로컬 비즈니스와 A/B테스트

간판 색을 다른 색으로 바꾸기만 해도 새로운 방문객을 두 배 이상 늘릴 수 있을까요?

온라인 홈페이지에 대한 분석 결과를 보면 그럴 수도 있을 것 같습니다. 한 리서치 결과에 따르면 홈페이지 회원 가입 버튼 색을 다른 색으로 바꾸었더니 버튼 클릭율이 100% 이상 높아졌다고 합니다. 이 뿐만이 아닙니다. 버튼 위치를 바꾸고 버튼 안에 있는 문구를 바꾸기만 해도 비슷한 차이가 생겨났다고 합니다.

오프라인과 온라인은 물리적으로 다른 공간입니다. 하지만, 사소한 변화만으로도 결과가 크게 달라지는 건 오프라인이라고 해서 다르지 않을 것입니다. 과일 가게는 과일 진열 상태를 바꾸거나 과일 앞에 가격 표시만 해도 매출이 달라집니다. 슈퍼마켓은 매장에서 틀어주는 음악 장르를 바꾸기만 해도 잘 팔리는 상품 품목이 달라집니다. 식당은 손님들을 유리벽이나 창가 쪽으로 먼저 앉히기만 해도 더 많은 손님이 찾아옵니다. 업종에 상관 없이 주인이 조금만 더 친절해져도 매출은 오릅니다. 하물며 가게를 눈에 띄게 하고 가게의 첫 인상을 결정하는 간판의 효과는 두 말할 나위가 없을 것입니다.

전단, 명함, 쿠폰, POP광고, 메뉴판, 접객 서비스 등도 마찬가지입니다. 가게를 인지하게 하고, 가게로 찾아오게 하고, 상품을 구매하게 하고, 기왕이면 더 많은 돈을 쓰게 하고, 가게에 다시 찾아오게 하고, 주위 사람에게 가게를 소개하게 만들기 위해 벌이는 모든 활동들은 그것이 무엇이든지 간에 현재보다 조금만 개선해도 매출에 긍정적인 영향을 미칠 것입니다.

하지만, 우리는 뭔가를 개선하고자 하는 시도에 인색합니다. 귀찮은 탓도 있지만, 지금 이 순간 돈을 벌고 있으면 현재의 활동에 문제가 없을 거라 착각하기 때문입니다.

얼마 전, 맛집으로 유명한 빈대떡 집에 간 적이 있습니다. 여기 저기 거미줄이 너저분하게 붙어 있는데도 치울 생각을 안 하더군요. 그래서 가게 사장님께 거미줄을 치우는 게 좋겠다고 말씀을 드렸습니다. 그랬더니 그 사장님 말씀이 이미 장사가 잘 되고 있는데 거미줄 치운다고 뭐가 달라지겠냐고 성화시더군요.

우리는 우리의 선택과 우리가 하는 일에 최선이란 없다는 걸 알아야 합니다. 예를 들어 홈페이지의 파란색 버튼을 빨간색 버튼으로 바꾸는 것이 나을 수 있고, 빨간색 버튼을 보라색 버튼으로 바꾸는 게 더 나을 수도 있습니다. (여기서 잠깐! 파란색보다 빨간색이 낫다는 건 특수한 경우에 한해서 그렇단 얘기입니다. 어떤 색이 더 나은 성과를 내는 지는 주위 환경에 따라 달라집니다.)

어떤 일에 최선이 없다는 것은 우리가 돈을 벌고 있어도 동시에 돈을 잃고 있다는 모순적인 진실을 의미하기도 합니다. 간판만 하더라도 간판 크기, 간판 서체, 간판 글자 색, 조명처럼 아무리 사소한 것이라도 조금만 개선하면 돈을 더 벌 수 있을 텐데, 현 상태에 안주하고 있어 그 기회를 날려버리고 있기 때문입니다.

우리는 간판색, 전단 디자인, POP 문구, 메뉴판 구성 등과 관련하여 의사결정을 내릴 때마다 항상 기회비용(여러 가능성 중 하나를 선택했을 때 그 선택으로 인해 포기해야 하는 가치로써 표시한 비용)이 발생한다는 걸 알아야 합니다. 또한 아무런 변화를 시도하지 않는 것 역시 기회비용을 발생시킨다는 걸 알아야 합니다.

기회 비용을 줄이기 위해선, 다시 말해 더 많은 돈을 벌기 위해선 어떤 조건이 더 나은 결과를 가져다 주는지를 객관적으로 테스트해 봐야 합니다. 개선되길 바라는 결과가 있다면, 그 결과에 영향을 미치는 것들을 여러 가지 버전으로 만들어 본 후 버전 별로 결과가 어떻게 달라지는 지를 확인해봐야 합니다. (이런 검증 방식을 A안과 B안 중에서 좋은 결과를 내는 것을 찾아낸다고 해서 A/B테스트라 부릅니다.)

예를 들어 POP 광고를 테스트한다면 디자인이나 내용을 달리 한 두 가지 버전의 POP를 손님들에게 보여준 후 보다 많은 매출을 일으키는 POP가 어떤 특징을 가지고 있는지를 찾아내야 합니다.

물론, 오프라인에서 A/B테스트를 하는 데에는 한계가 있습니다.

온라인은 코드만 수정해도 공간 구성, 색, 모양, 크기, 텍스트 등을 자유 자재로 바꿔가며 테스트해 볼 수 있지만, 오프라인은 간판 글자 색을 테스트 하려면 아예 간판 하나를 새로 제작해야 합니다. 테스트가 객관성을 담보하려면 버전 별로 테스트하는 사람 수와 테스트가 이뤄지는 환경이 똑 같아야 하지만 오프라인에서는 그렇게 하기가 어렵습니다. LED 전광판 형태로 간판을 만들어 행인들에게 두 가지 버전의 간판을 순차적으로 보여줄 수 있다 해도 각 버전의 간판을 동일한 수의 행인들에게 보여줄 순 없습니다. 설령 그것이 가능하다 해도 손님이 어떤 간판을 보고 들어왔는지 확인할 길이 없습니다. 현재로선 손님에게 일일이 물어보는 수 밖에 없습니다. 반면 온라인은 사람들의 모든 움직임이 ‘로그’ 기록으로 남겨지는 만큼, 결과 측정이 용이합니다.

게다가 오프라인은 테스트할 환경을 통제하는 것도 어렵습니다. 사람들은 행동이나 의사결정을 할 때 날씨, 기온, 습도와 같은 외부 환경에 영향을 받지만, 우리는 테스트할 버전 별로 외부 환경을 동일하게 만들 수 없습니다.

그럼에도 불구하고 오프라인에서도 A/B 테스트는 이뤄져야 합니다. 오프라인이라는 한계 때문에 직관에 따라 선택을 하게 된다면, 그 만큼 기회비용이 커질 수 있음을 명심해야 합니다.

오프라인 비즈니스도 잘 들여다보면 A/B 테스트를 할 수 있는 것들을 찾아 낼 수 있습니다.

간판은 어렵지만, 종이 인쇄물 형태의 POP는 쉽게 바꿔볼 수 있습니다. 매장 밖에 붙은 POP의 어떤 특징이 더 많은 방문객을 만들어내는지를 측정하는 건 어렵지만 매장 안에 붙은 POP의 어떤 특징이 손님들의 현금 결제 비율을 높일 수 있는지는 측정할 수 있습니다. 예를 들어 ‘저는 현금을 좋아합니다.’라는 POP를 붙인 날과 ‘현금 환영’이라는 POP를 붙인 날의 총 매출 대비 현금 매출 비중을 비교해 보면 될 것입니다. 전단도 전화번호와 내용을 달리 한 복수 버전을 배포하고 전화번호별 주문 건수를 비교함으로써 어떤 전단이 우수한지를 가려낼 수도 있습니다.

이러한 A/B 테스트는 한 번으로 끝나서는 안됩니다.

A/B 테스트는 ‘이상형 월드컵’과 비슷합니다. ‘이상형 월드컵’이 두 사람 중에서 한 사람을 선택하고, 선택한 사람과 다른 사람 중에서 또 선택하고, 그 과정을 계속 되풀이하면서 이상형을 찾아가는 것처럼 A/B 테스트 역시 결과에 가장 좋은 영향을 미치는 조건을 찾기 위한 테스트를 반복해야 합니다.

다만, 이상형 월드컵은 주관적으로 선택하는 반면 A/B테스트는 객관적인 검증 과정을 필요로 한다는 점에서 차이가 있습니다.

마케팅의 이상향은 돈을 덜 쓰고 돈을 더 버는 일입니다. 이러한 이상향에 근접하기 위해서는 반복적인 A/B 테스트가 필수임을 기억하시길 바랍니다.