Shopify A/B 테스트는 두 개의 웹사이트 변형을 만들어 서로에 대해 실행하여 전자상거래 판매를 늘리는 수단입니다. 이 테스트는 어느 변형이 더 나은 성과를 보이는지 확인하고, 발견된 데이터를 사용하여 기업은 판매 기술을 다듬기 위한 결정을 내릴 수 있습니다.
Shopify A/B 테스트를 처음 접한다면, 실용적인 A/B 테스트를 설정하는 가장 좋은 방법, 어떤 요소를 테스트해야 하는지, 성공적인 분할 테스트를 보장하는 방법 등 많은 질문이 있을 수 있습니다.
이 기사에서는 이러한 질문에 대한 모든 관련 답변을 제공합니다. 또한 결과를 분석하고 결과에 따라 적절한 변경을 실행하는 방법도 논의합니다. 계속 읽어 자세히 알아보세요.
차례
Shopify A/B 테스트 개요
Shopify에서 A/B 테스트 설정하기
Shopify A/B 테스트를 위한 모범 사례
결과 분석 및 변경 사항 구현
결론
Shopify A/B 테스트 개요
다음의 4.4 이상 만 Shopify 웹사이트는 전 세계 175개국에 퍼져 있습니다. Shopify는 인기 있는 전자상거래 웹사이트이지만, 5-10의 % Shopify 매장의 성공은 평균 판매 전환율이 다음과 같은 매장으로 정의됩니다. 2-3의 %.
건물 건설에 기여하는 요인 유익한 Shopify 매장Fashion Nova, Kylie Cosmetics, Unconditional과 같은 브랜드에는 고품질 제품 이미지, 경쟁력 있는 가격, 사용자 친화적인 인터페이스, 매력적인 웹사이트 카피를 사용하는 것이 포함됩니다. 이러한 팁과 요령을 사용하면 전자상거래 사이트에서 Shopify A/B 테스트를 구현하고 필요한 조정을 통해 더 많은 방문자를 구매자로 전환할 수 있습니다.
Shopify에서 A/B 테스트 설정하기
Shopify 스토어에서 분할 테스트를 할 내용을 알아낼 때 정확히 무엇을 테스트하고 싶은지 정의하는 것이 중요합니다. 테스트의 목적은 테스트할 변수의 요소와 실험을 실행하는 방법에 영향을 미칩니다. Shopify에서 성공적인 A/B 테스트를 설정하기 위해 따라야 할 단계는 다음과 같습니다.
테스트 정의하기
테스트를 정의하는 것은 모든 CRO 기관이 클라이언트를 위한 A/B 테스트를 실시하기 전에 취하는 첫 번째 단계입니다. 여기에는 결정에 영향을 미치는 결과를 생성하는 가설을 개발하는 것이 포함됩니다.
매출 증가가 주요 목표라면 테스트의 기본은 더 많은 방문자를 고객으로 전환하는 것을 목표로 해야 합니다. A/B 테스트를 하는 다른 이유는 사용자 참여를 개선하고 이탈률을 낮추는 것입니다. 따라서 Shopify 매장에서 온라인 매출을 늘리려면 A/B 테스트는 이러한 목표를 기반으로 해야 합니다.
테스트 설정하기
그런 다음 Shopify 분할 테스트 아이디어를 내야 합니다. 서로에 대해 테스트할 수 있는 다양한 웹사이트 요소는 다음과 같습니다.
- 방문 페이지
- 제품 가격
- 이미지
- 헤드 라인
- 장바구니 담기 색상 버튼
- 이메일 사본
- 제공
A/B 테스트 요소를 만드는 것은 이러한 특정 변수와 관련하여 수집할 수 있는 통계에 따라 달라집니다. 그러나 무엇을 테스트할지 식별하려고 할 때 어려울 수 있습니다. 또한 고객이 매장을 방문했지만 행동에 대한 의미 있는 데이터를 확립하기에는 너무 일찍 떠날 수도 있습니다.
Shopify는 사용자 행동을 분석하는 데 가장 적합한 정량적 데이터인 고객에 대한 정량적 데이터를 사용자에게 제공합니다.
또한, 타사 고객 추적 소프트웨어를 사용하여 Hotjar 좋은 아이디어가 될 수 있습니다. Hotjar는 히트맵을 활용하여 고객이 Shopify 스토어와 어떻게 상호작용하는지 보여줍니다. 이러한 히트맵의 통계를 사용하면 편리하게 분할 테스트를 생성하여 전환율을 개선할 수 있습니다.
테스트 변형 설정
이 단계에서는 Shopify 페이지에 중복 요소를 만듭니다. 성과가 높은 아이디어로 시작해야 합니다. 일부 테스트 변형은 다음과 같습니다.
- 귀하의 제품 중 하나에 대한 높은 제품 가격
- 행동 촉구의 색상 A 대 색상 B
- 추천 제품 이미지에 대한 라이프스타일 이미지 대 스튜디오 이미지
- 간단한 페이지 레이아웃 대 복잡한 레이아웃
- 1개 구매 시 1개는 반값, 1개 구매 시 2개는 무료 등의 BOGO 딜과 같은 혜택 제공
테스트 실행
테스트를 실행하는 것은 비교적 간단하며, 주요 방법은 수동 또는 자동 두 가지입니다.
수동 테스트는 트래픽이 적은 Shopify 웹사이트에 적합한 반면, 자동 테스트는 트래픽이 많은 Shopify 플랫폼에 적합합니다.
수동 방식을 사용하는 경우 라이브 테마를 복제하여 A와 B라는 이름을 지정합니다. 테마 변형 B에서 서로 테스트하려는 요소를 편집합니다.
테마를 편집한 후에는 매시간이나 매일 테마를 바꿔서 성능을 테스트하고 어떤 테마가 가장 좋은 결과를 제공하는지 확인하세요.
전환할 때는 시간 간격을 동일하게 유지해야 합니다. 이렇게 하면 가장 정확한 결과를 얻을 수 있고, 의사 결정에 더 나은 정보를 제공할 수 있습니다.
마지막으로 테마의 성과를 모니터링하기 위해 스프레드시트에 시간별 또는 일별 결과를 기록합니다.
한편, 자동화된 A/B 테스트를 사용할 때 프로세스는 수동 방식과 몇 가지 유사점을 공유합니다. 자동 테스트는 앱의 도움으로 테마를 변경하는 것을 포함합니다.
사용할 수 있는 Shopify A/B 테스트 앱/도구는 많이 있으며 그 중 일부는 다음과 같습니다. Google 최적화, Optimizely및 개 심자. 이러한 도구 중 일부는 무료이지만, 다른 도구는 구독이 필요합니다.
예를 들어, Google Optimize는 무료 Shopify A/B 테스트 도구로, 소규모 기업이 테스트를 시작하기에 더 좋은 방법입니다.
하지만 비즈니스 예산이 더 큰 경우 Optimizely는 최소한 다음과 같은 비용으로 가장 포괄적인 도구입니다. 매년 $ 36,000. 한편, 중간 규모의 기업은 Convert를 사용할 수 있으며 가격은 최저 $100부터 시작합니다. $ 99 월.
원하는 도구를 사용하여 테스트 중인 라이브 변수의 복제본을 만들고 이를 A와 B로 명명합니다.
B 테마에서 원하는 변경 사항을 만드세요. 예를 들어, 제품 가격을 테스트할 때 B 테마에서 가격을 조정하면 A/B 테스트가 생성됩니다.
테스트를 실행하는 동안 앱은 매일 오전 12시 01분에 테마를 자동으로 바꿉니다.
앱은 매일 변형을 변경하므로 통계 기록도 보관하므로 스프레드시트에 통계를 기록할 필요가 없습니다. 그런 다음 Shopify A/B 테스트 도구에 기록된 데이터를 참조하여 새 테마나 이전 테마를 채택할지 여부를 결정할 수 있습니다.
Shopify A/B 테스트를 위한 모범 사례
몇 가지 팁과 요령은 Shopify A/B 테스트의 성공 가능성을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
한 번에 하나의 요소 테스트
한 번에 하나의 분할 테스트를 실시하는 것이 중요합니다. 여러 요소를 테스트하는 것보다 더 정확한 결과를 얻을 수 있기 때문입니다.
예를 들어, 두 개 이상의 요소를 테스트하고 판매 전환율의 변화를 목격한 경우, 어떤 요소가 판매를 늘리는 데 도움이 되었는지 파악하는 것은 거의 불가능합니다. 예를 들어, 다섯 가지 요소를 테스트한 경우, 두 가지는 전환율을 높이는 데 도움이 되었고, 나머지 세 가지는 판매 전환율을 낮추었을 수 있습니다.
게다가, 전환율이 높은 변수를 유지하고 전환율이 낮은 변수를 남겨두고 싶을 수도 있습니다. 한 번에 한 변수씩 변경하는 것은 향후 분할 테스트에서 전환율을 높이는 데 도움이 될 수 있으므로 중요합니다.
통계적 유의성 테스트
분할 테스트할 수 있는 Shopify 기능이 많으므로 Shopify 웹사이트의 데이터를 사용하여 어떤 기능을 테스트하고 변경할지 결정하세요.
Shopify에는 고객이 귀하의 웹사이트에서 어떤 섹션이나 기능을 무시하는지 파악하는 데 도움이 되는 도구가 있습니다. 예를 들어, 분석을 사용하면 BOGO 딜이 헤드라인 배너보다 더 나은 성과를 내는지 쉽게 판단할 수 있습니다.
그런 다음 테스트가 끝나면 가장 큰 영향을 미치는 변수를 변경하고 싶을 것입니다.
작은 변화와 큰 변화 모두 테스트
A/B 테스트는 큰 위험을 감수할 때 가장 효과적입니다. 그러나 이것이 웹사이트에서 작은 변경을 무시해야 한다는 의미는 아닙니다. 실험이 판매 증가로 이어지기를 바랍니다.
예를 들어, 더 높은 제품 가격이 더 많은 판매를 가져오는지 테스트하는 동안 장바구니에 담기 버튼의 위치와 같은 사소한 영향 요소를 테스트하는 것도 신중한 일입니다. 이러한 작은 변경 사항은 도움이 될 수 있습니다. 매출 증대 훨씬 더.
지속적으로 테스트하세요
Shopify A/B 테스트는 지속적인 프로세스여야 합니다. 테스트 목표를 달성한 후에는 테스트할 다른 요소를 선택할 수 있습니다.
예를 들어, 랜딩 페이지를 테스트한 후 제품 이미지에 대해서도 분할 테스트를 실시할 수 있습니다.
더 많은 테스트를 수행하고 필요한 변경을 하면 전자상거래 웹사이트가 더욱 개선될 것입니다.
결과 분석 및 변경 사항 구현
결과를 측정하는 방법
결과를 측정하는 것은 웹사이트를 조정하기 전의 첫 번째 단계입니다. 분할 테스트를 수행한 후에는 데이터를 수집해야 합니다. 데이터는 사용자가 Shopify 웹사이트를 사용했을 때 사용자 행동이 변했다는 증거가 있음을 증명합니다. 다양한 방법을 사용하여 데이터를 수집하고 기록할 수 있습니다.
- 스프레드시트에 기록하기
- Shopify의 내장 분석 도구
- 결과를 추적하기 위한 Google Analytics
수동 기록을 사용하면 스프레드시트를 통해 결과를 추적할 수 있습니다. 예를 들어 테마 기능을 테스트할 때 매일 오전 8시나 자정과 같이 변형을 바꾸도록 알람을 설정합니다. 매번 결과를 기록합니다. 스프레드시트로 전송하는 동안 Shopify의 분석을 기록합니다.
Google과 Shopify 분석은 테스트 중에 모든 것을 자동화하여 데이터 수집을 간소화합니다. 계산기는 더 나은 의사 결정에 도움이 되는 정확한 전환율을 제공합니다.
결과 해석
다음 단계는 결과를 해석하는 것으로, 이는 변경 사항에 영향을 미칩니다. Shopify의 분석 도구나 Google Analytics에서 수집한 데이터를 사용하면 어떤 테스트 변형이 더 나은 성과를 거두었는지 더 잘 이해할 수 있습니다. 예를 들어 두 가지 테마를 테스트할 때 결과를 사용하여 어느 것이 더 나은 성과를 거두었는지 판단합니다. 그런 다음 매장의 전자 상거래 판매에 긍정적인 영향을 미친 테마를 선택합니다.
결과에 따른 변경 사항 만들기
가장 성과가 좋은 변형 상품을 파악한 후에는 필요한 조정을 해야 합니다. 즉, 매장에 더 많은 수익을 가져다주는 변형 상품을 선택해야 합니다.
변경하려면 페이지가 로드될 때 서버 또는 클라이언트 측에서 웹사이트를 편집합니다. 최소한의 변경을 할 때는 고객 측에서 사용자 정의하고, 더 큰 변경을 할 때는 서버 측에서 사용자 정의합니다.
결론
Shopify A/B 테스트는 B2C 회사, 드롭시퍼, 리테일러가 매출을 늘리는 데 필수적입니다. Hotjar, Google Analytics, Shopify Analytics, Google Optimize와 같은 도구를 사용하면 분할 테스트 아이디어를 개발하고, 테스트를 실행하고, 결과를 분석하고, 필요한 변경을 쉽게 할 수 있습니다.
기업은 발견 사항의 중요성에 따라 변경해야 합니다. 또한 A/B 테스트는 판매자가 지속적으로 개선하고 정교하게 다듬기 위해 사용하는 지속적이고 체계적인 프로세스여야 합니다. 전자 상거래 플랫폼.
