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A/B테스트 개념과 데이터 분석 방법🔍
Team MAXONOMY ・ 2025.07.16

A/B 테스트란?
A/B 테스트는 두 가지 혹은 그 이상의 서로 다른 버전(Variant)을 비교하여 어느 쪽이 더 나은 성과를 내는지 판단하는 실험 기법입니다. 가입(signup), 클릭(click), 참여(engagement), 전환(Conversion) 등 원하는 목표에 더 효과적인 버전을 찾아내는 데 목적이 있습니다. A/B 테스트는 웹사이트, 앱(어플리케이션)과 같은 디지털 프로덕트부터 이메일, SMS, 인앱 메시징, 배너와 같은 마케팅 캠페인까지 광범위하게 활용할 수 있습니다.
A/B 테스트 실행 방법
다음은 A/B 테스트를 실행하는 방법이자, A/B 테스트가 작동하는 원리입니다.
- 무작위 분할: 유저나 캠페인 수신자를 무작위로 두 그룹(A와 B)으로 나눕니다. 두 그룹이 무작위가 아니라 각 그룹의 특성이 존재한다면, 원하는 테스트 결과를 얻을 수 없습니다.
- 버전 노출: 각 그룹에 비교하고 싶은 서로 다른 버전을 노출합니다. (예: 앱UI, 이미지, 버튼 색상, CTA 문구, 헤드라인 등)
- 일관성 유지: 비교하고자 하는 요소 외에 다른 요소의 변수가 결과에 영향을 주지 않도록 합니다.
- 충분한 기간 설정: 통계적 유의미성을 확보할 수 있도록 최소 14일 이상(또는 상황에 맞춰 더 길게) 테스트를 진행합니다.
- 승자 버전 적용(Winner Take All): 가령 버전 B가 더 나은 성과를 보였다면, 기존 버전을 대체하여 B 버전을 전면 도입합니다.
A/B 테스트 효과
제대로 된 A/B 테스트를 실행한다면, 다음과 같은 효과를 기대할 수 있습니다.
- 전환율(Conversion Rate) 향상: 더 많은 클릭·구매를 유도하는 최적의 디자인과 문구를 찾아 전환율을 높일 수 있습니다.
- 사용자 경험 개선: 레이아웃, 색상, 폰트 등 디자인 요소를 테스트해 사용자 만족도를 높이고 이탈률을 낮출 수 있습니다.
- 고객 행동 인사이트 확보: 고객이 어떤 요소에 반응하는지 데이터를 통해 파악하여 향후 캠페인 전략에 반영할 수 있습니다.
- 리스크 최소화: 대규모 론칭 전에 여러 버전을 소규모로 시험해보고, 실패 가능성을 줄여 비용 낭비를 방지할 수 있습니다.
A/B 테스트 실제 예시
A/B 테스트를 실제로 어떤 프로세스를 통해 실행할 수 있을지 다음 예시를 통해서 살펴보겠습니다.
- 목표 설정: 매출 증대, 리드 생성, 참여율 향상 등 다양한 KPI를 정의할 수 있습니다. 여기에서는 마케팅 이메일 속 버튼의 클릭률을 높이는 것을 목표로 설정해보겠습니다.
- 가설 설정: '버튼의 위치를 상단에 노출하면 더 많은 사람들이 버튼을 클릭할 것이다.'라는 가설을 설정합니다.
- 대상 그룹 선정: 유사한 규모와 특성을 가진 그룹을 설정합니다. 여기에서는 그룹을 A,B,C 총 3개로 나누고 각 그룹은 '전체 수신자 중 랜덤으로 뽑은 5%의 수신자'로 구성합니다. 이들을 합하면 전체 사용자의 15%가 테스트 대상이 됩니다.
- 버전 제작(Create Variants): A버전에는 버튼의 위치를 본문 상단에, B버전에는 버튼의 위치를 본문 중단에, C버전에는 버튼의 위치를 본문 하단에 위치합니다. 버튼 위치 외에는 차이점이 존재하지 않도록 주의하세요.
- 테스트 실행: 각 그룹에 각 버전의 이메일을 전송합니다. 1회성 전송에 그치지 않고 시간을 가지고 여러 차례 발송하면 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.
- 승자 버전 적용: A/B 테스트 솔루션 등을 활용하여 어떤 버전이 더 높은 성과를 냈는지 비교 분석 후, 승자 버전을 나머지 수신자에게 모두 적용하여 발송합니다. 가령, 예상대로
- 결과 분석: 기존에 설정한 가설이 맞았는지, 틀렸다면 왜 틀렸는지 그 이유와 히스토리를 따로 기록하는 것이 좋습니다.
*A/B 테스트 툴: Amplitude Experiment 같은 솔루션을 이용하면 A/B 테스트 설정·실행·분석을 손쉽게 할 수 있습니다.
A/B 테스트 심화: P-Value(P값)
P값(p‑value)은 A/B 테스트에서 '두 버전 간에 관측된 차이가 순전히 우연에 의해 발생할 확률’을 수치로 나타낸 것입니다. 예를 들어, A/B테스트 결과, B버전이 A버전에 비해 전환율이 높았을 때, 우리는 B버전이 전환율에 긍정적인 효과를 만들었다고 생각할 수 있습니다. 하지만 사실 두 버전 사이에는 유의미한 차이가 없고, B버전 전환율이 더 높게 나왔던 것은 우연이라고도 생각할 수 있죠. 여기서 P값의 역할이 중요합니다. P값이 0.03이라면 지금 관측된 전환율 차이가 우연히 발생할 확률이 3%라는 의미입니다.
대개 P값이 0.05 이하이면 통계적으로 유의미하다고 보고, 이때는 “우연 때문이라기보다는 실제로 버전 간 차이가 있다”고 판단하게 됩니다. 반대로 P값이 0.05보다 크면, 관측된 차이가 우연일 가능성이 상대적으로 높아 “차이가 없다고 결론짓기 부족하다”는 뜻이 됩니다.
단, P값이 작다고 해서 효과 크기가 반드시 크다는 뜻은 아니므로, 실제 전환율 차이의 크기와 실무적 의미도 함께 고려해야 합니다. 또, 표본 크기에 따라 P값이 달라질 수 있으며, 다수의 변수를 동시에 테스트할 경우 우연히 유의한 결과가 나올 위험이 있으므로 다중비교 보정 역시 잊지 말아야 합니다.
정리하자면, A/B 테스트에서 P‑값은 “관측된 차이가 순전한 우연인지 아닌지를 가늠하는 기준치”로, 이를 통해 어떤 버전을 최종 채택할지 보다 합리적으로 결정할 수 있게 돕습니다.
A/B 테스트 시작하기
A/B 테스트는 마케팅과 제품 전략에서 필수적인 실험 방법입니다. 고객 행동에 대한 깊은 이해를 제공하고, 실패 위험을 줄이며, 전환율을 극대화하는 데 도움을 줍니다. 지금 바로 다양한 버전을 실험해 보고, 가장 효과적인 노하우를 찾아보세요!

팀맥소노미
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오늘은, SuperAwesome의 최고제품젝임자(CPO)인 Mike Hutchinson가 자체 구축했던 분석 시스템을 Amplitude로 전환하게 된 스토리를 전달 드리고자 합니다. PopJam은 아이들에게 맞춤형으로 구축된 소셜 플랫폼입니다.13세 미만 이용자의 안전 및 개인정보보호 정책(COPA, GDPR-K)을 위해 특별히 설계된 커뮤니티로서, 아이들이 선호하는 콘텐츠와 브랜드에 참여할 수 있도록 다양한 기능을 제공하고 있습니다. 특히, 아동(7~12세)을 대상으로 운영하고 있기 때문에 프라이버시 이슈와 아동법 준수를 매우 철처하게 관리하고 있지요. 일반적으로 플랫폼에서의 중요한 관심사는 "측정" 및 "학습"에 사용하는 제품 분석 기능입니다.무엇을, 어떻게 측정할 것인지를 결정하려면 신중하게 검토해야 하겠지만, 이것을 보다 쉽게 구현할 수 있도록 완벽한 기능을 제공하는 다양한 솔루션이 존재하고 있습니다. 그 중에 하나를 선택하는 것은 그리 어렵지 않은 일이지요. 하지만 아동용 디지털 환경에서는 그렇지 않습니다.아동용 앱을 개발할 때는 여러 제약이 추가됩니다. 예를 들어, 일반적인 분석 솔루션을 이용한다면 고객이 앱에 접속하는 순간, SDK는 고객을 식별하게 되며 식별된 정보를 솔루션 서버로 전달될 것입니다. 이런 정보는 더 많은 인사이트를 얻기 위해 활용되고 있지만 PopJam에서는 이러한 정보가 전달되지 않도록 예방 조치를 취하고 있습니다. 여러분이 이 분야에 분석 솔루션 적용을 고려하고 있다면, PopJam에서 경험한 것들이 여러분의 결정에 도움이 되기를 바랍니다. 직접 운영하기 PopJam 팀에서는 분석 솔루션을 직접 구현하여 사용하기로 결정 하였습니다. Amazon Redshift 데이터베이스를 확장하고, 오픈 소스 쿼리 러너인 Re:Dash를 적용한 후, 분석 이벤트 인프라를 정의하고 구현하는 작업에 착수했습니다.사용자를 식별하는데 활용되는 정보는 모두 제거하고, 제품 분석용 데이터만 수집하도록 클라이언트용 SDK를 직접 만들었으며, 서버로 전달된 요청 전문 상의 IP주소나 그 외, PII 정보를 제거한 raw 데이터만을 배치 작업을 위해 DB에 저장 하였습니다.그 후, 수작업으로 작성한 ETL을 Re:Dash를 사용하여 실행 시켰습니다. 처음에는 자체 구축이 매우 성공적으로 보였습니다. 원천부터 직접 구성하여 모든 부분에 대한 제어가 가능 했으므로, 저렴한 가격, 빠른 속도, 좋은 기능까지 모든 것을 충족하는 듯 보였습니다. 하지만, 문제가 발생하기까지 그리 오랜 시간이 걸리지 않았습니다.생각만큼 싸지 않다.운영비는 비교적 저렴했지만 인프라 관점에서 보면 운용과 유지보수가 결코 저렴하지 않았습니다. 매일 진행되었던 배치 작업에 활용된 Redshift, Re:Dash가 다소 불안정한 것으로 판명되었고, 기술 책임자가 이를 디버깅, 수정, 손실 데이터 원복, 고객 클래임 대응 및 기존 분석 기능 유지를 위해 상당한 시간을 소모 하게 되었습니다. 모든 기능들이 데이터를 기반으로 구현되었기 때문에 배치 작업에 문제가 발생할 경우, 캠페인 리포트, 커뮤니티 관리용 대시보드, 마케팅 정보 등 모든 부분에 영향을 주었습니다. 또한, 모든 지표, 그래프, 대시보드, 보고서 작성 도구 및 쿼리를 직접 구현해야 하는 당사 제품관리자는 이를 직접 공부하면서 작업해야 했으며, 문제가 발생하면 원복하는데 더 많은 시간이 소요될 수 밖에 없었습니다.기회비용 단순히 시간이 많이 걸리는 문제가 아닌, 실수에 따른 팀 사기 저하와 엄청난 기회비용의 소모를 야기한다는 문제가 있었습니다. 우리의 제품 담당자는 일주일 중 2일을 SQL에 몰두하느라 제품 개선에 노력을 집중할 수 없었으며, 질문에 답변을 주는데 더 많은 시간이 걸리게 되었습니다. 우리는 결국 질문에 답을 찾지 못하고 솔루션 구축 전의 단순한 분석에 의존하게 되었습니다. 게다가, 자체 솔루션에 개선이 필요한 부분에 대해 이슈를 등록하면 우선 순위에 따라 처리되도록 설계 되었지만, 실제로는 기다리기만 해서는 어떠한 개선도 이루어지지 않았습니다. 생각만큼 좋지 않다. Re:Dash는 나름대로 잘 작동했지만, 몇가지 단점이 있었습니다.(리소스 투자가 우선시 되었다면 해결이 가능했을 것입니다.) 우리의 주요 문제는 팀 내의 자체적인 통계분석과 질의작성 스킬에 의존한다는 것 이었습니다. 제품관리자는 데이터 사이언티스트가 아니었으며, 데이터 분석가가 따로 있지는 않았습니다. 기본적인 작업을 직접 수행하면서 데이터에서 상당한 결과를 얻을 수 있었지만, 우리가 전문적인 분석 기술 영역에 도달 하기에는 한계가 있었습니다. 고객들의 데이터가 나타내는 것을 우리가 진정으로 이해할 수 있도록 우리의 능력을 극대화할 수 있는 분석 플랫폼이 필요했습니다. 해결방안 모색다양한 문제가 지속적으로 발견되면서, 우리는 문제의 해결책을 찾아줄 전문가를 찾았습니다. Amplitude를 선택하기 전, 몇 가지 다른 분석 솔루션을 찾아보았지만, 제품 개선에 특화된 Amplitude의 UI에 놀라움을 감출 수 없었습니다. 또한, Amplitude에는 이전에는 보지 못한 매우 강력하고 사용하기 쉬운 분석 기능이 많이 포함되어 있었습니다. 인상깊었던 점 중 하나는 어떤 데이터 포인트에서나 Microscope를 사용하여 코호트를 정의할 수 있다는 것 이었습니다. 제품팀은 정기적으로 코멘트를 작성하는 사용자들을 손쉽게 코호트로 만들어 그들이 다른 무엇을 하고 있는지 볼 수 있을 뿐 아니라, 마케팅 팀은 특정 마케팅 캠페인으로 유입된 고객들을 코호트로 작성하여 자신이 의도한 고객들이 유입 되었는가를 확인해 볼 수 있었습니다. 우리가 원했으나 만들지 못하였던 기능인 영향도 분석 기능도 있었습니다. 이 분석 기능을 사용하여, PopJam을 이용하기 시작한 고객들이 "성격 퀴즈를 접하고 즐기는 것이, 앞으로 PopJam을 어떻게 인식하고, 활용하며, 지속적으로 사용하는데 얼마나 많은 영향을 미치는지"에 "큰 영향을 준다"는 가설을 탐구할 수 있었습니다.마이그레이션Amplitude로의 마이그레이션은 간단했습니다. 우리가 기존에 세팅해두었던 코드는 유지하면서, 서버상에 수집되는 시점에 모든 데이터는 Amplitude의 HTTP API로 전달하도록 구성 하였습니다. Amplitude의 SDK를 사용하지 않고 우리가 자체 개발한 SDK를 활용함으로써, 전달할 데이터의 컨트롤을 전적으로 우리가 관리할 수 있었으며 원하는 정보만 Amplitude로 전송하는 것이 가능 했습니다. 그 결과, Amplitude의 강력한 프론트엔드 툴의 장점을 모두 누릴 수 있었으며, Amplitude에는 사용자의 개인정보 데이터가 전혀 포함되어 있지 않다는 확신이 할 수 있었습니다. 이전 솔루션에 비해 비용이 더 많이 들었지만, 우리에게 있어 가장 중요한 "가설 > 검증 > 개선을 통한 혁신"을 반복할 수 있는 우리의 능력에 다시 초점을 맞출 수 있었습니다. Kid-safe 분석현재 우리가 가지고 있는 툴셋은 분석의 고도화라는 측면에서 우리가 내부적으로 달성할 수 있었던 것 보다 훨씬 앞서 있으며, 제품 반복 사이클에 대한 인사이트와 지침을 얻을 수 있었습니다. Amplitude UI는 매우 직관적이며, SQL과 달리 쉽게 사용이 가능하므로 다른 팀에서도 Amplitude를 함께 활용할 수 있도록 사용자의 범위를 넓히고 있습니다. PopJam의 책임자인 Scarlett Cayford는 전략가, 디자이너, 광고운영 책임자 등으로 구성된 팀을 이끌고 있으며, 이들은 모두 정기적으로 Amplitude를 사용하여 PopJam의 다양한 분야의 데이터를 분석하고 있습니다. "자체 제작한 솔루션이 작동 가능하긴 했지만, 측정 범위가 제한적이었고, 새로운 쿼리 작성을 제품관리자에게 전적으로 의존해야 했습니다. 하지만 Amplitude는 우리가 직접 쿼리를 구성할 수 있을 만큼 간단한 UI를 제공하며, 쿼리 결과를 다른 시간 프레임이나 지역으로 분할하는 것 또한 손쉽게 가능합니다. Amplitude 채택은 우리에게 권한 뿐만이 아닌 자율성도 부여하여, 보다 신속하게 대응할 수 있게 해주었습니다." 자체 제작한 오픈소스 시반 솔루션에서 Amplitude로의 전환은 우리에게 매우 좋은 선택 이었습니다. 13세 미만 사용자의 개인정보를 보호하면서도 Amplitude의 다양한 도구를 함께 활용할 수 있는 방법을 찾을 수 있었지요. 분석에 대한 부분은 Amplitude에서 지원하기 때문에, 이제 우리는 항상 개선된 툴과 새로운 기능을 활용할 뿐, 더 이상 분석 솔루션에 대해 걱정하지 않습니다. 우리는 더 이상 우리의 업무(어린이들을 위해 인터넷을 보다 안전하게 만드는 것)와 전혀 관계없는 분야의 전문가가 될 필요가 없습니다!

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전환율(Conversion Rate)이란?전환율이란, 마케팅 활동이나 특정 행동 유도(Call to Action)에 반응하여 원하는 행동을 취한 사용자의 비율을 의미합니다. 여기서 전환으로 간주되는 행동은 비즈니스 목표에 따라 다양할 수 있으며 제품 구매, 회원가입, 구독 등이 대표적인 전환입니다. 전환율을 구하는 공식은 다음과 같습니다.전환율 = (전환 수 / 방문자 수) x 100전환율은 캠페인, 웹사이트, 판매 채널의 효과에 대한 중요한 인사이트를 제공하여, 마케팅 전략을 수립하는 데 유용하게 사용할 수 있습니다. 높은 전환율은 사용자들이 대체로 긍정적인 경험을 하고 있음을 나타내며, 낮은 전환율은 개선의 여지가 있음을 시사합니다전환율 계산 방법앞서 설명 드렸듯, 전환율은 전환 수에 방문자 수를 나누어 구할 수 있는데요. 방문자가 따로 없는 경우는 '방문자 수' 대신 '기회 수'를 넣어 계산할 수 있습니다. 전환율을 구하는 상세한 과정은 다음과 같습니다.전환 이벤트 확인: 전환으로 측정할 구체적인 행동을 정합니다. 예를 들어 구매, 회원가입, 구독, 특정 링크 클릭 등이 전환 이벤트가 될 수 있습니다.데이터 수집: 전환 수와 특정 기간 동안의 방문자 수(혹은 전환될 기회의 수)를 수집합니다.공식 적용: 숫자를 공식에 대입합니다. 예를 들어 1,000명의 방문자 중 60번의 전환이 발생했다면 다음과 같이 계산할 수 있을 것입니다.전환율 = (60 / 1,000) x 100 = 6%전환율이 중요한 이유비즈니스에서 가장 중요한 것 중 하나는 결과를 확인하는 것입니다. 어떤 결과가 있었는지, 그 결과가 비즈니스에 어떤 의미를 가지는지 이해하고 개선점을 찾아 적용해야 합니다. 전환율(Conversion Rate)은 비즈니스가 성공하고 있는지, 구체적으로 어떤 모습으로 성공하고 있는지 잘 보여주는 지표입니다. 전환율을 추적하고 관리한다면 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.마케팅 캠페인의 효율성 측정: 전환율을 통해 마케팅 캠페인이 얼마나 효과적인지 평가할 수 있습니다.수익 흐름의 건강 상태 파악: 전환율을 통해 수익 창출 경로가 잘 작동하고 있는지 확인할 수 있습니다.판매 퍼널에서 개선이 필요한 부분 발견: 전환율은 고객이 구매로 이어지는 과정에서 약점이나 개선이 필요한 부분을 식별하는 데 도움을 줍니다.마케팅 채널 및 캠페인 전략에 대한 의사 결정: 전환율을 분석하면 어떤 채널과 캠페인이 가장 효과적인지에 대한 판단을 할 수 있어, 더 나은 전략 수립이 가능합니다.투자 대비 수익(ROI)을 극대화할 수 있도록 마케팅 캠페인을 최적화: 전환율을 높임으로써 ROI를 높일 수 있는 방향으로 캠페인을 조정하고 최적화할 수 있습니다.이처럼 전환율은 마케팅 활동의 성과와 수익성을 높이는 데 핵심적인 역할을 합니다.어떤 전환 이벤트(Conversion Event)를 설정할 수 있을까?전환 이벤트(conversion event)는 가치 있다고 여겨지는 고객의 모든 행동이나 활동을 의미합니다. 제품 구매, 회원가입, 구독이 대표적이지만, 비즈니스 목표나 시장, 제품 유형 등에 따라 다양하게 정의될 수 있습니다.전환 이벤트를 설정할 때는 비즈니스 또는 마케팅 캠페인의 구체적인 목표 및 핵심 성과 지표(KPI)에 맞춰 설정하는 것이 좋습니다. 쉽게 말해 성공적인 결과로 이어지는 사용자 행동을 선택해야 하죠. 실제 실무에서 자주 사용되는 전환 이벤트의 예시는 다음과 같습니다.실제 구매 완료(주로 이커머스 서비스)회원 가입소프트웨어 체험판 및 e북을 다운로드앱 다운로드 및 실행뉴스레터 구독랜딩 페이지나 특정 기사 페이지에서 일정 시간 이상 머무는 행동정기적으로 사이트에 방문하는 행동소셜 미디어 게시물에 좋아요를 누르거나 공유하는 행동광고를 클릭하여 사이트에 방문하는 행동이처럼 전환 이벤트는 다양한 사용자 행동을 추적할 수 있으며, 비즈니스 성과를 높이는 데 중요한 역할을 합니다.이상적 전환율이상적 전환율은 산업, 전환 이벤트의 유형, 사이트 트래픽의 품질, 타겟 리드의 정확성에 따라 크게 달라질 수 있으며, 일괄적으로 적용되는 기준은 없습니다. 이 외에도 제품, 타겟 고객, 시장 경쟁력, 사이트 품질 등 다양한 요소가 전환율 수치에 영향을 줍니다.일반적으로는, 목표 성과 및 기대치를 기준으로 전환율의 좋고 나쁨을 평가할 수 있습니다. 종종 벤치마크 데이터를 참고 지표로 사용하기도 합니다. 예를 들어, 이커머스 기업의 평균적인 전환율은 약 2-3% 수준입니다. 5% 이상의 전환율을 달성한 기업이 있다면, 전환율 지표가 굉장히 좋다고 볼 수 있겠죠.전환율은 단순히 1회성 측정에서 끝나는 것이 아닌 지속적으로 추적하고 개선하는 것이 중요하며, 이를 통해 점진적인 성장과 최적화를 목표로 해야 합니다. '최고의 전환율'은 비즈니스의 목표와 업계 표준에 부합하면서도 지속적인 개선이 있어야 합니다.전환율 최적화(CRO) 방법전환율 최적화(CRO)는 전환을 증가시키기 위해 제품(서비스)이나 캠페인을 개선하는 활동을 의미합니다. 주로 사용자 행동을 분석하고, 제목, 이미지, CTA 버튼과 같은 요소를 테스트하는 등 데이터 기반의 조정이 필요합니다. 때문에 일반적으로는 A/B 테스트, 사용자 조사, 데이터 분석, 반복 실험 등의 방법을 사용하여, 사용자 여정을 최적화합니다. 이를 통해 전환율 지표를 개선할 수 있으며, 궁극적으로 수익, 리드 및 기타 KPI를 증가시키는 효과가 있습니다. 다음은 실제 실무에서 적용할 수 있는 전환율 최적화 방법입니다.고객 또는 사용자 페르소나(persona) 만들기: 고객 페르소나를 통해 타겟 고객의 욕구, 필요, 문제를 더 잘 이해하고 이를 바탕으로 전환율을 개선할 수 있습니다.A/B 테스트: 랜딩 페이지, 마케팅 콘텐츠, 제품 설계 등의 여러 버전을 테스트하여 어떤 버전이 더 성과가 좋은지 파악하는 방법입니다. 성과가 더 좋은 선택지를 찾아 적용하고, 이 과정으로 반복하여 캠페인과 제품을 고객이 원하는 형태에 맞게 지속 개선할 수 있습니다.명확한 행동 유도(call-to-action, CTA): 웹사이트의 각 페이지에는 방문자에게 원하는 행동을 명확히 안내하는 매력적인 CTA가 필요합니다. 해당 CTA를 개선하여 전환율을 직접적으로 개선할 수 있죠. 앞서 설명드린 페르소나, A/B테스트 기법을 활용할 수 있습니다.페이지 로딩 속도와 고객 경험 개선: 로딩이 느리거나 사용자 경험이 좋지 않은 웹사이트는 방문자의 전환을 저해할 수 있습니다.소셜 프루프(social proof) 활용: 소셜 프루프는 고객 리뷰, 후기, 수상 경력, 소셜 미디어 공유 등을 포함하며, 사이트의 신뢰성과 신뢰감을 높이는 방법입니다.Amplitude를 활용한 전환율 극대화Amplitude는 제품 분석 업계의 리더로서, 단순히 데이터를 분석하는 것에서 그치지 않고, 이를 실제 전략으로 전환하는 방법을 제시해줍니다. Amplitude의 데이터 분석 및 사용자 행동 추적 도구를 활용해 전환율을 극대화해보세요. Amplitude는 전환율을 극대화할 수 있는 다양한 기능과 노하우를 제공합니다. 비즈니스의 모든 영역에 대한 상세한 데이터를 제공하고, 고객의 행동을 분석하고, 어떤 요소가 고객의 관심을 끄는지에 대한 데이터를 수집할 수 있습니다. 콘텐츠 더 읽어보기퍼널(Funnel) 분석과 사용 사례전환(Conversion) 뜻, 의미, 정의, 종류구매 전환율을 높이는 6가지 전략