“어떤 현상을 숫자로 표현하지 못하는 것은 문제를 정확히 알지 못한다는 것이고, 정확히 모른다는 것은 그것을 관리할 수 없다는 이야기입니다. 관리할 수 없다는 것은 현재의 상태를 개선할 수 없다는 뜻이죠.”

-현대 경영학의 창시자 Peter F. Drucker-

클릭을 부르는 쇼핑몰 개선

여러분의 웹사이트는 충분히 매력적인가요? 우리의 마케팅에 할당된 돈과 시간은 한정적이기에 우리는 가급적 검증된 마케팅을 쇼핑몰에 녹여 내서 회원가입/구매전환이라는 최대의 목표치까지 이끌어 나가야 합니다. 이를 위해 직원들은 UX/UI적으로 좋은 아이디어를 내지만, 객관적인 근거가 없다면 고객과 대면하는 장소이자 온라인사업의 근간인 쇼핑몰에 바로 적용할 수는 없게 되겠지요.

1. 직관적 의사결정은 가급적 배제한 효율적 마케팅 개선

이런 경우는 어떨까요? 회원가입을 해야 할인쿠폰을 받을 수 있다고 가정합시다. 회원가입을 하려고 버튼을 클릭하자마자 나오는 첫 화면이 아래와 같다면, 더 회원가입을 많이 일으키는 사이트는 과연 어디일까요?

Case 1 :: 회원가입 페이지 내 약관을 맨 뒤로 배치하여 이탈률을 줄이기 위한 Progress Bar A/B Test

에듀쇼핑몰 내 A사와 B사의 회원가입 첫 페이지 항목 배치 AB TEST

우리는 골똘히 생각하지 않아도, 직관적으로 약관이 뒤로 가 있는 B사의 사이트라는 것을 알 수 있습니다. 어려운 말들로 점철된 약관 속에서 무심코 누른 클릭 한 번으로 내 개인정보가 텔레마케팅에 활용된다면? 이라는 부담을 갖게 될 지도 모릅니다. 또는 애초에 방대한 글자 수에 압도당해 회원가입을 중도포기 후 이탈하는 경우도 발생될 것입니다. 우리 사이트에 가입된 회원이 많아야 매출로 이어진다는 것은 누구나 알고 있는 사실일 것입니다. 그렇다면, 우리는 심증만 가지고 가설을 반영하지 않고, 효과를 측정하여, 시간과 돈을 아낄 수 있는 효율적인 마케팅 도구를 활용하여, 똑똑한 활용을 하면 됩니다.

바로 구글 옵티마이즈라는 구글이 제공하는 마케팅 플랫폼으로 가능합니다! 구글 옵티마이즈는 기존의 사이트를 보여주는 A 버전과 가설을 적용한 사이트를 보여주는 B 버전을 사이트에 접속하는 방문객의 모수를 5:5로 나눠 테스트 하여 클릭률과 전환율을 확인하여 더 나은 선택을 하도록 도아주는 툴입니다. 시중에 구글 옵티마이즈라는 툴에 대한 훌륭한 활용서적이 많이 있기에, 여기서는 툴에 대한 설명은 간략하게만 요점을 짚고, A/B 테스트 사례와 그 효과측정 리포트에 들어가야 할 내용에 대해서만 언급하도록 하겠습니다.

2. 구글 옵티마이즈로 적용 가능한 가설 증명 사례

Case 2 :: 회원가입 페이지 내 진척도를 알려 이탈률을 줄이기 위한 Progress Bar A/B Test

Case 3 :: 과거 판매실적을 기반으로 선정한 검색어 또는 보완상품을 표시하여 고객의 선택을 돕는 A/B Test

이 밖에도 아래와 같은 경우, 가설을 세워 A/B Test를 통해 객관화된 의사결정을 바탕으로 한 마케팅으로 고객의 클릭을 부르는 사이트를 완성할 수 있습니다.

쇼핑몰 내 검색창에 회색음영 글씨로 추천키워드, 안내문구 표시 A/B Test로 효과 측정하기
쇼핑몰 내 가장 중요한 상단과 중앙 부분, 그리고 우측 사이드바 부분의 배치 A/B Test로 클릭률 확인하기
쇼핑몰 하단의 고정된 회원가입 사이드 바를 띄우는 A/B Test로 회원가입 전환율 효과 측정하기

3. A/B Test 이후의 성과측정 보고서로 확인할 항목

Session, Click, CTR, User Conversion Rate, Transaction Conversion Rate, Bounce rate등의 항목을 측정하여 객관화된 가설의 근거를 얻습니다.

AB TEST RESULT REPORT — A/B Test Report Format

4. 구글 옵티마이즈 역할 및 툴 사용을 위해 필요한 사항

광고비를 들여도 매출이 안 느는 경험을 하셨다면, 한 가지 질문을 드리겠습니다. ‘당신의 웹사이트는 충분히 매력적인가요? ‘ 클릭을 부르는 매력적인 사이트는 유저 친화적이라는 공통점이 있습니다. 구글 옵티마이즈는 IT개발자의 업무 의존을 최소화하여 개발과 디자인 요소에 대한 지식이 없는 마케터가 Split Test라는 A/B Test로 고객의 행동 데이터를 기반으로 가설을 검증해서 효과를 극대화 할 수 있는 도구입니다.

※ 구글 옵티마이즈 사용 전 필요사항 ※

실험진행 사이트 내 옵티마이즈 태그 설치 : 사이트와 옵티마이즈와의 연결
실험진행 사이트 내 구글 애널리틱스 사용 : 실험 결과 측정을 위함
사이트에 설치한 옵티마이즈와 구글 애널리틱스 연동

테스트 가설 설정 : 기존 수집한 캠페인 및 GA 행동 데이터를 기반으로 실험을 진행할 A안, B안 가설설정
옵티마이즈 셋팅 : 대안 랜딩페이지 설정→ 실험 타겟 설정 → GA 목표 및 최적화 목표 선택 (GA 기반 목표 데이터)
실험 진행 : 실험은 대안별 적절한 모수 확보를 위해 최소 2주 이상 진행
결과보고서 확인 : 대안별 발생 세션 및 전환수/전환율 데이터 확인 (연결된 GA의 행동>실험보고서에서도 확인 가능)