입니다.

도구에서 제공하는 통합 및 플러그인

선택한 도구가 기술 스택에 올바르게 추가되었는지 확인하고 싶습니다. 즉, 다른 분석, 마케팅 및 판매 플랫폼과 원활하게 통합되어 필요한 데이터 및 앱 최적화 파이프라인에 제공합니다. 예를 들어, 가장 중요한 것은 분석 플랫폼이 될 것이므로 이를 사용하여 웹사이트 트래픽과 잠재고객에 대한 통찰력을 생성할 수 있으며 이는 가설 작성의 기초가 될 것입니다.

이를 위해 현재 사용 중인 도구 목록을 만들고 평가 중인 실험 플랫폼에서 지원하는 도구를 찾으십시오. 전자 상거래 비즈니스를 소유하고 있는 경우 상점이 구축된 전자 상거래 플랫폼(예: Shopify 또는 WooCommerce)도 지원되는지 확인하고 싶을 수 있습니다.

예를 들어 VWO는 모든 주요 웹 분석 도구, 전자 상거래 플랫폼, CSM 플랫폼, 영업 및 ABM 플랫폼과 통합됩니다.

SDK의 크기, RAM 사용량 및 성능

플랫폼에서 지원하는 SDK는 앱의 성능에 영향을 줄 수 있을 뿐만 아니라 주의를 기울여야 합니다. 평가해야 하는 매개변수는 다음과 같습니다.

• SDK는 가벼워야 하므로 앱 크기에 큰 영향을 주지 않습니다.
• 어쨌든 모바일 장치는 RAM 가용성이 부족하기 때문에 많은 RAM을 사용해서는 안됩니다.
• 성능이 좋아야 하고 항상 쉽게 사용할 수 있어야 합니다. VWO의 모바일 앱 A/B 테스트용 SDK는 활성 인터넷 연결 없이도 사용할 수 있으며 앱 성능에 부정적인 영향을 줄 수 있는 모든 버그를 제거하기 위해 광범위하게 테스트되었습니다.

보고 기능

실험의 영향을 결정하므로 A/B 테스트 결과 계산 및 보고서 생성을 이해하는 데 주의를 기울이는 것이 중요합니다. 통계는 확률 계산을 기반으로 하는 A/B 테스트의 중추입니다. 그러나 A/B 테스트에서 확률을 해석하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 가장 일반적인 방법은 빈도주의 및 베이지안 모델입니다.

후보 목록에 포함된 도구가 빈도 통계 모델을 사용하는지 베이지안 통계 모델을 사용하는지 확인하십시오. 전통적으로 대부분의 도구는 테스트 결과가 현재 실험의 데이터에만 기반하고 이전 데이터는 고려하지 않는 자주주의 모델을 사용했습니다. 빈도주의 모델은 통계적 유의성에 도달할 때까지 특정 테스트를 특정 기간 동안 실행하여 한 변형이 다른 변형을 능가할 확률을 올바르게 계산할 수 있는 충분한 데이터를 수집할 때까지 기반으로 합니다. 그러나 테스트에서 얻은 데이터의 양과 관련된 불확실성을 고려하여 두 변형 간의 차이를 수량화하지는 않습니다.

반면 베이지안 통계 모델은 이전과 유사한 이전 실험의 믿음을 모델에 입력하고 현재 실험의 데이터와 결합한 다음 테스트 결과를 계산할 수 있도록 함으로써 자연스러운 학습 방법을 제공합니다. 가설이 맞을 확률은 진화하는 데이터를 기반으로 계산되고 그 시점까지 일어난 일에 의해 알려집니다.

VWO의 베이지안 기반 통계 엔진인 SmartStats는 한 변형이 다른 변형을 능가할 확률뿐만 아니라 배포와 관련된 잠재적 손실도 제공하여 보다 현명한 전환 최적화 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다. SmartStats를 사용하면 통계적 유의성에 도달하거나 정해진 시간 동안 테스트를 실행하는 데에만 의존하지 않고 테스트를 더 빨리 끝내고 더 정확한 결과를 기대할 수 있습니다. SmartStats를 사용하면 지능적인 비즈니스 결정을 더 빠르게 내리고 경쟁업체보다 경쟁력을 확보할 수 있습니다.

서비스에 추가 기능을 제공하는 것이 더 많은 판매로 이어질 수 있는지 확신할 수 없는 시나리오를 상상해 보십시오. 트래픽의 절반을 추가 기능이 있는 서비스에 할당(변형 A)하고 나머지 절반을 추가 기능이 없는 서비스에 할당(변형 B)하여 이 가설을 테스트하기 위해 A/B 테스트를 계획했습니다.

기존의 빈도주의자 테스트는 대안 A가 대안 B와 다른 경우에만 예/아니오 답변을 제공합니다. 또한 테스트 결과는 테스트에서 충분한 수의 방문자를 얻은 후에만 유효합니다.

그러나 VWO의 베이지안 기반 통계 엔진인 SmartStats는 한 변형이 다른 변형을 능가할 확률과 각 변형과 관련된 잠재적인 잠재적인 매출 손실을 제공합니다. 두 측정항목 모두 테스트 기간 동안 유효합니다.

SmartStats를 사용하면 바이너리 출력에서 ​​보다 해석 가능한 메트릭으로 이동할 수 있습니다.

예산

말할 필요도 없이 예산은 도구를 선택할 때 고려해야 할 큰 요소입니다. 처리하려는 특정 사용 사례와 필요한 기능을 기반으로 실험 프로그램에서 상당한 ROI를 이끌어낼 수 있도록 예산에 적합할 뿐만 아니라 청구서에 맞는 도구를 찾아야 합니다.

특히 모바일 앱 최적화를 막 시작하는 경우 비교적 비싼 도구를 선택해도 상당한 ROI를 얻지 못할 수 있습니다. 대신 무료 평가판을 제공하는 도구로 시작하여 모든 기능을 종합적으로 평가하고 요구 사항을 충족하는지 여부를 결정할 수 있습니다. 예를 들어 VWO는 팀에서 몇 가지 캠페인을 실행하고 고유한 요구 사항이 충족되는지 파악하는 데 사용할 수 있는 무료 평가판을 제공합니다.

플랫폼에서 제공하는 지원 및 지원

도구를 평가할 때 사람들은 종종 플랫폼이 제공하는 지원 수준과 품질을 간과합니다. 그러나 최적화 프로그램의 테스트 속도와 규모를 결정하는 데 중요한 역할을 하는 중요한 요소입니다. 여정 전반에 걸쳐 전담 전문가의 지원을 받으면 목표를 보다 효율적으로 달성하고 시간이 지남에 따라 노력을 늘릴 수 있습니다.

또한 모바일 앱 A/B 테스트를 처음 사용하는 경우 처음 몇 개의 캠페인을 설정하고 질문에 대한 답변을 얻는 데 도움이 필요할 수 있습니다. 따라서 동급 최고의 지원(빠른 응답 시간, 최대 가용성, 충분한 자체 지원 리소스, 옴니 채널 지원, CSAT 등)을 제공하는 도구를 선택하여 속도를 높일 수 있을 뿐만 아니라, 또한 의도한 결과를 효과적으로 이끌어냅니다.

A/B 테스트에 어느 정도 경험이 있고 모바일 앱 경험에 정통하더라도 새 도구에 등록한 직후 광범위한 지원이 필요할 수 있습니다. 이를 위해 모든 실험 장애물을 해결하는 데 도움이 되는 전담 지원, 빠른 TAT 및 효과적인 해결을 제공하는 도구를 선택해야 합니다.

사실은 모든 것을 포괄하는 도구가 필요합니다. 위에서 언급한 요소 중 덜 중요한 요소는 없으며 테스트 품질이나 요구 사항에 대해 타협할 필요가 없습니다.

VWO 모바일 앱 테스팅 – 모든 인앱 최적화 요구 사항을 위한 포괄적인 플랫폼

VWO 모바일 앱 테스팅은 모바일 앱 최적화를 위한 강력한 솔루션입니다. 다양한 인앱 사용자 경험(UI 기반 및 서버 측 실험 모두)을 실험하는 것부터 출시 전후의 주요 기능 테스트에 이르기까지 모든 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다. CTA 또는 배너 문구, 색상 및 배치와 같은 기본 UI 변경을 테스트하거나 검색 엔진 알고리즘, 게임 경험 등에 대한 과감한 최적화를 원하든, 앱의 참여, 사용, 유지 및 전환.

또한 모바일 앱 A//B 테스트를 히트 매핑, 세션 기록 및 양식 분석 기능을 제공하는 VWO Insights와 결합하여 앱의 사용자 경험에 대한 실행 가능한 통찰력을 수집하고 최적화 기회로 전환할 수 있습니다.

VWO는 행동 속성을 기반으로 사용자를 분류하고 독점적으로 타겟팅할 수 있는 고급 세분화 및 타겟팅 옵션을 제공합니다. VWO는 또한 모든 주요 분석 플랫폼과 통합되므로 정보에 입각한 실험 결정을 내리는 데 필요한 관련 데이터를 캡처하고 분석할 수 있습니다.

VWO의 모바일 앱 A/B 테스트용 SDK는 Android 및 iOS용으로 약 100KB 또는 300KB의 RAM만 사용하는 오픈 소스 및 경량(Android의 경우 약 200KB, iOS의 경우 285KB)입니다.

이 외에도 VWO는 캠페인에서 원하는 결과를 얻을 수 있도록 여정 전반에 걸쳐 도움을 주는 최적화 전문가와 함께 24*7*365 지원(및 탁월한 응답 시간)을 제공합니다. 98%의 CSAT(업계 평균인 94%와 비교)로 VWO의 지원 팀은 귀하가 마주할 수 있는 모든 함정을 완전히 해결하여 모바일 앱 최적화 프로그램을 최대한 활용할 수 있도록 합니다.

VWO가 이러한 약속을 어떻게 이행하는지 걱정된다면 무료로 사용해 보고 직접 평가해 보는 것은 어떻습니까? 이와 관련하여 질문이 있는 경우 VWO의 최적화 전문가에게 데모를 요청하고 답변을 얻을 수 있습니다.

기타 모바일 앱 A/B 테스트 도구

다음은 가격과 함께 모바일 앱 실험을 위해 널리 알려진 몇 가지 다른 도구 목록입니다.

최적화

Optimizely는 UI 기반 및 서버 측 실험을 실행하고 기능을 시작하는 동안 위험을 완화할 수 있는 기능 플래그 지정 및 실험을 위한 교차 플랫폼 솔루션을 제공합니다. Optimizely의 모바일 최적화 오퍼링을 통해 전체 스택 및 다중 채널 실험 기능, 단계적 기능 출시, 즉각적인 앱 업데이트 옵션 등에 액세스할 수 있습니다. 기본 기능을 평가할 수 있는 7일 동안 유효한 무료 출시 계획을 제공합니다.

LaunchDarkly

LaunchDarkly는 세부적인 제어와 함께 대규모로 기능 플래그 관리 및 실험 기능을 제공합니다. 프로덕션 및 테스트에서 배포 및 성능 분석에 이르기까지 전체 기능 수명 주기를 관리할 수 있습니다. 각 기능을 완벽하게 제어할 수 있으므로 위험을 최소화하고 자신 있게 실행할 수 있습니다.

무료 평가판으로 시작하거나 월 $75(멤버 1명으로 제한됨)의 스타터 플랜을 사용하여 기본 기능을 사용해 볼 수 있습니다. 그러나 이 팩에는 더 높은 계획으로 업그레이드해야 하는 실험 기능이 포함되어 있지 않습니다.

AB 테이스티

AB Tasty는 모바일 앱에서 종단 간 경험을 최적화할 수 있는 UX 분석, 실험, 개인화 및 기능 플래그 관리 기능을 제공합니다. 이를 사용하여 사용자 세그먼트를 만들고 사용자 기반의 다양한 세그먼트에 고유한 경험을 제공하고 기능을 출시하기 전에 실험할 수 있습니다. 고유한 사용자/월 및 기타 요구 사항에 따라 웹사이트에서 맞춤형 견적을 받을 수 있습니다.

어도비 타겟

Target은 Adobe의 테스트 및 개인화 플랫폼입니다. 대규모로 인앱 경험을 개인화하는 데 주로 사용되는 Target은 Adobe Analytics 및 Adobe Audience Manager와 원활하게 통합됩니다. 사용자 행동을 기반으로 앱 경험을 최적화하여 참여도를 높이는 데 사용할 수 있습니다. 그러나 Target은 기능 관리 기능을 제공하지 않으므로 이를 위해 다른 도구를 선택해야 할 수도 있습니다.

Firebase A/B 테스팅

Google Optimize에서 Firebase A/B Testing은 실험 및 기능 관리 기능을 모두 제공합니다. Google에서 제공하므로 Google의 다른 모든 도구와 원활하게 통합되므로 캠페인에 대한 데이터 소싱 및 드릴링 인사이트가 문제가 되지 않습니다.

결론

실험 목표에 가장 잘 부합하는 올바른 도구를 선택하는 것은 앱의 주요 측정항목을 개선하기 위한 첫 번째(매우 중요하지만) 단계일 뿐입니다. 도구를 성공적으로 활용한다는 것은 KPI를 벤치마킹하는 것부터 학습 내용을 문서화하고 테스트 로드맵에 피드백하는 것까지 모든 것에 시간과 노력을 투자하여 최적화 루프를 닫는 것을 의미합니다. VWO의 무료 평가판에 등록하면 이 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다.