신규 기능을 출시하거나 제품 로직, UI/UX를 변경하는 등 고객의 경험에 영향을 미치는 요소들에 대해 A/B 테스트를 진행하고 계실 텐데요.
프로모션 비용 최적화를 위해서도 A/B 테스트를 활용할 수 있다는 것, 알고 계셨나요?
“프로모션 비용을 더 아낄 수는 없을까요?”
“프로모션을 통한 매출 더 높일 방법은 없을까요?”
이런 의문들을 가지고 계셨거나, 질문을 받는 담당자임에도 답변을 뚜렷하게 하지 못하고 계셨다면 프로모션 A/B 테스트를 통해 매출에 프로모션이 기여한 정도를 데이터로 증명 하세요.
프로모션 쿠폰의 효과를 비교하기 위한 쿠폰 증정 테스트(p-value < 0.05)를 진행 했다고 가정합니다. 혜택 쿠폰을 증정하지 않은 그룹 A의 구매전환율은 13%, 3,000원 혜택 쿠폰을 증정한 그룹 B의 구매전환율은 17.5%가 나왔습니다. 그리고 5,000원 혜택 쿠폰을 증정받은 그룹 C의 구매전환율은 18.5%가 나왔습니다. 구매전환율을 기준으로 위너를 선정할 경우 위너는 그룹 C가 되고, 이후 모든 고객이 5,000원 쿠폰을 증정 받게 될 겁니다.
현명한 의사결정 일수도 있고, 아닐 수도 있습니다.
예를들어 최근 론칭한 서비스 A는 아직 고객의 모수가 크지 않고, 판매하는 제품의 구매 허들이 낮아서 고객들의 재구매율도 높은 편이에요. 구매전환율 1%p 정도의 증가분을 만드는 건 쉽습니다. 이 경우, 그룹C의 구매전환율이 높았더라도 비용 대비 효과를 고려했을 때 비용이 저렴하지만 비슷한 수준의 효과를 가져온 그룹B 혜택을 론칭하는 것이 더 현명하겠죠.
그룹A와 테스트 그룹 중 구매전환율 최대치를 기록한 그룹C 사이 증가분(5.5%p)으로 따져봤을 때 프로모션 성과가 기대에 미치지 못했다고 판단하고 프로모션 스킴 자체를 재고해 볼 수도 있을 것이구요.
여기서 중요한 것은 이 A/B 테스트를 기반으로 의사 결정을 내리려면 투입 비용과 성과 사이의 트레이드 오프를 고려한 추가 분석이 필요하다는 사실 입니다.
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이번 웨비나에서는 ROAS 측정 관점에서 A/B 테스트를 설계하고, 대조군 (그룹A) 대비 ROAS 증가분 (Incremental ROAS)을 측정하여 비교/분석하는 비용 최적화 테스트 방법론을 자세하게 알려 드릴 예정입니다.
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