Dönüşüm oranını optimize etmek ve veriye dayalı kararlar almak için A/B testi en güçlü araçtır.
Ancak, küçük hatalar bile sonuçları çarpıtabilir ve yanlış sonuçlara yol açabilir.
Bu makalede, A/B testlerinde en sık karşılaşılan tuzakları ve testlerinizin tam potansiyelini gerçekleştirmek için bunlardan nasıl kaçınabileceğinizi gösteriyoruz.
Dönüşüm oranını optimize etmek ve veriye dayalı kararlar almak için A/B testi en güçlü araçtır.
Ancak, küçük hatalar bile sonuçları çarpıtabilir ve yanlış sonuçlara yol açabilir.
Bu makalede, A/B testlerinde en sık karşılaşılan tuzakları ve testlerinizin tam potansiyelini gerçekleştirmek için bunlardan nasıl kaçınabileceğinizi gösteriyoruz.
İçindekiler tablosu
A/B testi yaparken bu hatalardan kesinlikle kaçınmalısınız
Hatalar sadece değerli kaynakları yutmakla kalmaz, aynı zamanda yanıltıcı hatalara da yol açar. Aşağıda size A/B testlerinde sık karşılaşılan on tuzağı gösteriyoruz. Bu bilgilerle olası hatalardan en baştan kaçınabilirsiniz.
1. Veri yerine sezgiye güvenmek
Online pazarlamada sağlam temellere dayanan kararlar çok önemlidir ve A/B testi de tam bu noktada devreye girer. Ancak insanlar hangi başlığın veya tasarımın daha iyi performans göstereceğine karar verirken genellikle sezgilerine veya kişisel tercihlerine güveniyor.
Veriler net cevaplar sağlar. Kullanıcı etkileşimleri, hangi varyantın istenen sonuçlara gerçekten ulaştığını objektif olarak gösterir. Varsayımlarda bulunmak yerine veriye dayalı bir yaklaşım, geçerli bulgular ve uzun vadeli başarı sağlar.
Veriler güvenlik yaratır ve öznel değerlendirmelere dayalı yanlış kararlar alma riskini en aza indirir.
2. örneklem büyüklüğünü olduğundan az tahmin etmek
2. örneklem büyüklüğünü olduğundan az tahmin etmek
Örneklem büyüklüğü ilk bakışta saf istatistik gibi görünebilir, ancak anlamlı A/B testleri için merkezi bir temeldir. Çok küçük bir örneklem, sağlam veriler yerine rastgele sapmalara dayalı kararlar alma riskini barındırır.
Temsili ve güvenilir sonuçlar elde etmek için, örneklemin varyantlar arasındaki önemli farklılıkları fark edecek kadar büyük olması gerekir. Dönüşüm oranı üzerinde gerçekten ölçülebilir bir etkisi olan geçerli bulgular elde etmenin tek yolu budur.
3. Test sırasında ayarları veya değişkenleri ayarlama
Tutarlılık, geçerli test sonuçları için çok önemlidir. Devam eden bir A/B testi sırasında değişkenler veya ayarlar değiştirilirse sonuçları doğru yorumlamak neredeyse imkansız hale gelir.
Bu tür müdahaleler test koşullarını bozar ve gözlemlenen değişikliklere gerçekte hangi faktörlerin yol açtığını anlamayı zorlaştırır. Güvenilir bulgular elde etmek için orijinal test koşullarına tutarlı bir şekilde bağlı kalınmalıdır - net ve kullanılabilir sonuçlar elde etmenin tek yolu budur.
4. trafiğin eşit olmayan dağılımı
Geçerli sonuçlar elde etmek için trafiğin tüm test varyantları arasında eşit bir şekilde dağıtılması esastır. Bir varyanta diğerinden daha fazla trafik tahsis edilirse, bu durum sonuçların çarpıtılmasına ve her bir varyantın gerçek başarısının tahrif edilmesine yol açabilir.
Adil bir dağılım, her bir varyantın aynı koşullar altında test edilmesini sağlar. Hangi seçeneğin gerçekten daha iyi performans gösterdiğini güvenilir bir şekilde belirlemenin ve sağlam temellere dayanan optimizasyon kararları almanın tek yolu budur.
5. Test sonuçlarını yanlış yorumlamak
Test sonuçlarının doğru yorumlanması A/B testlerinin başarısı için çok önemlidir. Güvenilir içgörüler elde etmek için verilerin, özellikle de istatistiksel anlamlılık açısından dikkatli bir şekilde değerlendirilmesi şarttır.
İstatistiksel anlamlılık, varyantlar arasındaki farkların gerçekten önemli mi yoksa sadece şansa mı dayalı olduğunu gösterir. Mesele sadece hangi varyantın daha iyi performans gösterdiği değil, aynı zamanda farkın değişikliklere temel teşkil edecek kadar önemli olup olmadığıdır. Sadece iyi temellendirilmiş bir analizle uzun vadeli etkisi olan güvenilir kararlar alınabilir.
6. Ekip çalışmasını ihmal etmek
A/B testleri pazarlama, BT, tasarım ve veri analizi gibi farklı ekipler arasındaki işbirliğinden önemli ölçüde faydalanır. Bu disiplinler arası koordinasyon olmadan, testler genellikle ilgili tüm hususları dikkate almayan veya önemli fırsatları kullanılmadan bırakan şekilde oluşturulur. Bu nedenle kapsamlı bir test planı her zaman farklı perspektiflerden gelen girdilere dayanmalıdır.
7. Aynı anda çok fazla değişkenin test edilmesi
Aynı anda çok fazla değişiklik test edilirse, farklı sonuçların nedenini net bir şekilde belirlemek zorlaşır. Anlamlı veriler elde etmek için test başına en fazla bir veya iki değişken değiştirilmelidir. Bu kısıtlama, belirli sonuçların çıkarılmasını ve bulguların doğrudan uygulanmasını mümkün kılar. Yapılandırılmış bir yaklaşım, test edilen her değişkenin kafa karışıklığı veya belirsiz sonuçlar olmadan net bir şekilde değerlendirilebilmesini sağlar.
8. Yinelemeli süreçleri atlayın
A/B testi, her testte biraz daha iyiye gitmeyi amaçlayan ve devam eden bir süreçtir. Tek seferlik bir testten sonra konuyu kapatırsanız, değerli ve daha derin içgörüler elde etme fırsatını kaçırırsınız. Yeni optimizasyon fırsatlarını keşfetmek ve değişen koşullara tepki vermek için testler sürekli olarak yapılmalıdır. Her test bir öncekinin üzerine inşa edilir ve daha kapsamlı ve sürdürülebilir optimizasyon elde edilmesine yardımcı olur.
9. dış etkenleri göz ardı etmek
Mevsimsel dalgalanmalar, resmi tatiller, pazarlama kampanyaları veya ani piyasa değişiklikleri gibi faktörler sonuçlar üzerinde önemli bir etkiye sahip olabilir. Bunlar dikkate alınmazsa, yanlış sonuçlara varma ve eksik temelde kararlar alma riskiyle karşı karşıya kalırsınız. İyi bir test tasarımı, geçerli ve güvenilir veriler sağlamak için bağlamı analiz eder ve bu faktörlerin etkisini en aza indirir.
10. Basit A/B testleri ile devam edin
Basit A/B testleri, ilk optimizasyonları yapmak için mükemmel bir başlangıç noktasıdır. Ancak, uzun vadede yalnızca temel testlere güveniyorsanız, tam potansiyelin farkına varamazsınız. Çok değişkenli testler, segment analizleri veya kişiselleştirilmiş yaklaşımlar gibi daha gelişmiş test yöntemleri, kullanıcı davranışı hakkında daha derin içgörüler elde etmeyi ve daha karmaşık optimizasyonlar uygulamayı mümkün kılar.
