A/B 테스트의 개념에 대한 설명
A/B 테스트 개념에 대해서 알아보아요.
A/B테스트는 말 그대로 A안과 B안 2가지 안 중에서 어떤 안을 선택할지에 대한 합리적인 선택 방법입니다.
A/B테스트의 뜻과 개념에 대해서는 먼저 아래 버튼을 통해서 내용을 확인해주세요.
A/B테스트(A/B Testing)는 디지털 환경에서 실험을 통해서 더 결과가 좋은 안을 선택하는 방법인데 실제 A안과 B안을 만들어서 웹사이트에 반영 후 고객에게 랜덤으로 보여주고 어떤 안이 더 반응이 좋고 결과가 좋은지를 평가하고 더 좋은 결과를 채택하는 방법입니다.
A/B 테스트는 디지털 환경에서 데이터가 있기 때문에 가능해졌습니다.
A/B테스트는 웹사이트에 A안과 B안에 대해서 UX/UI기획과 개선 내용이나 화면 배치 변경, 버튼의 위치, 중요한 디자인 시안 등 개인의 주관적인 판단에 의한 선택 보다 실제 디지털 환경에서 라이브 시키고 어느 안이 더 효과가 좋은지를 데이터를 기반으로 분석한 후 데이터 결과를 기반으로 의사결정을 하는 데이터 드리븐(Data-Driven) 의사결정 방식입니다.
A/B테스트를 통해서 웹사이트의 사용성을 개선할 수 있고 프로세스 상의 Conversion Funnel의 단계별 전환을 개선하고, 최종 전환률을 높일 수 있는 방법입니다. 그리고 고객이 겪고 있는 Huddle Point 를 없애기 위해서도 활용합니다. 기업에서 웹사이트 상에서 A/B 테스트를 진행해보기 위해서는 실제 개발을 통해서 랜덤으로 보여주는 구성을 구현해야 합니다.
구글(Google)에서는 구글 애널리틱스(Google Analytics)와 함께 구글 옵티마이즈(Google Optimize)라고 하는 A/B 테스트 툴을 무료로 제공하고 있습니다. A/B 테스트는 마치 과학에서 실험을 하듯이 디지털 환경에서 실험해보는 것으로 합리적인 선택 기준이 될 수 있는 좋은 방법이라고 할 수 있겠습니다. 앞으로 디지털 전환의 시대가 되면서 A/B테스트를 통한 데이터 드리븐 의사결정은 점점 더 중요해질 것으로 예상됩니다.
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