랜딩 페이지 최적화
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1. 개요
랜딩 페이지 최적화(LPO)는 방문자가 특정 목표를 달성하도록 웹 페이지를 개선하는 과정이다. LPO는 타겟팅 방식에 따라 연상 콘텐츠 타겟팅, 예측적 콘텐츠 타겟팅, 고객 지향 타겟팅으로 나뉘며, 실험 방법에 따라 기한 한정 테스트와 기한 없는 테스트로 구분된다. LPO는 A/B 테스트, 다변량 테스트, 토탈 익스피리언스 테스트 등 테스트 기반의 다양한 기법을 통해 수행되며, 각 기법은 장단점을 가진다.
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| 랜딩 페이지 최적화 | |
|---|---|
| 개요 | |
| 유형 | 마케팅 전략 |
| 목표 | 전환율 증가, 사용자 경험 향상 |
| 관련 분야 | 웹 디자인 UI 디자인 UX 디자인 웹 분석 SEO 콘텐츠 마케팅 데이터 분석 |
| 상세 정보 | |
| 정의 | 방문자를 고객으로 전환시키기 위해 랜딩 페이지의 요소들을 개선하는 과정 |
| 중요성 | 마케팅 캠페인 효율성 향상 리드 생성 증가 수익 증대 광고 비용 절감 |
| 주요 요소 | 명확한 가치 제안 매력적인 디자인 사용하기 쉬운 인터페이스 신뢰성 구축 요소 (사용자 후기, 인증 마크 등) 강력한 행동 유도 문구 (CTA) |
| 최적화 방법 | A/B 테스트 다변량 테스트 사용자 행동 분석 데이터 기반 의사 결정 |
| 측정 지표 | 전환율 이탈률 페이지에 머문 시간 클릭률 (CTR) 페이지 뷰 |
| 전략 및 기법 | |
| A/B 테스트 | 다양한 버전의 랜딩 페이지를 테스트하여 최적의 디자인과 콘텐츠를 찾음 |
| 개인화 | 사용자 데이터에 기반하여 개인 맞춤형 콘텐츠 제공 |
| 모바일 최적화 | 모바일 장치에서의 사용자 경험을 최적화 |
| 콘텐츠 최적화 | 설득력 있는 메시지와 시각적 요소 사용 |
| SEO 최적화 | 검색 엔진 결과에서 가시성을 높이기 위해 랜딩 페이지 최적화 |
| 도구 | |
| 분석 도구 | 구글 애널리틱스 어도비 애널리틱스 |
| A/B 테스트 도구 | 옵티마이즐리 VWO |
| 사용자 행동 분석 도구 | 핫자 마이크로소프트 클라리티 |
| 참고 자료 | |
| 관련 용어 | CRO (Conversion Rate Optimization) UX (User Experience) UI (User Interface) SEO (Search Engine Optimization) |
2. 랜딩 페이지 최적화의 기초
랜딩 페이지 최적화(LPO)는 타겟팅 방법과 실험 방법에 따라 여러 유형으로 나뉜다.[1]
타겟팅 방법에 따른 유형은 다음과 같다:
- 연상 콘텐츠 타겟팅 (Associative content targeting)
- 예측적 콘텐츠 타겟팅 (Predictive content targeting)
- 고객 지향 타겟팅 (Consumer directed targeting)
실험 방법에 기반한 유형은 다음과 같다:
- 기한 한정 테스트 (Closed-ended experimentation): 일정 기간 동안 여러 버전의 페이지를 고객에게 보여주고 데이터를 얻는다. 기간이 끝나면 결과에 따라 가장 좋은 페이지를 선택한다.
- 기한 없는 테스트 (Open-ended experimentation): 기간을 정하지 않고 계속 테스트를 진행하며, 실시간으로 결과를 집계하여 가장 좋은 페이지로 동적으로 변경한다.
2. 1. 연상 콘텐츠 타겟팅 (Associative Content Targeting)
규칙 기반 최적화 또는 수동적 최적화라고도 불린다. 조사에 의존하지 않고 입수 가능한 일반적인 정보(검색 키워드, 지리적 상황 등)를 바탕으로 고객 세분화를 만들고, 가장 효과가 높다고 생각되는 콘텐츠를 배포한다.[1]2. 2. 예측적 콘텐츠 타겟팅 (Predictive Content Targeting)
능동적 타겟팅이라고도 한다. 과거 구매 행동, 인구 통계 정보, 열람 패턴과 같은 고객 고유의 정보를 바탕으로, 예측 분석 기술을 사용하여 고객의 미래 행동을 예측하고, 가장 효과가 높다고 생각되는 콘텐츠를 배포한다.[1]2. 3. 고객 지향 타겟팅 (Consumer Directed Targeting)
소셜 타겟팅이라고도 하며, 방문자가 부여한 태그, 평가, 리뷰를 바탕으로 가장 효과가 높다고 생각되는 콘텐츠를 배포한다.[1]3. 테스트 기반 랜딩 페이지 최적화
테스트를 통해 랜딩 페이지 최적화(LPO)를 수행하는 방법은 A/B 테스트, 다변량 테스트, 토탈 익스피리언스 테스트로 나뉜다. 이러한 테스트는 기한이 정해져 있거나 정해져 있지 않은 경우 모두에 적용할 수 있다.
- '''A/B 테스트''': 두 가지 버전의 페이지를 비교하여 어떤 버전이 더 효과적인지 측정한다.
- '''다변량 테스트(Multivariate Testing, MVT)''': 페이지상의 여러 요소(이미지, 텍스트 등)의 다양한 버전을 조합하여 테스트하는 방법이다.
- '''토탈 익스피리언스 테스트(Total-Experience Testing)''': 웹사이트 전체 방문자의 움직임을 분석하여 사용자 경험을 최적화하는 새로운 기법이다.
3. 1. A/B 테스트
A/B 테스트는 두 가지 버전의 페이지(A와 B)를 비교하여 어떤 버전이 더 효과적인지 측정하는 기법이다. 홈페이지, 제품 페이지, FAQ와 같은 사이트에 존재하는 각 페이지에 대해 여러 버전을 준비하여 테스트를 수행하고, 가장 효과가 높은 페이지를 결정한다. 두 개 이상의 버전을 테스트하는 경우 A/B/n 테스트라고도 한다. 일반적으로 전환율 또는 클릭 수를 기준으로 측정한다.[2]테스트는 순차적 또는 병행(스플릿 런)으로 진행할 수 있다. 순차 테스트는 여러 버전의 웹 페이지를 일정 기간씩 온라인으로 표시하여 테스트하는 방식으로, 구현이 가장 간단하다. 병행 테스트는 트래픽을 둘로 나누어 여러 버전을 동시에 표시하는 방식이다. 테스트 결과는 시기에 따라 크게 달라질 수 있으므로, 각 버전의 측정 조건을 동일하게 맞추기 위해 병행 테스트를 진행하는 것이 더 신뢰성 있는 결과를 얻을 수 있다.
;A/B 테스트의 장점
:* 무료 도구가 존재한다.[3] 또한 기존 페이지를 사용할 수 있으므로 비용이 들지 않는다.
:* 복잡한 통계를 필요로 하지 않고 명쾌하다.
;A/B 테스트의 단점
:* 순차 테스트를 수행하는 경우, 캠페인, 검색 트래픽, 보도 자료, 계절성과 같은 모든 외부 요인을 제어하기 어렵다.
:* 페이지를 특징짓는 요소가 여러 개 존재하고, 각 버전에 대해 그것들이 변경되는 경우, 신뢰성 있는 결과를 얻기 어렵다.
3. 2. 다변량 테스트 (Multivariate Testing, MVT)
다변량 테스트(MVT)는 페이지상의 이미지나 텍스트와 같은 여러 요소의 버전을 변경하여 테스트하는 방법이다. 예를 들어, 어떤 페이지에 제목 k개, 메인 이미지 m개, 회사 로고 n개의 선택지가 있다면, k×m×n 조합의 랜딩 페이지를 만들 수 있다.다변량 테스트의 중요한 목적 중 하나는 카피 텍스트, 폼 레이아웃, 메인 이미지, 배경 색상 등 변경된 각 요소가 전환율 개선에 얼마나 기여했는지, 어떤 요소가 가장 큰 영향을 주는지 식별하는 것이다.
1998년 Moskowitz Jacobs Inc.가 레고 사이트에 실험 계획법을 사용한 다변량 테스트를 수행한 것이 최초의 사례이지만, 2003년부터 2004년까지는 주류가 되지 못했다.
다변량 테스트의 장점
- 고객의 기호를 이해하고 경험을 최적화하는 과학적인 접근 방식이며 신뢰성이 있다.
- 대규모 IT 구현 없이도 비교적 쉽게 실행 가능하다. 여러 줄의 자바스크립트를 사이트에 기입함으로써 다른 벤더가 제공하는 도구를 사용하여 테스트와 결과 분석을 수행할 수 있다.
- 각 요소를 수시로 변경하여 최적의 페이지에 단계적으로 접근할 수 있다.
다변량 테스트의 단점
- 많은 정량적 소비자 분석에서 볼 수 있듯이, GIGO(garbage in, garbage out: 쓰레기를 넣으면 쓰레기만 나온다)가 될 위험성이 있다. 최적의 결과를 얻기 위해서는 자사의 목적과 고객의 니즈를 인식하고, 테스트할 만한 효과 높은 콘텐츠를 준비해야 한다.
- 1페이지 개선에 많은 노력이 든다. 일반적으로 웹사이트를 열람하는 경우, 여러 페이지를 넘나들게 된다. 다변량 테스트를 통해 각 페이지를 최적화하는 것은 현실적으로 어려운 경우도 존재한다. 예를 들어 e커머스의 경우, 구매 방문자는 일반적으로 12~18개 페이지를 열람하며, 지원 사이트는 더 많은 페이지가 열람될 수 있다.
3. 3. 토탈 익스피리언스 테스트 (Total-Experience Testing)
토탈 익스피리언스 테스트(또는 익스피리언스 테스트)는 현재 발전 중인 랜딩 페이지 최적화의 새로운 기법으로, 시스템(예: ATG, Blue Martini Software 등)을 통해 웹사이트 전체 방문자의 움직임을 분석하여 사용자 경험을 최적화한다.[4] 기존의 랜딩 페이지 최적화와 달리, 페이지 간의 경험을 여러 개 준비하여 테스트를 수행한다.장점으로는 단일 페이지뿐만 아니라 모든 웹상의 경험을 반영하여 최적화할 수 있다는 점이 있다. 단점은 두 가지인데, 첫째는 웹사이트에 테스트를 수행하는 플랫폼을 도입하는 비용이 높다는 것이고, 둘째는 A/B 테스트에 비해 테스트에 더 많은 시간이 소요된다는 것이다.
참조
[1]
논문
Integrating Science into Web Design: Consumer Driven Website Optimization
2009
[2]
웹사이트
Landing Page Testing Best Practices
http://www.siteisdea[...]
2007-07-02
[3]
웹사이트
A/Bテストの信頼度計算ツール
http://www.mizeni.co[...]
2013-01-01
[4]
웹사이트
Experimentation and Testing: A Primer
http://www.kaushik.n[...]
2007-07-02
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