A/B testi nedir? A/B Testi nasıl yapılır?

İçindekiler

• A/B testi nedir?
• Neden A/B testi yapmalısınız?
• A/B testi nasıl yapılır
  • 1. Veri toplama
  • 2. Net hedefler belirleyin
  • 3. Bir test hipotezi oluşturun
  • 4. Tasarım varyasyonları
  • 5. Test çalışması
  • 6. Sonuçları analiz edin
• A/B testi örnekleri
  • 1. Ana sayfada A/B testi
  • 2. Pop-up'tan flop-up'a
• A/B testi kültürünü yaratın
  • 1. Liderlik desteği
  • 2. Ekibi güçlendirin
  • 3. Süreç entegrasyonu
• A/B test verileri
• En İyi 12 A/B Test Aracı
  • 1. İçerik karesi
  • 2. VWO
  • 3. Omniconvert
  • 4. Geri Dönüş
  • 5. Çılgın Yumurta
  • 6. Kameleoon
  • 7. AB Lezzetli
  • 8. Google Optimize
  • 9. Firebase A/B Testi
  • 10. Optimizely
  • 11. Adobe Hedef
  • 12. Maksimizasyon

A/B testi nedir?

A/B testi (ayrıca Bölünmüş test veya Kova testi olarak da bilinir), bir web sitesinin veya uygulamanın iki sürümünü birbirleriyle karşılaştırarak hangi sürümün daha iyi performans gösterdiğini belirleme yöntemidir. Bu yöntem, kullanıcılara bir sayfanın iki varyasyonunu rastgele göstererek ve istatistiksel analiz kullanarak dönüşüm hedefleriniz için hangi varyasyonun daha iyi sonuçlar sağladığını belirleyerek çalışır.

A/B testinin pratikte çalışma şekli şöyledir:

• Bir sayfanın iki versiyonunu oluşturun - orijinal (kontrol veya A) versiyon ve değiştirilmiş (varyant veya B) versiyon
• Trafiğinizi bu sürümler arasında rastgele bölün
• Gösterge panelleri aracılığıyla kullanıcı katılımını ölçün
• Değişikliklerin olumlu, olumsuz ya da nötr bir etkisi olup olmadığını belirlemek için sonuçları analiz edin.

Test ettiğiniz değişiklikler basit ayarlamalardan (başlık veya buton gibi) sayfanın tamamen yeniden tasarlanmasına kadar uzanabilir. A/B testi, her bir değişikliğin etkisini ölçerek web sitesi optimizasyonunu tahminden veri odaklı kararlara dönüştürüyor ve konuşmayı "düşünüyoruz"dan "biliyoruz"a kaydırıyor.

Ziyaretçilere kontrol veya varyasyon yöntemiyle hizmet sunuldukça, her deneyimle etkileşimleri ölçülüp gösterge panolarında toplanıyor ve istatistiksel araçlarla analiz ediliyor. Daha sonra deneyimi değiştirmenin (değişim yöntemi veya B) başlangıç ​​versiyonuna (kontrol yöntemi veya A) kıyasla olumlu, olumsuz veya nötr bir etkisi olup olmadığını belirleyebilirsiniz.

"A/B testinin konsepti basittir: Bir web sitesinin farklı varyasyonlarını farklı kişilere gösterin ve hangi varyasyonun onları müşteriye dönüştürmede en etkili olduğunu ölçün." Dan Siroker ve Pete Koomen tarafından (Kitap | A/B testi: Tıklamaları müşteriye dönüştürmenin en güçlü yolu)

Neden A/B testi yapmalısınız?

A/B testi, bireylerin, ekiplerin ve şirketlerin kullanıcı deneyimlerinde dikkatli değişiklikler yapmalarına ve bu değişikliklerin etkisine ilişkin veri toplamalarına olanak tanır. Bu, onların hipotezler oluşturmalarına ve deneyimlerindeki hangi unsurların ve optimizasyonların kullanıcı davranışı üzerinde en fazla etkiye sahip olduğunu öğrenmelerine olanak tanır. Başka bir deyişle, yanlış oldukları kanıtlanabilir; belirli bir hedef için en iyi deneyime ilişkin görüşlerinin yanlış olduğu A/B testi yoluyla kanıtlanabilir.

A/B testi, yalnızca tek seferlik bir soruyu yanıtlamak veya bir anlaşmazlığı çözmekten daha fazlasını yaparak, belirli bir deneyimi sürekli olarak iyileştirmek veya dönüşüm oranı optimizasyonu (CRO) gibi tek bir hedefi zaman içinde iyileştirmek için kullanılabilir.

A/B test uygulamalarına örnekler:

• B2B Potansiyel Müşteri Oluşturma : Eğer bir teknoloji şirketiyseniz, başlıklarınızda, form alanlarınızda ve harekete geçirici mesajlarınızda değişiklikler yaparak açılış sayfalarınızı iyileştirebilirsiniz. Her bir öğeyi tek tek test ederek hangi değişikliklerin potansiyel müşteri kalitesini ve dönüşüm oranlarını artırdığını belirleyebilirsiniz.
• Kampanya performansı : Ürün pazarlama kampanyası yürüten bir pazarlamacıysanız, hem reklam metninizi hem de açılış sayfanızı test ederek reklam harcamalarınızı optimize edebilirsiniz. Örneğin, farklı düzenleri test etmek, hangi sürümün ziyaretçileri en etkili şekilde müşteriye dönüştürdüğünü belirlemenize yardımcı olur ve bu da müşteri edinme maliyetinizi genel olarak azaltır.
• Ürün Deneyimi : Şirket genelindeki ürün ekipleri, varsayımları doğrulamak, önemli özelliklere öncelik vermek ve ürünleri risksiz bir şekilde teslim etmek için A/B testini kullanabilir. Yerleştirme akışlarından ürün içi bildirimlere kadar test, net hedefler ve hipotezleri korurken kullanıcı deneyimlerini optimize etmeye yardımcı olur.

A/B testi, karar alma sürecini görüşe dayalı olmaktan çıkarıp veri odaklı hale getirerek HiPPO (En Yüksek Ücret Alan Kişinin Görüşü) terimine meydan okuyor.

Dan Siroker'in belirttiği gibi, "En iyinin ne olduğunu gerçekten bilmiyoruz, verilere bakalım ve bu verileri bize rehberlik etmesi için kullanalım . "

A/B testi nasıl yapılır

Test çalıştırmaya başlamak için kullanabileceğiniz bir A/B test çerçevesi şöyledir:

1. Veri toplama

• Fırsatları belirlemek için Google Analytics gibi analiz araçlarını kullanın
• Isı haritaları aracılığıyla yoğun trafiğe sahip alanlara odaklanın
• Yüksek hemen çıkma oranına sahip sayfaları bulun

2. Net hedefler belirleyin

• İyileştirmek için belirli metrikleri belirleyin
• Ölçüm kriterlerini ayarlayın
• İyileştirme hedefleri belirleyin

3. Bir test hipotezi oluşturun

• Net tahminler oluşturun
• Mevcut verilere dayanarak
• Potansiyel etkiye göre önceliklendirin

4. Tasarım varyasyonları

• Belirli, ölçülebilir değişiklikler yapın
• Uygun takibi sağlayın
• Teknik Uygulama Kontrolü

5. Test çalışması

• Rastgele trafik bölünmesi
• Sorunları takip et
• Verileri sistematik olarak toplayın

6. Sonuçları analiz edin

• İstatistiksel anlamlılık testi
• Tüm rakamları göz önünde bulundurun
• Öğrenilen dersleri kaydedin

Eğer varyasyonunuz kazanırsa, harika! Bu içgörüleri benzer sayfalarda uygulayın ve başarıya ulaşmak için yinelemeye devam edin. Ancak unutmayın, her test pozitif çıkmayabilir ve bu tamamen normaldir.

A/B testinde başarısızlık yoktur, sadece öğrenme fırsatları vardır. Pozitif, negatif veya nötr olsun her test değerli kullanıcı içgörüleri sağlar ve test stratejinizi geliştirmenize yardımcı olur.

A/B testi örnekleri

İşte A/B testinin uygulamaya konduğuna dair iki örnek.

1. Ana sayfada A/B testi

Amaç kullanıcı katılımını artırmaktır. Ekip bu durumda cevabın çok fazla havlamak olduğunu buldu.

Test sırasında sitenin ana sayfasındaki köpeği seven ziyaretçilere "Deneyin Evrimi" raporuna giden bir bağlantı gönderilecek. Ancak köpeğinizi yalnızca %50 oranında görebileceksiniz.

Sonuçlar : Köpeği olan kişiler, köpeği görmeyen kişilere göre 3 kat daha fazla içerik tükettiler.

2. Pop-up'tan flop-up'a

Optimizely Kıdemli Strateji Danışmanı Ronnie Cheung, harita görünümünde tesis ayrıntıları açılır penceresi sunmak istedi; çünkü kullanıcılar harita görünümündeki pin'e tıkladıklarında, ödeme işlemini tamamlamak için ek bir adımın bulunduğu bir PDP sayfasına yönlendiriliyorlardı.

• Sonuç : Daha az kullanıcı ödeme sayfasını ziyaret ediyor
• Sonuç : Kullanıcıların ödeme işlemine güvenle devam edebilmeleri için açılır pencere bilgilerini iyileştirin.

A/B testi kültürünü yaratın

Başarılı dijital pazarlama ekipleri, test programlarına birden fazla departmanı dahil etmeye özen gösterir. Farklı departmanlarda ve temas noktalarında testler yaparak, pazarlamanızda yaptığınız değişikliklerin istatistiksel olarak anlamlı olduğundan ve kârlılığınız üzerinde olumlu bir etki yarattığından emin olabilirsiniz.

Kullanım örnekleri şunları içerir:

• Sosyal Medya A/B Testi : Gönderi zamanlaması, içerik formatı, reklam yaratıcılığı varyasyonları, hedef kitle, kampanya mesajlaşması
• A/B Pazarlama Testi : E-posta kampanyaları, açılış sayfaları, reklam metni ve yaratıcılığı, harekete geçirici mesaj düğmeleri, form tasarımı
• Web Sitesi A/B Testi : Gezinme tasarımı, sayfa düzeni, içerik sunumu, ödeme süreci, arama işlevselliği

Ancak programınızı ancak test edip öğrenme zihniyetini benimserseniz ölçeklendirebilirsiniz. İşte test kültürünün nasıl oluşturulacağı:

1. Liderlik desteği

• Erken başarı ile değeri gösterin
• Başarı hikayelerini paylaşın
• Sonuçları iş hedeflerine bağlayın

2. Ekibi güçlendirin

• Gerekli araçları sağlayın
• Tren
• Hipotez üretimini teşvik edin

3. Süreç entegrasyonu

• Test etmeyi geliştirme sürecinin bir parçası haline getirin
• Net test protokolleri oluşturun
• Deneyimleri kaydedin ve paylaşın

A/B test verileri

A/B testi, daha derin içgörüler için veri ambarınıza bağlanırken çeşitli ölçümleri izleyebilen analitikler gerektirir.

Başlangıç ​​olarak şunları ölçebilirsiniz:

• Temel başarı ölçütleri : Dönüşüm oranı, tıklama oranı, ziyaretçi başına gelir, ortalama sipariş değeri
• Destekleyici metrikler : Sitede geçirilen süre, hemen çıkma oranı, oturum başına sayfa sayısı, kullanıcı yolculuğu kalıpları
• Teknik performans : Yükleme süresi, hata oranı, mobil uyumluluk, tarayıcı uyumluluğu

Asıl fark yaratan kök analizidir. Test verilerinizi şirket içinde depolayarak veri konumu üzerinde tam kontrol sağlamanıza olanak tanır. Ayrıca gerçek iş sonuçlarıyla test yapabilir, otomatik grup analizini etkinleştirebilirsiniz. Sıkı veri yönetimi ve uyumluluğunu korurken tek bir doğruluk kaynağıyla kesintisiz çok kanallı test sağlar.

En İyi 12 A/B Test Aracı

1. İçerik karesi

Contentsquare, ekiplerin web sitelerinin dijital deneyimini izlemek için kullanabilecekleri uçtan uca bir deneyim zekası platformudur. Platform, hem nicel hem de nitel araçlar ve yetenekler sunarak A/B testlerinize daha derin içgörüler eklemenize ve kullanıcı eylemlerinin ardındaki motivasyonları anlamanıza olanak tanır.

2. VWO

Visual Website Optimizer (VWO), başlıklar, harekete geçirici mesaj düğmeleri ve görseller gibi web sitenizin ve mobil uygulamalarınızın farklı öğelerini A/B testi yaparak hangi varyasyonun daha fazla kullanıcıya dönüşüm sağladığını görmenizi sağlayan kapsamlı bir CRO araç setine sahip bir deneme platformudur.

3. Omniconvert

Omniconvert, A/B testi, anketler, web sitesi kişiselleştirme, müşteri segmentasyonu ve davranışsal hedefleme özelliklerine sahip bir web sitesi optimizasyon platformudur.

4. Geri Dönüş

Unbounce, temel performans göstergelerini (KPI) izlemenize ve dönüşüm oranlarını optimize etmenize olanak tanıyan analitik ve A/B testi özelliklerini içeren bir açılış sayfası oluşturucusudur.

5. Çılgın Yumurta

Crazy Egg, web sitenizdeki kullanıcı davranışlarını analiz etmenizi sağlayan bir web sitesi optimizasyon aracıdır. Bu araç, web sitenizin farklı sürümlerini test etmenize ve hangisinin daha fazla etkileşim veya dönüşüm sağladığını görmenize yardımcı olmak için ısı haritaları, kaydırma haritaları ve tıklama raporları gibi özellikler içerir.

6. Kameleoon

Kameleoon, gerçek zamanlı A/B testleri yapmanıza ve daha iyi ürün kararları almanıza olanak tanıyan, veri odaklı içgörüler sunan, tam özellikli web test yeteneklerine sahip bir web optimizasyon platformudur.

7. AB Lezzetli

AB Tasty, dönüşüm oranlarınızı ve müşteri deneyiminizi gerçek zamanlı olarak iyileştirmenize yardımcı olmak için özellik yönetimi, A/B testi ve kişiselleştirme araçları sunan bir web optimizasyon platformudur.

8. Google Optimize

Google Optimize, günümüzde mevcut en popüler A/B test çözümlerinden biridir. Çözüm tamamen ücretsizdir ve Google Analytics, Google Ads ve Firebase gibi diğer popüler Google ürünleriyle çalışacak şekilde tasarlanmıştır.

9. Firebase A/B Testi

Firebase, Google tarafından oluşturulmuş bir uygulama geliştirme platformudur . Firebase'in A/B test modülü, uygulamanızın özelliklerinde, kullanıcı arayüzünde veya etkileşim kampanyalarında yapılan değişiklikleri test etmenize yardımcı olabilir.

10. Optimizely

Optimizely bir dijital deneyim platformudur. A/B testi ve çok değişkenli yeteneklerin yanı sıra CMS, web sitesi kişiselleştirme özellikleri, özellik değiştirme yetenekleri ve daha fazlasıyla birlikte gelir.

11. Adobe Hedef

Adobe Target, Adobe Experience Cloud'un bir parçası olan bir test platformudur. Tüm deneyim bulutu gibi Adobe Target da işletmeler için tasarlanmıştır, çok kanallı kullanıcı deneyimlerine odaklanır ve binlerce hatta milyonlarca kullanıcı üzerinde testler yürütür.

12. Maksimizasyon

Maxymiser, Oracle tarafından 2015 yılında satın alınan bir test ve optimizasyon aracıdır. Aracın temel odak noktası, geliştirme kaynaklarına olan ihtiyacı ortadan kaldırarak test ve kişiselleştirmeyi pazarlamacıların eline bırakmaktır.