Pazarlamacıların Bölünmüş Test Sırasında Yaptığı 10 Büyük Hata

Herhangi bir işletmenin etkili bir şekilde çalışması için, birçok girişimcinin kaçırmaya eğilimli olduğu pazarlama analizi ve araştırmalarının önemli bir kısmı vardır. Neyin işe yarayıp yaramadığını hesaba katmadan yalnızca satış yapma eğilimi, sitenin büyümesini belirler. Yoğun pazar araştırması için daha derin gereksinimi engeller ve sonuç olarak uzun vadede müşteri kaybedersiniz. Müşteri araştırmasını yürütmenin en iyi yolu, bölünmüş testtir.

Neden bölünmüş test?

Bölünmüş test veya A/B testi, tanımı gereği, web sitesi trafiğini iyileştirmek amacıyla kontrollü ancak rastgele deneyler yürütme yöntemidir. Daha basit hale getirmek için, hangisinin daha etkili olduğunu belirlemek için aynı sayfanın iki versiyonunun karşılaştırılmasıdır. İdeal olarak, etkinliği doğru bir şekilde belirlemek için iki sürüm arasında yalnızca bir veya iki fark olacaktır.

İçerik, tıklamalar, form tamamlama ve satın alma gibi yaygın işlemler, önceden tanımlanmış bir pazarlama hedefine hangi varyantın daha iyi sonuçlar verdiğini görmek için analiz edilir. Kullanılan yaygın pazarlama metodolojileri, kayıt formları, kayıt sayfaları, harekete geçirici mesaj düğmeleri veya farklı bir sayfaya yönlendirmedir. CTA'daki bir kelimeyi güncellemek kadar küçük bir değişikliğin bile dönüşümleri %77 oranında artırmaya yardımcı olduğu kanıtlanmıştır. Bu, pazarlama kampanyalarınızın etkinliğini artırmak için bölünmüş test yapmanın önemini kanıtlar.

Kulağa ne kadar çekici gelse de, bazen pazarlamacıların yanlış negatif analizler almaktan şikayet ettikleri veya yeterli veri bile üretemedikleri görülür. Bölünmüş testten etkileniyorsanız, muhtemelen yanlış şekilde yürütüyor olabilirsiniz. Test uzmanlarının muhtemelen yapabilecekleri en yaygın 10 hatanın ve olası düzeltmelerinin bir listesi.

Bilmeniz gereken hatalar ve düzeltmeler

Bir test uzmanı bölünmüş bir analizi anlamaya çalıştığında çok sayıda hata olabilir. En yaygın olanları aşağıda not edilmiştir.

1. Keyfi Test

Çoğu testçinin yapması gereken en büyük sorun, sebepsiz yere bölünmüş bir test yapmaktır. Örneğin, 'harekete geçirici mesaj' düğmesinin boyutunu test etme konusunda endişeli olabilirsiniz, bu durumda değişkenleri belirli bir odakla tasarlayabilirsiniz. Sırf bunun uğruna bir bölünmüş test yapıyorsanız, o zaman mahkum edilmek üzere olduğunuz için lütfen kaçının.

Düzeltme: Fazla odaklanmayan veya fazla trafik çekmeyen potansiyel alanları keşfetmek için ısı haritası yazılımını kullanın. Bir bölme testi yapın ve önce bir hipotez oluşturun. Şimdi denemeyi yapın ve uygun zaman aşaması için yürüttüğünüzden emin olun, yeni ısı haritası veri setlerini karşılaştırın ve analiz edin. Tatmin edici sonuçlar elde edene kadar tekrarlamaya devam edin.

2. Testi erken iptal etmek

Bu, çoğu testçinin yapmak zorunda olduğu büyük bir çaylak hatasıdır. Diyelim ki siteniz yüksek trafik çekiyor ve bu nedenle bölünmüş testten sonraki 3 gün içinde %98 güven ve varyasyon başına yaklaşık 250 dönüşüm elde ettiniz ve testi başarıyla tamamladınız. Mevsimsellik parametresini dikkate almadığınız ve testi haftanın hangi günü yaptığınız bile test eğrisinde önemli farklılıklara neden olabileceğinden, testinizin yanlış pozitif sonuç aldığı yer burasıdır.

Düzeltme: Herhangi bir istatistiksel analiz için bir diğer önemli parametre, alınan örneklem büyüklüğüdür. Uygun sonuçlar elde etmek için örneklem büyüklüğünüzü yeterince büyük aldığınızdan emin olun. 100 veya 1000 dönüşüm. Alınan örneklem boyutunun çok küçük olması yanlış çıkarımlara yol açabilir.

3. Çok elemanlı test

Web sitesi ısı haritalama analizi, odaklanılması gereken birden fazla alan olduğunu önerebilir, ancak aynı anda birden fazla test yapmak hiçbir yere varmaz.

Çok değişkenli bir test yerine bölünmüş testi tercih etmek her zaman daha iyidir. Bunun nedeni, yalnızca bir parametrede farklılıklar olan iki sayfada bir bölme testi yürüttüğünüzde, hangi sayfanın daha iyi çalıştığını yargılamanın kolay olmasıdır.

Düzeltme: Ancak, çok değişkenli test söz konusu olduğunda, iki veya üç farklı parametreye sahip dört farklı web sayfasını test ettiğinizi varsayalım. Bu durumda, verileri topladığınızda asıl karar verme faktörünü düzeltemezsiniz. Bu gibi durumlarda, tüm sayfalardaki verileri karşılaştırmanız ve ayrıca farklı parametreler arasındaki korelasyonu analiz etmeniz gerekir.

4. Yalnızca trafik dönüşümlerine odaklanmak

Belirli bir veya birkaç parametreyi test ederken, yalnızca kısa vadeli düşünmek yerine köklü olduğunuzdan emin olun. Bu, belirli değişikliklerin sitenizde daha fazla trafik topladığını görürseniz, bu konuda tamamen kayıtsız olmayın anlamına gelir. Yüksek trafik, düşük kaliteli müşterilerden oluşuyorsa, bu, sonunda işletmeniz için olumsuz sonuçlar doğurabilir.

Düzeltme: Dolayısıyla, ne zaman bir bölünmüş test yapmayı seçerseniz, dönüşüm metriğinizi kontrol edin, ardından bu trafiği gerçek potansiyel müşterilerle ilişkilendirin ve kaçının potansiyel müşteri oluşturduğunu görün.

5. Rastgele bir hipotez seçmek veya sadece körü körüne bölünmüş test uygulamalarını takip etmek

Uygun bir hipotez olmadan istatistiksel bir testin hiçbir önemi yoktur. Bu nedenle, bir test yaparak zamanınızı boşa harcamadan önce, uygun bir hipoteziniz olduğundan emin olun. Hipotezinizin güvenilirliğinden emin değilseniz, pazar araştırması yapın, seçtiğiniz değişken için sonuçları analiz edin, rakiplerinizin stratejisini kontrol edin ve hedef müşterilerinizi tanıyın.

Düzeltme: Ayrıca, rakiplerin stratejilerini kontrol ederken, onları körü körüne takip etmeyi seçmediğinizden emin olun. Başkası için işe yarayan şey senin için işe yaramayacak. Rakiplerinizin stratejilerini kontrol edin ama aynı zamanda kendi USP'lerinizi de bilin ve buna göre strateji oluşturun.

6. Karıştırıcı değişkenleri ortadan kaldırmak

Karıştırıcı değişkenler, önemli hipotez parametrelerinizin bir parçası olmayan ve muhtemelen test sonuçlarınızı alt üst edebilecek unsurlardır. Bunlardan bazıları yeni ürün tanıtımlarını, pazarlama kampanyası lansmanlarını ve web sitesinin yeniden tasarımını içerir.

Bu genellikle, daha anlamlı bir varyasyon oluşturmak için testin ortasında bazı test parametrelerini değiştirdiğinizde olur. Bu, potansiyel hedef havuzunuzun dışındaki yerlerden trafik oluşturabilir.

Düzeltme: Bir bölme testi gerçekleştirirken, bu tür kafa karıştırıcı değişkenleri ortadan kaldırdığınızdan emin olun ve geri kalan faktörlerin test boyunca sabit kaldığından emin olun.

7. Yalnızca artımlı değişiklikleri test etme

Büyük web sitelerinin işleyişi ile diğer küçük girişimcilerin bununla nasıl başa çıkması gerektiği arasında önemli bir fark vardır. Büyük web siteleri için, bazı küçük artımlı değişiklikler, büyük yatırım getirisi oluşturmaya yol açabilir. Ancak yeni başlayanlar ve daha küçük şirketler için bu faaliyet beklenen sonuçları vermeyebilir. Örneğin, genel site görünümüne çok az şey katacağından, web sitesinin veya CTA düğme rengini ve çeşitli tonlarını test etmek pek mümkün değildir.

Düzeltme: Bölünmüş testler, küçük iyileştirmeler sağlar, ancak bu, küçük işletmeler söz konusu olduğunda önemli bir ciro sağlamaz. Bu nedenle, yalnızca artımlı değişikliklere odaklanmayın, bunun yerine büyük performans artışlarına odaklanın. İhtiyaç duyulacak olan, genel düzeyde radikal bir değişime gitmektir. Bu, dar bir A/B testi tekniğinden daha yoğundur. Bu, önemli çabalar gerektirebilecek büyük bir sayfa yeniden tasarımını gerektirebilir. Yeniden tasarlanan birden çok öğe nedeniyle, yeniden tasarlanan sayfa yayına girdikten sonra hangi öğenin trafikte ani bir artışa neden olduğunu belirlemenin zor olabileceğini belirtmek de önemlidir.

8. Herhangi bir trafik olmadan bile split testi yapmak

İşletmeyi yalnızca birkaç aydır yürütüyorsanız, bölünmüş test yapmaya başlamadan önce daha yüksek trafik elde etmeniz önerilir. Başlangıçlar ve yeni girişimler için, birkaç beta kullanıcıyla bölünmüş testler yapmak etkisiz olacaktır. Farklı hipotezlerin test edilmesi, optimum bir örneklemle elde edilen istatistiksel öneme sahip bir oyundur. Ancak yeterli bir örneğiniz yoksa, bu temel amaç karşılanmayacaktır.

Düzeltme: Yalnızca 3 farklı koşulu karşıladığınızda bölme testi yapın

1- Yeterli bir temsili örneğiniz var

Testin, farklı satış dönemlerine hitap etmesi için 3-4 haftalık bir süre boyunca çalıştırılması gerekir. Testin bundan önce iptal edilmesi, evrensel testi göstermez, bunun yerine seçici/döngüsel test sonucunu gösterir.

2- Yeterli örneklem büyüklüğünüz var

1000'den fazla işlemi (olası satışlar, kayıtlar veya abonelikler) olan bir web sitesi, trafiği iyileştirmek için ayda bir A/B testi yapabilir. Dönüşüm oranı, toplam ziyaretler ve genel işlem gibi faktörler, yeterli örneklem boyutunun ne kadar olması gerektiğini belirleyecektir.

3- Bir p-değerine ulaştığınızda

2 ve 3 numaralı noktalar karşılandığında, p-değerine bakmak önemlidir (yaygın bir yanılgıya göre p-değeri, B'nin A'dan büyük olma olasılığı değildir). Tipik olarak, kabul edilebilir bir anlamlılık düzeyi %5'tir (veya 20 defadan 1'i, sıfır hipotezinin doğru olduğu göz önüne alındığında, örnek aşırı bir sonuç gösterecektir)

9. Testler tam hafta boyunca yapılmaz

Bölünmüş testlerin uygun sonuçlar vermesi için mevsimsellik, haftalık ve hatta günlük parametreler önemlidir. Bu nedenle, bölünmüş test için geçen süre dikkatli bir şekilde seçilmelidir. Tam hafta testini hesaba katmamak, test sonucunun doğru resmini gösterebilecek sonuçları çarpıtacaktır.

Düzeltme: Örneğin, bir e-Ticaret sitesi sahibiyseniz, hafta sonları hedef kitleniz ürünlerinize daha yatkınken, Pazartesi günleri veya hafta içi yoğun saatlerde siteniz uygun trafik oluşturamayabilir. Bu nedenle, testi başlangıçla aynı gün bitirdiğinizden emin olun. Bu, bir yinelemede tam bir haftayı test etmenizi sağlar. Bu aynı zamanda daha önceki önerimizle de uyumlu olacaktır - 2-3 haftalık süre boyunca testlerin çalıştırılması

10. Google Analytics'e gönderilmeyen test verileri

Dönüşüm ölçümleri genellikle ortalama verileri gösterir ve pazarlama dünyasında ortalamalar yalan söyler. Yalnızca yüzde verileriyle çalışırsanız asla tam bir resim elde edemezsiniz. Bunun nedeni, zamanın, mevsimselliğin, günlük aşamaların ve diğer birçok faktörün uygun bir müşteri grafiğine katkıda bulunmasıdır.

Düzeltme: Dolayısıyla, önemli miktarda veri sağladıysanız, bunu Google Analytics'e gönderin. Gelişmiş segment ve özel raporlar çalıştırın. Sonuçlar size gelişmiş testler yapmanın yolunu gösterecek ve buradan site testinizi nereye götüreceğiniz konusunda bir fikir edinebilirsiniz. Yeni GA özelliklerinin kullanılması, pazarlamacıların 20 adede kadar eşzamanlı A/B testi verisini analiz etmesine olanak tanır. Bir aktif deney için ayrı bir Özel Boyut (veya GA klasik modunda Özel Değişken) kullandığınızdan emin olun. Optimizely Classic gibi araçlar bu durumda yardımcı olabilir.

Özetlersek

Pazarlama ve iş analitiği kendilerine göre oldukça karmaşıktır. Bu nedenle, başkalarının ne yaptığını kontrol etmek veya en yaygın test stratejilerini birleştirmek yerine, akıllı rotaya gidin ve pazarlama stratejilerinizden yatırım getirisini artırmak için uygun maliyetli A/B testini benimseyin.