더 시각적인 가격 책정 페이지가 더 나을 수 있습니다.

오늘 우리는 가격 페이지 중 하나에서 텍스트 로드를 줄이면 더 나은 결과를 얻을 수 있는지 알아보기 위해 웹 사이트에서 실행한 새로운 A/B 테스트를 소개합니다.

이 시리즈의 게시물에서 항상 그렇듯이 개선 가설, 웹 사이트의 페이지 변형을 만드는 응용 프로그램 및 얻은 결과를 자세히 볼 것입니다.

가설 검증

우리는 한동안 프리미엄 WordPress 플러그인의 가격 페이지를 숙고해 왔습니다. 웹 사이트의 결과를 개선하여 웹 사이트에서 얻을 수 있는 이점을 높이려면 변경 사항을 테스트하여 귀하가 가진 것을 개선할 수 있는 것이 있는지 확인해야 합니다.

최근에 작업 버튼의 색상과 크기를 다양하게 테스트했습니다. 그리고 오늘 우리는 프리미엄 플러그인 Nelio A/B Testing의 가격 페이지에서 테스트를 계속하여 단순화하면 더 효율적인지 확인할 것입니다.

원래 가격 페이지에는 페이지의 첫 번째 섹션에 가격 테이블이 있습니다. 이 가격표(여기에서 볼 수 있음)에는 세 가지 가격 책정 계획 각각에 각 항목의 왼쪽에 작은 아이콘이 있는 목록의 기능 요약이 있는 작은 섹션이 있습니다.

다음으로 플러그인의 주요 기능에 대한 자세한 섹션이 있습니다. 그러나 가격표 자체에 이미 특성 목록이 있기 때문에 이것은 약간 반복적입니다. 마지막으로 후기가 있는 섹션이 있습니다. 다음 스크린샷에서 모두 볼 수 있습니다.

이러한 초기 블록에 대해 몇 번 생각한 후 이를 단순화하는 것이 좋습니다. 이 기능 및 평가 블록에는 많은 텍스트가 있으며 일부 개념이 반복됩니다.

현재 웹 방문자는 일반적으로 모든 내용을 읽지 않습니다. 방문자의 눈으로 부분적으로만 스캔할 수 있는 텍스트가 너무 많습니다. 따라서 이러한 블록을 단순화하면 가격 책정 페이지의 결과가 향상됩니까?

이 가격 페이지에 대한 대안 제안은 더 시각적입니다. 플러그인으로 얻을 수 있는 이점을 암시하는 메시지와 함께 이미지를 사용하기 위해 첫 번째 기능 블록을 제거했습니다.

후기 목록은 그대로 두었지만 가독성을 위해 글자를 줄였습니다. 또한, 우리 플러그인이 현재 과소 홍보되었던 가장 수요가 많은 기능 중 하나인 방문자 세분화를 허용한다는 것을 강조하는 헤더를 추가했습니다. 시각적 결과는 다음 스크린샷에서 볼 수 있습니다.

따라서 우리의 가설은 가격 책정 페이지에 표시되는 텍스트를 줄이고 더 많은 시각적 섹션으로 변경하면 결과가 더 좋을 것이라는 것입니다.

우리는 이것이 사실인지, 따라서 우리의 가설이 유효한지 또는 반대로 우리가 틀렸는지 여부를 실제로 테스트할 것입니다.

A/B 테스트의 정의

변경 사항을 올바르게 테스트하기 위해 단순화된 섹션이 있는 페이지 버전에 대해 현재 페이지 버전을 테스트하는 A/B 테스트를 만들 것입니다.

WordPress 대시보드의 Nelio A/B Testing 메뉴로 이동하여 페이지에 대한 새로운 A/B 테스트를 생성합니다. 다음 스크린샷은 이러한 테스트를 정의하기 위한 사용자 인터페이스를 보여줍니다.

테스트할 가격 책정 페이지를 선택합니다. 그런 다음 변형을 만들고 편집하여 이전 가설에 따라 페이지 콘텐츠를 수정합니다.

테스트에서 측정하려는 목표와 관련하여 5가지를 정의했습니다.

1. 계획의 구매 버튼을 클릭합니다.
2. 기본 플랜의 구매 버튼을 클릭합니다.
3. 프로페셔널 플랜의 구매 버튼을 클릭합니다.
4. 엔터프라이즈 플랜의 구매 버튼을 클릭합니다.
5. 모든 계획의 실제 구매.

이 모든 것으로 테스트를 시작하고 결과를 볼 준비가 되었습니다. 다른 작업을 수행할 필요가 없음을 기억하십시오. A/B 테스트를 수행하는 데 사용하는 도구(이 경우 Nelio A/B Testing)는 페이지에 도달하는 트래픽을 나누어 절반은 원본 버전을 보고 나머지 절반은 변경.

A/B 테스트 결과 분석

우리는 여름 이후에 이 테스트를 시작했고 올해 말까지 계속 실행했습니다. 각 목표의 결과를 자세히 살펴보겠습니다.

우선 가격 책정 페이지에 표시되는 플랜의 구매 버튼에 대한 방문자의 클릭에 초점을 맞추면 페이지의 단순화된 버전이 현재 버전보다 17.5% 더 나은 성능을 보입니다.

그러나 통계적 신뢰 수준은 상당히 높지만 아직 원하는 수준(90% 이상)에 도달하지 않았습니다. 우리는 그것에 대한 결정을 내리기 위해 다른 목표들의 결과를 봐야 할 것입니다.

가장 저렴한 요금제에 대한 클릭만 고려한 두 번째 목표를 보면 개선 사항이 훨씬 더 명확하다는 것을 알 수 있습니다. 단순화된 변형은 높은 통계적 신뢰도로 현재 변형보다 50% 더 우수합니다. 따라서 여기에는 의심의 여지가 없습니다. 이 버전은 이전 버전보다 훨씬 좋습니다.

중간 계획에 대한 클릭 수로 결과를 보면 방문자의 분석 샘플에 통계적 변동이 거의 없기 때문에 결과가 결정적이지 않습니다.

가격 페이지에서 판매 중인 가장 비싼 계획에 대한 클릭을 보면 더욱 그렇습니다. 데이터가 너무 작아서 결론을 내릴 수 없습니다.

마지막으로 이 페이지에서 얻은 판매에 초점을 맞추면 결과가 매우 빡빡하고 확실한 승자를 찾지 못했습니다. 그러나 대안이 약간 더 좋습니다...

결과를 보고 각 목표별로 분석한 결과 기본 요금제(가장 많이 팔린 요금제이기도 한 요금제이기 때문에 가장 많이 팔린 요금제이기도 한 요금제)의 구매 버튼을 더 많이 클릭할 수 있다는 점에서 가격 책정 페이지를 단순화한 버전이 더 낫다는 결론을 내렸습니다. 지불 시스템에서 제공한 데이터에서 알 수 있음).

다른 목표에 관해서는 그 어느 것에서도 더 이상의 결론을 이끌어낼 수 없습니다. 따라서 이제부터 가격 책정 페이지의 최종 버전으로 단순화된 변형을 사용하기로 결정했습니다. 우리는 나머지를 악화시키지 않으면서 베스트 셀러 플랜에 대한 더 많은 클릭을 원하며 통계에 따르면 이 변형이 우리에게 제공합니다.

추세가 계속되는지 확인하기 위해 앞으로 몇 달 동안 이 페이지의 데이터를 계속 분석할 것입니다. 그리고 친애하는 독자 여러분, 웹 페이지를 관리하는 경우 A/B 테스트를 사용하여 테스트할 것을 권장합니다. 이렇게 해야만 최상의 버전을 찾을 수 있습니다.

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