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고객이 방문하게 만드는 병원 마케팅
• 병원 마케팅 최적화하기(1) : A/B 테스트 활용 백서 • 병원 마케팅 최적화하기(2) : A/B 테스트 주요 성과 지표 분석 방법• 병원 마케팅 최적화하기(3) : A/B 테스트 설계 가이드 👀
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고객이 방문하게 만드는 병원 마케팅
• 병원 마케팅 최적화하기(1) : A/B 테스트 활용 백서
• 병원 마케팅 최적화하기(2) : A/B 테스트 주요 성과 지표 분석 방법
• 병원 마케팅 최적화하기(3) : A/B 테스트 설계 가이드 👀
1. A/B 테스트 사례
이전 아티클에서는 A/B 테스트에서 활용할 수 있는 주요 성과 지표와 분석 방법에 대해서 살펴보았습니다.
전환율, 클릭률, 이탈률 등 다양한 지표는 단독으로도 중요하지만, 서로 연계하여 분석하면 더 깊은 인사이트를 제공하며, 병원 마케팅 활동의 효율성을 극대화할 수 있는 기반이 됩니다.
이번 아티클에서는 이러한 지표를 실제로 어떻게 활용할 수 있는지를 구체적으로 보여줄 A/B 테스트 사례를 기반으로 소개하고자 합니다.
2. 문의량 증대를 위한 A/B 테스트 설계 가이드
A/B 테스트는 병원 웹사이트에서 고객 문의량을 증대시키는 데 매우 중요합니다. 간단한 디자인 변경이나 콘텐츠 조정을 통해 클릭률과 전환율을 개선할 수 있습니다.
본 예제에서는 문의량 증대를 목표로 하는 A/B 테스트 설계 방법을 단계별로 살펴보고자 합니다.
2.1) 문제 정의하기
2.2) 목표 설정하기
• 목표를 구체적 수치를 활용하여 구성해보세요!
• 고객 행동 패턴과 관련된 데이터(문의, 전화 상담, 방문 예약 등)를 기반으로 목표를 설정해보세요!
2.3) 가설 수립하기
• 한 번에 하나의 요소만 변경하여 테스트합니다.
• 가설-테스트-결과-피드백 순으로 A/B테스트를 검증하고 개선합니다.
2.4) 테스트 설계하기
(변경 요소)
• 문의 폼 구조 (입력 필드 수, 필드 배치)
• 홈페이지 배너 (위치 또는 디자인)
(성과 측정 지표)
• 전환율(Conversion Rate)
• 퍼널별 이탈률(Funnel Exploration)
• 평균 페이지 체류 시간
• 테스트를 진행할 때는 독립변수(변경 요소)와 종속변수(측정 지표)를 명확히 설정해야 합니다.
2.5) 테스트 실행 및 결과 분석하기
상위 프로세스를 기반으로 고객 세그먼트를 기존 페이지 방문자와 변경 페이지 방문자의 두 집단으로 나누어 테스트를 진행했다 가정하겠습니다.
그 결과, 플로팅 배너로 변경 적용한 그룹의 문의량 기존 페이지보다 높아졌습니다. 이 경우, 우리는 문의량이 15% 증가한 그룹의 디자인을 웹사이트에 적용할 수 있습니다.
이렇게 1차적으로 테스트가 끝나면, 다음으로 수립한 가설로 넘어가 테스트를 진행합니다. 위와 같이 지속적인 테스트를 통해서 데이터 기반 최적화를 통해 마케팅 비용 대비 성과를 극대화할 수 있습니다.
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