대부분의 경우, A/B 테스트와 개인화는 동일한 것으로 간주됩니다. 두 방법 모두 웹페이지의 변형을 만들어 특정 청중에게 제공할 수 있게 합니다. 하지만 둘은 동일하지 않습니다. 차이점을 살펴보겠습니다:
A/B 테스트는 일반 청중을 대상으로 승리한 변형을 보고하기 위해 숫자 데이터를 사용하지만, 개인화는 수집된 데이터를 활용하여 청중을 세분화하고 올바르거나 선호되는 콘텐츠를 해당 청중 그룹에 제공합니다. A/B 테스트는 콘텐츠 효과에 대한 검증에 가깝고, 개인화는 타겟 청중의 경험을 최적화하는 데 중점을 둡니다.
A/B 테스트를 사용하면 동일한 페이지의 다른 레이아웃을 시도하고 트래픽을 두 변형으로 나눌 수 있습니다. 특정 기간, 예를 들어 비즈니스 주기 후에 전체 트래픽에 대한 승리한 변형을 결정할 수 있습니다. A/B 테스트는 동일한 페이지의 두 개 이상의 버전을 비교하여 어느 것이 더 잘 수행되는지 알아내는 것입니다.
개인화를 사용하면 나머지보다 더 참여할 특정 청중을 위한 변형을 가질 수 있습니다. 랜딩 페이지에 여러 변형이 있는 캠페인을 실행하는 경우, 개인화를 사용하여 각 변형에 대해 특정 청중 집단을 타겟팅할 수 있으며, A/B 테스트에서는 변형에 대해 단일 청중 집단만 가질 수 있습니다.
A/B 테스트와 개인화의 차이를 명확히 하기 위해 간단한 사용 사례를 고려해보겠습니다.
호주와 독일 모두를 대상으로 하는 중앙 웹사이트가 있다고 가정합니다. 11월에 겨울 옷을 판매하기 위한 캠페인을 계획하고 있습니다. 독일에서는 판매가 유용하겠지만, 호주에서는 11월에 겨울 옷 시장이 거의 없습니다. 이 문제를 극복하기 위해 청중을 이해하고 그들에게 효과적인 콘텐츠를 제공해야 합니다.
이제 개인화를 사용하여 서로 다른 청중 집단을 타겟팅하는 두 개의 랜딩 페이지를 만들 수 있습니다. 이는 청중 기반을 이해하고 더 나은 전환을 위해 최적화하는 데 도움이 됩니다. A/B 테스트는 콘텐츠에 중점을 두지만, 개인화는 목표 지향적입니다.
A/B 테스트와 개인화의 차이를 설명하기 위한 또 다른 사용 사례를 고려해보겠습니다.
전자 상거래 웹사이트가 있고 11월에 블랙 프라이데이와 사이버 먼데이를 위한 캠페인을 실행하려고 한다고 가정합니다. 중앙 웹사이트를 가지고 있는 경우 모든 지리적 청중에게 동일한 변형을 제공할 수 없습니다. 블랙 프라이데이와 사이버 먼데이는 아시아 시장에서는 무의미할 것입니다. 이러한 상황에서는 블랙 프라이데이를 위한 변형 하나, 사이버 먼데이를 위한 변형 하나, 나머지 시장을 위한 변형 하나를 가질 수 있습니다.
각 변형에 대해 A/B 테스트에서처럼 동일한 청중 집단을 가질 수 없습니다. 개인화를 사용하면 각 변형에 대해 다른 청중 집단을 가질 수 있습니다. 예를 들어, 변형 A는 미국의 사용자에게만 블랙 프라이데이에 표시되고, 변형 B는 사이버 먼데이에만 표시됩니다(변형을 라이브로 설정하고 싶은 주에 설정할 수 있음). 나머지 세계에서는 변형이 보이지 않도록 원래 페이지를 유지합니다.
A/B 테스트를 사용하면 청중 사이에서 어느 레이아웃이 더 많은 활동을 보이는지 결정할 수 있습니다. 개인화는 사용자의 행동에 따라 캠페인을 실행하는 것입니다.
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