대부분의 경우, A/B 테스트와 개인화는 동일하게 간주됩니다. 두 가지 모두 웹 페이지의 변형을 생성하고 특정 청중에게 제공할 수 있게 해줍니다. 그러나 두 가지는 다릅니다.
어떻게 다른지 살펴보겠습니다:
- A/B 테스트는 일반 청중을 위한 승리 변형을 보고하기 위해 수치 데이터를 사용하지만, 개인화는 수집된 데이터를 활용하여 청중을 세분화하고 올바른 또는 선호하는 콘텐츠로 그룹을 제공합니다.
- A/B 테스트는 콘텐츠 효과성에 대한 당신의 관점을 검증하는 것이고, 개인화는 목표 청중의 경험을 최적화하는 것입니다.
A/B 테스트를 사용하면 동일한 페이지의 다양한 레이아웃을 시도하고 두 변형으로 트래픽을 나눌 수 있습니다. 특정 기간, 예를 들어 비즈니스 주기 후에 전체 트래픽에 대해 승리 변형을 선택할 수 있습니다. A/B 테스트는 동일한 페이지의 두 가지 이상의 버전을 비교하여 어떤 것이 더 나은 성과를 내는지 알아내는 것입니다.
개인화를 사용하면 나머지보다 더 많은 참여를 유도할 특정 청중을 위한 변형을 가질 수 있습니다. 랜딩 페이지에 여러 변형이 있는 캠페인을 진행하는 경우, 개인화를 사용하여 각 변형에 대해 특정 청중 세트를 타겟팅할 수 있으며, A/B 테스트에서는 변형이 단 하나의 청중 세트만 가질 수 있습니다.
A/B 테스트와 개인화의 차이를 명확히 하기 위해 간단한 사용 사례를 고려해 봅시다.
호주와 독일을 위한 중앙 웹사이트가 있습니다. 11월에 겨울 의류를 판매하는 캠페인을 계획하고 있습니다. 독일에서는 세일이 유용하지만 호주에서는 11월에 겨울 의류 시장이 거의 없습니다. 이 문제를 해결하기 위해 청중을 이해하고 그들에게 효과적인 콘텐츠를 제공해야 합니다.
이제 개인화를 사용하여 서로 다른 청중 세트를 타겟팅하는 두 개의 랜딩 페이지를 가질 수 있습니다. 이는 청중 기반을 이해하고 더 나은 전환을 위해 최적화하는 데 도움이 됩니다. A/B 테스트는 콘텐츠 중심인 반면, 개인화는 타겟 중심입니다.
A/B 테스트와 개인화의 차이를 설명하기 위한 또 다른 사용 사례는 다음과 같습니다.
전자상거래 웹사이트가 있고 11월에 블랙 프라이데이와 사이버 먼데이를 위한 캠페인을 진행하고자 합니다. 중앙 웹사이트를 가지고 있으므로 모든 지리적 청중에게 동일한 변형을 가질 수 없습니다. 블랙 프라이데이와 사이버 먼데이는 아시아 시장에서는 무의미할 것입니다. 이러한 상황에서는 블랙 프라이데이, 사이버 먼데이, 나머지 시장을 위한 세 가지 변형을 가질 수 있습니다.
각 변형에 대해 A/B 테스트처럼 동일한 청중 세트를 가질 수는 없습니다. 개인화를 사용하면 각 변형에 대해 서로 다른 청중 세트를 가질 수 있습니다. 즉, 변형 A는 미국의 사용자에게 블랙 프라이데이에만 표시되고, 변형 B는 사이버 먼데이에만 표시됩니다(이것은 변형을 활성화할 주에 설정할 수 있습니다). 나머지 세계에는 변형이 표시되지 않는 원본 페이지가 있습니다.
A/B 테스트를 사용하면 어떤 레이아웃이 청중 사이에서 더 많은 활동을 유도하는지 결정할 수 있습니다. 개인화는 사용자의 행동에 따라 캠페인을 진행하는 것입니다.
기술 지원
원하는 내용을 찾을 수 없나요? 메일을 보내주세요