반복되는 선물을 유도하기 위해 기부 페이지를 A/B 테스트하는 방법

측정 기준을 늘리려면 기증자 행동에 영향을 미치는 항목을 테스트, 실험 및 결정해야 합니다. 반복 기부 전략에도 동일한 원칙이 적용됩니다.

기부 양식 및 클릭 유도문안과 같은 요소를 테스트할 때 작은 변화가 월간 선물을 만들기 위해 등록하는 사람들의 수에 큰 변화를 줄 수 있음을 발견할 수 있습니다. 이를 위해 Classy는 조직이 기부 양식에 "월간 기부" 옵션이 표시되는 방식을 선택할 수 있는 최적화 기능을 출시했습니다.

우리는 제품 디자이너 Terry Breschi, 선임 제품 관리자 Jackie Lam과 이야기를 나누며 이 업데이트를 통해 창의적으로 테스트하여 궁극적으로 반복되는 선물을 늘릴 수 있는 방법에 대해 논의했습니다.

그러나 먼저, 우리는 왜 테스트합니까?

어떤 맥락에서든 테스트는 어떤 새로운 변경, 프로세스 및 아이디어가 성공할지 알려주기 때문에 중요합니다. 즉, 순전히 가정에 근거하여 정보에 입각하고 확신에 찬 결정을 내릴 수 없습니다.

예를 들어, 청중이 귀하의 영향에 대한 여러 개의 빠른 이야기가 포함된 매주 이메일을 받기를 원한다고 가정할 수 있습니다. 현실은 영향에 대한 심층적이고 긴 형식의 스토리가 포함된 분기별 이메일을 원하는 것일 수 있습니다.

실제로 테스트하지 않고는 확실히 알 수 있는 방법이 없습니다. 그리고 이러한 가정에 근거한 결정은 도움이 되기보다 오히려 더 큰 상처를 줄 수 있습니다. 무엇이 효과가 있는지 알면 테스트에서 얻은 학습과 데이터를 활용하는 전략을 자신 있게 계획할 수 있습니다.

아마도 가장 일반적인 테스트 형식은 이메일, 웹 페이지 또는 기타 항목의 한 버전을 다른 버전과 테스트하고 무작위로 사용자에게 제시하고 통계 분석을 사용하여 어느 것이 더 나은 성능을 보이는지 확인하는 A/B 테스트입니다.

예를 들어, 예정된 이메일 캠페인에 대해 다른 제목 줄을 테스트하여 어떤 캠페인이 더 많이 열리는지 확인할 수 있습니다. "A"는 일반적으로 보내는 제목 줄 유형이고 "B"는 새 버전입니다.

A/B 반복 기부 테스트

테스트를 시작하기 전에 먼저 테스트를 수행하는 이유를 먼저 설정해야 합니다. 기금 마련 전략을 일회성 기부에서 벗어나 되풀이되는 기부에 더 많이 의존해야 한다는 것을 이사회에 증명하려고 하십니까?

"이유"를 정의하는 것은 테스트를 위해 수행하는 모든 작업을 안내하기 때문에 중요합니다. 그러면 수집한 데이터 더미를 분류하여 주의를 기울일 가치가 있는 항목과 초기 가설의 성공 여부를 결정하는 데 도움이 됩니다.

이 기사의 목적을 위해 테스트의 이유는 청중이 최적화된 반복 기부 옵션 또는 클래식 옵션에 더 많이 참여하는지 알아보기 위한 것입니다.

캠페인 만들기

시작하려면 모금 캠페인을 만드세요. Classy의 반복 기부 최적화는 P2P(peer-to-peer), 크라우드펀딩, 모금 등록 또는 기부 페이지와 같은 모든 캠페인 유형과 호환됩니다.

기간, 모금할 금액, 이미지, 헤드라인, 카피 등 캠페인에 대한 세부 정보를 입력한 후 복제하여 버전 "B"를 만듭니다. Classy의 모금 대시보드로 돌아가 캠페인을 복제합니다.

기본적으로 이 캠페인의 두 가지 병렬 버전을 실행하게 됩니다. 하나는 반복 제공 최적화를 활성화하고 다른 하나는 비활성화합니다. 어떤 캠페인이 "A"이고 어떤 캠페인이 "B"인지 명확하게 레이블을 지정해야 합니다.

반복 기부 최적화 참여

캠페인을 생성, 구축 및 복제한 후에는 각 캠페인에 대해 반복되는 최적화를 변경해야 합니다. "기부 페이지" 탭의 "기부 설정" 섹션에서 최적화에 대한 참고 사항을 볼 수 있습니다.

"예"를 클릭하여 참여하기로 선택하면 제안된 기부 금액 위에 표시되도록 한 번 또는 매월 기부하는 옵션을 허용합니다.

"아니오"를 클릭하면 기부 금액 옆에 제안 기부 금액 아래 라디오 버튼으로 한 번 또는 매월 기부하는 옵션이 나타납니다.

사람들이 기부 페이지를 방문할 때 월간 정기 기부 또는 일회성 기부를 미리 선택하도록 선택할 수도 있습니다.

캠페인 보내기

모든 것이 설정되면 반복되는 최적화를 제외하고 모든 영역에서 동일한 두 개의 개별 캠페인을 갖게 됩니다. 이제 청중에게 전달해야 합니다.

Classy에는 두 개의 캠페인 버전을 사용자에게 자동으로 무작위로 제공하는 A/B 기능이 없지만 두 버전 중 하나를 보게 될 청중으로부터 두 개의 "무작위" 그룹을 수동으로 생성하여 이 문제를 해결할 수 있습니다.

모든 이메일 목록을 결합하고 그룹 "A"와 "B"의 두 부분으로 나눕니다. 그런 다음 캠페인 "A"에서 링크를 가져와 이메일 세그먼트 "A"로 보내고 캠페인 "B"에 대한 링크를 이메일 세그먼트 "B"로 보냅니다. 거기에서 여러분의 임무는 다양한 캠페인을 모니터링하고 어떤 캠페인이 더 많이 참여하는지 확인하는 것입니다.

캠페인에 대한 다른 이메일을 세그먼트에 보낼 경우 링크를 혼동하지 않고 각 캠페인에 동일한 수준의 프로모션을 제공해야 합니다. 그룹 "B"에 너무 많은 이메일을 보내고 그룹 "A"와 일치하지 않으면 전체 테스트의 결과를 잃을 위험이 있습니다.

결과 계산

캠페인이 끝나면 Classy 대시보드로 돌아가서 각각에 대한 데이터 분석을 시작합니다. 테스트 결과를 올바르게 읽으려면 먼저 테스트를 수행하는 이유가 명확하게 정의되어 있음을 염두에 두어야 합니다.

우리는 어떤 반복 기부 옵션이 가장 많은 사람들의 참여를 이끌어냈는지 알아보려고 했기 때문에 각 캠페인에 대해 모금된 금액과 같은 사항에 주의를 기울일 필요가 없습니다. 대신, 각 캠페인에서 얼마나 많은 지지자들이 반복되는 선물을 신청했는지 주목하세요.

마지막 단계는 결과가 통계적으로 유의한지 계산하는 것입니다. 이것은 테스트에서 가장 중요한 부분입니다. 어떤 캠페인을 진행해야 하는지 또는 변경할 필요가 없는지 절대적으로 확실하게 알려 주기 때문입니다.

이 A/B 테스트의 프레임워크는 반복 기부에만 적용되어야 하는 것은 아닙니다. 동일한 모금 이니셔티브에 대한 다양한 헤드라인, 문구 및 이미지와 같이 캠페인에서 다른 많은 것들을 테스트할 수도 있습니다.

재미있게 하되 실수로 시험과 모든 노력을 방해하지 않도록 지침을 따르는 것을 잊지 마십시오. 반복 기부 프로그램을 설정하지 않은 경우 아래 가이드를 사용하여 조직의 지속 가능한 월간 수익원을 창출할 수 있는 방법을 알아보십시오.