A/B테스트의 어제와 오늘

Adobe
고객의 기호를 파악하거나 고객의 선호도를 어떻게 확신할 수 있을까요? 고객에게 직접 물어보는 것보다 더 확실한 방법은 없을 것입니다. 고객에게 질문을 던지고 그에 따른 반응을 분석해 데이터로부터 해답을 구하는 것, 이것이 오늘 소개할 A/B테스트입니다. 단순하지만 강력한 힘을 가지고 있고, 인공지능을 통해 더욱 진보된 A/B테스트의 발전된 형태에 대해 알아보겠습니다.
A/B테스트란?
A/B테스트란 서로 다른 두 가지 마케팅 활동을 설계하고 이에 대한 고객 반응을 비교하는 테스트입니다.
가령 스마트폰을 판매하기 위한 배너를 제작한다고 가정해 보겠습니다. 화질, 용량 등 제품 성능을 강조한 A시안과 할인 및 프로모션 혜택을 강조한 B시안이 있습니다. A시안을 본 집단과 B시안을 본 집단의 반응을 측정하여 더 긍정적인 반응을 얻은 시안을 채택하여 광고를 집행하게 됩니다. 이러한 기법은 배너를 만드는 것뿐만 아니라 홈페이지 제작, 광고 콘텐츠 작성, 이메일 발송 등 웹과 모바일 그리고 광고까지 다양한 영역에 적용할 수 있습니다.
다국적 호텔 기업인 하얏트는 어도비 타깃(Adobe Target)의 A/B테스트를 이용해 수익 증가에 영향을 미치는 작지만 큰 변화를 발견했습니다. 하얏트는 디자인, 텍스트, 캠페인에 있어 강력한 효과를 가져다 줄 수 있는 변화를 찾던 중, 웹사이트 버튼 색상이 고객 행동에 미치는 영향을 발견했습니다. 이에 대해 A/B테스트를 진행한 결과 고객들은 다양한 색상 중 노란색에 가장 많은 반응을 보이는 것을 알 수 있었습니다. 하얏트는 이를 웹페이지에 반영하여 고객 방문률 증가 및 수익 향상을 이끌어 낼 수 있었습니다.
A/B테스트 최근 발전 방향
과거의 A/B테스트는 별도의 코딩 과정이 필요해 설계 및 집행 과정이 까다롭고 번거로웠습니다. 그러나 최근에는 기업에서 제공하는 다양한 프로그램을 통해 전문지식이 없더라도 쉽게 A/B테스트를 수행할 수 있습니다.
가령 어도비의 경우, 어도비 타깃을 이용하여 A/B 및 다변량 테스트, 모바일 앱 최적화 등 고객 경험과 관련된 다양한 기능을 수행할 수 있습니다. 그 중 가장 놀라운 것은 자동화된 개인화 서비스입니다. 대규모 인원을 대상으로 한 개인화 및 타깃을 자동 설정이 가능합니다. 또 브랜드와 고객이 연결되는 모든 장소에서 콘텐츠 및 경험을 개인화하여 제공할 수 있습니다. 각 개인의 추가 행동에 따라 개인의 이력, 프로필 등을 기반으로 적합한 경험을 선사하는 것이 가능합니다.
인사이트를 끌어내는 방법 역시 쉬워졌습니다. 해당 프로그램에서 그래프를 통해 각 활동 별 성과를 측정하거나 최상위 혹은 최하위 활동을 확인할 수 있습니다. 그리고 어떤 마케팅 활동이 성과에 영향을 끼치게 된 것인지 이유를 분석해주는 것도 가능하죠.
앞으로의 A/B테스트 전망
인공지능과 머신러닝 등 첨단 기술이 마케팅에 활용되면서 앞으로는 A/B테스트라는 말이 무색해지는 시대가 올지도 모릅니다. 과거에는 마케터가 설계, 효율측정, 콘텐츠 혹은 웹 제작까지 모두 도맡았지만, 현재는 인공지능의 도움을 통해 적절한 활동을 제안받는 방식으로 나아가고 있습니다.
어도비는 기업들이 고객 경험을 향상시킬 수 있도록 돕는 어도비 익스피리언스 클라우드를 발표했는데요. 어도비 센세이를 적용해 개인화된 광고 콘텐츠를 자동으로 제작해주거나, 어도비의 광범위한 포트폴리오를 활용해 문맥적 디자인(contextual design)에 적합한 크리에이티브를 제작할 수도 있게 되었습니다.
마케터는 광고 및 웹, 모바일의 관리 영역을 넘어 고객 경험을 다양화하는 데 중점을 맞추고 이로써 고객에게 개인화된 경험을 전달할 수 있습니다. 고객 경험의 다양화. 이것이 곧 실현될 미래의 마케팅 모습입니다.