[PRO] 이용자 경험(UX) 개선을 통한 전환율 극대화, A/B 테스트(A/B Test) 자료평점 5.00
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2017-01-09
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개요

지난 5월 구글이 검색 결과 페이지의 파란색 문자열을 검정색으로 변경한 적 있다는 사실을 눈치챈 사람들은 얼마나 될까? 물론 이러한 변화를 인지한 사람도 있겠지만, 변경된 문자열을 보고도 인지하지 못했거나 혹은 변경되지 않은 파란색 문자열을 그대로 보았을 것이다.

이는 기존의 파란색 문자열과 새로운 검정색 문자열에 대한 변화된 환경에서의 이용자 반응을 알아보기 위한 구글의 테스트였다. 구글은 이전에도 동일한 방식의 테스트를 통해 검색 결과 페이지의 문자열을 빨간색에서 파란색으로 변경했으며, 그 결과로 2억 달러(약 2,347억 원)의 광고 수익을 올린 것으로 알려졌다.

이렇게 웹 또는 앱에서 색상, 문구, 버튼 등 사이트의 구성 요소 일부 또는 전체의 디자인을 변경한 후 테스트를 통해 이용자의 반응과 전환율을 분석하는 것을 ‘A/B 테스트(A/B Test)’라고 한다. 이용자의 전환율은 최적화된 웹 또는 앱에서 더 높게 나타나는 경향이 있으며, 이러한 최적화는 A/B 테스트를 통해 효율적으로 이루어질 수 있다.

A/B 테스트가 전환율 상승에 기여하고 있음에도 불구하고, 실제로 A/B 테스트를 효율적으로 이용하고 있는 기업들은 많지 않다. 모바일 앱 최적화 기업 앱티마이즈(Apptimize)가 모바일 개발자와 전문가 약 300명을 대상으로 조사한 결과에 의하면, 이용자 피드백에 대한 앱 A/B 테스트를 시행하고 있는 응답자는 52%로 나타났다.

A/B 테스트는 사이트에서 색상, 버튼, 문구 등 한가지 구성 요소에 대해 두 가지 버전(A/B안)을 비교하여 사이트에 더 최적화된 디자인을 판별하는 기법이다. 사이트에 방문한 이용자의 데이터를 수집하고 분석하여 두 가지 버전 중 어떤 디자인이 이용자의 관심을 불러일으키며 구매 전환을 유도하는지 확인할 수 있다.

또한, A/B 테스트는 기존 디자인과 새로운 디자인에 대한 이용자의 반응과 전환율 등의 효과를 측정하고 비교하여 기업이 어떠한 디자인으로 좋은 결과를 얻을 수 있는지 판별하도록 도와준다.

이를 통해 기업은 웹 또는 앱 최적화에 대한 고민을 덜 수 있으며, 직관에 의한 추측이 아닌 측정을 통한 수치를 기반으로 어떠한 디자인을 적용할지 확실한 결정을 내릴 수 있다.

이에 본고에서는 옵티마이즐리(Optimizely)의 ‘A/B Testing’과 키스메트릭(Kissmetric)의 ‘How to Create a Winning A/B Testing Strategy’을 바탕으로 A/B 테스트란 무엇이며, 테스트 필요성 및 사이트 디자인 개선을 통해 전환 최적화를 이룰 수 있는 A/B 테스트를 위한 전략 가이드를 제공하고자 한다.


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