Web sitenizin veya uygulamanızın performansını artırmak ister misiniz?
O zaman doğru yere geldiniz...
Bu makalede, dijital tekliflerinizin dönüşüm oranını çok kısa bir süre içinde artırmak için A/B testini nasıl kullanabileceğinizi açıklıyoruz.
Bir kez alıştıktan sonra yöntem şaşırtıcı derecede basittir...
Ve endişelenme, Önceden teknik bilgi gerekmez.
Bu kılavuzu ve adım adım talimatları takip etmeniz yeterlidir.
Kullanıcılarınızın etkileşimini nasıl optimize edebileceğinizi ve web sitenizin veya uygulamanızın başarısını doğrudan nasıl etkileyebileceğinizi hızlı bir şekilde göreceksiniz.
Bu bir plana benziyor mu?
O zaman lafı daha fazla uzatmadan başlayalım 🙂
İçindekiler tablosu
A/B testi nedir?
Bazen bölünmüş test olarak da adlandırılan A/B testi, web sitenizin veya uygulamanızın iki versiyonunun doğrudan karşılaştırılmasıdır - orijinal ve yeni bir varyant arasında gerçek bir düello.
Ziyaretçilerinizin davranışları şansa bırakılmaz. Bunun yerine, hangi sürümün dönüşüm oranını artırmak gibi hedeflerinize daha etkili bir şekilde ulaşacağına istatistiklerin gücü karar verir.
Sitenizde yaptığınız her değişikliği bir güvenlik ağı ile test edebildiğinizi hayal edin...
Bu, A/B testidir: yalnızca değişimi cesurca ele almanıza değil, aynı zamanda etkisini doğru bir şekilde ölçmenize de olanak tanıyan sistematik bir yöntem.
İşte bu şekilde ""Ya olursa" sorularını "öyleyse" yanıtlarına dönüştürür.
Çünkü çevrimiçi varlığınızı optimize ederken varsayımlara değil, aşağıdakilere güvenmek çok önemlidir doğrulanabilir veriler ayarlamak için. Her değişikliğin etkisini ölçerek, her yeniliğin doğru yönde atılmış bir adım olduğundan emin olabilirsiniz.
Neden tüm şirketler A/B testleri yapmalı?
Birçok şirket çeşitli pazarlama kanallarına büyük bütçeler ayırırken, yalnızca uygun maliyetli değil aynı zamanda son derece etkili olan bir stratejiyi genellikle göz ardı ediyor: A/B testi.
Bu yöntem, özellikle dönüşüm oranını artırmak söz konusu olduğunda gerçek bir altın madeni olarak görülebilir.
İster ürün satışı, ister potansiyel müşteri yaratma veya medya içeriği etkileşimi olsun, A/B testi minimum finansal yatırımla sonuçları en üst düzeye çıkarmanın kapısını açar.
Bir bakışta A/B testinin avantajları
Daha yüksek dönüşümler: A/B testi, dönüşüm hazinesinin anahtarı gibidir. Bir web sitesinin veya öğelerin farklı sürümlerini test ederek kullanıcı deneyimini sürekli olarak iyileştirebilir ve böylece dönüşüm oranını artırabilirsiniz.
Optimize edilmiş üretkenlik ve bütçeler: A/B testleri kaynakların en iyi nerede kullanıldığını gösterir. Bu, her hedef grup için optimuma ulaşmak amacıyla çabayı ve bütçeyi daha verimli kullanmanıza olanak tanır.
Sayısallaştırılmış sonuçlara dayalı kararlar: A/B testleri hipotezleri test etmek ve riskleri en aza indirmek için kullanılabilir. Kararlar sadece içgüdülerle değil, somut veriler temelinde alınır.
Geliştirilmiş ziyaretçi içgörüleri: A/B testi ziyaretçilerin dünyasına açılan bir pencere gibidir. Sayfanın farklı unsurlarının davranışı nasıl etkilediğini öğrenirsiniz ve böylece hedef kitlenin ihtiyaç ve beklentilerine daha iyi yanıt verebilirsiniz.
Ziyaretçilerin daha iyi katılımı: Bu, ziyaretçilere benzersiz bir şey sunmakla ilgilidir. A/B testleri, yalnızca ziyaretçilere hitap eden değil, aynı zamanda onları uzun vadede elde tutan bir web sitesi oluşturmaya yardımcı olur.
Başarılı şirketler - sadece Amazon, Booking veya YouTube gibi devler değil - web sitelerini kademeli ve yinelemeli olarak iyileştirmek için A/B testini kullanıyor.
Web sitesi deneyimini optimize etmek, hizmeti iyileştirmek ve hedef kitleye mükemmel bir şekilde uyum sağlamak için her adımı ziyaretçi ve müşteriyle yakından ilişkilendirirler.
A/B testi sadece bir araç değil, dinamik dijital pazar ortamında bir adım önde olmak için bir stratejidir.
Gerçek bir A/B testi örneği: Carglass® çalışması
Carglass® örneğinde olduğu gibi gerçek bir A/B testinin perde arkasına göz atalım.
Televizyondan "Carglass® onarır, Carglass® değiştirir" sloganıyla tanınan Carglass®, genellikle araç camı hasarlarında ilk başvurulan yerdir.
Ancak ön cam sızdırmazlık ürünleri de sunduklarını biliyor muydunuz?
İlk durumdaki zorluk şuydu:
Carglass® müşterilerini faydalı ek hizmet "Protect" (ön cam sızdırmazlığı) için daha sık rezervasyon yaptırmaya nasıl teşvik edebilir?
Çözüm:
İyi bir tutam yaratıcılıkla A/B testi! Rezervasyon sürecinde, müşterilere tamamlamadan kısa bir süre önce ön cam yalıtımının faydalarını gösteren akıllı bir kaplama kullanarak Carglass® için gerçek bir başarı reçetesi bulmayı başardık.
Orijinal A
B Varyantı
Orijinal A
B Varyantı
Sonuç: B varyantı için 28,5%'lik bir artış
Rezervasyon oranında 28,5%'lik etkileyici bir artış!
Ve bu sadece başlangıçtı. Bu tür üç testten sonra, kümülatif yükselme 81,9% belirlenecek - gerçek bir oyun değiştirici.
Bu sonuçlar sadece kağıt üzerindeki rakamlardan ibaret olmayıp, gerçek ve ölçülebilir etkilere sahiptir. 182% yıllık bazda. Carglass® çalışmasının tamamını buradan okuyabilirsiniz.
Unutmayın: Psikolojik tetikleyiciler ve akıllı pazarlamanın doğru karışımıyla, küçük değişiklikler bile büyük bir etki yaratabilir.
Carglass® hedefi tam on ikiden vurdu ve bu örnek, A/B testinin online pazarlama dünyasında güçlü bir araç olduğunu kanıtlıyor.
Şimdi bu güçlü aracı tanımanın ve ilk A/B testinizi gerçekleştirmenin zamanı geldi. Süreci baştan sona öğrenmek için 5 adımlı kılavuzumuzu izleyin...
A/B testi gerçekleştirmeye yönelik pratik 5 adımlı kılavuz
1. Temeli atmak
Bir A/B testine başlamadan önce, bunun için sağlam bir temel oluşturmak çok önemlidir...
Bu, hedef grubunuzu derinlemesine anlamak ve iyileştirme potansiyelini belirlemek için uygun araçları seçmeyi ve güçlü bir veri tabanı oluşturmayı içerir.
Veri toplama, analiz ve izleme için Google Analytics 4 ve Google Etiket Yöneticisi çok uygun.
Buna ek olarak, özel bir A/B test aracı gereklidir:
Aşağıdakileri tavsiye ediyoruz Varify.io®. Şirket içi A/B test aracımız kullanıcı dostudur, trafik sabit ücreti ile çok uygun bir fiyatlandırmaya sahiptir ve Google Analytics 4 veya benzeri analiz araçlarıyla sorunsuz entegrasyon sağlar.
Bu araç kombinasyonuyla, A/B testlerini başarıyla gerçekleştirmek için hazır ve en iyi donanıma sahipsiniz.
2. Bir hipotez formüle edin
Temel doğru araçlarla atıldıktan sonra, bir sonraki adım iyi kurulmuş bir hipotez formüle etmektir. Bu, A/B testimizi etkili bir şekilde başlatmanın anahtarıdır.
Bu adım, daha önce toplanan verilere ve hedef grup hakkındaki anlayışınıza dayanmaktadır.
Hangi değişikliğin kullanıcı davranışı veya dönüşüm oranı üzerinde olumlu bir etkisi olabileceğini düşünün.
Farklı bir CTA yerleşimi, yeni bir metin veya belki bir renk değişikliği mi?
A/B testinizin başarısını en üst düzeye çıkarmak için hipoteziniz spesifik, ölçülebilir ve önceki analizlere dayalı olmalıdır. Hipotez kavramını daha somut hale getirmek için aşağıdaki somut bir örneğe bakalım.
Formüle edilmiş bir hipotez örneği:
Ne zaman ziyaretçiye sadece 2 resim şeklinde net bir önce/sonra etkisi gösterilir,
sonra ön cam sızdırmazlığı için ek rezervasyon oranını artırır,
Çünkü ön cam dolgu macunu eklenip eklenmeyeceğine ilişkin karar kendiliğinden ve duygusal olarak verilir.
Teknik olarak 3. varyantı uygulayın
İyi temellendirilmiş bir hipotez oluşturduktan sonra, bir sonraki adım bunu teknik olarak bir test varyantı olarak uygulamaktır.
Kaynaklarınıza ve teknik becerilerinize bağlı olarak bu görevi kendiniz üstlenebilir veya BT ekibinizin desteğinden yararlanabilirsiniz. Amaç, sitenizin orijinal sürümünü yeni varyantla karşılaştırarak A/B testi yapmanıza olanak tanıyan sorunsuz bir uygulama sağlamaktır.
Daha sonra A/B test aracınızda A/B testini ayarlamanız gerekir.
4. testi başlatın ve bekleyin
Artık teknik olarak her şey hazır olduğuna göre, sıcak aşamaya giriyorsunuz: A/B testinizin başlangıcı.
Bu an, web sitenizi optimize etmek için heyecan verici bir yolculuğun başlangıcıdır. Şimdi önemli olan sabırlı olmak!
A/B testinizin önemli veriler üretmesi için yeterli zamana ihtiyacı vardır. Bu süre birkaç gün ile haftalar arasında değişebilir. Web sitenizdeki trafiğe ve orijinal (A) ile varyantın (B) performansına bağlı olarak.
Sonuçları erkenden yorumlamak cazip gelebilir, ancak gerçek güç beklemekte yatar. Sonuçlarınızın istatistiksel olarak anlamlı ve içgörülerinizin güvenilir olmasını sağlamanın tek yolu budur.
5. Testin analiz edilmesi
A/B testi tamamlandıktan sonra, değerlendirme konusunda ciddileşme ve emeğimizin meyvelerini toplama zamanı gelmiştir.
Burada, hangi versiyonun - orijinal (A) veya test versiyonu (B) - daha iyi performans gösterdiğini bulmak için toplanan verileri dikkatlice analiz etmek önemlidir.
İstatistikleri analiz etmenin iki yolu vardır: ya istatistik konusunun derinliklerine dalarsınız ya da Önem hesaplayıcıBu da süreci önemli ölçüde basitleştirir.
Hesaplayıcımıza her iki versiyon için ziyaret ve dönüşüm sayılarını girmeniz ve istediğiniz güven düzeyini seçmeniz yeterlidir.
Güven düzeyi, sonuçların istatistiksel olarak anlamlı kabul edilme olasılığını tanımlar. Varsayılan değer olan 95%, farklılıkların rastgele olmadığından 95% emin olabileceğiniz anlamına gelir.
Hipotezinizin doğrulanıp doğrulanmadığını ve hangi değişiklikleri kalıcı olarak uygulamanız gerektiğini hızlı ve kolay bir şekilde belirlemek için bu aracı kullanın. Doğrudan önem hesaplayıcısına gitmek için buraya tıklayın.
Dikkat: Önemli olan sadece "kazanan" değildir. İster pozitif ister negatif olsun, her test sonucu değerli içgörüler. Kullanıcılarınızın gerçekten ne istediğini ve deneyimlerini nasıl iyileştirebileceğinizi anlamak için bu verileri kullanın.
Kazanmak ya da öğrenmek: testten sonra ne gelir?
Yeni varyantınız yarışı kazandı mı? O halde bu değişiklikleri sitenize sıkıca entegre etmenin ve başarının tadını çıkarmanın zamanı geldi.
Değilse de endişelenmeyin: her test ileriye doğru atılmış bir adımdır. İçgörüleri kullanın, fikirlerinize ince ayar yapın ve bir sonraki teste başlayın. Unutmayın, her tur sitenizi daha da mükemmelleştirmek için yeni fırsatlar sunar.
Bir sonraki deneye geçelim!
A/B testi tek seferlik bir proje değil, devam eden bir süreçtir. Her testten elde ettiğiniz bulguları yeni sorular formüle etmek ve bir sonraki testinizi planlamak için kullanın.
Bu, web sitenizin performansını adım adım iyileştirmenize ve optimum kullanıcı deneyimi sağlamanıza yardımcı olacaktır. Meraklı ve denemeye hevesli olun!
Ne tür A/B testleri vardır?
A/B testi dünyasında, fikirlerinizi test etmenin birden fazla yolu vardır. Neyi incelemek istediğinize bağlı olarak her yöntemin kendine özgü bir cazibesi ve amacı vardır.
Klasik A/B testi - istemci tarafı testi
Tüm testlerin en yaygın olanıyla başlayalım - klasik A/B testi. Burada iki şüpheli ile dedektifçilik oynarsınız: Mevcut sayfanız olan Sürüm A ve web sitesinde büyük bir değişiklik içeren Sürüm B. Bu değişiklikler ya görsel bir editörle ya da JavaScript veya CSS ile yapılır. Yapılan değişiklik, yüklenirken web sitesinin orijinal sürümünü optimize eder. Ancak bu o kadar hızlı gerçekleşir ki ziyaretçi bunu fark etmez.
Her iki sürüm de bir URL paylaşır, bu da işleri karmaşık hale getirmez. Bu yöntem, dönüşüm oranını olabildiğince hızlı bir şekilde artırmak için idealdir.
Klasik A/B testi, net karar vermeye giden doğrudan yolunuzdur. Hangi küçük değişikliklerin en büyük etkiye sahip olduğunu hızlı bir şekilde görmeyi mümkün kılar ve böylece Optimizasyon stratejinizin bel kemiği.
Bölünmüş URL testi
Bazen küçük bir değişiklik yeterli olmaz ve büyük silahları ortaya çıkarmanız gerekir.
İşte burada bölünmüş URL testi devreye giriyor. Web siteniz için tamamen farklı iki tasarımınız olduğunu düşünün - hangisinin daha iyi karşılandığına nasıl karar verirsiniz?
Tam olarak, trafiği her biri sürümlerden birini barındıran iki farklı URL arasında bölerek. Radikal değişiklikleri test etmek isteyen cesur ruhlar için uygundur.
Çok değişkenli testler
Çok değişkenli testler, klasik A/B ve bölünmüş URL testlerinden bir adım daha ileri gider. Tek bir değişkene odaklanmak yerine, birden fazla öğeyi ve bunların kombinasyonlarını aynı anda test etmenize olanak tanır.
Bu şekilde, hangi unsurların birlikte kullanıcı deneyimi ve dönüşüm oranları üzerinde en güçlü etkiye sahip olduğunu öğrenebilirsiniz.
Web sitelerinin karmaşıklığından tam olarak yararlanmak isteyenler için mükemmel olan çok değişkenli test, farklı tasarım ve içerik yönlerinin etkileşimi hakkında derin bilgiler sunar. Ancak dikkatli olun - istatistiksel olarak anlamlı sonuçlar elde etmek için sitenizde çok fazla trafik olması gerekir.
Bu yöntem, kullanıcı davranışını etkilemek için farklı değişikliklerin birlikte nasıl çalıştığını anlayarak sitenizin optimizasyon potansiyelini en üst düzeye çıkarmanıza olanak tanır.
Bir A/B testi için fikirleri nasıl bulursunuz?
İlk A/B testiniz için fikir bulmak amacıyla, hedefleriniz ve kullanıcı ihtiyaçlarınız hakkında net bir görüşle başlamak faydalı olacaktır.
Kendine sor: Neyi iyileştirmek istiyorum? Kullanıcı deneyimi nasıl optimize edilebilir?
İlham kaynağı olması ve başlamanıza yardımcı olması açısından, ilk testler için ideal olan ve web sitenizin kullanıcı deneyimini ve dönüşüm oranını önemli ölçüde iyileştirme potansiyeline sahip aşağıdaki 20 unsura bakabilirsiniz.
Bu öğeleri bir A/B testi için kullanabilirsiniz
1. başlıklar: Etkileşimi artırmak için farklı ifadeleri test edin. Hedef kitlenizin dikkatini en iyi hangisinin çekeceğini görmek için duygusal veya eylem odaklı bir dil kullanmayı deneyin.
2. harekete geçirici mesaj (CTA) düğmeleri: Renk, boyut ve konumlandırma tıklama oranını etkileyebilir. Etkinliği ölçmek için doğrudan eylem çağrıları ile daha ince mesajlar arasında denemeler yapın.
3. Resimler: Farklı görseller kullanıcı etkileşimini değiştirebilir. Örneğin, kullanıcı davranışı üzerindeki etkiyi gözlemlemek için duygusal ve gerçekçi görselleri test edin.
4. Ürün açıklamaları: Detay ve üslup satın alma kararını etkileyebilir. Müşterilerinizin tercihlerini belirlemek için teknik ve gündelik açıklamaları deneyin.
5. düzenler: Sayfadaki öğelerin düzeni kullanıcı deneyimini iyileştirebilir. Dönüşüm oranı üzerindeki etkilerini test etmek için referanslar veya ürün avantajları gibi temel unsurların konumunu değiştirin.
6. Menü yapıları: Net bir şekilde yapılandırılmış navigasyon, kullanıcıların sitenizde yollarını bulmalarına yardımcı olur. Kullanıcı dostu olma özelliğini en üst düzeye çıkarmak için farklı menü düzenlerini test edin.
7. form öğeleri: Formların tasarımı dönüşüm oranı üzerinde güçlü bir etkiye sahip olabilir. Kullanıcıları formu doldurmaya teşvik etmek için farklı düzenler ve alan sayıları deneyin.
8. renk şemaları: Renkler bir sayfanın psikolojik etkisinde önemli bir rol oynar. Duygusal tepkileri ve eylemleri kontrol etmek için farklı paletlerle denemeler yapın.
9. Ödeme işlemi: Ödeme sürecinizin tasarımı, bir işlemin tamamlanması için belirleyici olabilir. Farklı düzenleri, alan sayılarını ve eylem çağrıları için ifadeleri test edin. Net ve basit bir ödeme işlemi iptal oranını önemli ölçüde azaltabilir ve dönüşüm oranını artırabilir.
10. Fiyatlandırma: Fiyatların sunulma şekli kullanıcıların kararlarını güçlü bir şekilde etkileyebilir. Üstü çizili fiyatların, paket tekliflerin veya değeri vurgulamanın dönüşümü artırıp artırmadığını araştırın.
11. referanslar ve yorumlar: Müşteri geri bildirimlerini entegre etmek güven yaratabilir ve güvenilirliği artırabilir. Etkilerini ölçmek için farklı yerleşimleri ve formatları test edin.
12. Sosyal kanıt: Teklifinizin ne kadar popüler olduğunu gösterin. Kullanıcı sayılarının veya sosyal kanıtların farklı gösterimlerini test edin.
13. Teklifler ve indirimler: Teklifleri sunmanın farklı yolları kullanıcıları satın almaya motive edebilir. Farklı formülasyonlar ve yerleşimlerle denemeler yapın.
14. içerik formatları: Metin, resim ve videolar arasında geçiş yapmak etkileşimi etkileyebilir. Hedef kitlenizin hangi formatı tercih ettiğini öğrenin.
15. Açılış sayfaları: Tekliflerinizin sunumu dönüşüm oranını etkileyebilir. En etkili olanı belirlemek için farklı açılış sayfalarını test edin.
16 SSS bölümü: Açıkça yapılandırılmış bir SSS bölümü, kullanıcılar arasındaki belirsizliği azaltmaya yardımcı olabilir. Bu alanın yerleşimini ve tasarımını test edin.
17. arama işlevleri: Sezgisel bir arama işlevi bilgi bulmayı kolaylaştırır. Arama çubuğunun tasarımı ve yerleşimi ile denemeler yapın.
18. kayıt süreçleri: Kullanıcı sadakatini artırmak için kayıt veya satın alma sürecini basitleştirin. Farklı formları ve adımları test edin.
19. Yazı tipleri: İçeriğinizin okunabilirliği ve genel görünümü yazı tipinden etkilenebilir. Farklı yazı tiplerinin markanızın algısını ve okunabilirliğini nasıl etkilediğini test edin.
20 Mobil duyarlılık: Mobil cihazlarda optimize edilmiş görüntüleme çok önemlidir. Akıllı telefonlarda ve tabletlerde daha iyi bir kullanıcı deneyimi için farklı tasarımları test edin.
Bu test öğeleri seçimiyle, A/B testi dünyasına girmeye hazırsınız demektir.
Buna ek olarak, dönüşüm optimizasyonunun daha iyi anlaşılması, daha etkili bir şekilde test yapmanızı ve web sitenizi hedefe yönelik bir şekilde geliştirmenizi sağlayacaktır.
Bu nedenle bir sonraki bölümde, özellikle dönüşüm optimizasyonunun önemli bir yönü olan psikolojik tetikleyicilere odaklanacağız.
Psikolojik tetikleyiciler: dönüşüm optimizasyonunda gizli silah
A/B testi ile başarılı bir başlangıç yapmak için, dönüşüm optimizasyonu hakkında sağlam bir anlayışa sahip olmak şarttır...
Bunun önemli bir parçası, kullanıcılarınızın karar verme sürecine derinlemesine müdahale eden psikolojik tetikleyicilerdir. Bu tetikleyiciler, web sitenizin ziyaretçilerinin davranışlarını ve kararlarını olumlu yönde etkilemek için temel insan eğilimlerini kullanır.
Bu tetikleyicileri A/B testlerinizde kullanarak yalnızca sitenizdeki kullanıcı deneyimini iyileştirmekle kalmaz, aynı zamanda dönüşüm oranınızı da önemli ölçüde artırabilirsiniz.
Şimdi bazı psikolojik tetikleyicilere bir göz atalım:
Yem etkisi
Yem etkisi
Sezgiselliği etkilemek
Sezgiselliği etkilemek
Düşünmek yerine hissedin - duygular genellikle bizi zihnimizden daha hızlı yönlendirir. Bu bilgiyi, ziyaretçilerinizi duygusal açıdan çekici unsurlarla hızlı karar vermeye teşvik etmek için kullanın. Etkileme sezgiselliği hakkında daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz.
Öncelik etkisi
Öncelik etkisi
Tıpkı bir kitabın ilk bölümü gibi, web sitenizin ilk izlenimi de kullanıcıların ne beklediğini ve nasıl tepki vereceğini şekillendirecektir. En başından itibaren güçlü ve olumlu bir bağlantı kurmak için bu bilgiyi kullanın. Kalıcı bir etki yaratmak için önce en iyi tekliflerinizi ve içeriğinizi gösterin. Öncelik etkisi hakkında daha fazla bilgiye buradan ulaşabilirsiniz.
Sadece maruz kalma etkisi
Sadece maruz kalma etkisi
Seçim Paradoksu
Seçim Paradoksu
Çok fazla seçenek hızla bunaltıcı hale gelebilir. Seçenek sayısını özellikle azaltarak kullanıcılarınız için karar verme sürecini basitleştirir ve dönüşüm şansını artırırsınız. Net, odaklanmış bir yol, daha memnun ziyaretçilere yol açar. Seçim Paradoksu hakkında daha fazla bilgiye buradan ulaşabilirsiniz.
Çerçeveleme etkisi
Çerçeveleme etkisi
Bilgiyi sunma şekliniz algıyı şekillendirir. Tekliflerinizle ilgili olumlu bir çerçeve, tekliflerinizin çekiciliğini önemli ölçüde artırabilir ve kullanıcıları sizin lehinize karar vermeye ikna edebilir. Çerçeveleme etkisi hakkında daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz.
Kıtlık
Kıtlık
Bir şeyin yakında artık mevcut olmayabileceği hissi arzu uyandırır. Tekliflerinizin değerini vurgulamak ve kullanıcıları hızlı hareket etmeye motive etmek için kıtlığı kullanın. Kıtlık hakkında daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz.
A/B testinde hangi hatalardan kaçınılmalıdır?
Özellikle başlangıçta, birçok kişi sadece kaynakları tüketmekle kalmayıp aynı zamanda sonuçları da bozabilen sık hatalarla karşılaşır.
Bu bölümde, optimizasyon stratejilerinizin yolunda gitmesi ve dönüşüm oranınızın gereksiz yere düşmemesi için tipik A/B testi hatalarından nasıl kaçınacağınızı göstereceğiz.
Doğru bilgi birikimi ve hassas uygulama ile, yaygın tuzaklara düşmeden A/B testinin avantajlarından tam olarak yararlanabilirsiniz.
1. Veri yerine sezgiye güvenmek
Online pazarlamada her tıklama önemlidir ve A/B testi tam da bu noktada devreye girer. Belki de hangi başlığın daha iyi karşılandığına ya da hangi tasarımın dönüşüm oranını artırdığına dair güçlü bir sezginiz vardır.
Ama bekleyin! İçgüdülerinizi dinlemeden önce, verilerin kendi adına konuşmasına izin verin. Kullanıcı etkileşimlerini toplamak ve analiz etmek size hangi varyantın gerçekten daha iyi sonuçlar verdiğine dair tartışılmaz bir kanıt sunacaktır.
Unutmayın: veriler yalan söylemez, ancak sezgilerimiz bazen bizi yanlış yönlendirebilir.
2. örneklem büyüklüğünü olduğundan az tahmin etmek
2. örneklem büyüklüğünü olduğundan az tahmin etmek
Örneklem büyüklüğü kulağa kuru bir istatistik gibi gelebilir, ancak anlamlı A/B testleri söz konusu olduğunda en iyi dostunuzdur. Çok küçük bir örneklem boyutu, gerçekte hiçbir fark yaratmayan değişiklikler yapmanıza yol açabilir.
Bu, çok küçük bir ağ ile balık tutmaya benzer: büyük balığı kaçırabilirsiniz. Örnekleminizin gerçekten temsili ve güvenilir sonuçlar sağlayacak kadar büyük olduğundan emin olun. Veri denizinde ağın boyutunun çok önemli olduğunu unutmayın.
3. Test sırasında ayarları veya değişkenleri ayarlama
Bir hazine avında olduğunuzu ama haritanın sürekli değiştiğini düşünün. Bir A/B testi sırasında oyunun kurallarını değiştirdiğinizde böyle hissedersiniz.
Tutarlılık, geçerli test sonuçları için her şeyin başı ve sonudur. Test çalışırken koşulları değiştirirseniz, hangi değişikliklerin hangi sonuçlara yol açtığını takip edemezsiniz. Bu nedenle, yol boyunca ayarlamalar yapmak cazip gelse bile buna bağlı kalın. Gerçek hazineleri, diğer bir deyişle değerli içgörüleri ancak orijinal haritayı takip ederseniz bulabilirsiniz.
4. trafiğin eşit olmayan dağılımı
Test varyantlarınız arasında trafiğin adil bir şekilde dağıtılması, bitkilerinizi sulamaya benzer: burada çok fazla, orada çok az su ve büyüme zarar görür.
Bir varyant diğerinden daha fazla ziyaretçi alırsa, bu durum test sonuçlarını bozabilir. Bu, bir yarışta bir tarafa avantaj sağlamak gibidir. Her bir varyantın aynı koşullar altında başladığından emin olun, böylece sonunda hangisinin gerçekten zirveye çıktığını görebilirsiniz.
5. Test sonuçlarını yanlış yorumlamak
A/B testinizi dikkatlice planladıktan ve gerçekleştirdikten sonra sıra analiz etmeye gelir - işte burada başka bir tuzak ortaya çıkar. Sonuçlarınızın doğru yorumlanması çok önemlidir.
İstatistiksel anlamlılık sadece moda bir kelime değil, varyantlar arasındaki farkların gerçekten anlamlı olup olmadığını değerlendirmek için kullandığınız kıstastır. Mesele sadece yarışı kimin kazandığı değil, aynı zamanda hangi farkla kazandığıdır. Ancak o zaman yaptığınız değişikliklerin sağlam bir zemine oturduğundan emin olabilirsiniz.
6. Ekip çalışmasını ihmal etmek
A/B testlerinde yapılan en kritik hatalardan biri sessizlik içinde çalışmak ve ekibi dahil etmemektir.
Test, bir deneyden çok daha fazlasıdır; birlikte öğrenmek ve büyümek için bir fırsattır. Ekibinizin katılımını sağlayarak, testlerinizin kalitesini ve uygunluğunu önemli ölçüde artırabilecek farklı bakış açılarından ve uzmanlıktan faydalanabilirsiniz.
A/B testinin tek kişilik bir macera değil, düşünce ve deneyim çeşitliliğinden beslenen bir ekip çalışması olduğunu unutmayın.
7. Aynı anda çok fazla değişkenin test edilmesi
Aynı anda çok fazla değişkeni test etmek hızla felakete yol açabilir. Hokkabazlık gibi: Havada ne kadar çok top varsa, hepsini yakalamak o kadar zor olur. Tam olarak neyin fark yarattığını net bir şekilde belirlemek için kendinizi test başına bir veya iki değişiklikle sınırlayın. Bu, kafa karışıklığını önleyecek ve her testten net, eyleme geçirilebilir içgörüler elde etmenizi sağlayacaktır.
8. Yinelemeli süreçleri atlayın
A/B testi bir maratondur, sprint değil. Başarının anahtarı tekrar ve sürekli iyileştirmede yatar. Her test, öğrenme ve öğrendiklerinizi bir sonraki testte uygulama fırsatı sunar.
Bu yinelemeli süreci atlarsanız, kendinizi gerçekten optimum çözümler bulma şansından mahrum bırakırsınız. Her zaman unutmayın: ilk test optimizasyon yolculuğunun sonu değil sadece başlangıcıdır.
9. dış etkenleri göz ardı etmek
İnternet dünyası dinamiktir ve birçok dış faktörden etkilenir. Mevsimsel dalgalanmalar, resmi tatiller veya güncel olaylar - tüm bu faktörler testlerinizin sonuçlarını etkileyebilir.
Dış faktörleri göz ardı ederek test sonuçlarını yanlış yorumlama riskini alırsınız. Testlerinizin bağlamını göz önünde bulundurduğunuzdan ve buna göre planladığınızdan emin olun.
10. Basit A/B testleri ile devam edin
Son olarak, kendinizi basit A/B testleriyle sınırlamak, optimizasyon çabalarınızın tam potansiyelini gerçekleştirmenizi engelleyebilir.
Basit testler temel bilgileri öğrenmek ve hızlı kazanımlar elde etmek için harika olsa da, daha gelişmiş test yöntemlerini keşfetmek de önemlidir. Bunlar, kullanıcı davranışı hakkında daha derin bilgiler edinmenizi ve daha karmaşık soruları yanıtlamanızı sağlar.
Sorular ve cevaplar
Burada, A/B testi sanatında başarılı bir şekilde ustalaşmanıza yardımcı olacak en yakıcı soruların yanıtlarını bulacaksınız:
A/B testini şirketinize nasıl entegre ediyorsunuz?
Örneğin, A/B testini şirketinize yerleştirmek için, değerini gösteren bir atölye çalışmasıyla başlayın: Küçük değişiklikler nasıl büyük bir etki yaratabilir?
Testleri planlamak ve yürütmek için en başından itibaren görev alan çapraz fonksiyonlu bir ekip oluşturun. Ortak hedefler belirleyin ve herkesin sonuçları gerçek zamanlı olarak görmesini sağlayan bir platform sağlayın.
Veriye dayalı kararların norm haline geldiği bir kültürü bu şekilde yaratırsınız.
Olası direncin üstesinden gelmek için, bu yöntemin potansiyelini ve önemini karar vericilere açık ve ikna edici bir şekilde iletmek de önemlidir.
A/B testinin kullanıcı davranışları hakkında nasıl doğrudan içgörü sağladığını ve kararları sağlam bir veri temeline oturtarak daha fazla dönüşüm, satış ve nihayetinde daha iyi ürün ve hizmetler sağladığını gösterin.
Tavsiye ederiz:
- Olası dirençlere dikkat edin: Ekipte ve karar vericiler arasında olası şüphecilikle ve sık sık yaşanan değişim korkusuyla başa çıkın.
- İkna edici çalışmalar yürütmek: Yatırım getirisini ve kullanıcı deneyimindeki iyileşmeyi gösterin.
- Profesyonel destek alın: Uzmanlık bilgisi ve en iyi uygulamalarla entegrasyon sürecini kolaylaştırmak için uzmanlar getirmeyi düşünün.
Net argümanlar, pratik örnekler ve profesyonel desteğe yatırım yapma isteğini bir araya getirerek, A/B testi şirkette değerli bir araç olarak başarılı bir şekilde kurulabilir.
A/B testinin sınırları nelerdir?
A/B testi, web sitenizde neyin işe yaradığının yüzeyini kırar, ancak daha derin nedenleri ortaya çıkarmak söz konusu olduğunda sınırlarına ulaşır.
İşte bu yüzden kutunun dışında düşünmek önemlidir...
Kendinizi şu dünyanın içine bırakın Dönüşüm optimizasyonu ve davranışsal ekonomi. Bu alanlar size sadece hangi değişikliklerin başarı getirdiğini fark etmek için değil, aynı zamanda bunun neden böyle olduğunu anlamak için de araçlar sağlar.
Bu, kullanıcılarınızın ihtiyaçları ve motivasyonları hakkında daha derin bir anlayış geliştirmek ve web sitenizi yalnızca çalışan değil, aynı zamanda büyüleyici ve ilgi çekici bir yer haline getirmekle ilgilidir.
A/B testinin zorlukları nelerdir?
A/B testinin en büyük zorluklarından biri aslında sabırdır. Sonuçlara atlamak optimizasyon stratejinizi yanlış yönlendirebileceğinden, önemli verileri beklemek gerçek bir sabır testi olabilir.
Testlerin niceliği ve niteliği arasında bir denge sağlamak da bir o kadar önemlidir. Aynı anda çok fazla test yapmak sizi bir veri seli içinde boğulmaya terk edebilir. Çok az sayıda test ise A/B testinin optimizasyon ve kullanıcı tercihlerini anlama konusunda sunduğu potansiyelin tamamını ortaya çıkarmayacaktır.
İşin sırrı stratejik bir seçim yapmakta yatıyor:
Anlamlı içgörüler için en büyük potansiyele sahip testlere öncelik vererek, her testin değerini en üst düzeye çıkarır ve aşırı veri yüklenmesini önlersiniz.
SEO doğrultusunda A/B testlerini nasıl gerçekleştirebilirim?
A/B testlerini etkili bir şekilde ve SEO uygulamalarına uygun olarak gerçekleştirmek için aşağıdaki yaklaşım esastır.
Öncelikle iyi haber: Google gibi arama motorları A/B testlerini destekler ve teşvik eder. Doğru uygulandıkları sürece arama motoru sıralamaları olumsuz etkilenmeyecektir.
İşte size yardımcı olacak üç temel kılavuz:
1. Gizlenmeden kesinlikle kaçının: Gizleme, yani ziyaretçilere ve arama motorlarına farklı içerik göstermek web sitenize zarar verebilir. Googlebot da dahil olmak üzere tüm kullanıcıların aynı içeriği görmesi önemlidir. Bu yaklaşım, A/B testlerinizin şeffaf ve Google'ın yönergelerine uygun kalmasını sağlayarak SEO çalışmalarınızın bütünlüğünü korur.
2. 302 yönlendirmenin kullanılması: Orijinal URL'den test URL'sine yönlendirme gerektiren A/B testleri için 301 yönlendirmeleri yerine 302 yönlendirmelerinin kullanılması tercih edilir. 302, yönlendirmenin yalnızca geçici olduğunu gösterir ve orijinal URL'nin arama motoru dizininde kalmasını sağlar.
3. rel="canonical" niteliğinin kullanılması: Arama motorları için karışıklığı önlemek ve hangi sayfanın ana içerik olarak kabul edilmesi gerektiğini belirtmek için, orijinal sayfaya atıfta bulunan tüm test URL'lerinde rel="canonical" özniteliği kullanılmalıdır. Ancak bu yalnızca bölünmüş URL testleri için geçerlidir.
Bunları gözlemleyerek Kılavuz İlkeler A/B testlerinizin SEO çabalarınızı baltalamadığından, tamamladığından emin olabilirsiniz. Arama motoru sıralamalarınızı tehlikeye atmadan A/B testlerinden tam olarak faydalanmak çok önemlidir.
Bir A/B test platformunda nelere dikkat etmelisiniz?
Bir A/B test platformu seçerken kullanıcı dostu olmasına, diğer araçlarla entegrasyonuna ve veri analizi türüne dikkat etmelisiniz.
İyi bir platform, veri bilimcisi olmanıza gerek kalmadan testleri kolayca oluşturmanıza, yönetmenize ve analiz etmenize olanak tanıyacaktır. Ayrıca mevcut teknoloji yığınınızla sorunsuz bir şekilde entegre olduğundan emin olun.
Yüksek kaliteli platformlar pahalı olabilir, bu nedenle paranın karşılığını bulmak önemlidir.
Platformumuz Varify.io® sadece yukarıdaki kriterleri mükemmel bir şekilde yerine getirmekle kalmayan, aynı zamanda maliyetler açısından da verimli olan kapsamlı bir çözüm sunar. Artan trafikle bile, trafik sabit oranımız nedeniyle fiyatlar artmaz.
A/B testi farklı ekipler tarafından nasıl kullanılabilir?
A/B testi sadece online pazarlamacılar için değildir...
Ürün ekipleri özellikleri iyileştirmek için, geliştirme ekipleri kullanılabilirliği artırmak için ve içerik ekipleri kopyalarının etkisini ölçmek için bunu kullanabilir.
Önemli olan, her ekibin kendi hipotezlerini formüle etmesi ve hedeflerine uygun testler gerçekleştirmesidir. Bu, A/B testini departman sınırları ötesinde değer yaratan çok yönlü bir araç haline getirir.
