광고 소재 최적화를 위한 AB Test 가이드
디지털 마케팅과 페이스북 / 인스타그램 광고
우리의 마케팅이 힘들고 어려운 이유
대부분의 마케팅 팀은 항상 비슷한 고민을 갖고 있다. "어떤 메시지와 광고 크리에이티브가 고객에게 더 매력적으로 느껴질까?" 실무자는 수 많은 경쟁사에 대한 벤치마킹과 고민 끝에 마케팅 크리에이티브를 제출하지만, 현실은 마케팅 리더의 주관에 따라 다시 수정되기 마련이다. 성과가 좋다면 다행이지만 그렇지 않은 경우, 실무자는 리더가 목표로 하는 성과가 나올 때까지 무한 수정을 반복한다. 물론 이 또한 마케팅 리더의 주관에 따라 수정되는 것이 대부분이다. 결국 꼭두각시 같은 업무와 실패만 반복한 실무자는 업무에 대한 흥미를 잃고 불만이 쌓여 회사를 떠나게 된다.
본인 역시 실무를 진행하며 이와 같은 경우를 수도 없이 겪어왔다. 수정해야 할 이유를 납득하지 못한 채 그저 팀장의 입맛에 맞는 산출물을 만드는데 혈안이 되었다. 교육과 컨설팅을 진행하며 만난 수 많은 기업들 역시 별반 다르지 않았다. 대기업부터 중견기업, 중소기업과 스타트업까지, 규모와 관계 없이 리더의 직관에 의존해 마케팅을 진행하는 경우가 대부분이었다. 심지어 퍼포먼스 마케팅 에이전시라 하는 곳에서도 눈 앞의 데이터를 가뿐히 무시한 채 팀장의 주관적 결정에 따라 의사결정을 하는 경우가 많다.
문제는 이러한 과정이 반복될수록 마케팅 인력이 리소스가 의미없이 소진된다는 것이다. 기업의 많은 오너들과 리더들이 시간, 자원 및 예산이라는 리소스를 정량적으로 접근하는 것과 달리, 인적자원에 대해서는 동일하게 접근하려고 하지 않는다는 것은 큰 모순이다. 이 것은 꼭 규모가 큰 기업에만 해당되는 얘기가 아니다. 스타트업과 소규모 자영업자의 경우에도 동일하게 적용된다. 본인이 추진하는 마케팅이 개선할 방향성을 찾지 못하고 실패를 반복한다면, 결국 지쳐서 포기하기 마련이다.
때문에 나는 항상 테스트의 중요성을 강조해 왔다. 제 아무리 오랜 경력을 가진 마케터라 할지라도 천차만별인 고객을 완벽하게 파악할 수는 없는 노릇이다. 더불어 시대와 환경이 빠르게 변하면서 고객의 모든 소비패턴 역시 빠르게 변하기 때문에 과거의 경험과 지식은 점차 그 효용성을 잃어가기 때문이다. 테스트가 중요한 이유는 실제 고객의 반응을 데이터로 확인할 수 있기 때문이다. 따라서 이해관계자들의 주관적인 기준과 판단으로 인해 생기는 오류를 최소화 할 수 있다. 이것은 불필요한 의사소통 과정을 현저하게 줄여주고, 성과를 증진하는 방법에 더욱 빠르게 도달할 수 있게 해준다. 때문에 마케팅 실무자 역시 성취감을 기반으로 스스로 더 나은 개선방향을 찾기 위한 노력을 게을리 하지 않게 된다.
오바마와 AB Test
테스트 방법 중 가장 널리 활용되고 있는 AB Test에 대해 알아보자. 이는 고객 집단에게 A와 B안을 제시해 더 나은 성과를 보인 대안으로 최적화를 진행하는 작업이다. AB Test와 관련해서는 가장 대표적이고 유명한 예시가 있는데 바로 미국 오바마 대통령의 선거 캠페인이다.
2008년과 2012년에 진행된 오바마 대통령의 대선 캠페인은 말 그대로 테스트의 연속으로 이루어진 결과라고 할 수 있다. 캠페인에서 공개된 테스트의 내용은 굉장히 단순하고 간단해 보이지만, 테스트의 결과는 결코 미비하지 않았다. 오바마의 대선 캠페인 팀은 홈페이지의 뉴스레터 구독 신청 폼에 몇 가지 테스트를 진행했다. 이메일과 우편주소를 기입하고 클릭하는 제출 버튼에 있어 텍스트에 변화를 준 것인데, 그 내용은 1) Sign Up 2) Learn More 3) Join Us Now 4) Sign Up Now 등이다. 과연 어떤 버튼의 텍스트가 가장 효과가 있었을까?
결과는 2번의 Learn More이다. 만약 이와 같은 선택지를 놓고 팀원들과 회의를 한다면 개인의 취향이 반영된 의견으로 시간을 낭비하다 결국 리더의 결정 또는 다수결에 의해 종료될 것이다. 하지만 테스트를 진행한다면 이 모든 과정이 생략되고 보다 빠르고 직관적으로 고객의 선택을 확인할 수 있다.
이 밖에도 오바마의 대선 캠페인 팀은 수 많은 테스트를 진행하며 선거의 확률을 높여나갔다. 선거 자금을 모금하는 캠페인을 진행할 때도 어떤 이미지를 메인에 사용하는 것이 도움이 될 지 등을 테스트 했다고 공개했다.
의미 있는 인사이트를 얻기 위한 AB Test 가이드
매우 유용하고 널리 활용되는 AB Test이지만 무턱대고 진행할 경우 무의미한 결과를 얻게 될 수도 있다. 테스트를 진행한다는 것에만 집중해 놓치기 쉬운 포인트가 있기 때문이다. 이와 관련해 AB Tes를 진행함에 있어 몇 가지 유의해야 할 사항들이 있는데 하나씩 자세하게 살펴보도록 하자.
1. 사전 데이터 조사
테스트는 아무런 근거 없이 진행 되어서는 안된다. 무엇을 테스트 할 것인지, 어떤 데이터를 개선시킬 것인지에 대한 내용이 필요한데, 이것은 직감과 경험에 의존하는 것이 아닌 기존의 데이터를 기반으로 설정되어야 한다. 테스트를 위한 사전 데이터를 조사하는 것이 테스트의 시작이며 변화를 추적하고 분석하는 것이 우리가 할 일이다.
2. 목표에 따른 가설 정립
사전 데이터 조사를 통해 우리가 설정해야 할 것은 바로 목표이다. 목표 없이 진행되는 테스트는 목적지 없는 항해와 같다. 때문에 우리는 어떠한 지표를 개선시킬 것인지에 대한 목표를 명확히 설정해야 한다. 가령 페이스북 광고를 테스트하는 경우에도 단순히 광고 크리에이티브에 사용자들이 많이 반응하는 것을 목표로 설정할 것인지, 아니면 광고 크리에이티브 클릭을 통해 사이트 유입을 늘릴 것인지, 아니면 유입에서 그치는 것이 아니라 유입 이후에 전환까지 이어지는 확률을 높이는 것에 목표를 둘 것인지 등을 정해야 한다. 일단 이 목표가 정해지면 목표 달성을 위해 어떤 대상에 변화를 주어 테스트 할 것인지를 정해야 하는데, 이 또한 직감이 아닌 과거 데이터를 통해 테스트 할 만한 가치가 있는 지를 결정한 후 진행해야 한다. 만약 축적된 데이터가 없다면 다양한 시도를 통해 데이터를 쌓는 작업을 선행하는 것도 좋다.
3. 대상을 압축해 테스트
사전 데이터를 기반으로 테스트의 목표를 설정하고 테스트의 대상(광고 크리에이티브, 타겟팅, 캠페인 목표 등)을 정했다면 이제 테스트를 진행할 차례다. 한 가지 예를 들어보자. 이 쇼핑몰은 남성 셔츠를 판매하기 위해 제품 이미지를 광고 크리에이티브로 사용해 왔다. 하지만 제품 이미지 변경에도 불구하고 광고 클릭률이 일정 수준을 넘어가지 않자, 모델이 셔츠를 착용하고 있는 이미지로 테스트를 진행해 보고자 한다. 먼저 광고 이미지를 변경하고 광고 설명 문구를 모델 중심의 내용으로 변경했으며, 클릭률을 더 높이기 위해 할인 이벤트 중이라는 문구를 추가했다. 결과는 예상할 수 있듯이 이전 광고 크리에이티브 보다 월등히 높은 클릭률을 기록했다. 여기서 한 가지 질문을 던져 보자. 과연 상승한 클릭률은 모델이 제품을 착용한 이미지로 변경했기 때문인가?
아마 눈치가 빠르다면 벌써 이해했을 것이라 생각한다. 우리가 테스트를 진행할 때 한 번에 여러 요소를 변경하게 되면 변화의 원인이 어떤 요소에서 발생한 것인지 알 수 없게 된다. 위 사례에서도 상승한 클릭률의 원인이 이미지 때문인지, 이벤트 문구 때문인지 알 수가 없는 것이다. 때문에 AB Test를 진행할 때는 한 번에 여러가지 요소를 테스트 하는 것이 아니라 대상을 압축해서 진행해야 함을 명심하자.
다만 페이스북 광고에서는 다변량 테스트를 진행할 수 있는 기능이 존재하기 때문에 이 방법을 이용하는 것도 좋다. 페이스북의 다변량 테스트는 광고 클릭률에 영향을 미칠 것이라 생각되는 여러가지 요소들을 동시 다발적으로 테스트 해 가장 성과가 좋은 요소의 조합을 찾아주는 기능이다. 이 기능을 활용하면 테스트를 통해 매번 한 단계씩 성과를 증진시켜야 하는 시간과 노력을 절감할 수 있다.
4. 대상에 특정 성격 부여하지 말 것
테스트를 진행하고자 한다면 테스트에 필요한 대상 뿐만 아니라 테스트를 진행할 대상 역시 필요하다. 말 그대로 실험 대상이 필요하다. 이 때 유의할 것은 테스트 집단에 임의로 특정 성격을 부여 해서는 안된다는 것이다. 광고 크리에이티브를 테스트 하기 위해 A안과 B안을 준비했다면 동일한 실험 집단을 대상으로 무작위 노출 시켜야 한다. 만약 A안은 30대 여성에게, B안은 20대 여성에게 테스트를 진행하는 것과 같이 대상에 임의로 성격을 부여한다면 유의미한 테스트 결과를 얻을 수 없다.
5. 테스트는 동일한 조건으로 진행
마지막으로 주의할 점은 모든 테스트는 동일한 조건으로 진행되어야 한다는 것이다. AB Test 결과를 얻기 위해 A안은 이달 2주차에, B안은 이달 3주차에 진행한다면 과연 유의미한 결과를 얻을 수 있을까? 만약 해당 비즈니스의 고객 구매 패턴에 이슈가 있어 월 중순 이후에 고객 반응률이 높다면 이 테스트 결과는 신뢰할 수 없게 된다. 테스트를 진행할 때는 테스트 대상 뿐만 아니라 테스트가 진행되는 기간, 시간, 예산 등의 조건을 모두 동일하게 가져가야 한다는 것을 잊지 말자.
