브런치 SET A or SET B

[코드스테이츠 PMB 18기]

by jjangmi 짱미
May 8. 2023
세트 메뉴를 선택하세요! SET A or SET B
지난 시간 브런치의 메뉴를 구성해 봤다면!
오늘은 둘 중 어떤 세트 메뉴가 더 인기가 많을까? 반응이 좋을까??


세트메뉴 A/B를 구성하듯, 브런치의 A/B테스트를 가정해보려 합니다.

그전에 브런치의 Funnel 및 AARRR을 살펴보았습니다.


인지 -> 유저 유입.탐색 -> 활성화 -> 전환


위와 같이 브런치의 Funnel을 정의하여, 아래와 같이 정리해 보았습니다.

인지: 브런치를 처음으로 알게 된 사용자들이 방문하는 단계, 이 단계에서는 검색 엔진, SNS, 온라인 광고 등을 통해 브런치를 처음으로 알게 된 사용자들이 방문하게 됩니다.
유저 유입.탐색: 방문한 사용자들이 서비스 유저로서 브런치 내에서 콘텐츠를 탐색하는 단계, 이 단계에서는 브런치 내에서 제공하는 다양한 콘텐츠, 키워드 검색, 추천 기능 등을 활용해 콘텐츠를 소비합니다.
활성화: 브런치에 가입하여 활동하는 단계, 이 단계에서는 회원가입을 한 사용자들이 브런치에서 글을 작성하고, 구독, 댓글, 공유하는 등 브런치에서의 활동을 하게 됩니다.
전환: 브런치에서 수익을 발생시키는 단계, 이 단계에서는 유료 콘텐츠인 브런치 북 구매, 구독 이용, 광고 수익 등의 수익모델을 통해 수익을 창출합니다.


AARRR


A (Acquisition) 획득 : 브런치를 알리기 위한 다양한 마케팅 채널과 검색 엔진을 통해 구글 검색 시 상위 노출로 사용자들을 유입하고 있습니다.

*CPA, CAC, 신규 방문자 수, 신규 방문자 유입 경로, 월간 총 방문자 수, 페이지뷰(PV), 방문자 중 이탈률 등

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이벤트부터, 카카오 계열 서비스를 통한 사용자 획득 모습


A (Activation)활동: 알고리즘을 통한 다양화, 고도화된 추천 시스템을 제공하여 긍정적 경험을 제공하고 있습니다.

*가입자 수, 로그인 수, 프로필 작성률, 웹사이트 트래픽, 체류시간, PV, 회원가입률, 이벤트 참여율 등

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다양한 추천 기능
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에디터픽 알고리즘을 활용한 추천 기능


R (Retention)유지: 연재 기능의 매거진 및 브런치 북 기능 제공으로 이탈률은 줄이고 재방문율을 유도하고 있습니다.

*활동 사용자 수, 재방문자 수, 이탈률 등

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브런치 북/ 매거진 기능


R (Revenue)매출: 출판 프로젝트를 통해 출간된 책의 수수료 및 브런치북 유료 콘텐츠로 수익을 창출하고 있습니다.

*구매자 수, 구매 건수, 구매 금액, 구매 전환율 등

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출간 책 구매 페이지


R (Referral)추천: 공유 기능을 통해 사용자들이 콘텐츠를 SNS 등에서 추천하고 공유할 수 있도록 지원하고 있습니다.

*공유한 사용자 수, 추천으로 유입된 신규 사용자 수, 댓글 수 등


A/B test


그렇다면 브런치의 ABT는 어떻게 진행해야 할까?

우선, 당근마켓 검색팀의 검색개선 사례를 살펴보겠습니다.


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당근마켓 ABT 전/후


당근마켓 검색팀에서는 검색어에만 의지한 검색 결과는 목적성이 있는 사용자에게 불편한 경험을 야기할 수 있다는 문제를 인지하여 검색 기능을 개선하고 사용성을 높이기 위해 A/B 테스트를 진행하였습니다.


참고자료에는 테스트의 가설이나 기간, 타겟이 나와 있지는 않지만 "필터 버튼을 누르고 값을 입력해야 하는 허들이 있기 때문에 약 20% 증가하는 데 우선 만족해야 했어요"라는 문구를 보아 필터사용율이 20% 이상 증가할 것이라는 가설을 세운 것으로 추측됩니다.


당근마켓의 사례를 통해 얻은 인사이트는 UX.UI를 개선하여 필터의 접근성을 높이게 될 경우 필터 사용 비율이 16% , 사용자의 수는 2배가량 증가한다라는 점, 필터 사용 시에는 허들이 있을 수 있다는 점, 사용자는 많은 검색 결과보다 원하는, 정확한 검색결과를 원한다라는 점입니다.


브런치의 ABT


A안







가설: 고객에게 혼선을 주는 중복의 검색 버튼 UI를 개선하고, 접근성을 높이는 UX로 필터 사용율이 25% 이상 증가할 것이다.

목표 : 검색 기능 개선으로 사용성 및 만족도 상승

기간 : 유의미한 데이터를 확인하고자 14일 선정

대상 : 지난 한 달간 발견탭을 이용한 이력이 있는 사용자 5000명

측정 지표 : 발견 탭 이탈률, 페이지 전환율, 검색 성공률, 필터 사용율, 검색 사용자 수, 재방문율

테스트 형식: 기존 왼쪽과 같은 A안 2,500명 노출, 아래와 같은 B안 2,500명 노출






dddddsf.PNG B안 (UX.UI 개선된)


참고 자료 및 자료 출처

네이버 서치 ABT 발표 자료

바닥부터 제대로 만든 네이버 서치 AB Test 플랫폼 (DeView’21)

아침저녁으로 쌀쌀해지는 수확의 계절 가을인데요, 저희 Data&Analytics팀에서도 그동안 열심히 연구/개발한 여러 프로젝트들이 하나씩 빛을 보고 있습니다. 그 중 저희 팀 및 파트너들과 개발한 네

https://medium.com/naver-dna-tech-blog/%EB%B0%94%EB%8B%A5%EB%B6%80%ED%84%B0-%EC%A0%9C%EB%8C%80%EB%A1%9C-%EB%A7%8C%EB%93%A0-ab-test-%ED%94%8C%EB%9E%AB%ED%8F%BC-deview-%EB%B0%9C%ED%91%9C-%ED%94%84%EB%A6%AC%EB%B7%B0-700ecdcd4740

 

당근마켓 검색 필터 사용성 개선 후기

중고거래 검색 필터 사용성 개선하기

안녕하세요, 검색모델러 Aiden(에이든)이에요.

https://medium.com/daangn/%EC%A4%91%EA%B3%A0%EA%B1%B0%EB%9E%98-%EA%B2%80%EC%83%89-%ED%95%84%ED%84%B0-%EC%82%AC%EC%9A%A9%EC%84%B1-%EA%B0%9C%EC%84%A0%ED%95%98%EA%B8%B0-71c9e000cfa3

 

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