UX'te A/B testi nedir? | UX araştırması #26

A/B testi, belirli bir çözümün iki alternatif sürümünü aynı anda test etmek için mükemmel bir araştırma yöntemidir. A/B testlerinin nasıl yapıldığını öğrenmek, faydalarını ve sınırlamalarını görmek için makalemizi okuyun.

Kullanıcı deneyiminde A/B testi – içindekiler tablosu:

1. UX araştırması bağlamında A/B testleri nelerdir?
2. A/B testi ne zaman uygulanmalı?
3. A/B testi nasıl yapılır?
4. Özet

UX araştırması bağlamında A/B testleri nelerdir?

A/B testi, bir ürünün/çözümün iki sürümünü (sürüm A ve sürüm B) test etmenize ve kullanıcılardan daha fazla onay alan sürümü değerlendirmenize olanak tanır. Bunu ölçmenin yolu, dönüşüm oranını, sitede geçirilen süreyi veya katılımcıların geri bildirimlerini ve siteyi/ürünü tavsiye etme eğilimlerini içerir. Testten önce, belirli bir sürüm için "başarı" nın ne anlama geleceğini tanımlamanız ve belirlemeniz gerekir.

A/B testi ne zaman uygulanmalı?

A/B testlerini prototip testi için, ürün geliştirme aşamasında olduğu kadar pazarlama ve promosyon stratejileri oluşturmak için de uygulayabilirsiniz. Bir organizasyonun alt satırını etkileyebilecek kararlara varmak için mükemmel araçlardır. A/B testleri, özellikle daha önceki araştırmalara dayanan bir hipotezimiz olduğunda ve bunun doğru çözüm olduğunu doğrulamak istediğimizde işe yarar. A/B testi için oluşturulan araştırma soruları şu şekilde görünebilir:

• Ürünün hangi sürümü daha yüksek dönüşüm oranı sağlıyor?
• Farklı ifadelere sahip iki anında iletme bildiriminden hangisi uygulamayla etkileşimi artırır?

Sağlam bir A/B testi, mümkün olduğunca basit karşılaştırmalar içermelidir; örneğin, sitenin tamamen farklı iki sürümünü karşılaştırmak yerine, iki farklı başlık stilini veya CTA düğmesinin iki farklı konumunu test etmek daha iyidir. Küçük karşılaştırmalarla, hangi yazı tipinin, rengin, öğenin veya konumun UX'i en çok etkilediğini tam olarak anlayacağız.

Bu araştırma yöntemi iki tür test içerir: tek değişkenli ve çok değişkenli. İlki, bir öğenin iki çeşidi arasındaki farklara odaklanır - örneğin, kırmızı düğme ve mavi düğme. Bununla birlikte, çok değişkenli olan, bir düğmenin 2'den fazla varyantını aynı anda karşılaştırır - örneğin kırmızı, mavi, yeşil ve beyaz (ayrıca, "Bunu kontrol et" ve "Daha fazlasını gör") gibi başlıklarda yine de farklılık gösterebilirler.

A/B testinin en önemli avantajları hızlı olması ve düşük maliyetli olmasıdır. Ayrıca, geniş bir gerçek insan grubu üzerinde çeşitli ürün varyantlarının değerlendirilmesine olanak tanırlar. Yine de, bir ürünün genel algısı üzerinde gerçek bir etkisi olabilecek bu yönlere odaklanmanın farkında olun. Rastgele öğeleri karşılaştırmayın. Bir hipotez oluşturun, başka tamamlayıcı araştırmalar yapın, ardından tasarım ve geliştirme ekibinize danışın. Tek değişkenli veya çok değişkenli A/B testleri gerçekleştirerek çok sayıda sürümde hangi temel özelliklerin inceleneceğine birlikte karar vereceksiniz.

A/B testi, bir kural olmasa da, hızlı bir araştırma şekli gibi görünüyor. UX analizi için yeterli veri elde etmek için bunları birkaç hafta çalıştırmanız gerekebilir (ancak birkaç gün, hatta birkaç saat de yapabilirsiniz). Bir anketi çalıştırmanın süresi birçok faktöre bağlıdır.

A/B testi nasıl yapılır?

1. Sorununuzu tanımlayın.

Sorunun doğasını tam olarak belirlemek için doğru analitik araçları kullandığınızdan emin olun.

2. Sorun ve kullanıcılar hakkında mümkün olduğunca çok şey öğrenin. Onlar için iyi bir his edin.

Akışın yerini tam olarak belirleyin ve neden olduğunu anlamaya çalışın. Ayrıntılı olarak anlaşılması, uygun şekilde katı bir analize katkıda bulunacaktır.

3. Sorunun nasıl çözüleceğini yanıtlayarak bir hipotez formüle edin.

Bir hipotez test edilebilir bir varsayımdır. Bunu bir koşul şeklinde formüle edebilirsiniz - “X olursa Z olur”, yani örneğin “başlık 18 yerine 22 yazı tipindeyse dönüşüm artar”. A/B testi, hipotezde sunulan varsayımın doğru olup olmadığını size bildirir.

4. Hedefinizi tanımlayın.

Çalışmanın yanı sıra tüm araştırma ve tasarım süreci boyunca neyi başarmak istediğinizi belirleyin - örneğin, daha fazla kullanıcının ana sayfadaki CTA düğmesine tıklamasını istiyorsunuz.

5. İstatistiksel doğruluğu tanımlayın.

Hem anketin pratik değerlendirmesi hem de iş paydaşlarının sergilemesi için ihtiyaç duyduğunuz sayıları ve rakamları belirleyin – örneğin, dönüşümlerde %2'lik bir artış onları tatmin edecek mi ve bir ankete yatırım yapmaya değer mi?


6. Gerekli sonuç ölçeğini tanımlayın.

İstatistiksel doğruluğu kaç katılımcı sağlayacak? Günlük, haftalık veya aylık kullanıcı tabanının yüzde kaçı bu sonuçları değerli ve kesin kılacak? Ankete geçmeden önce bunu belirlemek zorunludur.

7. B sürümünü oluşturun ve hipotezinizi test edin.

Hipoteziniz için sitenin/ürün/işlevselliğin fazladan bir varyantını (B varyantı) hazırlayın ve test etmeye başlayın. Bu aşamada, geliştiriciler mevcut ürün için ikinci, alternatif bir çözüm uygulamak üzere devreye girer ve kullanıcılar siteyi/uygulamayı önceden olduğu gibi bilmeden iki gruba (grup A ve grup B) ayırır. Değerlendirme sırasında, istatistiksel geçerlilik ve uygulanabilir bir sonuç elde etmek için verilerinize ancak yeterince topladıktan sonra bakmaya çalışın.

8. Test sonuçlarını analiz edin ve bunlara göre hareket edin.

B sürümünüz belirlenen etkinlik eşiğini karşılıyorsa ve bunlar hipotezinizi doğruluyorsa, bunu tüm kullanıcılar için uygulamaya devam edebilirsiniz (artık A ve B sürümleri arasında bölünmez). Bununla birlikte, hipotez çürütülürse, orijinal A versiyonunda kalın veya yeni bir hipotez geliştirip test edin. Ayrıca, verileri desteklemek için alternatif araştırma yöntemlerini inceleyin.

Özet

A/B testi oldukça teknik bir konudur. Belirli bir istatistik bilgisinin yanı sıra daha özel teknik / programlama bilgisine (veya şirketin geliştirme ekibiyle iyi bir ilişkiye) sahip olmayı gerektirir. Direkt bir yöntemdir - üstelik oldukça basit, hızlı ve ucuzdur. Bir ürünün iki alternatif versiyonunu tatmin edici sonuçlarla düşük maliyetle karşılaştırmayı sağlar. Dahası, bulguları gerçek kullanıcılar temelinde ortaya çıkıyor, alabildiğiniz kadar kesin. Yine de, sitedeki her özelliği, öğeyi veya küçük ayrıntıyı test edemeyeceğinizi unutmayın; bu nedenle, A/B testleri yapılırken diğer tamamlayıcı araştırma yöntemlerinin uygulanması bir standarttır.

Ayrıca okuyun: Keşif araştırma yöntemleri

İçeriğimizi beğendiyseniz Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok'ta meşgul arılar topluluğumuza katılın.

Yazar: Klaudia Kowalczyk

Kelimelerle ifade edilemeyenleri tasarıma aktaran bir grafik ve UX Tasarımcısı. Onun için kullanılan her renk, çizgi ya da yazı tipinin bir anlamı vardır. Grafik ve web tasarımı konusunda tutkulu.

Tüm gönderileri görüntüle

kullanıcı deneyimi araştırması:

1. UX araştırması nedir?
2. UX araştırma türleri
3. Araştırma soruları nelerdir ve nasıl yazılır?
4. UI/UX projeleri için gereksinim toplama süreci
5. Paydaş görüşmeleri tasarım süreci için neden çok önemlidir?
6. Toplanan müşteri verilerimizden nasıl yararlanılır?
7. İyi bir UX araştırma planı nasıl oluşturulur?
8. Bir araştırma yöntemi nasıl seçilir?
9. Pilot testler, UX araştırmasını nasıl geliştirebilir?
10. UX çalışması katılımcı alımı
11. UX araştırma katılımcılarını bulmak için kanallar ve araçlar
12. UX Research için tarama anketi
13. UX Araştırma Teşvikleri
14. Çocuklarla UX araştırması
15. Keşif araştırma yöntemleri
16. Masa başı araştırma nedir?
17. Kullanıcı görüşmeleri nasıl yapılır?
18. Günlük çalışmaları nasıl yapılır?
19. Araştırmada odak grupları nelerdir?
20. Etnografik araştırma nedir?
21. Anket araştırması
22. UX'te kart sıralama nedir?
23. değerlendirici araştırma nedir?
24. Kullanılabilirlik testi nasıl yapılır?
25. Tercih testi ne zaman ve nasıl yapılır?
26. UX'te A/B testi nedir?
27. UX testinde göz izleme
28. Ağaç testi nedir?
29. İlk tıklama testi
30. UX araştırmasında görev analizi nedir?