온라인 셀러들을 위한 선호도 조사 툴 활용 방법
편집자의 말: 본 글은 PickFu의 마케팅 책임자인 Kim Kohatsu씨가 작성한 홍보용 포스팅입니다.
약 5억 개 이상의 판매 상품들이 게시되어 있는 Amazon에서 온라인 셀러로서 잠재 고객들의 눈길을 사로 잡기란 쉽지 않은 일입니다. 이 때, Split testing(선호도 조사)은 여러분의 리스팅을 최적화하고 제품에 대한 고객의 관심과 판매량을 늘리는데 가장 효과적인 방법 중 하나입니다.
Split Testing이란 무엇일까요?
Split testing(또는 A/B testing으로 알려진 선호도 조사)은 두 가지 이상의 선택안 중 최적안을 선정하기 위해 사용자의 선호도를 조사하는 방법입니다. 이 선택안들은 서로 다른 제품명, 대표 사진 또는 제품 설명을 가지고 있을 수 있습니다.
기존의 Split testing 은 다음과 같습니다. 여러분의 트래픽 중 일부에는 첫번째 선택안을, 나머지 트래픽에게는 다른 선택안을 제공합니다. 그리고 어느 쪽의 리스팅에 방문자들이 더 오래 머물렀는지 그리고 어떤 선택안이 더 높은 판매 전환율을 보였는지 살펴보는 것이죠.
A/B Test를 실행하는 방법
가장 손쉬운 A/B Testing 방법은 여러분의 이커머스 웹사이트에서 트래픽을 여러 선택안으로 동시에 나누는 것입니다. 트래픽을 그에 맞는 페이지로 이동시켜 줄 코드를 생성하거나 Optimizely 또는 Instapage와 같은 랜딩 페이지 소프트웨어를 사용해 보세요.
또 다른 방법은 클릭당 지불 광고를 사용해 선호도 조사를 실시하는 것입니다. 여러분은 Facebook 광고 또는 Google 광고에서 원하는 선택안을 클릭하면 자동으로 해당 페이지로 이동하도록 서로 다른 URL 주소를 설정하여 A/B test를 진행할 수 있습니다. 이 방법을 사용하는 경우에는 동일한 광고 소재를 사용해 광고 컨텐츠에 있을 수 있는 변수를 없애는 것이 좋습니다. 그리고 캠페인에 다양한 소재가 교대로 균등하게 사용되고 있는지 확인하세요. 그렇지 않으면, 알고리즘이 편파적으로 하나의 광고를 더 자주 게시하여 조사 결과에 영향을 미칠 수 있습니다.
Amazon과 같은 마켓플레이스는 트래픽을 나누기 더욱 까다롭습니다. 일정 기간마다 조건을 바꾸며, 그 결과를 비교해 봐야 하죠. 예를 들어 한 주에 3일간 A 버전을 테스트했다면 리스팅을 B 버전으로 업데이트한 뒤 다음 3일 간, 변화된 결과를 관찰해야 하는 것이죠. 물론 이 예시는 쇼핑객들이 매일매일 다른 행동 추이를 보여줄 경우, 변수가 발생하게 되므로 한계가 있습니다. 따라서 결과를 분석할 때는 이와 같은 모든 변수들을 함께 고려해야 합니다. 또 다른 변수로는 재고 수준, 판매 및 프로모션 그리고 트래픽 수준 등이 있을 수 있습니다.
계속 수동으로 조건을 변경하는 것이 힘들다면 Amazon의 A/B testing 소프트웨어를 사용해 작업을 자동화하세요. 각 프로그램은 자체 방식으로 조건을 변경하고 승자를 결정하므로 테스트를 시작하기 전에 알고리즘이 계산되는 방식을 먼저 이해하는 것이 중요합니다.
Split Test (A/B Test)의 대상
온라인 셀러들이 Split Test를 통해 최적화를 해야 하는 주요 요소들은 다음과 같습니다.
- 제품명
- 대표 사진
- 제품 설명
이 때, 실시간 조사를 사용하면 여러분은 백엔드 키워드 및 가격 책정 전략을 시험하고 해당 요소들이 매출 또는 제품 순위에 주는 영향에 대해서도 확인하실 수 있습니다.
기존 Split Test (A/B Test)의 한계점
앞서 언급했듯이 기존의 split test는 매일매일 달라질 수 있는 쇼핑객들의 행동 추이가 결과에 영향을 줄 수 있다는 한계가 존재합니다. 뿐만 아니라 다음과 같은 다른 단점들도 찾아볼 수 있습니다.
- 충분한 정보를 바탕으로 현명한 결정을 내리기 위해서는 먼저 상당한 양의 트래픽이 필요합니다.
- 일반적으로 트래픽을 모으기 위해서는 제품을 홍보해야 하므로 이에 많은 비용이 들 수 있습니다.
- 여러분의 트래픽 수준에 따라 조사는 며칠 혹은 몇 주까지도 소요될 수 있습니다. 하지만 대게 조사 결과는 확실치 않습니다.
- 그리고 마지막으로 조사에 실시간 트래픽을 사용하기 때문에 조사에 사용한 선택안 중 하나의 실적이 현제 리스팅보다 좋지 않을 경우, 순위나 매출에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
이는 기존의 A/B 테스트가 전혀 효력이 없다는 것이 아니며, 분명 도움이 되는 부분도 있습니다. 하지만 비즈니스에 귀중한 통찰력을 제공하고 여러분의 이커머스 리스팅을 개선할 수 있는 유일한 수단은 아니라는 것이죠.
기존 Split Test (A/B Test) 에 대한 대안
PickFu는 여러분의 고객 프로파일 및 목표 고객층과 일치하는 잠재고객들을 대상으로 리스팅의 요소들을 신속하게 조사할 수 있는 여론조사 소프트웨어입니다. PickFu를 사용하면 1분 내로 시장 조사를 실시할 수 있을 뿐만 아니라 질문에 응답할 사람들을 선택하고 손쉽게 50~100명 심지어는 500명 가량의 응답자를 모집할 수 있습니다. 즉, 여러분에게 포커스 그룹을 제공해 주는 셈입니다. PickFu는 다음의 사례들을 조사해 줍니다.
제품명 테스트
한 온라인 셀러는 아파트 거주자들을 위해 개발한 원예 제품을 출시하기 위해서 PickFu를 사용해 PatioHarvest 와 PorchFarmer 중 더 적절한 제품명을 찾기 위한 조사를 실시했습니다. 그 결과, 응답자의 76%가 PatioHarvest를 선호했으며, 이를 선택한 주요 요인으로는 Patio와 Porch의 단어 차이가 떠올랐습니다.
또한 farmer 라는 단어는 대중들의 공감을 받지 못하는 것으로 나타났습니다. 이러한 방식으로 제품명을 최적화하면 쇼핑객들이 구매할 가능성이 더 높은 제품명이 무엇인지를 파악할 수 있습니다. 또한 여론조사는 의도치 않은 단어 연상, 어려운 발음과 브랜드와 어울리지 않는 이미지와 같이 여러분이 깨닫지 못했던 문제들을 발견하는데 도움을 줍니다.
제품 사진 테스트
Bumblebee Linens라는 한 온라인 셀러는 50명의 여성 응답자들을 대상으로 마음에 드는 린넨 냅킨 사진을 선택하는 설문조사를 실시했습니다. 20분도 채 안되어 나온 결과에서 3대 1의 차이로 새로운 사진이 더 많은 표를 받았습니다. 그리고 이 셀러는 더 많은 선택을 받은 사진과 함께 리스팅을 업데이트함으로써 제품의 매출을 209% 향상시킬 수 있었습니다.
제품 설명 테스트
PickFu는 둥근 아이스 트레이에 대한 여론조사에서 50명의 Amazon Prime 회원들에게 어떤 제품 설명을 더 선호하는지에 대해 질문했습니다. 조사에 사용된 두 제품 설명은 비슷한 길이에 글머리 기호에 맞춰 기능들이 나열되어 있었습니다. 하지만 그 중 한 버전은 “PERFECT FOR THE WHISKEY DRINKER” 과 “PRESERVES THE FLAVOR OF YOUR DRINK.”와 같이 각 중요 항목을 소개할 때, 대문자를 사용했습니다. 그리고 응답자들은 이 제품 설명에 더 눈길이 가고 읽기 쉽다고 응답했습니다.
여론조사에서 선택된 제품 설명은 이제 Amazon에서 볼 수 있으며, 해당 제품은 “Amazon’s Choice” 상품으로 꼽히기도 했습니다.