[패스트캠퍼스 수강 후기] 데이터마케팅 강의 100% 환급 챌린지 35회차 미션

안녕하세요,

 

환급 챌린지 데이터 기반 마케팅 Day 35입니다.

 

지난 시간에 이어서 이번에도 페이스북 A/B 테스트에 대해 공부했었습니다.

 

이번의 데이터마케팅 강의 주제는 다음과 같습니다.

1. A,B 테스트 사례와 실제 세팅 방법
2. A, B 자동화와 보고서

A/B 테스트 사례:

위와 같은 경우는 이미지만 서로 다른 광고 (그 외 변수는 모두 통제)이나 이는 A/B 테스트로 부적절하다.

유사한 이미지로 구성된 테스트는 부적절하고 초기에는 컨셉이나 느낌이 완전 다른 이미지들로 접근 필요

 

위의 경우가 A/B 테스트로 적절함.

 

그리고 이를 진행할 시 각 소재별 캠페인 결과 값이나 비용, 클릭률 등을 살펴볼 필요가 있음.

 

A/B 테스트에 있어서 제일 중요한 것은 직관보다는 데이터를 믿는 것!

 

페이스북 광고 관리자를 통해 아래의 것을 가지고 A/B 테스트 진행 가능:

• 타겟
• 이미지
• 텍스트

A/B 테스트 진행방법 (타겟팅):

1) 타겟에 대한 테스트이므로 '광고 세트'를 복사 및 수정해야 함

2) A/B 테스트 하고자하는 광고 세트의 체크박스 체크!

3) 기존안과 수정안을 비교해야하므로, 해당 세트 복사를 클릭!

4) 생성된 '사본' 세트에서 내가 비교하고자 하는 타겟을 수정

5) A/B 테스트 하고자 하는 타겟 수정

 

이외에도 '분할 테스트' 기능을 통해 진행 가능함.

 

분할 테스트 기능을 활용한 A/B 테스트:

• 분할 테스트란 켐페인 성과에 영향을 주는 주요 변수에 대해 간편하게 테스트 할 수 있도록 하는 기능
• 기존 테스트 방식과의 가장 큰 차이점이자 장점은 타겟을 겹치지 않은 임의의 그룹으로 나누어 테스트 할 수 있다는 점이며 아래와 같은 변수에 대해 분할 테스트 가능
  • 크리에이티브
    • 예시) 디자이너가 제작해준 A 이미지 vs B 이미지
  • 타겟 대상
    • 저장된 A 타겟 vs 저장된 B 타겟
  • 게재 최적화
    • 링크 클릭 최적화 vs 전환 최적화
  • 노출 위치
    • 모바일 뉴스피드 vs 데스크톱 뉴스피드
• 분할 테스트 기능을 활용하려면:
  • 캠페인 선택 후 분할 테스트 만들기 옵션 체크
  • 테스트하고자 하는 주요 변수 선택
    • 지정된 4개의 주요 변수만 테스트 가능
    • 최소 3일에서 최대 14일 까지의 테스트 기간
    • 광고 세트 테스트의 경우 균등 분할 및 가중치 적용 분할 가능

A/B 테스트 자동화와 보고서 셋팅:

 

규칙 적용하고자 하는 광고 세트 체크박스 선택 후 '규칙 만들기' 클릭

 

조건 추가 (예시: 노출 수 8000 이상, 결과당 비용 $20 이상)

• 해당 조건을 만족할 경우 광고 세트 '비활성화'
• 기간 내에 해당 조건을 만족할 경우, 위 액션 발동, 어느 수준 이상 광고가 집행된 후 성과를 평가하기 위해 총 노출 수에 대한 최소값을 세팅 (최소 노출량 8천회 이상 권장)

그 외에 기간, 기여 기간, 빈도, 알림 설정

 

Q1. A/B 테스트를 어떻게 하는지는 이해했습니다. 그럼 테스트 기간은 어느 정도가 적절한 것인가요?

답) 아래 두가지 내용을 확인 부탁드립니다.

     - A/B 테스트 기간은 캠페인의 목적, 결과당 비용, 광고 예산에 따라 변경될 수 있음

     - 캠페인의 목적이 노출에서 전환으로 갈수록, 우리 비즈니스의 결과당 비용이 높을 수록 일일 예산이 적을수록 더 기간을 필요로 함.

 

예시 1

예시 2

Q2. 타겟 A/B 테스트를 위해 관심사를 기반으로 아래와 같이 설정해 보았는데 이렇게 테스트해도 될까요?

답) 아래 세 가지 내용 확인 필요

     1) A/B 테스트 초반부의 대원칙을 항상 기억해야 함

     2) 관심사를 기반으로 마케팅 관련된 사람에게 타게팅하고자 하는 의도는 좋지만 이렇게 여러 관심사를 동시에 포함시킬 경우 해당 광고 세트가 대조군 대비 성과가 우수하거나 미진했을 때 정확하게 어떤 원인에서 이러한 결과가 도출되었는지 파악하기 어려움

     3) 시간이 걸리더라도 테스트하고자 하는 관심사를 하나 하나 대입하며 진행하는 것이 더 정확한 테스트를 가능하게 하고 명확한 분석 결과를 줄 수 있음.

 

Q3. 대조군, 실험군을 설계하여 A/B 테스트를 진행했고 A안의 성과가 더 좋음을 알게 됨. 그럼 앞으로 계속 A를 선택해서 테스트를 진행해야 하나?

답) 아래 세 가지 확인 필요

     1) 세상은 빠르게 변하고 A/B 테스트에 미치는 변수는 매우 많음

     2) A를 영원히 선택하는 것의 오류가 항상 존재함. 겨울에는 빨간색 옷을 입은 사진이 더 반응이 높을 수 있지만 여름에는 고객의 행동양식이 바뀌어 초록색 옷의 광고의 성과가 더 좋을 수 있음.

     3) A가 더 우수하다는 판단 하에 특정 기간 동안은 해당 선택지를 존중하여 예산을 소진해야 하지만 같은 변수라 하더라도 일정 기간에 따라 다시 테스트 진행 필요 (A/B 테스트가 마케팅에서 어떤 이벤트가 아닌 습관이 되어야 하는 이유이기도 함)

 

이상이었습니다.

 

강의링크: https://bit.ly/2ZgcrwW