A/B Testi Nasıl Çalıştırılır: Bölünmüş Test Kontrol Listesi

A/B testi nedir?

Bölünmüş test olarak da bilinen bir A/B testi, her bir sürümü kullanıcılara rastgele sunarak ve sonuçları analiz ederek bir çevrimiçi deneyimin farklı varyasyonlarından hangisinin daha iyi performans gösterdiğini belirlemeye yönelik bir deneydir. Kontrollü bir sürüme kıyasla potansiyel iyileştirmeleri test etmek için web sitelerinde, mobil uygulamalarda veya reklamlarda kullanılır. A/B testi, değişikliklerin kısa vadede dönüşümlerinizi nasıl etkileyebileceğini kanıtlamaktan çok daha fazlasını yapabilir.

Test, web sitesi optimizasyonunun tahminini ortadan kaldırır ve iş görüşmelerini "düşünüyoruz"dan "bildiğimiz"e kaydıran verilere dayalı kararlar alınmasını sağlar. Değişikliklerin metrikleriniz üzerindeki etkisini ölçerek her değişikliğin olumlu sonuçlar vermesini sağlayabilirsiniz.

VWO, optimize edilmiş, dönüştürme, çok yönlü dönüştürme ve AB lezzetli gibi en iyi A/B test araçları, pazarlamacıların şirketiniz için hangi web sitesi tasarımının, kopya satırının veya ürün özelliğinin en iyi sonuçları üreteceğini bulmalarına yardımcı olur. Farklı AB testi türleri, web sitesi ab testi, e-posta ab testi ve içerik ab testi vardır ve google analytics ab testi ve diğer ab test yazılımlarını kullanarak test etmek gibi farklı yöntemleri vardır.

A/B Testinin Faydaları

AB split testinin bazı önemli faydaları şunlardır:

Hemen çıkma oranlarını düşürmeye yardımcı olur

Müşterileriniz web sitenizden hemen çıkıyorsa, başka bir deyişle, web sitesini herhangi bir tıklama olmadan bırakıyorsa, web sitesi A/B testi yardımcı olabilir. İster bir başlığı değiştiriyor, ister bir harekete geçirici mesajı yeniden yazıyor veya tasarım düzenini değiştiriyor olsun, bir A/B testi, geri dönmelere neyin neden olduğunu belirlemeye yardımcı olabilir. Test çalıştırıldıktan sonra, bazı ab testi istatistiklerini görebilir ve hangi varyasyonun müşterilerden en fazla etkileşimi ve en az geri dönüşü aldığını görebilirsiniz.

Dönüşüm oranlarını artırmaya yardımcı olur

Bir A/B testi, müşterileri neyin dönüştürdüğünü ve neyin dönüştürmediğini ortaya çıkarır. Bir A/B testi, web sitenizin iki sürümünü sunarak, hedef kitlenizde yankı uyandırmayanları filtrelemeye ve neyin yankı uyandırdığını ve daha fazla dönüşüm sağladığını göstermeye yardımcı olabilir.

A/B testinin sonuçlarını anlamak kolaydır

Bir A/B testinin sonuçları basittir ve anlaşılması nispeten kolaydır. Hangi sayfanın (A veya B) daha fazla müşteri tıklaması ve dönüşüm aldığını görmek için sonuçları ve AB test istatistiklerini inceleyin.

ucuz

A/B testi, dijital pazarlamanızda iyileştirmeler yapmaya devam etmenin oldukça ucuz ve kolay bir yoludur. A/B pazarlamasını mevcut web sitenizdeki kararları doğrulamaya devam etmenin bir yolu olarak düşünün. Uzun vadede, yatırım getirisi çok büyük olabilir, çünkü test etme maliyeti nispeten küçüktür, ancak olası satışlarda, satışlarda ve gelirde önemli artışlara neden olabilir.

A/B Testi Nasıl Çalıştırılır?

A/B testinin amacı, farklı değişkenlere (kullanıcı grupları) farklı içerikler sunmak, onların tepkilerini ve kullanıcı davranışlarını toplamak ve sonuçları gelecekte ürün veya pazarlama stratejileri oluşturmak için kullanmaktır. A/B testi artık mavi ayda bir gerçekleştirilen bağımsız bir etkinlik olmaktan çıkıp, her zaman iyi tanımlanmış bir CRO süreci aracılığıyla yapılması gereken daha yapılandırılmış ve sürekli bir etkinliğe dönüşüyor. Genel olarak, aşağıdaki adımları içerir:

Bir Değişken Seçin

Web sayfalarınızı ve e-postalarınızı optimize ederken, test etmek istediğiniz bir dizi değişken olduğunu görebilirsiniz. Ancak bir değişikliğin ne kadar etkili olduğunu değerlendirmek için, bir bağımsız değişkeni izole etmek ve performansını ölçmek isteyeceksiniz, aksi takdirde performanstaki değişikliklerden hangisinin sorumlu olduğundan emin olamazsınız.

Tek bir web sayfası veya e-posta için birden fazla değişkeni test edebilirsiniz, yalnızca bunları tek tek test ettiğinizden emin olun. Pazarlama kaynaklarınızdaki çeşitli unsurlara ve bunların tasarım, ifade ve düzen için olası alternatiflerine bakın. Test edebileceğiniz diğer şeyler, e-posta konu satırlarını, gönderen adlarını ve e-postalarınızı kişiselleştirmenin farklı yollarını içerir.

Hedefinizi Belirleyin

Herkesin testi için bir dizi metriği ölçecek olsanız da, testi çalıştırmadan önce odaklanılacak bir birincil metrik seçin. Aslında, ikinci varyasyonu bile kurmadan önce yapın. Bu sizin bağımlı değişkeninizdir. Ayırma testinin sonunda bu değişkenin nerede olmasını istediğinizi düşünün. Resmi bir hipotez belirtebilir ve sonuçlarınızı bu tahmine dayalı olarak inceleyebilirsiniz.

Bir Kontrol Ayarlayın

Artık bağımsız değişkeniniz, bağımlı değişkeniniz ve istediğiniz sonuca sahipsiniz. Test ettiğiniz şeyin değiştirilmemiş sürümünü kontrolünüz olarak ayarlamak için bu bilgileri kullanın. Bir web sayfasını test ediyorsanız, bu, halihazırda var olan değiştirilmemiş web sayfasıdır. Bir açılış sayfasını test ediyorsanız, bu normalde kullanacağınız açılış sayfası tasarımı ve kopyası olacaktır.

Test Grubunuzu A ve B'den Bölün

E-postalar gibi hedef kitle üzerinde daha fazla kontrole sahip olduğunuz testler için, kesin sonuçlar elde etmek için eşit iki veya daha fazla hedef kitleyle test etmeniz gerekir.

Testi Çalıştır

Testinizi başlatın ve ziyaretçilerin katılmasını bekleyin! Bu noktada, sitenize veya uygulamanıza gelen ziyaretçiler, deneyiminizin kontrolüne veya varyasyonuna rastgele atanacaktır. Her deneyimle etkileşimleri ölçülür, sayılır ve her birinin nasıl performans gösterdiğini belirlemek için karşılaştırılır.

A/B Testinin Sonuçları Nasıl Analiz Edilir?

Çoğu deneme platformu, ilgili tüm metrikleri ve KPI'ları izlemek için yerleşik analitiklere sahiptir. Ancak bir A/B test raporunu analiz etmeden önce aşağıdaki iki önemli ölçümü anlamanız önemlidir.

• Artış: Bir varyasyonun performansı ile bir temel varyasyonun performansı arasındaki fark (genellikle kontrol grubu). Örneğin, bir varyasyonun kullanıcı başına geliri 5 ABD doları ve kontrolün kullanıcı başına geliri 4 ABD dolarıysa, artış %25'tir.
• En İyi Olma Olasılığı: Bir varyasyonun uzun vadede en iyi performansı gösterme şansı. Bu, A/B testlerinin kazananını tanımlamak için kullanılan, rapordaki en uygulanabilir ölçümdür. Artış, küçük örneklem büyüklükleri için bir şansa bağlı olarak değişebilirken, en iyi olma olasılığı örneklem büyüklüğünü hesaba katar. En iyi olma olasılığı, 30 dönüşüm veya 1.000 örnek olmadıkça hesaplamaya başlamaz.

A/B Testi Öldü mü?

Kesinlikle güçlü olsa da, A/B testi temelde iki özel şekilde kusurludur:

1. Bir kazanan seçme süreci manueldir. Bu hem zaman alıcı hem de entelektüel açıdan zorlayıcı.
2. Bir kazanan seçene kadar ziyaretçilerin yarısı en kötü varyasyonu görüyor.

A/B Testinize Hemen Başlayın

Bugünlerde pazarlama, içgörüler üzerinde çalışıyor ve A/B testi, bu içgörüleri elde etmenize yardımcı olabilir. Yararlı bir analitik yöntem olmasına rağmen, bir A/B testi yapmak biraz zor olabilir. Uzman pazarlamacılarımız, web sitenizde veya başka herhangi bir medya platformunda bir A/B testi yapmanıza yardımcı olabilir, böylece içgörülerinizi nasıl geliştirebileceğiniz ve tüm potansiyelinizi nasıl ortaya çıkarabileceğiniz konusunda içgörüler elde edebilirsiniz.