퍼포먼스 마케터가 놓치고 있는 A/B 테스트의 함정

퍼포먼스 마케팅 크리에이티브 A/B 테스트

크리에이티브의

중요성

마케팅에서 크리에이티브가 매우 중요하듯이, 퍼포먼스 마케팅도 마찬가지입니다. 크리에이티브는 타겟에게 원하는 메시지를 전달하는 가장 강력한 수단이고요.

브랜드 마케팅에서 크리에이티브는 메시지 전달과 각인에 포커스가 맞추어져 있습니다. 퍼포먼스 마케팅의 경우에는 단기적인 실적, 즉 전환을 발생시키는 도구로서의 사용에 더 무게가 쏠려있죠.

매력적이고 강력한

A/B 테스트

A/B 테스트는 성과를 최적화 해 나가는 데에 매우 효과적입니다.

01) 테스트 크리에이티브 선택

02) 목표 지표 설정 (구매, 클릭 등)

03) 광고 타겟 선정 (랜덤)

04) 통계적 성과 분석

크리에이티브 A/B 테스트는 디자인, 문구, 색상, 레이아웃 등 여러가지 측면에서 빠르게 수행되며, 성과를 최적화 해 나갈 수 있습니다. 빠르게 테스트 할 수 있다는 것은 퍼포먼스 마케팅의 특장점이라고도 할 수 있고요.

그러나 변수는

너무나 많습니다.

테스트의 변수는 '크리에이티브' 하나여야 정확하고 올바른 결과가 도출될 수 있습니다. 하지만 실제 퍼포먼스 마케팅을 집행하다보면 변수를 고정하고 진행한다는 게 쉽지 않습니다. 조금 강하게 말하면 저는 실제로 불가능하다고 생각합니다. 타겟, 브랜드의 상황, 게재되는 시간 등 1차원적으로만 봐도 무수한 변수들이 있기 때문인데요.

A/B 테스트는

패턴 찾기가 되어야 합니다.

결국 하나의 데이터 셋을 가지고 의사결정을 진행한다면 오류가 발생할 가능성이 높습니다. 그렇다면 어떻게 해야 할까요? 테스트를 지속하여 일반화된 패턴을 찾는 것으로 방향을 바로 잡아야 합니다.

예를 들면, A레이아웃과 B레이아웃을 비교해보고 싶습니다. 좋은 설계였다면 분명 원하는 기대 효과가 있었을 겁니다. "A레이아웃의 아래 분할 때문에 A레이아웃이 B레이아웃보다 더 클릭률이 우수할 거야." 이런 식의 가정이 수반되었겠죠.

테스트 결과 실제로 A레이아웃이 B보다 클릭률이 우수하게 나왔습니다. 그래서 마케터는 이번 테스트를 통해 A레이아웃의 실효성을 검증했다고 생각하죠. 다음 크리에이티브에 해당 레이아웃을 적용하여 광고를 송출합니다. 그러나 이번에는 기대했던 클릭률이 나오지 않습니다.

이러한 경우는 꽤나 빈번하게 발생합니다. 테스트는 그래서 일정한 방향성을 가지고 패턴을 찾으려는 움직임이 되어야 한다는 것입니다.

이전 지식 활용

마케터는 데이터가 기대에 부합하는지를 확인하는 것에 집중해야 합니다. 위의 사례로 돌아가보죠. A레이아웃이 다른 레이아웃보다 클릭률이 떨어지는 상황에서 마케터는 어떻게 해야할까요? 결과가 다르게 나왔으니 B레이아웃이 더 우수한 걸까요?

그게 아니라는 것을 검증할 수 있도록 우리는 여러번 테스트를 진행해야 합니다. 변인은 모두 달라지겠지만, 결국 레이아웃을 계속 집어 넣어 보면서 어떠한 패턴이 관찰되는지를 파악하는 거죠. 그리고 이러한 과정에서 새로운 사실이 발견될 수도 있습니다.

예를 들어, 테스트를 반복하던 중 남성에게서는 B레이아웃의 클릭률이 높다는 걸 알게될 수도 있고요. 크리에이티브에 제품이 강조되었는지 인물이 강조되었는지에 따라서 클릭률의 변화가 있었다는 것을 깨닫게 될 수도 있는 거죠.

여전히 경험이

중요하다

결국 테스트 경험이 많을수록(이전 지식) 더 정확한 인사이트를 도출할 수 있게 됩니다. 경험이 많아질수록 기존의 지식을 더 날카롭게 다듬고 기존의 이론을 더 강력하게 만들 수 있게 됩니다. 의사결정에 힘이 실릴 것이고 실제로 그 효과는 더 크게 나타날 것입니다.

자, 이제 일반화된 패턴을 찾으러 무수히 테스트를 관찰할 시간입니다 :)