E-Ticaret Sitelerinde A/B Testinin Önemi

A/B Testi, Split testing (bölünmüş test) veya Bucket testing (Kova testi) olarak da bilinen, hangisinin daha iyi performans gösterdiğini belirlemek için bir web sayfasının veya uygulamanın iki sürümünü birbiriyle karşılaştırma yöntemidir. A/B testi, temelde, bir sayfanın iki veya daha fazla varyasyonunun kullanıcılara rastgele gösterildiği ve belirli bir dönüşüm hedefi için hangi varyasyonun daha iyi performans gösterdiğini belirlemek için istatistiksel analizin kullanıldığı bir deneydir.

Mevcut bir deneyimle, bir varyasyonu doğrudan karşılaştıran bir A/B testi yapmak, web sitenizdeki veya uygulamanızdaki değişiklikler hakkında odaklanmış sorular sormanıza ve daha sonra bu değişikliğin etkisi hakkında veri toplamanıza olanak sağlar. Test yapmak, web sitesi optimizasyonunun öngörüsünü ortadan kaldırır ve iş görüşmelerini “düşünüyoruz” dan “biliyoruz” a değiştiren veriye dayanan bilgiyle alınan kararlara olanak sağlar. Yani değişikliklerin metrikleriniz üzerindeki etkisini ölçerek, her değişikliğin olumlu sonuçlar vermesini sağlayabilirsiniz.

A/B Testi Nasıl Çalışır?

A / B testinde, bir web sayfasını veya uygulama ekranını alır ve aynı sayfanın ikinci bir sürümünü oluşturmak için düzenlersiniz. Bu değişiklik, tek bir başlık veya düğme kadar basit olabilir veya sayfanın tamamen yeniden tasarlanması olabilir.  Ardından, trafiğinizin yarısına sayfanın orijinal sürümü (kontrol adıyla bilinir) ve diğer yarısına sayfanın değiştirilmiş sürümü (varyasyon adıyla bilinir) gösterilir.

Ziyaretçilere kontrol ya da varyasyon gösterilirken, onların her bir deneyimle olan etkileşimleri bir analitik gösterge panosunda ölçülür ve toplanır, daha sonra da istatistiksel bir makine aracılığıyla analiz edilir. Böylece deneyim değiştirmenin ziyaretçi davranışı üzerinde olumlu, olumsuz veya etkisiz olup olmadığını belirleyebilirsiniz.

A/B Testini Neden Yapmalısınız?

A/B testi, bireyler, ekipler veya şirketlerin sonuçlar hakkında veri toplarken kullanıcı deneyimlerinde dikkatli değişiklikler yapmalarına izin verir. Bu onların hipotez kurmalarını ve deneyimlerinin belirli öğelerinin neden kullanıcı davranışını etkilediğini daha iyi öğrenmelerini sağlar. Sadece bir kereye mahsus bir soruya cevap vermekten ya da bir anlaşmazlığı çözmekten çok, zamanla dönüşüm oranı gibi tek bir hedefi geliştirmek için sürekli olarak belirli bir deneyimi geliştirmek için AB testi kullanılabilir.

Reklam kopyasını test ederek, pazarlamacılar hangi sürümün daha fazla tıklama aldığını öğrenebilirler. Bir sonraki açılış sayfasını test ederek, hangi düzenin ziyaretçileri müşterilere en iyi şekilde dönüştürdüğünü öğrenebilirler. Bir pazarlama kampanyasındaki genel harcama, her bir adımın unsurları yeni müşteriler edinmek için mümkün olduğu kadar verimli çalışırsa azaltılabilir.

A/B Testi Süresince Dikkat Edilmesi Gerekenler Nelerdir?

A/B Testi Öncesinde

  • Test yapacağınız sayfanın günlük ziyaretçi sayısı
  • Test sonucunda arttırmayı hedeflediğiniz metriğin şu andaki dönüşüm oranı
  • Test sonucunda beklediğiniz tahmini iyileşme %’si
  • Testte kullanacağınız varyasyon sayısı

Yukarıdaki metrikleri A/B testine başlamadan önce mutlaka bir kenara not edin!

A/B Testi Sırasında

  • Yaptığınız testin en az 2 hafta yayında kalmasına dikkat edin.
  • Test edilen varyasyonların yeteri kadar trafik ve dönüşüm aldığından emin olun.
  • Aynı ziyaretçiye testin farklı varyasyonlarının gösterilmediğinden emin olun.

A/B Testi Sonrasında

  • Test sonuçlarını analiz edin.
  • Kendi kullandığınız “analytics” aracı sonuçlarını analiz edin.
  • A/B testi aracı ile analiz aracınızın verdiği sonuçları karşılaştırarak başarının gerçekliğinden emin olun.
  • Başarılı sonucu sitenizde ilgili bölümde gösterilecek şekilde yayına alın.

A/B Testi Örnekleri:

Bu A/B test örnekleri, dünyanın en yenilikçi firmalarının A/B testi ile ulaştığı sonuç türlerini göstermektedir:

** Discovery A/B, video oynatıcılarının bileşenlerini TV şovu ‘süper fan’ ile etkileşimde bulunmak için test etti. Sonuçta da video etkileşiminde % 6 artış sağladı.

**ComScore A/B, bir ürün açılış sayfasındaki sosyal kanıtı artırmak ve% 69 oranında oluşturulan müşteri sayısını artırmak için logoları ve referansları test etti.

**Secret Escapes, mobil kayıt sayfalarındaki varyasyonları test etti, dönüşüm oranlarını iki katına çıkardı ve kullanım ömrü değerini artırdı.

Kullanılan Kaynaklar:

  1. https://www.optimizely.com/optimization-glossary/ab-testing/
  2. https://www.webtures.com.tr/blog/ab-testi-nedir-ve-nasil-yapilir/
4 Paylaşımlar

SİZ DE YORUM YAPIN!

YORUMLAR (0)