A/B 테스트, 광고 성과를 꾸준하게 개선하는 방법
임재무 GP
개념은 과학적인 방법과 비슷한데요. 한 가지 요소를 바꿨을 때 어떤 영향을 미치는지 알고 싶다면, 그 한 가지만 달라지는 상황을 만들어야 합니다.
초등학교 때 했던 실험으로 예를 들어 보죠. 흙 2컵에 씨앗 2개를 넣고 하나는 사물함에, 하나는 창가에 놓아둔 뒤 결과가 어떻게 갈리는지 지켜보는 겁니다.
이런 실험이 A/B 테스트입니다. 변수 하나가 만들어내는 차이는 마케팅에 큰 영향을 미치고 비즈니스 지표를 좌우합니다.
마케팅에서의 A/B 테스트
마케터에게 A/B 테스트가 중요한 이유
마케터는 디지털 자산을 두 가지 버전으로 만들어 어느 쪽이 사용자 반응이 좋은지 A/B 테스트로 확인합니다.
자산의 예로는 랜딩 페이지, 디스플레이 광고, 마케팅 이메일, 소셜 미디어(SNS) 게시물 등이 있습니다. A/B 테스트에서 잠재고객 중 절반은 자동으로 버전 A를, 나머지 절반은 버전 B를 받습니다. 각 버전의 성과는 링크를 클릭하거나 양식을 작성하거나 구매까지 진행한 사람의 비율, 곧 전환율 목표로 판단합니다.
A/B 테스트는 디지털 마케팅의 출현과 함께 나타난 새로운 전략이 아닙니다. 기업은 예전부터 여러 방식으로 A/B 테스트를 해 왔고, 지금은 디지털 기능 위에서 더 구체적이고 안정적인 결과를 빠르게 뽑아냅니다.
비즈니스를 키우려 할 때, 어떤 마케팅 전략이 청중에게 가장 큰 공감을 불러일으키는지 알아내기 어려운 경우가 많습니다. 이럴 때 A/B 테스트는 여러 시도로 콘텐츠를 다듬고 최고의 고객 경험을 만들어 전환 목표에 더 빨리 닿도록 돕습니다.
디지털 시대의 A/B 테스트, 어떤 모습일까?
디지털 마케팅의 A/B 테스트는 랜딩 페이지 또는 웹페이지 두 가지의 변형을 만들어 설정된 마케팅 목표에 가장 적합한 페이지를 선택하는 일종의 콘텐츠 실험입니다. 실험 플랫폼 옵티마이즐리(Optimizely)도 A/B 테스트를 무작위로 두 가지 버전을 노출한 뒤 통계 분석으로 전환 목표에 더 나은 결과를 내는 버전을 가려내는 방법론으로 정의합니다. A/B 테스트는 가장 흔한 유형인 분할 테스트, 다변량 테스트와 나란히 놓고 볼 때 가장 잘 이해됩니다.
분할테스트와 분할 URL 테스트는 서로 다른 고객 그룹에 완전히 다른 방문 페이지 두 개를 보여 준 뒤 전환율을 재는 테스트입니다. 어느 방문 페이지의 성과가 더 좋은지 가려내는 콘텐츠 실험인 셈이죠. 반면 A/B 테스트를 진행할 때 마케터는 완전히 다른 랜딩 페이지를 쓰지 않습니다. 대신 클릭 유도 문구, 판매 문구, 페이지 요소의 색상이나 위치 등 일부 요소만 변경합니다.
A/B 테스트와 A/B/n 테스트의 차이
분할테스트가 완전히 다른 두 페이지 간의 성능 차이를 측정한다면, A/B 테스트는 개별 페이지 요소를 일부만 바꾸고 그에 따른 전환율 변화를 재서 개선 방법을 찾는 전략입니다. 일부 디지털 마케터는 A/B/n Test 실험을 사용해 웹사이트 성능을 향상하기도 합니다.
A/B/n 테스트는 A/B 테스트와 달리 랜딩 페이지나 웹페이지의 변형을 최소 3개 이상 씁니다. A/B/n의 ‘n’은 테스트할 변형 수를 나타냅니다. 테스트가 끝나면 각 변형의 전환 수를 확인하고 전환율이 가장 높은 변형을 고릅니다. A/B/n 테스트는 대체로 고급 다변량 테스트로 넘어가기 전의 예비 단계죠.
다변량 테스트는 A/B 테스트와 비슷하지만 한 페이지에서 여러 요소의 여러 변형을 만듭니다. 이 변형을 여러 방식으로 조합해 소비자에게 보여 주고, 어떤 조합이 가장 좋은 캠페인 결과를 내는지 확인합니다.
A/B 테스트, 마케터가 고려해야 하는 이유
마케터가 A/B 테스트를 진행해야 하는 이유가 무엇일까요? ㈜성장에서는 A/B 테스트를 지속적으로, 꾸준히 진행합니다.
A/B 테스트는 단기적, 단발적으로 진행하는 마케팅 전략이 아니라는 말이죠.
그렇다면 ㈜성장이 지속적으로 A/B 테스트를 진행하는 이유가 무엇일까요? 이 전략이 꾸준한 성과를 내는 사실상 유일한 방법이기 때문입니다.
방문자의 문제점 해결
방문자는 저마다 염두에 둔 목표를 이루려고 여러분의 웹사이트에 들어옵니다. 제품이나 서비스를 더 자세히 알고 싶어서, 특정 제품을 사려고, 어떤 주제를 자세히 살펴보려고, 혹은 그저 둘러보려고 들어오는 것이죠.
방문자의 목표가 무엇이든, 그 목표에 닿는 동안 몇 가지 공통된 장애물을 만납니다.
지금 구매나 데모 요청 같은 CTA 버튼을 찾지 못해 헤매는 식이죠. 그래서 마케터는 A/B 테스트로 어떤 랜딩 페이지나 웹페이지가 더 접근하기 쉽고 편했는지 판단해야 합니다.
기존 트래픽에서 더 나은 ROI 생성
여러분 대부분이 알듯이, 웹사이트에서 고품질 트래픽을 확보하는 데 드는 비용은 엄청납니다. AB Test를 하면 기존 트래픽을 최대한 활용해, 새 트래픽을 확보하는 추가 비용 없이도 전환율을 올릴 수 있습니다.
A/B 테스트를 해 보면 웹사이트의 아주 사소한 변경 하나가 전체 비즈니스 전환율을 크게 끌어올리기도 합니다. 그 덕분에 기업은 더 나은 ROI를 확보할 수 있습니다.
이탈률 감소
웹사이트 성능을 판단할 때 꼭 추적해야 하는 지표 중 하나가 이탈률인데요. 이탈률이 높은 이유는 여러 가지입니다. 고를 옵션이 너무 많거나, 기대치가 어긋나거나, 탐색이 혼란스럽고 난잡한 경우죠.
웹사이트마다 목표가 다르고 겨냥하는 잠재고객 세그먼트도 달라서, 이탈률을 줄이는 데 딱 맞는 솔루션을 찾기는 힘듭니다.
그러나 A/B 테스트를 실행하면 이탈률을 줄이는 데 도움이 됩니다. 가능한 최상의 버전을 찾을 때까지 여러 요소를 바꿔 가며 테스트할 수 있기 때문인데요. ㈜성장에서 A/B 테스트를 꾸준히 진행하는 이유 중 하나라고 할 수 있습니다.
방문자의 접근을 가로막는 요소를 찾아낼 뿐만 아니라 웹사이트 경험 전반을 개선할 수 있기 때문입니다. 그러면 방문자가 사이트에 더 오래 머물고 유료 고객으로 넘어가는 데도 큰 도움이 됩니다.
통계적으로 유의미한 개선 달성
A/B 테스트는 주관적 판단이 개입할 여지가 없는, 데이터 기반의 전략입니다. 그렇기에 페이지 체류 시간이나 숫자처럼 통계적으로 중요한 개선 지표를 근거로, 어떤 방식이 효율적인지 빠르게 결정합니다. 다만 여기서 ‘통계적으로 유의미하다’는 것은 두 버전 사이에 실제로 성과 차이가 없었다고 가정할 때 관측된 결과가 우연히 나올 확률이 충분히 낮다는 의미이므로, 통계적 유의성에 도달하거나 최소 한 번의 비즈니스 주기를 채울 때까지 테스트를 충분히 운영해야 결론이 신뢰할 만해집니다.
향후 비즈니스 이익 증대를 위해 웹사이트 재설계
재설계의 범위는 CTA 텍스트나 색상 조정 같은 사소한 손질부터 웹사이트를 완전히 개편하는 일까지 넓습니다. A/B 테스트에서 한 가지 버전을 구현하기로 결정했다면, 항상 데이터를 기반으로 선택해야 합니다.
A/B 테스트 구현단계 소개
그렇다면 마케팅 캠페인에서 A/B 테스트를 어떻게 실행해야 할까요? 따라야 할 기본 프로세스를 소개합니다.
1단계 : 테스트할 캠페인 요소 결정
먼저 마케터는 무엇을 테스트할지 결정해야 합니다. 실적이 저조한 랜딩 페이지, 광고 혹은 과거 캠페인을 평가합니다. 그런 다음 웹 분석과 조사 도구로 실적이 나쁜 이유를 두고 가설을 세웁니다. CTA 버튼이 너무 작은 건 아닌지, 접근성이 떨어지지는 않는지 짚어 보는 식입니다. 각 요소에 순위를 매기고 우선순위가 가장 높은 항목부터 테스트를 시작합니다.
2단계 : 해당 요소의 두 가지 변형 생성
테스트할 항목을 결정한 후 두 가지 변형을 만듭니다. 예를 들어 배너 광고를 두 가지 버전으로 디자인합니다. 하나는 이미지가 있고 다른 하나는 이미지가 없습니다. 기존 요소를 새 요소로 바꿔 테스트해도 됩니다. 랜딩 페이지 하나를 그대로 두고 동일한 페이지와 비교할 수 있게끔 더 큰 CTA 버튼을 준비하는 것 등을 말합니다.
3단계 : 결과 측정 계획 수립
우선 캠페인 측정항목을 추적할 전략이 마련돼 있는지 확인합니다. 판매량 증가, 뉴스레터 가입 증가, 게시물 댓글 증가처럼 어떤 지표를 재고 있는지 점검해야 합니다. 통계적으로 어느 정도의 변화가 중요한지도 미리 정의해 둡니다. 하버드 비즈니스 리뷰가 지적하듯, 충분한 표본과 유의성을 확보하기 전에 테스트를 성급히 종료하면 우연에 의한 차이를 실제 개선으로 오인할 수 있으므로 측정 기준을 사전에 정의해 두는 것이 중요합니다. 기존 캠페인 요소를 테스트하는 경우라면 현재 성과를 기준으로 삼아도 됩니다.
4단계 : 테스트 타임라인 설정
테스트를 실행할 기간을 설정합니다. 테스트 기간이 너무 짧거나 길지 않은지 확인해야 합니다. 그렇지 않으면 부정확한 결과를 얻을 수도 있기 때문이죠.
5단계 : 테스트 실행
테스트를 실행할 차례입니다. 한 번에 하나의 요소를 테스트해 어떤 요소가 결과에 영향을 끼치는지 알 수 있습니다. 결과를 왜곡할 수 있는 요인을 방지하려면 두 변형을 동시에 실행합니다. 두 그룹의 규모와 인구 통계, 그 밖의 변수가 비슷하게 맞춰지도록 신경 써야 합니다. 이메일 마케팅을 테스트한다면 인구통계가 비슷하거나 같은 테스트 고객 그룹 두 개를 만들면 됩니다.
꾸준해야 하는 A/B 테스트
결과 확인 및 변경 사항 구현
미리 설정한 시간 동안 실행된 테스트의 결과를 확인합니다. 테스트에서 확실한 결과가 나오지 않았을 경우 가설을 조정해 다른 가설로 다시 실행해야 합니다. 확실한 결과가 나타나면 실적이 더 좋은 대안을 구현합니다. 분석 데이터를 데이터 관리 플랫폼에 넣으면 지금 진행할 캠페인을 개선하는 데 도움이 됩니다. 앞으로 진행 할 캠페인 구축에도 이를 활용할 수 있습니다.
최종 : 프로세스 반복 (㈜성장이 제시하는 방법)
마케터는 A/B 테스트를 계속 활용해 더 나은 성과가 나오도록 마케팅 캠페인을 다듬어야 합니다. 첫 번째 테스트를 마쳤다면 우선순위 목록의 다음 요소로 넘어갑니다. 시간이 지나면서 추세와 고객 선호도가 달라지므로 A/B 테스트도 반복해야 하고요. 때로는 두 변경의 결과가 아주 비슷하게 나오기도 합니다. 이럴 때는 차별점을 억지로 찾기보다 테스트를 다시 돌리는 편이 더 가치 있습니다.
이것이 ㈜성장이 A/B 테스트를 단기적인 캠페인으로 끝내지 않고, 다음과 같이 지속적이고 반복적으로 진행하는 이유입니다.
성장의 A/B 테스트, 작게 실험해서 데이터를 누적한다
작게 실험해서 데이터를 누적한다
㈜성장이 중요하게 생각하는 업무의 방향성입니다. 시작은 사소할 수 있으나, 꾸준히 실험을 이어 가며 유의미한 데이터를 쌓아 온 우리만의 검증된 전략이죠.
여러분의 이해를 돕기 위해 ㈜성장이 어떤 방식으로 A/B 테스트를 진행했는지 간략하게 소개해 드리겠습니다. 다음은 우리가 고객사에서 진행했던 A/B 테스트의 내용입니다.
최초 A/B 테스트
우리는 당시 고객사의 서비스를 도입할 방법을 크게 두 가지로 나눴습니다.
- 경영진 또는 의사결정권을 가진 고위 임원급의 직접 도입
- 일반 직장인 대상으로 바이럴 형성된 이후 회사 내 공유된 뒤 도입
이러한 가설을 세운 뒤, A/B 테스트를 진행했습니다. 진행 방식은 아래와 같습니다.
- 타겟팅 구분 : 의사결정권자 / 경영진 / 일반 직장인
- 기타 예산, 기간, 광고 소재 등은 전부 동일하게 설정
- 광고 소재는 “직원 복지를 위한 구독 서비스” 콘셉으로 콘텐츠 반응을 확인
이렇게 해서 얻은 결과는 다음과 같았습니다.
- 의사결정권자, 경영진 대비 일반 직장인 타겟층에서 광고 반응 지표가 좋지 않았습니다.
- 서비스를 도입하는 과정에서 일반 직장인 사이의 언급량을 늘려 회사 안에 퍼지게 하는 것보다,
직원 복지를 직접 알아보려는 기업 의사결정권자나 경영진에서 더 효과적인 반응이 나왔고, 이후 운영하는 광고 타겟팅을 조정했습니다.
2차 A/B 테스트
1차에서 주로 의사결정권자나 경영진의 광고 반응이 좋다고 판단한 뒤, 우리는 실제 리드 유입이 어떠한지 분석했습니다.
- 의사결정권자 / 경영진 타겟팅
- 메타 인스턴트 양식을 활용해 실제 문의(도입신청) 양식 제공
결과는 다음과 같았습니다.
- 경영진 타겟에서 전반적인 광고 클릭률, 클릭당 비용, 결과(인스턴트 양식 제출) 비용이 낮았습니다.
- 우리는 서비스를 도입하는 과정에서 경영진이 직접 도입하는 경우가 가장 많다고 판단했습니다. 그에 맞춰 이후 메타 캠페인의 주요 타겟층을 조정했습니다.
- 캠페인을 조정한 뒤 직전 대비 웹사이트 문의 결과가 140% 늘고, 결과당 비용은 50% 이상 줄었습니다.
A/B 테스트의 요점은 어떤 요소나 기능이 브랜드에 더 잘 맞는지 가려내는 데 있습니다.
또한 고객의 행동에 대한 이유를 이해하고 분석함으로써 얻은 중요한 통찰력에 집중해야 합니다.
마케터는 그 데이터로 정보에 입각한 결정을 내리는 기술을 손에 넣은 셈이죠. 근시안에 갇히지 않고 길게 보며 결과에 시간을 쓰고 피드백을 최대한 활용하는 마케터야말로 제품과 브랜드를 성공의 길로 이끌 수 있으니까요.
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이 주제를 우리 비즈니스에 적용하고 싶으시다면 — 관련해서는 퍼포먼스 마케팅 서비스에서 성장의 접근 방식을 보실 수 있고, 구체적인 상황 진단이 필요하시면 상담 문의로 연락 주세요. 트래픽 양이 아니라 매출이 될 1명을 기준으로 답해 드립니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
A/B 테스트와 A/B/n 테스트, 다변량 테스트는 어떻게 다른가요?
A/B 테스트는 하나의 요소(예: CTA 문구, 색상)만 바꾼 두 버전을 비교합니다. A/B/n 테스트는 같은 요소의 변형을 3개 이상 동시에 비교하며, ‘n’은 변형 개수를 뜻합니다. 다변량 테스트는 여러 요소의 여러 변형을 조합해 어떤 조합이 가장 좋은 결과를 내는지 확인하는, 한 단계 더 복잡한 방식입니다.
A/B 테스트 결과가 ‘통계적으로 유의미하다’는 건 무슨 뜻인가요?
두 버전 사이에 실제로는 차이가 없다고 가정했을 때, 관측된 성과 차이가 우연히 나올 확률이 충분히 낮다는 의미입니다. 곧 그 결과가 우연이 아니라 실제 차이일 가능성이 높다는 뜻이죠. 통계적 유의성에 도달하거나 최소 한 번의 비즈니스 주기를 채울 때까지 테스트를 운영해야 결론을 신뢰할 수 있습니다.
A/B 테스트는 한 번만 하면 되나요?
아닙니다. A/B 테스트는 단발성 캠페인이 아니라 지속·반복해야 하는 전략입니다. 한 요소의 테스트가 끝나면 우선순위 목록의 다음 요소로 넘어가고, 시간이 지나며 변하는 트렌드와 고객 선호도에 맞춰 반복해야 합니다. 성장은 ‘작게 실험해서 데이터를 누적한다’는 방향으로 꾸준히 테스트를 진행합니다.
A/B 테스트를 하면 실제로 어떤 성과를 기대할 수 있나요?
기존 트래픽을 더 효율적으로 활용해 추가 비용 없이 전환율을 높이고, 이탈률을 낮춰 ROI를 개선할 수 있습니다. 실제로 성장이 진행한 B2B 사례에서는 타겟팅을 데이터 기반으로 조정한 결과 캠페인 조정 시점 직전 대비 웹사이트 문의가 140% 증가하고 결과당 비용이 50% 이상 감소했습니다.
