이 글은 실제 VWO의 고객 성공 사례를 번역한 콘텐츠 입니다.
현대자동차는 네덜란드에서 온라인 마케팅 전문 기업 Traffic4U와 협력해 시승 신청 페이지의 전환율을 높이는 프로젝트를 진행했습니다. 이를 위해 VWO를 활용한 Multivariate (다변량) 테스트를 실시하고, 최적화 전략을 적용했습니다.
그 결과, 클릭률을 208%, 전환율을 62% 개선하는 성과를 거두었는데요. 이 과정에서 어떤 테스트와 최적화가 이루어졌는지 자세히 소개해 드리겠습니다.
목표: 시승 신청 전환율 높이기
현대자동차는 고객이 시승 신청을 하거나 브로슈어를 다운로드할 수 있도록 모델별 랜딩 페이지를 운영하고 있었습니다. 주로 유료 광고를 통해 방문자가 유입되지만, 일부는 직접 방문이나 검색 엔진 최적화(SEO) 트래픽을 통해 유입되기도 했어요.
이번 프로젝트의 핵심 목표는 다음과 같습니다.
- 시승 신청과 브로슈어 다운로드 증가
- 랜딩 페이지에서 다음 단계로 이어지는 클릭 수 확대
- 방문자 행동을 분석하고, 이탈률(Bounce Rate) 감소
테스트 실행
다양한 요소가 전환율에 미치는 영향 분석: Multivariate(다변량) 테스트
A/B 테스트는 기존 페이지(A)와 새 디자인(B) 두 가지 버전을 비교하는 방식인 반면
Multivariate(다변량) 테스트는 한 페이지 내에서 여러 요소(예: 헤드라인, 이미지, 버튼 색상 등)를 동시에 변경하고 조합하여 테스트하는 방식입니다.
예를 들어, 랜딩 페이지에서 헤드라인(A/B), 이미지(C/D), 버튼 색상(E/F) 를 테스트한다고 가정하면:
- A/B 테스트는 각각의 요소를 따로 비교하는 방식입니다. (예: A vs. B, C vs. D, E vs. F)
- Multivariate(다변량) 테스트는 모든 조합을 실험하는 방식입니다. (예: A+C+E, A+C+F, A+D+E, A+D+F, B+C+E...)
즉, A/B 테스트는 하나의 요소만 바꿔서 실험하고, Multivariate(다변량) 테스트는 여러 요소를 조합해 변화를 분석하는 실험 방식입니다.
따라서 Multivariate 테스트는 한 페이지에서 여러 가지 요소를 동시에 실험할 때 특히 유용합니다. 어떤 변경 사항이 전환율을 높이는 데 실질적인 영향을 미치는지 보다 명확하게 분석할 수 있도록 도와줍니다.
현대자동차는 자동차 랜딩 페이지에서 방문자의 행동을 유도하는 가장 효과적인 요소를 찾기 위해 Multivariate(다변량) 테스트를 진행했습니다.
랜딩 페이지에는 차량 제목, 이미지, 설명, 고객 후기 등 다양한 요소가 포함되어 있었으며, 이 중 시승 신청 및 브로슈어 다운로드를 증가시키는 최적의 조합을 찾는 것이 이번 테스트의 목표였습니다.
이를 위해 세 가지 핵심 요소를 각각 두 가지 버전으로 실험하며, 어떤 요소가 가장 큰 영향을 미치는지 분석했습니다.
1️⃣ 텍스트 스타일
일반 텍스트 vs. SEO 최적화된 텍스트
👉 가설: SEO 최적화를 위해 텍스트를 변경하면 가독성이 조금 떨어질 수 있지만, 전환율에는 큰 영향을 주지 않을 것이다.
이 가설이 입증된다면, 검색 엔진 최적화를 유지하면서도 전환율을 그대로 유지할 수 있으므로, 해당 변경을 계속 적용해도 괜찮을 것이다.
2️⃣ CTA(Call to Action) 버튼 추가
기존 CTA 버튼 외 새로운 CTA 버튼 추가 vs. 새로운 CTA버튼 추가 안함
👉 가설: 새로운 CTA 버튼을 추가하면 방문자가 원하는 행동(시승 신청 또는 브로슈어 다운로드)을 더 쉽게 결정할 것이다.
3️⃣ 이미지 크기
큰 차량 이미지 vs. 썸네일 이미지
👉 가설: 큰 차량 이미지는 방문자의 관심을 끌고, 자신이 원하는 페이지에 도착했다는 확신을 줄 것이다.
1,2,3번. 세 가지 가설을 2가지씩 조합하여, 총 8가지 조합(2×2×2)으로 Multivariate(다변량) 테스트를 진행했습니다.
이를 통해 가장 효과적으로 전환율을 높이는 요소 조합을 분석 할 수 있었습니다.
Multivariate(다변량) 테스트 결과: 전환율 62% 상승, 클릭률 208% 증가!
테스트 결과는 기대 이상이었습니다. SEO 최적화된 텍스트, CTA 버튼 추가, 더 큰 이미지가 포함된 8번 페이지가 전환율을 62% 증가시켰습니다.
또한, 클릭률(1단계에서 2단계로 이동하는 비율)이 무려 208% 상승하며 가장 높은 성과를 기록했습니다.
성과가 가장 좋았던 8번 페이지 이미지
이번 테스트는 A/B 테스트∙Multivariate(다변량) 테스트 기반의 마케팅 최적화 사례를 선정해 시상하는 WhichTestWon 어워드에서 실버상을 수상했습니다.
SEO 최적화된 텍스트는 트래픽 증가에는 일부 기여했지만, 전환율을 가장 크게 높인 요소는 추가된 CTA 버튼과 더 큰 이미지였습니다.
이번 실험을 통해 데이터 기반 최적화의 중요성이 다시 한번 입증되었습니다. 감이나 경험이 아닌, 실제 사용자 반응을 바탕으로 최적화해야 한다는 점이 명확해졌죠.
특히 VWO의 Multivariate(다변량) 테스트 기능을 활용하면 다양한 요소를 빠르게 조합하고 실험할 수 있어, 보다 정교한 최적화 전략을 수립할 수 있습니다.
이번 테스트는 Traffic4U 팀이 업계 경험과 최적화 원칙을 바탕으로 설계한 프로젝트였습니다.
"CTA 버튼을 추가하고 이미지 크기를 키우면 전환율이 높아질까?"
이 단순한 질문에서 시작된 실험이지만, 데이터를 통해 명확한 답을 얻을 수 있었습니다.
결과적으로, 이 실험은 단순한 A/B 테스트를 넘어 향후 최적화 전략을 구축하는 과정이 되었습니다.
Traffic4U의 Janco Klijnstra는 VWO에 대해 이렇게 말했습니다.
"VWO 덕분에 다양한 페이지 변형을 직접 제작하고, 여러 랜딩 페이지에서 동시에 실험하며, 중요한 전환 지표를 측정할 수 있었습니다. 특히 분석 플러그인은 세분화된 데이터를 쉽게 파악하는 데 큰 도움이 됐어요."
우리 랜딩페이지에서 전환율을 높이는 최적의 구성은 무엇인지 궁금하신가요?
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📩 문의: solutions@mfitlab.com
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