가격표에서 제품 주문 테스트

인터넷에서 찾을 수 있는 가격 책정 페이지는 매우 다양하고 독창적일 수 있지만 가능한 가장 효과적인 방법으로 제품과 서비스를 판매한다는 공통 목표를 공유합니다.

오늘 우리는 특히 가격 페이지와 가격 테이블에 대해 이야기할 것입니다. 이들은 가격 및 세부 정보와 함께 판매 중인 다양한 제품 또는 서비스를 보여주는 블록입니다. 나는 당신이 모든 종류의 그것들을 보았을 것이라고 확신합니다. 더 간결하고, 더 자세하고, 다소 디자인이 있습니다. 그리고 그 중요성이 온라인 비즈니스에 매우 중요하다는 데 동의할 것입니다.

그만큼 관련성이 높은 요소이기 때문에 그 효과의 정도를 모니터링하는 것이 정말 중요합니다. 우리는 그들이 얼마나 잘 작동하는지 이해할 필요가 있습니다. 물론 페이지를 표시하는 방식의 변경 사항을 지속적으로 테스트하는 것이 판매 수를 개선할 수 있는지 확인하는 최선의 방법입니다.

이 기사에서는 Nelio A/B Testing의 가격 책정 페이지 사례를 자세히 살펴보겠습니다. 특히, 우리는 판매를 개선(또는 개선)하지 않을 수 있는 가격표에 적용할 수 있는 매우 쉬운 변경 사항을 탐색할 것입니다.

제품 순서 변경

일반적으로 웹 페이지의 가격표에는 여러 열에 제품이 표시됩니다. 이들 각각에서 우리는 가장 관련성이 높은 특성과 가격과 함께 제품의 세부 사항을 볼 수 있습니다.

가격표는 가장 저렴한 제품이 첫 번째 열에 나타나도록 정렬되고 다음 제품은 가격이 오를 수 있도록 정렬됩니다. 그러나 이것이 항상 그런 것은 아닙니다.

오늘 논의할 제품의 테이블은 이 순서를 따르지만 제품의 순서를 변경하여 더 비싼 제품이 더 많은 관심을 받는지 테스트하고 싶습니다. 아래에는 테스트할 두 가지 버전을 보여주는 비교가 있습니다.

위의 디바이더를 왼쪽이나 오른쪽으로 밀면 제품 순서의 변경 사항을 볼 수 있습니다. 원래는 이미 말했듯이 가장 저렴한 제품에서 가장 비싼 제품으로 이동하지만 가장 비싼 제품이 더 많은 클릭을 받는지 확인하기 위해 이를 뒤집을 것입니다.

매출을 직접 측정할 수도 있지만 구독 버튼 클릭의 마이크로 전환에 초점을 맞추는 것을 선호했습니다. 웹사이트에 트래픽이 많지 않은 경우 더 빠른 지식을 제공하고 이해하고 적용하기 더 쉬운 개선 가능성을 제공할 수 있는 미시 전환을 개선하는 데 집중하십시오.

우리 웹 사이트는 WordPress에서 완전히 개발되었으므로 Nelio A/B Testing을 사용하여 가격 테이블에서 제품 주문의 두 가지 변형을 분석하는 A/B 테스트를 수행합니다.

우리의 전체 웹사이트는 Gutenberg 블록을 사용하여 만들어졌습니다. 대부분은 편집기에 기본적으로 제공되는 일반적인 블록이지만 웹 사이트의 특별한 요구 사항을 충족하기 위해 몇 가지 추가 블록도 만들었습니다.

그러나 Nelio A/B Testing 가격 페이지에서 가격 테이블이 있는 첫 번째 블록은 블록이 아닙니다. 상당히 복잡하고 자주 변경하지 않기 때문에 구텐베르그가 우리 삶에 들어오기 전 그대로 유지했습니다. 테마 내의 특수 페이지 템플릿 에 정의되어 있습니다. 레거시 코드, 자기야!

이 템플릿에는 PHP + HTML + JS + CSS로 정의된 첫 번째 블록이 있으며, 그런 다음 페이지 콘텐츠(구텐베르그 블록을 사용하여 정의됨)를 가져와 아래에 렌더링합니다.

이 경우 A/B 테스트에서 변형을 정의하려면 먼저 테마의 페이지 템플릿을 복제하고 PHP 파일에서 직접 제품의 순서를 변경해야 합니다. 즉, 이전 템플릿의 복사본인 새 템플릿을 만들고 제품의 순서를 변경합니다. 다소 복잡해 보이지만 결국 PHP/HTML 코드의 두 블록 순서로 간단한 변경일 뿐입니다.

위의 스크린샷에서 우리가 만든 A/B 테스트의 정의를 볼 수 있습니다. "[Compat] Testing Pricing 2020"이라는 원래 템플릿에는 기본 제품 순서가 있습니다.

변형으로 방금 만든 템플릿을 선택했습니다. 우리는 이 새 템플릿의 이름을 "[Compat] Testing Pricing 2020(대체 주문)"이라고 명명했으며 가장 비싼 제품이 먼저 표시되고 그 다음 중간 제품이 표시되고 마지막으로 가장 저렴한 제품이 표시됩니다.

Nelio A/B Testing을 사용하면 템플릿의 A/B 테스트를 수행할 수 있습니다. 테마에 정의된 템플릿을 감지하고 테스트를 생성할 때 컨트롤 버전과 해당 변형을 선택할 수 있습니다. 페이지가 테스트 중인 템플릿을 사용하는 경우 Nelio A/B Testing은 방문자에게 해당 템플릿 또는 테스트의 변형을 보여 어떤 것이 정의된 전환 목표에 따라 가장 잘 작동하는지 확인합니다.

우리의 경우 이전 스크린샷 하단에서 볼 수 있듯이 4개의 정의된 전환 목표가 있습니다. 이를 통해 4가지 다른 관점에서 테스트 결과를 연구할 수 있습니다.

1. 기본 패키지가 받는 클릭률(가장 저렴한 패키지)입니다.
2. 전문가 패키지가 받는 클릭률(중간 가격)입니다.
3. 엔터프라이즈 패키지가 받는 클릭률(가장 비싼 것)입니다.
4. 구독 버튼이 받는 클릭률입니다.

테스트할 우리의 가설은 제품의 순서를 변경하면 더 비싼 제품이 처음 나타날 때 더 많은 클릭이 발생한다는 것입니다(우리는 왼쪽에서 오른쪽으로 읽는 데 익숙합니다). 그렇다면 해당 제품의 판매가 증가할 수 있으므로 수익이 증가할 수 있습니다.

결과 분석

우리는 거의 두 달 동안 A/B 테스트를 진행했습니다. 그 동안 1,600명 이상의 방문자들의 행동이 분석되었습니다. 아래에서 결과를 볼 수 있습니다.

보시다시피 가격표의 모든 계획에 대한 클릭수를 측정한 목표 의 경우 결과가 결정적이지 않습니다. 역순의 템플릿(가장 비싼 가격이 먼저 표시됨)은 전환율이 다소 높지만 차이가 너무 작아서 버전 중 하나를 승자로 선택하기에 충분한 통계적 확신을 가진 결과를 얻을 수 없습니다.

따라서 우리는 통계적 관점에서 기술적인 무승부에 직면하고 있습니다. 두 버전 모두 더 많은 클릭을 유도하는 버전으로 자리잡지 못했습니다.

이제 가장 저렴한 제품인 Nelio A/B Testing의 기본 플랜 에 대한 클릭 결과를 살펴보겠습니다.

위의 스크린샷에서 이 경우 가장 저렴한 제품을 먼저 표시하면 가격표의 마지막 열(오른쪽에 있는 열)로 이동할 때보다 이 제품에 더 많은 클릭이 발생한다는 것을 알 수 있습니다.

역순 변형은 컨트롤 버전보다 26% 이상 더 나쁜 클릭률을 달성합니다. 그러나 통계적 신뢰도는 높지만(80% 이상) 분명히 승리하는 옵션 앞에 있다는 것을 충분히 확신할 수 없습니다.

이제 클릭의 관점에서 프로페셔널 플랜 (중간 가격의 플랜)으로 케이스를 살펴보겠습니다.

이 경우 계획은 두 변형 모두 중앙에 남아 있기 때문에 테이블의 표시 순서를 변경하지 않습니다. 변경되는 것은 그에 수반되는 계획의 순서입니다. 여기에서 우리는 표에 가장 먼저 표시되는 계획이 가장 비쌀 때 중간 계획의 클릭률이 50% 이상 향상된다는 것을 발견했습니다.

그것은 우리의 뇌가 어떻게 작동하는지에 대한 명확한 사례입니다. 우리는 첫 번째 계획을 보았고 너무 비싸 보이지만 가장 저렴한 것이 우리에게 좋지 않을 수도 있습니다. 이 경우 중간 계획을 선호하는 경향이 있습니다. 기본 인간 심리학.

그러나 다시 테스트의 통계적 구성 요소는 신뢰도가 80% 이상으로 충분히 결정적이지 않다는 것을 알려줍니다. 우리는 적어도 90% 이상의 더 높은 값을 찾았으면 합니다. 하지만 그렇지 않습니다.

이제 가장 비싼 패키지인 엔터프라이즈 플랜 의 관점에서 사례를 살펴보겠습니다.

결과가 의미가 있다는 것은 분명합니다. 가장 먼저 꼽는다면 가장 비싼 요금제가 더 눈길을 끈다. 특히 클릭률이 거의 22% 향상되었습니다. 그러나 이 경우에는 통계적으로 한 버전이 다른 버전보다 더 낫다는 것을 보장할 수 없는 변형 간의 전환율이 매우 유사합니다.

결론

테이블에 제품과 가격을 표시하는 순서의 간단한 변경이 방문자 행동에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 보는 것은 매우 흥미로웠습니다.

그러나 이 테스트는 제품이 가격의 내림차순으로 표시되는 변형을 최종 옵션으로 적용할 만큼 충분히 높은 통계적 신뢰도 값을 제공하지 못했습니다.

지금은 표에 있는 제품의 순서를 변경하지 않을 것이지만, 미래에는 이 테스트를 반복하여 가설을 검증하거나 반박할 가능성이 매우 높습니다.

보시다시피, A/B 테스트의 결과가 당신을 해결하는 것보다 더 많은 의심을 불러일으킬 때가 있습니다. 그러나 여기서 중요한 것은 우리가 얻은 지식과 이러한 결과에 대해 생각하는 것입니다. 개선하고 올바른 방향으로 탐색하는 유일한 방법입니다.

이 정보를 보고 가격표를 변경하시겠습니까? 그것에 대한 귀하의 의견을 아래에 댓글로 남겨주세요. 이 주제에 대한 귀하의 생각을 기꺼이 읽어 드리겠습니다.

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