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SaaS 결제 A/B 테스트를 실행하는 방법

A/B 테스트는 SaaS 제품을 최적화하고 전환율을 향상시키는 데 도움이 될 수 있지만, 효과는 대상 청중과 테스트 방법론과 같은 요인에 따라 달라질 수 있습니다. 체크아웃 프로세스와 가격 모델의 다양한 구성을 실험해 보면 상대적 효과에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이 가이드는 단계별 형식으로 데이터 기반 의사 결정을 내리는 프로세스를 설명합니다.

1단계

목표 설정

Clearly articulate what you want to achieve with your A/B testing efforts. For example, do you want to increase the checkout completion rate, reduce cart abandonment, or improve the average order value? Defining clear, measurable goals provides a roadmap for your endeavor and establishes a benchmark for assessing progress.

 

우선순위를 정확히 파악하십시오. 다음 핵심 질문을 스스로에게 던져보십시오.

 

  • 결제 또는 가격 책정 과정에서 가장 중요한 과제는 무엇입니까?
  • 사용자들이 높은 비율로 장바구니를 이탈하고 있습니까?
  • Is it possible that drop-off rates are linked to the level of complexity in the checkout flow?
  • 현재 가격이 최대 수익을 위해 최적화되었는지 확실하지 않습니까?
  • 어떤 특정 지표를 개선하고 싶습니까?
  • 체크아웃 과정을 완료하는 사용자의 비율을 늘리고 싶습니까?
  • 사용자가 체크아웃을 완료하는 데 걸리는 시간을 줄이고 싶습니까?
  • 가장 높은 고객 생애 가치로 이어지는 가격 단계를 파악하고 싶습니까?

 

Once you’ve identified your challenges and desired improvements, prioritize them. It’s best to focus on one or two key goals per A/B test to avoid diluting your results. Then, set measurable targets for each goal. For instance, aim to “Increase checkout completion rate by 5% within one month” or “Reduce cart abandonment rate by 10% over the next quarter.”

 

Setting clear goals for your A/B test is essential, as it helps establish a proper framework for evaluating the desired improvements to your SaaS product.

SaaS 결제를 위한 무료 A/B 테스트 계획

이 템플릿을 사용하여 효과적인 결제 테스트를 계획하고 실행하십시오. 다음 섹션이 포함되어 있습니다.

  • 체크 표시

    실험 세부 정보

  • 체크 표시

    변형

  • 체크 표시

    지표

  • 체크 표시

    Analysis

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2단계

테스트 변수 식별

Choosing the right variables to test is key to getting the most out of your A/B tests. Let’s break down the key areas you can focus on for checkout, along with some tips for picking the most impactful tests.

 

결제 과정을 깔때기처럼 생각해 보세요. 가능한 한 원활하고 마찰이 없도록 만들어 더 많은 사용자가 결제를 완료하도록 유도해야 합니다. 텍스트를 사용자 지정할 수 있는 옵션은 다음과 같습니다.

 

레이아웃 및 디자인: 명확하고 직관적인 결제 과정은 장바구니 포기율을 최소화할 수 있습니다. 다음을 테스트해 보세요. 한 페이지 결제 다단계 프로세스와 비교하거나, '지금 구매' 버튼이나 신뢰 배지의 다른 배치를 실험해 보세요. 버튼 색상을 변경하는 것과 같이 간단한 것도 차이를 만들 수 있습니다.

 

양식 필드 및 데이터 수집: 각 양식 필드의 근거와 전반적인 데이터 수집 목표에 대한 중요성을 고려하세요. 특정 부분을 선택 사항으로 만들고, 효율성을 높이기 위해 자동 입력 기능을 활용하거나, 대안적인 경로로 소셜 로그인 옵션을 도입하는 것을 고려하세요. 구매 경험을 간소화하는 것이 사용자의 완료를 장려하는 데 중요합니다. 테스트: 

 

  • 필수 필드 대 선택 필드(예: 전화번호, 회사명)
  • 양식의 단계 수
  • 자동 입력 또는 소셜 로그인 옵션 사용

 

결제 옵션: 다양한 결제 옵션을 제공하는 것은 더 넓은 범위의 고객 선호도를 충족시키는 것과 관련될 수 있습니다. 다음을 추가하는 것을 고려해 보세요.

 

  • Credit/debit card
  • Digital wallets (e.g., PayPal, Apple Pay)
  • Wire transfer,
  • Availability of financing or installment options (e.g. Purchase Order)

 

Trust and Security: Creating trust is important in the checkout process.  Try displaying this in various way to promote user confidence:

 

  • Exhibit security badges such as SSL certificate or McAfee Secure
  • 만족한 사용자들의 추천, 리뷰 또는 레퍼런스
  • 만족 보장 또는 보증 제공
참고

가이드에서 확인하세요. A/B 가격 테스트 실행 방법 더 많은 유용한 정보를 보려면.

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3단계

변형 생성

테스트 변수를 정확히 파악한 후에는 창의력을 발휘하여 각각에 대해 정의된 변형을 만드세요. 이 단계는 가설을 검증하고 비교 분석을 통해 개선 가능한 잠재적 영역을 파악하는 데 매우 중요합니다. 

 

각 테스트 변수에 대해 두 개 이상의 별도 버전을 만드세요. 예를 들어, 멀티 스텝 프로세스가 있는 체크아웃 페이지 하나와 원페이지 플로우가 있는 체크아웃 페이지 하나를 만드세요. 의미 있는 결과를 도출하려면 두 페이지가 확연히 다르게 만들어야 하며, 각 페이지가 사용자 경험에 어떤 영향을 미칠지 고려하세요. 명확성과 사용 편의성을 목표로 하세요. 변형에 기존 데이터와 고객 피드백을 사용하세요. 변형을 구성하는 데는 다음과 같은 표가 좋습니다.

 

변형

양식 필드 

레이아웃

결제 옵션

신뢰 신호

A

모두 필요

다단계

Credit/debit only

SSL badge

B

Essential only

One-page

다양한 옵션

SSL, 추천서, 환불 보증

 

A/B 테스트를 통해 체크아웃 및 가격 시스템에 대한 다양한 수정 사항을 평가하여 가장 효과적인 전략을 파악할 수 있습니다.

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4단계

대상 고객 세분화

공정한 비교를 위해 사용자를 무작위 그룹으로 나눕니다.. 무작위화는 관찰된 차이가 기존 사용자 특성이 아니라 변동으로 인한 것임을 보장합니다.

 

최적의 세분화 접근 방식을 결정하려면 다음 요인을 고려하세요., 다음 요소를 고려하십시오:

 

목표: A/B 테스트로 무엇을 달성하려고 합니까? 특정 사용자 그룹에 대한 일반적인 통찰력이나 타겟팅된 결과를 찾고 있습니까?

가설: 다양한 세그먼트가 귀사의 변형에 어떻게 반응할지에 대한 가정이 있습니까?

샘플 크기: Do you have enough users in each segment to ensure statistically significant results?

 

For effective segmentation follow these tips:  

 

  • Keep it simple: Don’t overcomplicate your segmentation. Start with a few key attributes and expand as needed.
  • Use data: 사용자 행동 및 피드백에서 얻은 데이터와 통찰력을 바탕으로 세분화 결정을 내리십시오.
  • 다중 세그먼트 테스트: 샘플 크기가 충분히 크다면, 더 포괄적인 통찰력을 얻기 위해 여러 세그먼트를 동시에 테스트하는 것을 고려하세요.

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5단계

테스트 구현

Use A/B testing tools to deploy your variations to different user segments. These tools have the potential to facilitate process automation and provide advanced analysis capabilities, although the specific impacts may vary depending on individual implementation and use cases. A/B testing capabilities with reporting are available from some providers, including PayPro Global, as part of their service packages.

PayPro Global 벤더의 경우:

If you are using PayPro Global, here’s how to set A/B testing on our platform (detailed explanation you can find 여기)

  1. Sign in here;
  2. Go to 이 페이지;  
  3. 새 캠페인 추가: 상태, 캠페인 이름, 별칭과 트래픽 공유 유형 및 국가에 대한 세부 정보를 입력하세요.
  4. ‘결제 A/B 테스트 추가’를 클릭하여 테스트에 페이지를 계속 추가하고 위에 나열된 단계를 따르세요.
  5. 각 페이지의 트래픽 공유를 정의할 때, 저희 시스템은 각 페이지에 대한 변경 사항을 기반으로 트래픽을 조정합니다. 
  6. 이제 시작할 수 있습니다!

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6단계

결과 모니터링, 수집 및 분석

데이터 수집은 변형의 영향을 이해하는 데 중요합니다. 일반적으로 최소 1~2주 동안 테스트하는 것이 좋습니다. A/B 테스트 기간 다음을 포함한 여러 요인에 따라 달라집니다.

 

  • 트래픽 볼륨: 트래픽이 많은 경우 통계적 유의성에 더 빨리 도달할 수 있습니다.
  • 예상 영향: 작은 효과를 예상하는 경우 테스트를 더 오래 실행해야 합니다.
  • 계절성: 휴일과 같이 결과에 영향을 미칠 수 있는 비즈니스의 계절적 변동을 고려하세요.

 

Monitor the results based on the CRM system or whatever tool you chose. If you are signed up for PayPro Global, review the results registered by your campaigns in the Checkout A/B testing report, available in Reports -> Others -> Checkout A/B testing report. This report contains information such as:

  • The number of visitors registered 결제 페이지 버전별
  • The number of 주문 완료 페이지를 통해
  • the 전환율수익 증가 양의 상관관계가 있어 두 가지 사이에 잠재적인 연관성이 있음을 시사합니다. 

 

이 정보는 캠페인 성과의 핵심 측면을 보여줍니다. A/B 테스트 결과의 연대기적 개요는 체크아웃 페이지 변형의 성과를 타임라인 형식으로 보여줍니다.

 

일관되고 철저한 데이터 수집은 변형의 영향을 이해하고 경험적 증거에 기반한 정보에 입각한 의사 결정을 내리는 데 필수적입니다. 데이터 평가를 통해 체크아웃 효율성과 가격 구조를 모니터링하는 것은 이러한 요소를 미세 조정하는 데 필수적입니다.

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7단계

결론 도출 및 변경 사항 구현

가장 성과가 높은 변형을 찾은 후에는 구현할지 여부를 선택할 수 있습니다. 이러한 결과를 고려하고 자신의 판단에 따라 제품에 필요한 조정을 통합하세요.

신중한 데이터 수집 및 분석 후 결과를 명확히 하고 실행 가능한 개선 사항으로 전환하세요. 성과가 높은 변형을 조사하여 기여 요인을 밝히고 도출된 지식을 SaaS 제품의 후속 반복에 통합하세요.

 

  • 우수한 변형 결정:

Most importantly, identify whether the differences between your variations are statistically significant. This guarantees the results are not due to chance. Utilize your A/B testing tool or statistical software for this analysis.

미리 정의된 핵심 지표(예: 완료율, 수익, 등록 사용자 수)를 기준으로 각 변형의 성과를 연구하십시오. 목표 달성에 명백한 긍정적 효과를 보이는 옵션을 구별해야 합니다.

 

  • 변형이 승리한 이유 파악:

정성적 분석: 사용자 행동 데이터(예: 히트맵, 세션 기록, 설문 조사)를 더 자세히 분석하여 승리한 변형이 사용자에게 공감을 얻은 이유를 파악하십시오. 사용자가 각 변형과 상호 작용한 방식에서 패턴을 찾고 성공에 기여한 요소를 식별하십시오.

맥락 고려: 계절성, 마케팅 캠페인 또는 업계 동향과 같이 결과에 영향을 미쳤을 수 있는 외부 요인을 고려하십시오.

 

  • 변경 사항 구현.

Once you’ve confidently identified the winning variation, implement it as the default experience for all users or the targeted segment.

If your results are inconclusive or you want to explore further improvements, consider running additional A/B tests with new variations.

결론

A/B testing is an ongoing process of experimentation and refinement. Continuously testing and iterating allows for the identification of insights that have the potential to impact growth and improvement, but keep in mind these outcomes are not guaranteed. Consider evaluating different approaches and strategies to determine optimal approaches for your business. This guide provides information and suggestions for conducting A/B tests on your SaaS platform.

FAQ

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