A/B Testi Nedir? Örneklerle Eksiksiz Bir Kılavuz

Web sayfalarınızı, açılır pencerelerinizi, e-posta kampanyalarınızı ve reklamlarınızı oluştururken nihai hedefiniz nedir? İnsanların etkileşim kurmasını ve harekete geçmesini sağlamak.

Ancak bunu yapmalarını sağlamanın en iyi yolunu bulmak o kadar basit değil. Geçmiş olaylara dayanarak kararlar verseniz bile, kumarbaz yanılgısına -geçmiş olayların gelecekteki olayları etkileyeceğine dair yanlış bir inanca- yem olma riski yine de vardır.

Nobel ödüllü Daniel Kahneman'ın teorisi muhtemelen bunu en iyi şekilde söylüyor: Sezgisel düşünme, rasyonel bir yaklaşımdan daha hızlıdır ancak hataya daha yatkındır.

Daha iyi pazarlama kararları almak için deney odaklı bir yöntem olan A/B testlerine girin.

Bu makale, Obama'nın adaylık kampanyası için fazladan 60 milyon dolar bağış toplamasına yardımcı olan basit bir strateji olan A/B testi hakkında bilmeniz gereken her şeyi size gösterecek . İşletmelerin dönüşüm hedeflerine ulaşmak için A/B testlerini tam olarak nasıl kullandıklarını görecek ve markanızın benzer sonuçlar için kullanabileceği eyleme dönüştürülebilir ipuçlarını alacaksınız.

Bölünmüş test olarak da bilinen A/B testi, bir değişkenin iki farklı sürümünün performansını karşılaştırmak için kullanılan bir yöntemdir. İki versiyonu farklı ziyaretçi segmentlerine göstermeyi ve ardından hangi varyantın daha yüksek dönüşüm oranıyla sonuçlandığını ölçmeyi içerir.

Bu sürüm, "kazanan varyant" olarak etiketlenir ve daha fazla dönüşüm sağlamayı amaçlayan gelecekteki testlerin temelini oluşturur.

Örneğin, bir şirket, bir açılış sayfasının iki sürümünü test etmek isteyebilir; A sürümünde kırmızı bir düğme ve B sürümünde mavi bir düğme bulunur. A versiyonunu hedef kitlelerinin yarısına, B versiyonunu diğer yarısına gösterirler.

Ardından, hangi sürümün dönüşüm oranlarını artırdığına ilişkin verileri toplarlar, bu kazanan değişkeni geliştirirler (belki daha fazla A/B testi yoluyla) ve bunu gelecekteki kampanyalarda kullanırlar.

Ancak A/B testleri web sayfalarıyla sınırlı değildir. Bir blog gönderisinin, e-postanın veya reklam metninin farklı sürümlerini test etmek için de bu metodolojiyi kullanabilirsiniz. Aslında, Databox'ın anketinde, şirketlerin %57'sinden fazlası Facebook reklam kampanyalarını her seferinde A/B testi yaptıklarını doğruladı.

A/B testine benzer şekilde, çok değişkenli test, bir kampanyanın farklı varyantlarını test etmenize olanak tanır. Ancak çok değişkenli testte, hangi bileşen kombinasyonunun en yüksek dönüşüm oranıyla sonuçlandığını belirlemek için birden çok farklı öğeyi (örneğin, farklı başlıklar, resimler ve harekete geçirici mesajlar) aynı anda test ediyorsunuz.

A/B testleri yaparak sezgilere güvenmeyi bırakabilir ve bunun yerine kararlarınızı güvenilir verilere dayandırabilirsiniz; bu da dönüşüm oranlarını hayal bile edilemeyecek şekillerde hızlandırabilir. Dönüşüm oranı optimizasyonu genellikle istenen sonuç olsa da, bekleyebileceğiniz birkaç başka olumlu sonuç da vardır .

Bütçeniz veya sektörünüz ne olursa olsun, A/B testlerinin neden pazarlama stratejinizin bir parçası olması gerektiğine dair birkaç nedene göz atalım.

A/B testinin en popüler ikinci CRO yöntemi olması , ne kadar iyi yapabileceğini gösterir. A/B testleri yaptığınızda göreceğiniz avantajlardan bazıları şunlardır:

1. Hedef kitlenizi daha iyi anlamak

A/B testleri yapmak, hedef kitlenizin web sitenizdeki davranışları aracılığıyla ne istediğini daha iyi anlamanıza yardımcı olur. A/B testleri aracılığıyla hedef kitleniz hakkında öğrendikleriniz, gelecekteki pazarlama kampanyalarınızı optimize etmenize yardımcı olacaktır.

Sayfadaki farklı öğeleri test ederek, benzersiz hedef kitleniz için hangi tasarım, kopyalama ve düzen öğelerinin en iyi sonucu verdiğini de belirleyebilirsiniz.

2. Kendinizi güvende hissedebileceğiniz veri destekli kararlar

Denemek için pizza tatları arasında karar verirken içgüdüsel hislere güvenmek, almaya değer bir risk olabilir… ama sıkı bir pazarlama bütçesini en iyi nasıl yatıracağınıza karar verirken kesinlikle en iyi yaklaşım DEĞİLDİR!

A/B testi ile, tamamen akıllı olan, kullanıcı davranışına dayalı veri odaklı kararlar verebilirsiniz.

3. Geliştirilmiş dönüşüm oranları

2022'de Obvi, bir Kara Cuma açılır penceresindeki dönüşüm oranlarını yalnızca bir haftada %36 artırdı! Basit bir ince ayar yapmanın dönüşümleri bu kadar artırması oldukça inanılmaz, değil mi?

İstatistiksel önemi belirleyerek ve test sonuçlarını analiz ederek, pazarlama stratejileri hakkında bilinçli kararlar verebilir ve sayfalarınızı daha fazla dönüşüm için optimize edebilirsiniz.

4. Daha yüksek yatırım getirisi

Kampanyalarınızı A/B testi yaptığınızda, hedef kitleniz için neyin en iyi olduğunu keşfetme sürecini hızlandıracaksınız. Tüm bir kampanyayı yenilemek yerine, büyük bir fark yaratacak bir veya iki küçük değişiklik yapabileceğinizi görebilirsiniz.

Hipotezlerinizi test edebilecek ve onları kanıtlayabilecek (veya çürütebileceksiniz), böylece yaptığınız her değişiklik kampanyanızı doğru yöne çekecektir. Sonuç olarak, kampanyalarınızın YG'sini artırarak zamandan ve paradan tasarruf edersiniz.

A/B testinin zaman ayırmaya değer olduğuna ikna oldunuz mu? Harika. Şimdi tam olarak hangi öğeleri test etmeniz gerektiğine bir göz atmanın zamanı geldi.

Aşağıda, açılış sayfalarınızda test etmeniz gereken birkaç değişken örneği verilmiştir.

1. Ana başlık ve alt başlık

Bir sayfa için iki farklı başlık ve alt başlık oluşturmak ve bunları test etmek, başlamak için harika bir yerdir.

Bu iki öğe ekranın üst kısmında bulunur, yani neredeyse her zaman insanların ilk gördüğü öğelerdir. Ziyaretçinizi "kandırmak" ile onu kaybetmek arasındaki fark anlamına gelebilirler.

Çevrimiçi mağazanızda yeni bir ürün için bir pazarlama kampanyası yürüttüğünüzü varsayalım. Ana başlığı "Piyasadaki en yeni, en gelişmiş kulaklıklarla tanışın" ve alt başlığı "Son teknolojimizle günlük rutininizde devrim yaratın" olan bir açılış sayfası oluşturursunuz.

Bölünmüş bir test yapmaya ve ana başlığı "Devrim niteliğindeki kulaklıklarımızla günlük rutininizi yükseltin" ve alt başlığı "Piyasadaki en son teknolojiyi deneyimleyin" olan bir sayfa varyasyonu oluşturmaya karar veriyorsunuz.

Testi gerçekleştirdikten sonra, bir varyantın daha yüksek bir dönüşüm oranına sahip olduğunu görebilir ve bunu gelecekteki testler için veya pazarlama stratejilerinizin bir parçası olarak kullanabilirsiniz.

2. Değer önerisi

İncelemeler ve kullanıcı tarafından oluşturulan içerik (UGC), müşterilerinizin ürünlerinizden memnuniyet düzeyi hakkında bilgi sağlar, ancak bunları araştırmak bir angarya olabilir. A/B testi sonuçları ise, değişikliklerin kullanıcı davranışı ve dönüşüm oranları üzerindeki etkisini doğrudan ölçmenizi sağlar.

Her sayfaya eşit miktarda web sitesi trafiği göndererek ve sonuçları analiz ederek, değer önerisinin hangi sürümünün ziyaretçileri dönüştürmede daha etkili olduğunu belirleyebilirsiniz.

Bir önceki örneğimizden devam edecek olursak, belki de hedef kitle, ürünün en moda yenilik olmasından çok, ürünün günlük rutinlerini nasıl geliştirebileceğini önemsiyor.

Bunu öğrenmenin bir yolu, iki farklı değer teklifini iletmek için harekete geçirici mesaj düğmeleri, resimler ve reklam metni gibi öğelere odaklanarak açılış sayfasında bir bölme testi yapmaktır. Hedef kitlenizde neyin yankı uyandırdığına dair değerli bilgiler edinecek ve pazarlama stratejilerinizi geliştireceksiniz.

3. Harekete geçirici mesajlar (CTA)

CTA'larınız üzerinde A/B testleri yapmak, kullanıcı davranışı hakkında güvenilir veri toplamanın etkili bir yoludur.

Kopyalama, renk ve CTA düğme konumu gibi şeyleri test etmek isteyeceksiniz. Bunlar küçük değişiklikler gibi görünse de, tıklama oranınız üzerinde büyük bir etkiye sahip olabilir!

4. Formlar

Formlarla A/B testi yapabileceğiniz unsurlardan biri uzunluklarıdır. Ziyaretçilerinizden daha kapsamlı bilgi almak için daha uzun bir form kullanmak isteyebilirsiniz, ancak kullanıcılarınız daha kısa, daha basit bir formu tercih edebilir. Bölme testi yaparak, web siteniz için hangi form uzunluğunun en etkili olduğunu belirleyebilir ve buna göre ayarlamalar yapabilirsiniz.

Formlarınızın stilini de test etmeyi düşünün. Örneğin, daha karmaşık bir tasarıma karşı minimalist bir tasarımı deneyebilirsiniz. A/B testi, bu iki farklı stilin dönüşüm oranlarını karşılaştırmanıza ve sonuçlara göre karar vermenize olanak tanır.

Bu, bir formun birden çok öğesini aynı anda test etmenize olanak tanıyan çok değişkenli testi denemek için de iyi bir yer olabilir. Bu, farklı öğe kombinasyonlarının dönüşüm oranlarını nasıl etkilediğini daha iyi anlamanızı sağlar.

5. Görseller

A/B test görüntüleri, hangi görsel öğelerin potansiyel müşterilerin dikkatini çekmede ve dönüşümleri artırmada en etkili olduğunu belirlemek için çok önemlidir.

Açılar, aydınlatma ve stil açısından neyin en iyi sonucu verdiğini görmek için farklı ürün resimlerini karşılaştırabilirsiniz. A/B testi, hangi görsellerin ürünü en etkili şekilde sergilediğini ortaya çıkaracak ve müşterileri satın almaya ikna edecektir.

Benzer şekilde, görüntü düzenlerini A/B testi yapabilirsiniz. Bir reklam kampanyası yürütüyorsanız, tek bir resim, bir döngü ve hatta bir video gibi düzenleri test etmek isteyebilirsiniz.

6. Sayfa yapısı

Sayfa yapısı ile yapabileceğiniz pek çok farklı değişiklik vardır.

Sayfanın üstünden sayfanın ortasına taşımanın dönüşümleri artırıp artırmadığını görmek için harekete geçirici mesaj düğmenizin yerleşimini A/B testi yapabilirsiniz. Sabit bir gezinme çubuğunu standart bir sabit gezinme çubuğuna karşı test edebilir veya sosyal kanıtınızı doğrudan kahraman bölümünün altında göstermenin insanların sayfayı aşağı kaydırmasını sağlayıp sağlamadığına bakabilirsiniz.

Sayfa yapısı çok geniş bir alan olduğundan, A/B testi ile her seferinde yalnızca bir şeyi test etmeyi unutmayın!

7. Ürün tavsiyeleri

Ürün önerileri sunarken , müşterileriniz için hangi biçimin görsel olarak daha çekici ve gezinmesi kolay olduğunu belirlemek için bir ızgara düzenine karşı bir liste düzenini test etmeyi deneyebilirsiniz. Önerilerin sayfadaki yerleşimini test etmek, müşterilerin onlarla etkileşim kurma olasılığının en yüksek olduğu yerleri de gösterebilir.

8. Teklifler

Bir giyim markası şu iki farklı teklifi test etmeyi seçebilir: "İlk alışverişinizde %20 indirim" ve "İlk siparişinizde ücretsiz kargo". Bir A/B testi, işletmenin dönüşüm sağlamada hangi teklifin daha etkili olduğunu belirlemesine yardımcı olabilir. Bu kazanan daha sonra gelecekteki bir kampanyada birincil teklif olarak kullanılabilir.

Ayrıca bir teklifin dili, yerleşimi ve tasarımı gibi farklı öğelerinde A/B testi yapabilirsiniz. "Sınırlı bir süre" gibi ifadeler ekleyerek aciliyet duygusunu artırmak, dönüşümleri artırabilir veya yalnızca farklı bir renk düzeni kullanmak, onu daha dikkat çekici hale getirebilir. Kesin olarak bilmenin tek yolu? Ölçek!

A/B testinin çok zor, çok zahmetli veya çok karmaşık olduğundan endişeleniyorsanız bizi izlemeye devam edin. A/B testinizi bu kılavuza göre yaptığınızda , A/B testinin zahmetsiz olduğunu kabul eden şirketlerin %63'ü arasında yer alacaksınız.

1. Adım: Web sitenizi analiz edin

Genel tasarımı ve düzeni, kullanıcı akışı ve mevcut öğelerinin (düğmeler, formlar ve harekete geçirici mesajlar vb.) performansı dahil olmak üzere sitenizin mevcut durumunu inceleyerek başlamak isteyeceksiniz.

Web sitenizin trafik ve dönüşüm metrikleri gibi performans verileri de size düşük performans gösteren alanlar hakkında fikir verir, böylece bunları test etmek için önceliklendirebilirsiniz.

Örneğin, yüksek bir ziyaretçi yüzdesinin yalnızca bir sayfayı görüntüledikten sonra ayrıldığını fark ederseniz, bu, web sitenizin gezinmesinin ideal olmadığını gösterebilir. İyileştirilmiş bir UX tasarımı, dönüşümü %400'e kadar artırabilir , ancak her şey, ziyaretçilerin sitede daha uzun süre etkileşimde ve sitede kalmasını sağlamakla başlar.

Google Analytics, hedefleri ölçmek için yararlı bir araçtır. İşte kontrol edebileceğiniz bazı raporlar:

• Yeni ve geri gelen ziyaretçiler
• Mobil cihaz ve masaüstü bilgisayar kullanan ziyaretçiler
• Kaynak/aracı ve kampanyalar
• Açılış sayfaları
• anahtar kelimeler
• E-ticarete genel bakış
• Alışveriş davranışı

2. Adım: Beyin fırtınası yapın ve hipotezler formüle edin

Bu adım, test etmek istediğiniz potansiyel değişikliklerin bir listesini oluşturmayı ve bu değişikliklerin her birinin istenen sonucu nasıl etkileyeceğine dair bir hipotez oluşturmayı içerir.

Örneğin, amaç web sitesi dönüşümlerini artırmaksa, "Şimdi Alışveriş Yap" düğmesinin rengini kırmızıdan yeşile değiştirmek bir fikir olabilir. Karşılık gelen hipotez, renkteki değişikliğin dönüşümlerde bir artışa yol açacağı olacaktır.

Bu adım, testin odağını daraltmaya yardımcı olur ve süreçteki sonraki aşamalara rehberlik eder.

3. Adım: Fikirlere öncelik verin

Fikirlere öncelik vermek, en umut verici hipotezlere odaklanmanıza ve önce onları test etmenize olanak tanır. Bunun için etkili bir yaklaşım, her fikre bir puan vermek için dört faktörü (erişim, etki, güven ve çaba) birleştiren RICE yöntemini kullanmaktır.

İşte kısaltmanın bir dökümü:

• Erişim : Değişikliğin etkileyeceği kullanıcı veya ziyaretçi sayısı.
• Etki : Değişikliğin temel metrikler üzerindeki potansiyel etkisi.
• Güven : Değişikliğin istenen etkiye sahip olacağından ne kadar eminsiniz?
• Çaba : Bu, değişikliği uygulamak için gereken kaynakları ifade eder.

Dört faktörün tamamını göz önünde bulundurmak, test çabalarınızın getirisini en üst düzeye çıkarmaya yardımcı olur.

4. Adım: Challenger çeşitleri oluşturun

Ardından, orijinal veya "kontrol" sürümüne karşı test etmek için web sitesi öğesinin alternatif sürümlerini oluşturma zamanı.

Örneğin, web sitenizdeki harekete geçirici mesaj düğmesinin etkinliğini test ediyorsanız, düğmenin meydan okuyan varyantının rengi veya boyutu farklı olabilir veya farklı bir kopyası olabilir.

En iyi çözümü bulmak için birden fazla meydan okuyucu varyantı oluşturmak ve test etmek de etkili olabilir. Yukarıdaki harekete geçirici mesaj düğmesi örneğinde, üç farklı değişken (biri farklı renkte, biri farklı boyutta ve biri farklı kopyada) oluşturabilir ve hangisinin en iyi performansı gösterdiğini görmek için hepsini kontrol düğmesiyle test edebilirsiniz.

5. Adım: Testi çalıştırın

Bu, deneyi yürüttüğünüz ve sonuçları topladığınız aşamadır. Testi, test edilen sürümler hakkında bilinçli kararlar vermek için yeterli veri toplayacak kadar uzun süre çalıştırın.

Ortalama günlük ve aylık ziyaretçileriniz burada hayati faktörlerdir. Web siteniz çok sayıda günlük ziyaretçi alıyorsa, testi muhtemelen kısa bir süre için çalıştırabilirsiniz. Aksine, yeterli veri toplayabilmeniz için daha düşük ziyaretçi hacminiz varsa testi daha uzun süre çalıştırmanız gerekir.

Test ettiğiniz varyantların sayısı da testin süresini etkileyebilir. Ne kadar çok varyantınız varsa, her biri hakkında veri toplamak için o kadar fazla zamana ihtiyacınız olacaktır.

6. Adım: Test sonuçlarını değerlendirin ve optimize edin

A/B testi yapmanın son adımı, sonuçları değerlendirmek ve optimize etmektir. Burada, hangi varyantın daha iyi performans gösterdiğini belirlemek için test sırasında toplanan verileri analiz edersiniz. Bunu, kontrol sürümü ile challenger sürümü arasındaki dönüşüm oranı, hemen çıkma oranı ve tıklama oranı gibi metrikleri karşılaştırarak yapabilirsiniz.

Sonuçlar, bir varyantın diğerinden önemli ölçüde daha iyi performans gösterdiğini gösteriyorsa, bu versiyon kazanan olur. Ardından, performansı artırmak için kazanan varyantı kullanarak kampanyayı optimize edebilirsiniz.

Ancak, sonuçlar kesin değilse veya ilk hipotezi desteklemiyorsa, daha fazla optimizasyon gereklidir. Bu genellikle sonuçları daha iyi anlamak için yeni fikirlerin uygulanmasını veya ek testler yapılmasını içerir.

Örneğin, testi bir e-posta kampanyası üzerinde çalıştırırsanız ve sonuçlar açılma oranlarında önemli bir fark göstermezse, yeni konu satırlarını test ederek veya e-posta tasarımını değiştirerek kampanyayı optimize edin.

Tamam, A/B testlerini ve sihirlerini övmeyi bitirdik! Bölünmüş testleri kullanan en iyi markaların gerçek dünyadan birkaç örneğine göz atın:

1. Mesajlarınızın tasarımını A/B testi yapın

Bu örnekte, DTC markası Obvi, indirim açılır penceresine bir geri sayım sayacı eklemenin aciliyet duygusunu artırıp artırmayacağını ve daha yüksek dönüşüm ve kupon geri ödeme oranlarıyla sonuçlanıp sonuçlanmayacağını görmek istedi.

Pop-up'ın biri zamanlayıcılı ve diğeri zamanlayıcısız olmak üzere iki çeşidini oluşturdular ve bunları hedef kitlelerinin örneklem büyüklüğü ile test ettiler. Onlar haklıydı!

Geri sayım zamanlayıcısı olan varyant, olmayandan %7,97 daha iyi dönüşüm sağladı, bu da zamanlayıcının aciliyeti ve dönüşümleri artırmada etkili olduğunu gösteriyor.

2. Fragmanların etkinliğini A/B testi

Obvi'den alınan bu ikinci örnekte, Black Friday açılır pencerelerinin iki versiyonunu test ettiler: biri teaser'lı (pop-up'ın küçük bir önizlemesi) ve diğeri teaser'sız.

Bilgi içeren varyant, %36 daha fazla SMS abonesi ve kampanya için daha yüksek bir dönüşüm oranı sağladı. Böylece, açılır pencerelerine bir teaser eklemenin, etkileşimi artırmak ve daha fazla satış sağlamak için etkili bir strateji olduğunu öğrendiler.

3. Farklı kampanya türlerinin A/B testi

Aşağıdaki Christopher Cloos ekibinden alınan örnekte olduğu gibi, farklı kampanya türlerinin A/B testi, hangi sürümün ziyaretçilerinizde daha iyi yankı uyandırdığını keşfetmenin bir yoludur.

Bu durumda ekip, klasik bir karşılama açılır penceresini daha kişiselleştirilmiş bir sohbet açılır penceresine karşı test etti ve sohbet açılır penceresinin daha yüksek bir oranda (tam olarak %15,38 daha yüksek) dönüşüm sağladığını gördü.

Bu test, mağazanın trafiğine göre ideal olan bir ay boyunca gerçekleştirildi. Testi daha kısa bir süre için çalıştırmış olsalardı, konuşma açılır penceresine tam olarak performans gösterme şansı vermemiş olabilir.

Ayrıca, daha uzun süreli testlerin, sonuçları etkileyebilecek mevsimsellik, trendler veya tüketici davranışındaki değişiklikler gibi dış etkenlerden etkilenebileceğini unutmayın.

İsteyeceğiniz son şey, tüm bu çabayı ve pazarlama bütçesini yalnızca yanlış bir pozitif veya yanlış bir test sonucu elde etmek için bölünmüş testlere ayırmaktır. En yaygın (ve maliyetli!) hatalardan nasıl kaçınacağınız aşağıda açıklanmıştır:

Hata 1: Birden fazla öğeyi değiştirmek

Bir A/B testi gerçekleştirirken, belirli bir değişikliğin etkisini doğru bir şekilde belirleyebilmek için her seferinde yalnızca bir öğeyi değiştirmelisiniz.

Düğme rengini değiştirmenin etkisini test ediyor musunuz? Ardından , Challenger varyantında düğmenin yalnızca rengini değiştirin, başka bir şey yapmayın.Düğmedeki metni veya sayfanın düzenini de değiştirirseniz,hangideğişikliğin sonuçlar üzerinde en büyük etkiye sahip olduğunu belirlemekte zorlanacaksınız.

Aynı anda birden çok öğeyi değiştirmek, değişiklikler birbiriyle beklenmedik şekillerde etkileşime girebileceğinden hatalı sonuçlara da yol açabilir.

Hata 2: İstatistiksel önemi göz ardı etmek

A/B testinde, bir testin sonuçlarının değişkenlerin etkinliğindeki gerçek bir farktan ziyade şans eseri olması mümkündür. Bu, hangi varyantın daha iyi olduğu konusunda yanlış sonuçlara yol açarak yanlış verilere dayalı kötü kararlara yol açabilir.

İşte bir örnek: Testiniz, A varyasyonunun B varyasyonundan biraz daha yüksek bir dönüşüm oranına sahip olduğunu gösteriyor, ancak sonuçların ne kadarönemliolduğunu hesaba katmıyorsunuz . Böylece A varyasyonunun daha iyi bir seçenek olduğu sonucuna varırsınız. Bununla birlikte, istatistiksel anlamlılık göz önüne alındığında, varyant A'nın gerçekten daha iyi olduğu sonucuna varmak için yeterli kanıt olmadığını açıkça ortaya koyardı.

A/B testinde istatistiksel önemi göz ardı etmek, sonuçlarda yanlış bir güven duygusuna yol açarak, performans üzerinde gerçek bir etkisi olmayabilecek değişiklikleri uygulamanıza neden olur.

Hata 3: Testleri yeterince uzun süre çalıştırmamak

Bu sonraki hata, 2 numaralı hatayla el ele gider: istatistiksel olarak anlamlı bir sonuç üretmek için yeterli veri toplamak için yeterli zamanı bulamadan bölünmüş bir testi sonlandırmak. Test ettiğiniz öğe hakkında yanlış sonuçlara varacaksınız.

Bir A/B testinin yalnızca bir hafta sürdüğünü ve belirli bir varyantı kazanan ilan ettiğinizi hayal edin. Gerçekte, sonuçlar yalnızca şansa bağlıydı. Sürümler arasındaki farkları doğru bir şekilde yakalamak için testleri yeterince uzun süre çalıştırdığınızdan emin olun.

Umarız bu makale, A/B testinin çevrimiçi mağazanızı optimize etmek için ne kadar kritik olabileceğini size göstermiştir. A/B testinin gelişmenize yardımcı olabileceği tüm farklı yolları anladığınızda , şirketlerin yalnızca %44'ünün bölünmüş test yazılımı kullandığına inanmak zor !

İşletmeniz şu anda A/B testleri yapmıyorsa, dönüşüm oranınıza hak ettiği ilgiyi göstermek için çok geç değil. Farklı varyasyonları test ederek, web sitenizin veya pazarlama kampanyalarınızın hangi öğelerinin işe yarayıp yaramadığını belirleyebilir ve hedefleriniz doğrultusunda stratejik değişiklikler yapabilirsiniz.

En iyi performans gösteren sürümü belirlemek için farklı sürümler oluşturmak ve sonuçları karşılaştırmak kadar kolay olduğunu unutmayın. İster küçük işletme sahibi olun ister pazarlama uzmanı olun, A/B testi cephaneliğinizde olması gereken önemli bir araçtır!