커머스 웹사이트를 운영할 때는 사용자 경험 개선에 대한 고민이 늘 필요합니다. 최근에는 UX 분석이나 데이터 기반으로 제품 설명 페이지부터 결제에 이르는 최종 페이지까지 해당 과정에서 UX 개선을 해야만 실제 매출이 늘어나기 때문인데요.
이렇듯 각 퍼널별로 어떤 부분을 개선해야 할지 결정을 해야 하는 순간에 A/B 테스트를 진행하면 실제 데이터 기반의 결과를 가지고 최적의 개선을 이뤄낼 수 있어요. 그런 의미에서 오늘은 웹사이트 최적화를 위한 AB 테스트의 중요성, 활용법, 활용 사례까지 살펴보도록 하겠습니다.
1. 웹사이트 최적화, 뭐부터 시작해야할까?
AB 테스트는 두 가지 이상의 변형을 비교하면서 그 과정에서 어떤 것이 더 효과적인지를 평가하는 실험 방법입니다. 이는 주관적인 판단이 아닌 실제 사용자 데이터를 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있게 해주기 때문에 마케팅 전략이나 제품 개선에 대한 신뢰성을 높이는 방법으로 자주 활용됩니다.
또한 본 테스트는 온라인 웹 사이트 등을 최적화하는 데도 자주 활용되고 있는데요. 웹사이트 최적화를 위해 AB 테스트를 진행하며 쇼핑몰 디자인부터 텍스트 내용까지 검토할 수 있기에 더 나은 경험을 달성하고 고객 만족도를 높이면서 이탈률을 줄일 수 있으며, 반복적인 테스트를 통해 커머스 사이트 내에서 전환율 등을 올리는 효과를 가져올 수 있습니다.
2. A/B 테스트 활용 방법
1) 전략 수립
웹사이트 최적화가 필요한 경우, 우선 명확한 목표를 설정해야 합니다. 전략과 가설 설정 등 목표가 명확해야 사용자 경험 개선 방향성과 성공 여부를 평가할 수 있기 때문이죠. 그 후 목표에 기반한 가설을 세워 테스트할 요소를 선택해야 하는데요. 이때 테스트 요소로는 버튼이나 색상, 배너 텍스트, 페이지 레이아웃 등이 있을 수 있고, 이 요소를 토대로 어떤 전략을 수립할지 확인해야 합니다.
예를 들어 버튼 색상을 변경하면 클릭률이 증가할 것이라는 구체적 가설을 설정하여 AB 테스트를 진행할 수 있습니다. 이때 테스트 진행 기간을 적절히 설정해야 하는데, 충분한 데이터 수집이 필요한 상황이라면 최소 몇 주 이상 진행하는 것이 좋습니다.
2) UX 분석으로 테스트 영역 선정
커머스 웹사이트 최적화를 위해서는 사용자 행동 분석 도구를 활용해 어떤 부분에서 문제가 발생하는지부터 파악하셔야 하는데요. Google Analytics와 같은 도구를 사용하여 페이지 뷰, 클릭률, 이탈률 등을 분석하고, UX 개선이 필요한 테스트 영역을 확인해야 합니다.
보통은 사용자들이 가장 많이 클릭하는 영역을 파악해 이곳을 테스트 영역으로 정하고, 이곳에 AB 테스트를 진행해요. AB 테스트 대상으로는 제품 이미지나 가격 표시, CTA(Call To Action) 버튼 등이 될 수 있으며, 실제 고객 의견을 수집해 개선점이 필요한 영역을 찾아 분석 결과를 바탕으로 테스트할 요소를 선정할 수도 있습니다.
3) 데이터 수집 및 분석
AB 테스트에서 데이터 수집 및 분석은 테스트의 성공 여부를 판단하고, 향후 전략을 수립하는 데 중요한 역할을 하는데요. 데이터 기반 분석을 위한 자료 수집은 Google Analytics 등과 같은 웹 분석 도구를 설정하여 사용자 행동을 추적하면서 페이지 뷰, 클릭, 전환 등을 기록합니다.
이때 수집 자체부터 AB 테스트를 활용해 두 그룹을 나눠 랜덤으로 데이터를 수집하고, 두 그룹 간의 차이가 우연에 의한 것이 아닌지 확인해야 하는데요. 다만 데이터 기반 분석은 그룹 간 샘플 크기를 충분히 확보해야 하며 그를 통해 사용자 세그먼트에 따른 분석으로 특정 그룹에서 성과 차이를 파악할 수 있습니다. 이렇듯 AB 테스트의 결과를 신뢰할 수 있게 만들고, 웹사이트 최적화에 필요한 인사이트까지 도출할 수 있게 되는 것이죠.
3. A/B 테스트 통한 웹사이트 최적화 사례
1) 결제 페이지 최적화
천연 소재로 만드는 편안한 신발과 의류를 출시하는 Allbirds는 결제 페이지 최적화에 나서 전환율을 높였는데요. 특히 많은 고객들이 장바구니 담기를 거쳐 결제 페이지에 도달하지만, 결제를 포기하는 경우가 많다는 점에 착안해, 결제하는 단계에서 이탈률이 생기지 않도록 결제 옵션을 다양화하는 결제 페이지를 만들었습니다.
실제 빠른 결제 수단과 페이팔과 같은 안정된 온라인 결제 옵션을 함께 구성한 덕분에 빠른 결제 수단 적용으로 구매 전환율을 10.7% 높일 수 있었고, PayPal 결제 옵션의 존재로는 82% 더 높은 구매 전환율을 만들어 냈습니다. 그 외에도 구매 이용 약관을 명확히 보도록 배치하고 주문 미리보기 등까지 접목시켜 고객 편의성을 높일 수 있었죠.
2) 제품 페이지 레이아웃 변경
얼라이브코어(AliveCor)는 새로 출시한 단일 리드 디바이스인 KardiaMobile Card를 웹사이트에서 효과적으로 홍보하면서 다른 디바이스의 판매량을 가리지 않도록 하는 것을 목표로 하였습니다. 이를 위해 제품 설명 위치 등에 대한 레이아웃 변경과 신규 배지가 표시된 버전을 만들어 사용자 참여도를 높이기 위해 시도하였죠.
그 결과 실제 ‘신규’ 배지가 표시된 버전은 데스크톱과 모바일 기기 모두에서 전환율은 25.17% 증가했고, 수익 역시 29.58%로 증가하는 수치를 보이게 되었는데요. 이러한 결과를 통해 얼라이브코어는 신제품 출시 이후 일정 기간 웹사이트에 ‘신규’ 배지를 유지하였고 간단한 강조 표시 배지로 기존 제품 판매율을 저하하지 않으면서 신규 제품에 대한 전환율을 높이는 결과를 도출할 수 있었습니다.
3) 개인화 추천 시스템 테스트
Amazon은 고객 이전 구매 데이터나 구매 패턴을 분석해 개인화된 추천 서비스를 제공합니다. AB 테스트를 통해 추천 제품의 배열과 표시 방식을 변경하면서 ‘고객이 함께 구매한 상품’, ‘당신을 위한 추천’ 등으로 비교 후 어떤 쪽에 대해 클릭률이 높은지를 검토하였고, 더 높은 구매 전환율을 보이는 것으로 성과를 측정하였죠. Amazon은 사용자별 추천 시스템을 도입할 때 이러한 데이터를 이용하여 적절한 문구와 메시지를 노출시키며 긍정적인 성과를 도출해 낼 수 있었답니다.
4. 성공적인 A/B 테스트를 하고싶다면?
성공적인 AB 테스트를 위해서는 명확한 성과 측정 지표를 설정하는 것이 필수적이며, 웹사이트 최적화를 통해 전환율, 클릭률, 사용자 유지율 등 성과 측정 지표 점수를 높이는 것을 목표로 할 수 있습니다. 또한 분석 후에 얻어진 결과를 통해 성공 원인과 개선 지점을 찾는 등 다양한 인사이트를 얻을 수 있으며, 이러한 웹사이트 최적화는 지속적으로 적용이 되어야 성과 또한 꾸준히 향상될 수 있다는 점을 중요하게 생각해야 합니다.
오늘은 AB 테스트에 대해 알아보았는데요. 이 방법을 어렵게 생각하기보다 버튼 색상 변경이나 문구 수정 등 작은 요소부터 테스트해 보시길 바랍니다. 또한, 여러 요소를 동시에 진행하기보다 시장 트렌드와 사용자 행동에 맞게 점진적이며 주기적으로 테스트를 진행하신다면 UX 분석을 통해 나가는 것이 웹사이트 최적화를 하는 데 도움이 될 것입니다.
