스플릿 샘플 테스트가 시장 조사에 미치는 영향

스플릿 - 팅 테스트 또는 스플릿 - 런 테스트 또는 A / B 테스트라고도하는 스플릿 샘플 테스트는 두 가지 변형 또는 옵션을 사용한 실험. 마케팅에서 이러한 형태의 연구는 주로 시각 또는 캠페인에 대한 잠재 고객의 반응을 테스트하고 어떤 옵션이 가장 많은 활동을 일으키는 지 확인하는 데 사용됩니다.

가장 보편적 인 용도 중 하나는 웹 디자인입니다. 두 가지 형태의 웹 사이트가 만들어지며 일부 차이가 있습니다.

사이트를 모니터링하여 가장 많은 노출 수 또는 가장 높은 참여도와 같은 가장 많은 활동이있는 버전을 확인합니다. 샘플 테스트를 분할하면 회사가 가장 효과적인 사이트를 식별하는 데 도움이됩니다.

스플릿 샘플 테스트의 최근 연혁

스플릿 샘플 테스트는 비교적 새로운 기능입니다. Google은 2000 년 A / B 테스트를 통해 페이지에서 검색 결과의 이상적인 수를 평가했습니다. 테스트를 기반으로 개선되었으며 지속적으로 개발되었습니다. 이제 Google은 매년 7,000 건 이상의 A / B 테스트를 수행합니다.

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스플릿 샘플 테스트 디자인 방법

자신 만의 스플릿 샘플 테스트를 만들려면 다음 단계를 따르십시오.

• 계획 만들기 : 링크 개선과 같은 목표 확인 클릭 또는 더 많은 페이지 뷰
• 변수 선택 : "A"사이트에서 수평으로 나타나고 "B"사이트에서 수직으로 나타날 사이트에서 하나의 요소와 같은 변수를 선택하십시오.
• 결과 분석 : Google 애널리틱스 또는 기타 추적 도구를 사용하여 테스트 결과를 검토하고 각 사이트의 참여 수준이나 조회수를 비교합니다. 결과에 따라 한 버전이 다른 버전보다 잘 수행되었는지 또는 결과가 상대적으로 정적인지 알 수 있습니다.

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• 변경 사항 구현 : 첫 번째 테스트를 기반으로 변경하고 테스트를 다시 실행하여 결과를 확인합니다.

일반적인 실수

많은 사람들이 너무 많은 변수를 사용하여 샘플 테스트를 나누어 실험의 힘을 망칩니다. 차이점이 너무 많으면 소비자 행동을 개선하는 요소를 식별 할 수 없습니다.

어떤 차이가 영향을 미치는지 자세히 조사하려면 구성 요소를 한 번에 하나씩 분리해야합니다. 이 프로세스는 시간이 오래 걸리지 만 전환율을 높이거나 고객을 행동으로 유도하는 방법에 대한 정확한 그림을 제공합니다.

많은 연구원들이 시험을 충분히 오래 실행하지 않습니다. 고객 행동을 정확하게 묘사하려면 약 1 주일이 걸릴 것입니다. 그렇지 않으면 결과가 통계적으로 유의하지 않아 결과가 혼란 스럽습니다.

성별, 인종, 나이가 다른 광범위한 샘플베이스가 있어야 각 버전의 수행 방법을 알 수 있습니다. 특정 잠재 고객을 타겟팅하는 경우 유용한 정보를 제공하기 위해 해당 그룹 내에 많은 수를 포함하고자합니다.

스플릿 샘플 테스트는 마케팅 접근 방식을 변경하는 데 유용한 도구입니다. 그러나 A / B 테스트는 한 번만 잊지 말고 자주 수행해야한다는 점을 명심해야합니다. 기술과 인식이 변함에 따라 디자인과 제품에 대한 태도도 바뀔 수 있습니다. 지속적으로 테스트를 실행하면 타겟 시장과 함께 진화 할 수 있습니다. 최신 상태를 유지하기 위해서는 반복적 인 테스트와 개선이 필수적입니다.