AB 테스트(CRO) 성공사례 - PLP – Engagement – 팝업 내 디폴트 노출 기준
1. 목표
이 글을 통해 사용자가 보는 사이트의 상품 정렬 방식을 AB Test하여 전환율을 높이는 방법을 공유하고자 합니다.
구매 전환율을 높이기 위해 GA4 데이터 분석을 통해 좋은 가설을 세우고, AB 테스트를 통해 가설 검증 및 고객경험을 개선하는 것이 효과적입니다.
2. 문제 정의
GA4 같은 웹사이트 행동데이터 분석을 통해 전체 상품 리스트 페이지에서 상품별 클릭률과 전환율에 차이가 있는 것을 알 수 있었습니다.
A통신사 상품 리스트 페이지를 살펴보니 데이터 제공량이 많은 순으로 상품이 나열되어 있는 것을 확인했습니다.
3. 문제해결방안(가설)
사용자가 관심 있는 요금제는 데이터 제공량 순이 아니라 인기순 또는 낮은 가격 순이지 않을까 가설을 세웠습니다.
가설을 바탕으로 GA4 데이터를 통해 구매된 요금제 상품명을 확인했을 때 인기 있는 상품들과 구매된 낮은 가격의 상품들이 많다는 것을 확인할 수 있었습니다.
따라서, 요금제를 낮은 가격 순으로, 인기 순으로 정렬한 실험 2가지를 세팅하여, 사용자들을 각 33%씩 나눠 원본 / 실험군1 / 실험군2를 경험하도록 실험을 진행했습니다.
4. 결론
결과적으로 데이터 제공량 순으로 상품이 나열되었을 때보다 2가지 실험군의 전환율이 더 높은 것을 알 수 있었습니다.
특히, A통신사 상품 리스트는 낮은 가격 순으로 정렬이 되어있을 때 전환율이 더 높은 것을 확인했습니다.
정리하면 상품 리스트 페이지 확인하여 상품을 나열하는 순서를 조작하는 실험을 통해서도 전환율을 높일 수 있습니다.
이를 위해서는 고객 구매 여정 데이터 분석과 AB Test를 통해 사용자의 이탈을 줄이고, 고객경험 만족을 극대화 하는 방법론을 권장 드립니다.