마케팅실험4 실제로 써본 마케팅 실험 도구 TOP 3 마케팅 실험은 ‘감’이 아닌 ‘데이터’로 움직이는 전략의 핵심이다. 어떤 문구가 더 클릭을 유도하는지, 어떤 디자인이 전환율을 높이는지 실험을 통해 확인할 수 있다. 실제로 다양한 실험 도구를 사용해본 경험을 바탕으로 가장 효과적이었던 도구 3가지를 소개하고자 한다.1. Google Optimize – 직관적이고 강력한 A/B 테스트 도구였다Google Optimize는 웹사이트 A/B 테스트를 위한 도구였다. 별도 코딩 없이도 다양한 실험을 설정할 수 있어, 마케팅 팀이나 기획자가 직접 실험을 설계하기에 적합했다.GA(Google Analytics)와 연동이 가능해 사용자 행동 데이터를 기반으로 실험 대상을 세분화할 수 있다는 점도 장점이었다.예를 들어, 랜딩페이지의 버튼 색상이나 문구에 따라 전환율이.. 2025. 4. 14. 📊 A/B 테스트 통계 해석 완전 정복 — “이 수치가 유의미한 건가요?” 이제는 당당하게 말하자A/B 테스트를 잘 설계해도,해석을 잘못하면 오히려 잘못된 방향으로 나아갈 수 있다.전환율이 높아졌다는데, 이게 진짜 효과일까? 그냥 우연 아닐까?이런 질문에 데이터로 답하는 법, 바로 통계 해석이다.✅ 실무에서 자주 나오는 질문들“A버전 전환율 4.5%, B버전 5.2%인데, B가 더 좋은 거 맞죠?”“차이가 0.7%인데, 이 정도면 바꿔야 하지 않나요?”“p-value가 0.08이면 유의미한 건가요?”이런 고민을 할 때 필요한 게 바로 **통계적 유의성(Statistical Significance)**이라는 개념이다.📌 핵심 개념만 쉽게 정리1. p-value (유의확률)→ “이 결과가 우연히 나올 확률은 얼마나 되나?”예를 들어 A와 B의 .. 2025. 4. 13. 🧪 A/B 테스트 vs MVT(다변량 테스트), 뭐가 다른가? – 실험 설계는 목적과 상황에 따라 달라야 한다디지털 마케팅 실무에서 사용자 반응을 실험하는 일은 필수다.그러나 실험 방식은 하나가 아니다.많은 사람들이 A/B 테스트에 익숙해져 있지만,경우에 따라서는 **MVT(다변량 테스트, Multivariate Test)**가 더 적절할 수도 있다.그렇다면 두 방식은 어떤 차이가 있고, 언제 어떤 방식을 선택해야 할까?✅ A/B 테스트: 하나의 변수를 비교할 때A/B 테스트는 이름 그대로 **두 가지 버전(A와 B)**을 비교하여 어떤 버전이 더 효과적인지를 알아보는 실험 방식이다.핵심은 한 번에 한 가지 요소만 변경하는 것.예시버튼 색상: 파란색 vs 빨간색문구: “지금 구매하기” vs “50% 할인 중!”이메일 제목: “이번 주 특가” vs “딱 하루 할인”A.. 2025. 4. 13. 🧪 A/B 테스트, 생각보다 제대로 못하는 사람들이 많다 – ‘그냥 나눠서 돌려봤는데요’는 A/B 테스트가 아니다마케터라면 한 번쯤 해봤을 A/B 테스트.광고 문구를 바꿔보거나, 버튼 색상을 달리해서 전환율을 비교하는 식으로 많이들 사용한다.그런데 생각보다 많은 실무자들이 잘못된 방식으로 실험을 설계하거나, 잘못된 결론을 내리고 있다.A/B 테스트는 단순히 “나눠서 테스트해봤다”가 아니라,엄밀한 실험 설계 → 통계적 유의성 확보 → 전략적 해석이라는 일련의 프로세스를 필요로 한다.✅ A/B 테스트란 무엇인가?간단히 말해 두 가지(또는 그 이상)의 버전을 비교해 가장 효과적인 요소를 찾아내는 방식이다.예를 들어 이메일 캠페인에서 A 그룹에는 제목 A, B 그룹에는 제목 B를 보냈을 때어느 쪽의 오픈율이 높았는지를 분석한다.사용 예시랜딩 페이지 버튼 색상 테스트광.. 2025. 4. 12. 이전 1 다음