무료 A/B 테스트 계산기

A/B 테스트는 다양한 산업 분야에서 다양한 이유로 사용됩니다. 마케팅 및 광고 전문가는 일반적으로 A/B 테스트를 사용하여 웹 사이트 디자인, 온라인 제안, 헤드라인, 이메일 및 제품 설명에 사용할 최상의 옵션을 결정합니다.

A/B 테스트는 두 가지 대안의 전환율을 서로 비교하여 한 대안이 다른 대안보다 통계적 유의성이 더 높은지 확인하여 계산됩니다. A/B 테스트를 계산할 때 고려해야 할 주요 요소로는 z-점수, P-값, 표본 크기, 신뢰 구간, 신뢰 점수 등이 있습니다.

A/B 테스트의 통계적 유의성은 이상적으로 95%이어야 하며 최소한 90% 이상이어야 합니다. 그렇지 않으면 성공적인 테스트가 아닙니다.

필요한 샘플 크기는 A/B 테스트와 측정 대상에 따라 다릅니다. 해당 A/B 테스트에 필요한 최소 샘플 크기를 결정하려면 계산을 수행해야 합니다.

A/B 테스트에서 통계적 유의성은 실험의 통제 그룹과 테스트 그룹 간의 차이가 우연이나 오류의 결과가 아니라는 것을 보장합니다. 통계적 유의성이 높을수록 그룹 간의 차이가 정확할 가능성이 높아집니다. 즉, 통계적 유의성은 귀무가설이 참일 확률을 측정하는 것입니다.

통계적 유의성 공식은 다음과 같습니다:

χ2= ∑(O−E)2/E

z-점수는 주어진 값이 표준 편차와 얼마나 다른지 나타내는 통계적 측정값입니다. 간단히 말해서, z-점수는 테스트한 데이터 포인트가 평균에서 얼마나 떨어져 있는지 보여줍니다.

P-값은 테스트 그룹 간에 차이가 없으며 표시된 개선이 완전히 우연에 의한 것일 확률입니다.

귀무 가설은 두 데이터 세트 사이에 연관성이 없다는 기본 가정을 나타냅니다.

검정의 통계적 검정력은 검정에서 귀무 가설에서 효과적으로 벗어나 검정 그룹 간의 통계적 차이를 발견할 확률입니다.

단측 검정은 하나(단 하나의) 평균이 다른 평균보다 크거나 작은지 여부를 확인할 수 있습니다. 양측 검정을 통해 두 평균이 서로 다른지 확인할 수 있습니다.

A/B 신뢰도 점수는 성공적인 A/B 테스트의 유효성을 평가합니다. 일반적으로 95% 이상의 점수가 이상적입니다.

아래 단계에 따라 A/B 테스트를 실행할 수 있습니다:

• A 변수의 방문자 수와 전환수를 입력하세요.
• B 변수의 방문자 수와 전환수를 입력하세요.
• 테스트의 신뢰 구간을 결정합니다.
• 결과를 계산, 분석 및 공유하세요.

처음부터 시작하거나 미리 만들어진 템플릿 중 하나를 선택하여 Jform으로 자신만의 A/B 테스트를 만들 수 있습니다. 다양한 A/B 테스트 양식을 만들고 사용자 정의하여 옵션을 테스트하고 청중의 눈에 어떤 것이 더 효과적인지 확인하십시오.

네, Jform의 드래그 앤 드롭 빌더를 사용하여 A/B 테스트 양식을 맞춤 설정할 수 있습니다. 필요에 따라 양식 필드 추가 또는 제거, 사본 변경, 브랜딩 자산 또는 이미지 업로드, 글꼴 및 색상 선택 등의 작업을 수행할 수 있습니다.