개인화된 경험 대 A/B 테스트: 다르지만 함께하면 더 좋습니다

Instapage에서는 A/B 테스트와 개인화의 차이점에 대한 질문을 많이 받습니다. 페이지 성능 최적화라는 공통 목적을 공유한다는 점을 고려하면 놀라운 일이 아닙니다.

그러나 많은 고급 마케팅 전략에서 중복되지만 둘은 매우 다릅니다. 각각 사용하는 시간과 장소가 있습니다.

그러나 이것이 최적화 전략에서 두 가지가 별개로 유지되어야 함을 의미하지는 않습니다. 곧 알게 되겠지만, 둘은 함께 있으면 더 강력합니다.

A/B 테스트란 무엇이며 Instapage에서 어떻게 작동합니까?

가장 간단한 용어로, A/B 테스팅은 "A" 버전 또는 "컨트롤"로 알려진 원본과 "B" 버전, 즉 " 변화." 각각에 대해 동일한 트래픽을 유도한 후 달성하려는 목표를 달성하는 데 어느 것이 더 효과적인지 결정할 수 있습니다.

물론 여기에는 훨씬 더 많은 것이 있습니다. 정렬할 데이터, 만들어야 할 가설, 통계적 유의성으로 가는 과정에서 제어해야 할 교란 변수가 있습니다(A/B 테스트에 대한 포괄적인 살펴보기는 전체 가이드 참조).

여러 번 투자할 가치가 있지만 A/B 테스트는 관리하기 길고 어려운 프로세스일 수 있습니다. 다행히 Instapage를 사용하면 쉽게 설정할 수 있습니다.

Instapage에서 A/B 테스트는 어떻게 작동합니까?

설정 프로세스는 많은 A/B 테스트 도구로 어렵습니다. 하지만 Instapage를 사용하면 즉시 시작할 수 있는 직관적인 설정 프로세스를 찾을 수 있습니다. 다음과 같이 보입니다.

테스트할 페이지로 이동합니다. 왼쪽 사이드바를 통해 액세스할 수 있습니다.

그것을 선택하고 오른쪽 상단의 "디자인 편집"을 클릭하십시오. 페이지로 이동합니다.

빌더의 왼쪽 상단에서 "A/B 테스트 만들기"를 클릭합니다.

이렇게 하면 페이지의 변형을 만드는 옵션이 표시됩니다. "새 변형"을 클릭하여 페이지의 "B" 버전을 생성하면 다음을 선택할 수 있는 드롭다운이 나타납니다.

• A 버전의 사용자 정의 가능한 복제본을 만드는 "새 변형"
• 새 Instapage 템플릿을 사용하여 B 버전을 빌드하려면 "템플릿에서 선택"
• 빌더 외부에서 페이지 변형을 가져오는 "변형 가져오기"

이 시점에서 이미 데이터를 참조하고 테스트를 위한 가설을 세워야 합니다. 이제 Instapage에서 이를 반영하도록 "B" 페이지를 조정합니다.

"B" 변형에서 조정하려는 요소를 클릭하여 편집하고 원하는 대로 변경합니다. 완료되면 작업을 저장하고 페이지의 두 버전을 모두 미리 봅니다. 모든 것이 좋아 보이면 대시보드로 돌아갈 시간입니다.

A/B 테스트 중인 페이지 옆에 있는 "Analytics" 버튼을 클릭하십시오. 여기에서 A/B 테스트의 트래픽 분할을 설정할 수 있습니다(트래픽의 몇 퍼센트에서 실행 중인 실험이 표시되는지).

실험을 실행할 준비가 되면 대시보드로 돌아가 방문 페이지를 선택하고 "게시"를 누르십시오.

Instapage의 개인화란 무엇입니까?

새로운 솔루션은 경험 에 관한 것입니다. 고유한 경험을 제공하기 위해 UTM 매개변수, 즉 Instapage 내의 추적 코드를 식별합니다. 이를 통해 광고주와 마케터는 1:1 개인화된 클릭 후 방문 페이지로 전환을 극대화할 수 있습니다.

개인화는 평균을 찾는 것이 아니라 각 트래픽 세그먼트에 가장 관련성이 높은 페이지를 제공하는 것을 목표로 합니다. A/B 테스트의 무작위성에 기반을 두지 않고 대신 인구 통계, 행동, 리퍼러 등과 같은 요소를 기반으로 트래픽을 세분화한 다음 해당 요소에 맞춤화된 페이지를 제공합니다.

새로운 오퍼링을 통해 마케터는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 클릭 후 방문 페이지에 대해 고유한 페이지 경험 을 원하는 만큼 생성
• 특정 청중에게 경험 연결 (현재 UTM 매개변수 기반)
• 적절한 청중에게 실시간으로 적절한 경험 제공
• 어떤 경험에도 연결되지 않은 청중 을 위해 자동으로 기본 경험 으로 대체
• 실시간으로 페이지에서 경험 추가 또는 삭제
• 페이지 경험 에 대한 변형을 만들어 특정 잠재고객 내에서 테스트를 분할합니다.
• 잠재고객 수준에서 측정항목을 추적 하여 실적이 우수한 잠재고객 식별

개인화를 통해 마케터는 클릭 후 랜딩 페이지의 각 대상 고객을 위해 몇 분 안에 대규모로 고유한 경험을 만들고 최적화하여 1:1 개인화를 가능하게 할 수 있습니다.

개인화된 경험과 A/B 테스트의 차이점

"게시"를 클릭하면 A/B 테스트가 시작됩니다. 작동 방식은 다음과 같습니다. Instapage에서 트래픽 분할을 50/50으로 설정한 경우 방문자의 50%는 컨트롤을 방문하고 50%는 유사 콘텐츠를 방문합니다.

그러나 누가 어디에 도착하는지는 완전히 무작위입니다. 이것은 최적화 도구로서 A/B 테스팅의 강점이자 약점입니다. 무작위성은 실험이 한 쪽으로 치우치지 않도록 하지만 평균적으로 가장 실적이 좋은 페이지 만 찾을 수 있게 해줍니다.

도움이 되지 않는 것은 각 방문자 에 대해 가장 실적이 좋은 페이지를 찾는 것입니다. 예를 들어, 어떤 방문자는 디자인 A를 좋아할 것입니다. 다른 방문자는 그렇지 않을 것이며 결코 전환하지 않을 것입니다.

그러나 실험 종료 시 디자인 'A'의 전환율이 가장 높은 경우 디자인 'A'를 실행합니다. 대다수가 전환할 중간 지점을 찾았지만 여전히 트래픽의 큰 부분을 차지하는 소수를 무시했습니다.

A/B 테스트 예시

영웅 이미지에 대해 전환율이 가장 높은 스웨터 색상을 찾는 것을 목표로 하는 스웨터 회사에 대한 가상 A/B 테스트 실행의 다음 예를 고려하십시오.

파란색 버전을 보는 사용자의 전환율이 치솟습니다. 녹색 스웨터도 나쁘지 않습니다. 빨간색은 최악의 성능입니다. 기존의 A/B 테스트에서는 이러한 결과를 통해 모든 사용자에게 성공적인 파란색 스웨터 이미지를 표시할 수 있습니다. 이것이 사람들을 전환으로 이끌 가능성이 가장 높기 때문입니다.

사용자의 60%가 파란색 스웨터, 35%가 녹색, 5%만 빨간색 스웨터를 선호한다고 가정해 보겠습니다. 따라서 대다수를 위해 최적화했지만 여전히 40%의 방문자가 귀하의 영웅 이미지에 즉시 매료되지 않고 귀하의 사이트에서 곧바로 이탈할 위험이 있습니다.

40%의 "소수자"를 무시하고 평균을 찾는 것과는 반대로 각 트래픽 세그먼트(빨간색 스웨터를 선호하는 사람들에게는 빨간색, 녹색보다 녹색 등)에 가장 관련성 높은 페이지를 제공함으로써 개인화에서 해결하려는 목표입니다.

A/B 테스트 대 개인화: 가상의 예

아마도 둘 사이의 차이점에 대한 가장 좋은 설명은 Bound Engagement에 대한 블로그 게시물의 Harsha Kalapala에서 나온 것입니다.

두 남자가 술집에 들어갑니다. 알렉스와 벤이라고 합시다. A/B 테스트를 사용하는 바에서 Alex에게는 와인 목록이 제공되고 Ben에게는 맥주 목록이 제공됩니다. 바는 Alex 또는 Ben이 음료를 사거나 빈손으로 나가는지를 추적하고 그 결과를 와인 또는 맥주 목록의 효율성에 귀속시킵니다.

개인화를 사용하는 바에서 바텐더는 Alex가 양조장을 설립했다는 것을 알고 맥주 목록을 그에게 건네줍니다. 바텐더는 벤을 모를지 모르지만 그는 보라색 이빨을 가지고 있어서 바텐더는 벤에게 와인 리스트를 줍니다. Alex와 Ben은 바텐더가 각자 원하는 것을 제공했기 때문에 음료를 구입합니다. 여기에는 양조장 소유자와 보라색 이빨을 가진 사람들의 두 가지 잠재고객 세그먼트가 있습니다. A/B 테스트 바에서 하나 또는 둘 다 잘못 게재될 수 있습니다. 개인화 표시줄에서 각 방문자는 식별된 필요에 따라 서비스를 받습니다.

이 예에서 A/B 테스트 막대는 맥주 목록 또는 와인 목록이 사람들을 그곳에 유지하는 데 더 효과적인지 여부만 학습합니다. 그리고 맥주 목록이 사람들을 술집에 머무르게 하는 데 더 효과적일 수 있지만 와인 목록이 비효율적 이라는 의미는 아닙니다 .

A/B 테스트의 도움으로 원하는 모든 것을 최적화할 수 있지만 점점 더 나은 평균 페이지를 생성함으로써 진정한 최적의 성능에 도달할 수 없습니다.

동시에 주요 식별 정보를 기반으로 개인화할 수 있지만 모든 정보에 대한 정보가 있는 것은 아닙니다.

그래서, 해결책은 무엇입니까? 두 가지를 함께 사용합니다.

개인화된 경험을 A/B 테스트 하고 만들어야 하는 이유

개인화와 A/B 테스트는 다를 수 있지만, 이것이 최적의 사용자 경험 제공이라는 공통의 목표를 달성하기 위해 함께 사용되어서는 안 된다는 의미는 아닙니다. 방법을 결정하기 위해 기본 가설을 살펴보겠습니다.

당신은 남성과 여성이 혼합된 체육관을 전국적으로 운영하고 있습니다. 현재 귀하는 1년 멤버십에 대한 새해 할인을 제공하고 있으므로 이를 홍보하기 위해 광고 및 방문 페이지를 작성합니다.

이제 연령 및 성별과 같은 요소를 사용하여 즉시 개인화를 시작할 수 있습니다.

• 18-34세 남성
• 35-55세 남성
• 18-34세 여성
• 35-55세 여성

그러나 이것은 자신보다 앞서 나갈 것입니다. 일반 랜딩 페이지가 효과적인지조차 알 수 없습니다. 세그먼트화된 트래픽을 즉시 시작하려면 최고의 일반 설계를 이미 만들었다고 가정합니다.

따라서 먼저 모든 잠재 고객(모든 연령대의 남성과 여성)에 대해 A/B 또는 A/B/C 테스트를 실행하여 완전히 다른 디자인을 보여줍니다. 그런 다음 테스트가 끝나면 그 중 가장 좋은 평균 기본 페이지를 알 수 있습니다.

그 후에는 연령, 성별, 위치 등에 따라 자유롭게 개인화할 수 있습니다. 트래픽을 특정 세그먼트로 분리하고 이제 해당 세그먼트 내에서 A/B 테스트를 수행합니다. 예를 들어:

• 18-34세 남성: 캐주얼 카피 대 프로페셔널을 테스트할 수 있습니다.
• 35-55세 남성: 영웅 이미지에서 운동하는 나이든 남성 대 여성, 젊은 남성의 이미지를 테스트할 수 있습니다.
• 18-34세 여성: 기본 페이지와 비교하여 젊은 여성 청중에게 인기 있는 기계로 운동하는 여성의 비디오를 테스트할 수 있습니다.
• 35-55세 여성: 기본 영웅 이미지와 비교하여 전후 사진으로 변형을 강조할 수 있습니다.

첫 번째 A/B 테스트 후 세분화하여 모든 잠재 고객의 응답을 기반으로 하는 강력한 디자인임을 알고 있는 페이지로 시작합니다. 그런 다음 개인화 수준을 높여 관련성을 높여 더 강력하게 만듭니다.

개인화된 경험을 생성할 때의 모범 사례

위의 최적화 프로세스를 그래픽 형식으로 바꾸면 다음과 같습니다.

Instapage를 사용하여 모범 사례와 함께 프로세스를 완료하는 방법은 다음과 같습니다.

기본 페이지 만들기

이 프로세스의 첫 번째 단계는 빌더에서 기본 페이지를 만드는 것입니다. 청중과 상관없이 방문 페이지는 사회적 증거, 유용한 미디어, 1:1 전환 비율과 같은 매우 구체적인 설득력 있는 요소로 만들어집니다. 디자인할 때 이 점을 염두에 두십시오.

다음으로, 페이지의 매우 다른 하나 또는 두 개의 변형을 만듭니다. 제목만 바꾸지 마세요. 단순히 버튼 색상을 조정하지 마십시오. 이는 전체 최대값, 즉 페이지의 가장 일반적인 버전을 찾는 것을 목표로 하는 매우 다른 디자인이어야 합니다.

A/B 테스트 실행

디자인이 끝나면 A/B 테스트를 실행할 차례입니다. 위의 단계를 따르는 것 외에도 건전한 실험적 설계 및 실습을 준수하는 것이 중요합니다. A/B 테스트를 실행하기 전에 알아야 할 사항에 대한 자세한 내용은 이 게시물을 참조하세요.

A/B 테스트가 끝나면 페이지에 가장 적합한 일반적인 디자인을 갖게 됩니다. 이것은 개인화된 경험을 위한 런치패드가 될 것입니다.

경험을 개인화하십시오

Instapage에서는 새로운 개인화 솔루션으로 개인화된 경험을 쉽게 만들 수 있습니다. 로그인할 때 페이지를 클릭하면 기본 환경을 볼 수 있습니다. 예를 들어 여정 페이지의 기본 환경은 다음과 같습니다.

여기에서 기본 환경에는 금문교 사진이 포함됩니다. 여백에 있는 메뉴를 사용하여 URL, 통합, 전환 목표, SEO, 소셜 정보, 스크립트 및 GDPR을 편집할 수 있습니다.

하지만 샌프란시스코와 런던에서 이벤트가 있다면 어떨까요? 파란색 "새 경험" 버튼을 클릭하면 이름을 지정할 수 있는 모듈이 열립니다.

이것은 이전 경험을 대체하지 않지만 모든 해당 설정과 함께 복제합니다.

이제 런던 경험을 만들기 위해 "디자인 편집"을 클릭할 수 있습니다. 이렇게 하면 자유롭게 사용자 지정할 수 있는 빌더로 이동합니다.

경험 편집을 마치면 대상을 정의해야 합니다. London Journey 환경에서 "Audiences" 탭을 클릭하면 다음이 표시됩니다.

원하는 순서대로 매개변수를 입력하기만 하면 되고 필요한 경우 생성할 수도 있습니다(모두 사용할 필요는 없음). 그런 다음 "저장"을 클릭하면 해당 매개변수로 태그가 지정된 URL을 통해 실행되는 트래픽만 귀하가 생성한 경험을 볼 수 있습니다(URL 매개변수의 작동 방식에 대한 자세한 내용은 이 게시물을 참조하십시오). 잠재 고객이 모든 매개변수와 일치하지 않으면 기본 경험이 표시됩니다.

경험 테스트

런던 경험에 대한 변경 사항을 테스트하고 해당 청중과의 관련성을 개선하기 위해 이제 런던 경험의 A/B 변형을 만들 수 있습니다. 런던의 다른 이미지, 헤드라인, 긴 카피 또는 새로운 레이아웃을 모두 테스트할 수 있습니다.

이러한 경험을 서로 비교하여 지속적으로 테스트함으로써 진정한 개인화에 점점 더 가까워집니다. 관련성이 높아짐에 따라 더 나은 ROI를 얻을 수 있습니다.

A/B 테스트와 개인화를 함께 사용하면 더 좋습니다.

요약하자면, 공통의 목표를 공유하지만 A/B 테스트와 개인화는 다르다는 점을 기억하는 것이 중요합니다.

• A/B 테스트 는 최상의 평균 페이지를 찾는 데 도움이 됩니다. 분류하기 전에 최고의 디자인으로 시작할 수 있기 때문에 캠페인을 만들 때 시작하기에 가장 좋은 위치입니다. 세분화 후 특정 그룹에 대한 개인화를 강화할 수 있습니다.
• 개인화 는 가장 성능이 좋은 디자인을 찾은 후에 가장 잘 작동합니다. 모든 잠재 고객에게 효과적인 것이 무엇인지 알게 되면 각 그룹에 적합한 것이 무엇인지 조사할 수 있습니다. 인구 통계, 심리 통계 등과 같은 정체성 요소를 기반으로 개인화할 때입니다.

이러한 각 방법은 서로 독립적으로 수행할 수 있습니다. 하지만, 그래야 할까요? 최고의 디자인과 관련성을 결합하여 가장 수익성 있는 캠페인을 만들고자 하는 경우에는 그렇지 않습니다. 시작할 준비가 되었다면 오늘 Instapage 개인화 데모를 받으십시오.