2024년 A/B 테스트 통계, 사실 및 수치 📈

분할 테스트 또는 버킷 테스트라고도 알려진 A/B 테스트는 데이터 분석 및 실험 분야에서 사용되는 강력한 통계 방법입니다.

이를 통해 기업과 연구자는 웹페이지, 앱 기능 또는 마케팅 캠페인과 같은 특정 변수의 두 가지 이상의 버전을 비교하여 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있으며, 특정 결과 또는 지표 측면에서 어느 버전이 더 나은 성과를 내는지를 결정할 수 있습니다.

A/B 테스트 통계의 기본 개념, 전략 최적화의 중요성, 성능 향상과 성공을 위한 데이터 기반 결정을 추진하는 역할에 대해 알아보세요.

차례

기업에 A/B 테스트가 필요한 이유는 무엇입니까?

AB 테스트는 새로운 개념이 아닙니다. AB 테스트는 일반적으로 웹사이트 및 앱과 연결되어 있음에도 불구하고 75년 넘게 사용되어 왔습니다. 그럼에도 불구하고 이 플랫폼은 XNUMX% 이상의 소매업체에서 사용됩니다.

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기업은 AB 테스트를 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.

전환 퍼널 사용자의 문제점에 대해 알아보세요.
기업은 어떻게 현재 트래픽에 대한 수익을 얻을 수 있습니까?
사용자 경험을 개선하는 방법.
AB 테스트가 지금 왜 그렇게 중요한가요?

전년도 팬데믹 위기로 인해 고객의 행동이 빠르게 변화하고 있습니다. 결과적으로 기업은 진화하는 행동 패턴을 따라잡기 위해 AB 테스트에 적응해야 합니다. 결과적으로 기업은 더 나은 선택을 할 수 있습니다.

기업은 브랜드와 고객 간의 격차를 메우기 위해 신속하게 온라인 모드로 전환하고 온라인 비즈니스를 발전시켜야 합니다. AB 테스트는 유용한 정보로 리디렉션하는 가장 빠른 기술입니다.

다양한 산업의 변화:

점점 더 많은 기업이 온라인 세계로 이동하고 있으며 오프라인 매장의 종말을 알리고 있습니다.
많은 조직이 점점 더 깊은 수준의 고객 만족을 제공하는 데 초점을 맞추고 있으며, 이익 중심의 슈발리에 대신 인간 중심이 되어가고 있습니다. 예를 들어, Shopify는 고객 지원을 위해 고객에게 XNUMX일 무료 평가판을 제공했습니다.
고객이 '알고 싶다'에서 '하고 싶다'로 바뀌면서 대화 상호 작용도 증가하고 있습니다. 결과적으로 이제는 더 많은 리드를 창출하기 위해 소비자를 높은 콘텐츠로 연결해야 할 때입니다.
많은 기업들이 마케팅 전략을 고객 유지에서 새로운 고객 확보로 바꾸고 있습니다.
고객 행동의 이러한 변화로 인해 고객 조사를 수행하고 고객 문제를 해결하기 위한 새로운 테스트 아이디어를 개발해야 합니다. 이제 AB 테스트 절차를 점검할 때입니다.

A/B 테스트 통계 전반

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1. A/B 테스트 소프트웨어 시장은 CAGR 1,151%로 성장하여 2025년까지 11.6억 XNUMX만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

QY Research 수치에 따르면 A/B 테스트 소프트웨어 산업의 가치는 485년에 2018억 2019만 달러로 평가되었으며 XNUMX년에도 계속 확장될 것으로 예상됩니다.

A/B 테스트 소프트웨어의 세계 시장은 CAGR 1,151%로 성장하여 2025년까지 11.6억 XNUMX만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

또한, 분석에 따르면 업계가 12.1억 달러를 약간 넘을 것으로 예상되면 2025년 말까지 연간 성장률이 XNUMX%로 일정하게 유지될 것으로 예상됩니다.

(출처: QY리서치)

2. A/B 테스트는 가장 효과적인 CRO 전략입니다.

최근 추정에 따르면 A/B 테스트는 전환율을 높이기 위해 광고 전문가가 활용하는 주요 접근 방식으로, 조직의 60%가 이미 이를 활용하고 있으며 34%는 사용할 계획을 가지고 있습니다.

마케팅 담당자의 59%는 일상 업무에서 카피 최적화를 사용하고 있으며, 29%는 앞으로도 그렇게 할 계획입니다.

마케터들은 A/B 테스트(58%) 외에 온라인 설문조사 및 고객 피드백(55%)은 물론 사용자 여정 분석도 사용한다고 주장했습니다. 49%의 기업에서 전환율 개선은 유용성 테스트에서 시작됩니다.

(출처: 스마트 인사이트)

3. A/B 테스트는 전환율 향상에 매우 유용합니다.

전환율 향상과 관련해 60%의 기업이 A/B 테스트가 매우 유익하다고 생각합니다.

많은 요인이 전환에 영향을 미치지만 현재 A/B 테스트 연구에 따르면 대부분의 기업에서는 이것이 전환을 늘리는 가장 좋은 방법 중 하나라고 믿고 있습니다.

A/B 테스트는 응답자의 거의 63/7(XNUMX%)에게 구현하기 어렵지 않았습니다. XNUMX%만이 동의하지 않으며 A/B 테스트를 실시하는 것이 어려운 작업이라는 데 동의했습니다.

(출처: InvespCRO)

4. 전자상거래 사이트의 A/B 테스트로 방문자당 수익을 50.7% 늘릴 수 있습니다.

전자상거래 사이트에서 효과적인 A/B 테스트를 통해 방문자 50.7인당 일반적인 수익이 XNUMX% 증가할 수 있습니다.

효과적으로 수행된다면 A/B 테스트는 매우 보람 있는 일이 될 수 있습니다. 전자상거래 웹사이트에서 순 방문자당 평균 수입은 3달러입니다. 적절한 A/B 테스트를 통해 이러한 수입을 크게 늘릴 수 있습니다.

A/B 테스터의 1/3은 A/B 테스트 추세에 따라 20% 테스트 헤드라인, 20% 테스트 클릭 유도 버튼, 10% 테스트 레이아웃, 8% 테스트 웹 사이트 사본과 같은 기능을 검토하는 것으로 시작합니다.

(출처: VWO)

5. A/B 테스트에서 통계적 중요성을 얻으려면 최소 5000회의 고유 방문이 필요합니다.

여러 마케팅 담당자가 A/B 테스트에서 의도한 결과를 얻지 못하는 주요 요인 중 하나는 트래픽 부족입니다.

A/B 테스트의 통계적 중요성을 위해서는 5000회의 고유 방문 임계값이 필요합니다. A/B 테스트에 따르면 통계, A/B 테스트 XNUMX개 중 하나만이 전환율을 높이는 데 통계적으로 필수적입니다.

또 다른 연구에 따르면 통계적으로 유의미한 결과 또는 5,000%의 신뢰도 비율을 달성하려면 변형당 100명의 고유 방문과 변형별 모든 목표에 대한 95명의 전환으로 구성된 A/B 테스트 설문조사가 필요합니다.

(출처: AB Tasty)

6. 50% 이상의 회사가 테스트 우선순위 프레임워크를 사용합니다.

우선순위 지정 프레임워크 또는 테스트 우선순위 지정 메커니즘은 회사의 CRO 프로세스에서 중요한 부분입니다.

A/B 테스트 통계에 따르면 조직의 56.4%가 테스트 우선순위 프레임워크를 사용하고 있으며 이는 점점 더 많은 기업이 개선되고 있음을 나타냅니다.

좋은 소식은 테스트 우선순위 프레임워크를 사용하지 않는 기업의 비율이 작년에 43.6%에서 47.1%로 증가했다는 것입니다.

(출처: CXL)

7. A/B 테스트는 CRO에 대해 최적화 전문가로부터 4.3점 만점에 5점을 받았습니다.

CXL과 VWO가 실시한 여론 조사에 따르면 A/B 테스트는 전환율 최적화 전문가의 최우선 과제입니다.

전문가들이 기존 CRO 접근 방식의 성공을 평가했을 때 최적화 및 A/B 테스트 수치에 따라 A/B 테스트에 4.3점 만점에 5점을 부여했습니다.

이는 마케터에게 거의 모든 아이디어나 계획을 테스트할 수 있는 많은 전문 지식과 유연성을 제공하는 다른 매체가 거의 없다는 것을 분명히 보여줍니다.

(출처: 온라인 재정)

8. 77%의 조직이 웹사이트에서 A/B 테스트를 수행하고 60%는 랜딩 페이지에서 수행합니다.

A/B 테스트는 기업 웹사이트의 전환율을 높이는 데 가장 일반적으로 사용되며, 77%의 기업이 그렇게 하고 있습니다. 약 71%는 한 달에 2~3회 유사한 테스트를 수행합니다.

한편, 방문 페이지 A/B 테스트 데이터에 따르면 랜딩 페이지는 전환이 발생하는 곳이기 때문에 모든 온라인 비즈니스에 매우 중요합니다. 모든 기업의 60%가 웹 사이트 성능을 향상하기 위해 이 방법을 사용한다는 것은 놀라운 일이 아닙니다.

(출처: InvespCRO)

9. 마케터의 1/3은 A/B 테스트 후 전환율에 만족합니다.

마케팅 담당자 중 28%만이 A/B 테스트에서 얻은 전환율에 만족하고 있습니다. 그것은 당신이 그것을 어떻게 하느냐에 달려 있습니다. 그것이 바로 그 이유입니다. A/B 테스트는 올바르게 수행될 때만 효율적이므로 추가 노력을 기울이십시오.

(CXL)

이메일 통계 A/B 테스트:

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1. 메일 마케팅 운영에서 미국 기업의 93%가 A/B 테스트를 사용합니다.

미국의 마케터들은 A/B 테스트 데이터 분석을 전술에 처음으로 포함시켰기 때문에 대부분의 기업이 이를 사용하는 것은 당연합니다.

게다가 미국 마케팅 담당자는 특히 이메일 마케팅 이니셔티브의 성과를 평가할 때 가장 많은 일을 하는 사람입니다.

이메일 마케팅 통계에 따르면 프랑스 조직의 79%가 이메일 마케팅에 A/B 테스트를 사용하는 반면(가끔 또는 대부분) 독일에서는 77%입니다.

(출처: 광고랜드)

2. 개인의 신원을 발신자로 사용하면 공개율이 0.53% 증가할 수 있습니다.:

다음에 대한 A/B 테스트 통계 이메일 마케팅 때로는 사소해 보이지만 더 넓은 규모에서 큰 변화를 가져올 수 있는 결과를 제공할 수도 있습니다.

예를 들어, '발신자' 섹션에서 회사가 아닌 개인이 보낸 보다 개인화된 이메일을 이메일로 보내는 경우 열기 및 클릭률이 각각 0.53% 및 0.23% 증가합니다.

(출처: 캠페인 관리)

3. 메일에 대한 A/B 테스트는 59%의 조직에서 사용됩니다.

또 다른 눈에 띄는 전환 채널은 이메일 마케팅인데, 이는 더 많은 마케팅 전문가가 실험을 해야 할 분야일 수 있습니다.

메일 관련 A/B 테스트 동향에 따르면, 59%의 기업이 이미 그렇게 하고 있습니다. 또 다른 58%는 A/B 테스트를 통해 스폰서 검색 전략을 시도합니다.

(출처: InvespCRO)

4. 전 세계 조직 중 거의 40%가 이메일 제목을 테스트합니다.

전 세계적으로 39%의 조직에 따르면 이메일의 제목 줄은 가장 중요한 부분이며 고객의 클릭을 유도하는 데 사용되는 후크입니다.

이에 따르면 A / B 테스트 이메일 마케팅에 대한 통계, 37%는 테스트 텍스트, 36%는 테스트 전송 날짜 및 시간, 32%는 보낸 사람 주소에 집중, 39%는 이메일의 사진을 봅니다. 제안(28%)과 프리헤더(23%)는 A/B 테스트를 거치는 두 가지 요소입니다.

(출처: 온라인 재정)

5. 단어 수가 적은 제목 줄은 541% 더 많은 응답을 유도합니다.

이메일 제목에 대한 A/B 테스트 결과에 따르면 창의적인 것이 최선의 접근 방식은 아닌 것으로 보입니다. 사용자는 간단하고 간결한 제목을 선호하는 경향이 있습니다.

혁신적인 주제 라인과 비교했을 때, 단어 수가 적은 제목 라인은 541% 더 많은 응답을 유도합니다.

이 결과는 잠재 고객이 가장 좋아하는 것이 무엇인지 파악하기 위한 이메일 마케팅 테스트에서 나온 것입니다.

(출처: HebergementWebs)

6. 1개 사례 중 8개 사례에서 A/B 테스트는 비즈니스에 대한 실질적인 결과를 가져옵니다.

최고의 A/B 테스트 방법을 사용하더라도 때로는 결과가 실망스러울 수 있습니다.

데이터에 따르면 A/B 테스트 1개 중 8개만이 성공적인 이메일 캠페인으로 이어지며 나머지는 거의 개선되지 않습니다. 짜증을 줄이고 전환율을 높이기 위해 기업에서는 더 많은 변수를 사용하는 것이 권장되는 경우가 많습니다.

(출처: 학습 센터)

가장 유명한 A/B 테스트 예:

1. Microsoft Bing은 매월 평균 1,000개의 A/B 테스트를 수행합니다.:

대기업은 우리가 온라인에 접속할 때마다 거의 확실히 참여하게 될 이러한 실험을 너무 많이 수행합니다. Bing은 매달 사용자 경험의 거의 천 가지 부분을 테스트합니다.

(출처: 마케팅)

2. A/B 테스트는 Bing의 수입을 12% 높이는 데 도움이 되었습니다.

Microsoft 개발자 중 한 명이 2012년에 Bing 검색에 광고 헤드라인이 표시되는 방식을 조정하는 개념을 생각해냈습니다.

그가 제안한 A/B 테스트 데이터는 놀라운 결과를 드러냈고, 이를 통해 마이크로소프트는 미국에서만 연간 이익을 100억 달러 늘려 빙 역사상 최고의 발명품이 됐다.

(출처: 하버드 비즈니스 리뷰)

3. A/B 테스트는 버락 오바마의 대선 캠페인에서 75만 달러를 창출하는 데 도움이 되었습니다.

2008년 버락 오바마 전 대통령의 대선 캠페인은 아마도 훌륭한 A/B 테스트 결과의 가장 훌륭하고 잘 알려진 사례 중 하나일 것입니다. Obama의 디지털 마케팅 팀의 A/B 테스트 이메일 분석은 흥미로운 사례 연구 자료를 제공합니다.

그들은 다양한 사진, 비디오 및 웹사이트 레이아웃을 테스트한 결과 캠페인의 인터넷 가입률을 140% 높이면 모금된 금액이 75만 달러 증가한 것으로 나타났습니다.

그들은 '지금 가입', 지금 가입' 및 '자세히 알아보기' 버튼과 관련하여 여러 A/B 테스트를 수행한 결과 '자세히 알아보기'가 표준 '가입'보다 방문자당 약 20% 더 많은 가입을 받는다는 사실을 발견했습니다. ' A/B 테스트 통계에 따르면 이로 인해 약 XNUMX만 개의 이메일 목록 등록이 이루어졌습니다.

(출처: 유선)

4. 2000년에 Google은 첫 번째 A/B 테스트를 실시했습니다.

각 페이지에 얼마나 많은 결과를 표시해야 하는지를 결정하기 위해 Google은 2000년에 최초의 A/B 테스트를 실시했습니다.

7,000년 후 Google은 매년 10,000번의 테스트를 수행했습니다. A/B 테스트 통계에 따르면 Google은 연간 약 XNUMX건의 A/B 테스트를 수행합니다.

(출처: 학습 센터)

5. CTA를 위해 Google은 50가지 고유한 파란색에 대해 A/B 테스트를 수행했습니다.

Google은 어떤 버전이 가장 많은 사용자를 전환했는지 확인하기 위해 클릭 유도 문구에 50가지 다양한 파란색 색상을 실험했습니다. 다른 기업에서는 색상에 대한 A/B 테스트 분석을 사용하여 전환율을 높였습니다.

예를 들어, A/B 테스트 데이터에 따르면 주황색을 사용하면 SAP의 전환율이 최대 32.5% 증가한 반면, 빨간색을 사용하면 Performable의 전환율이 최대 21% 증가했습니다.

(출처: 퀵스프라우트)

자주 묻는 질문

🧐 A/B 테스트는 어떻게 작동하나요?

A/B 테스트에는 그룹을 두 개 이상의 세그먼트로 무작위로 분할하고 각 세그먼트를 서로 다른 변형에 노출시키는 작업이 포함됩니다. 그런 다음 통계 분석을 사용하여 어떤 변형이 더 나은 성능을 발휘하는지 결정합니다.

📊 데이터 분석에서 A/B 테스트가 왜 중요한가요?

A/B 테스트는 옵션을 비교하고 가장 효과적인 옵션을 선택함으로써 기업이 데이터 기반 결정을 내리고, 전략을 최적화하고, 성과를 개선하는 데 도움이 됩니다.

📈 A/B 테스트에는 어떤 통계 기법이 사용되나요?

일반적인 통계 기법에는 가설 검정, t-검정, 카이제곱 검정 및 신뢰 구간이 포함됩니다.

🎯 A/B 테스트에서 추적할 주요 성과 지표는 무엇입니까?

측정항목은 실험에 따라 다르지만 전환율, 클릭률, 수익, 사용자 참여도가 포함될 수 있습니다.

💡 A/B 테스트를 효과적으로 수행하기 위한 모범 사례는 무엇입니까?

모범 사례에는 명확한 목표 정의, 샘플 무작위화, 편향 방지, 적절한 기간 동안 테스트 실행, 결과에 따른 지속적인 반복 등이 포함됩니다.

📝 A/B 테스트 결과를 어떻게 해석하나요?

결과는 통계적 유의성, 신뢰 구간, 실제적 유의성을 분석하여 해석되어 정보에 입각한 결정을 내립니다.

빠른 링크:

결론: 2024년 A/B 테스트 통계

모든 인터넷 비즈니스의 궁극적인 목표는 사용자를 유료 고객으로 전환하는 것입니다. 누구나 광고 캠페인의 가치 있는 트래픽이 성공적인 판매로 전환되는 것을 보고 싶어합니다.

A/B 테스트 통계에 따르면 이 연구 방법은 귀하가 최적화를 향한 올바른 길을 가고 있는지 판단하는 데 필요한 도구일 수 있으며 결과적으로 온라인에서 더 만족스러운 고객을 유치하는 데 도움이 됩니다.

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기업에 A/B 테스트가 필요한 이유는 무엇입니까?

A/B 테스트 통계 전반