Dönüşüm Oranlarınızı Artırmak için A/B Testinden En İyi Şekilde Nasıl Yararlanabilirsiniz?

Daha kolay (ve en yaygın) CRO testi türlerinden birine A/B testi denir. Herhangi bir pazarlamacının optimizasyon alet çantasında bulunması gereken A/B testi, teknik ve istatistiksel yapısı nedeniyle göz korkutucu görünebilir. Gerçekte, dönüşüm oranlarını iyileştirmenin en net ve etkili yollarından biridir. A/B testleri, kampanya öğelerinizin hedef kitlenizde iyi performans gösteren belirli varyasyonlarını saptayarak, CRO'dan tahminde bulunmayı ortadan kaldırır ve teoriyi uygulamaya dönüştürür.

Sıçramaya hazır mısınız? A/B testinin neyle ilgili olduğunu inceleyelim ve kısa sürede bir profesyonel gibi test etmenizi sağlayacak en iyi uygulamaları tartışalım.

Okumak yerine izlemeyi tercih edenler için...

A/B Testi Nedir?

Temeller

Basitçe söylemek gerekirse, A/B testi, kontrollü bir deneyin pazarlamacı versiyonudur. A/B testi olarak da bilinen A/B testi, açılış sayfası gibi bir kampanyanın bazı öğelerinin varyasyonlarını yan yana test etmenize olanak tanır. Sonuçlar, hangi sürümün en etkili seçenek olduğunu belirlemenizi sağlayacaktır. Oldukça basit doğası nedeniyle, dönüşüm oranı optimizasyonunda kullanılan en popüler testlerden biridir.

A/B testi nasıl çalışır?

A/B testi, bir içeriğin iki (veya daha fazla) versiyonunu oluşturmakla başlar. İstenen herhangi bir değişken ince ayar yapılabilir ve bu sürümleri birbirinden önemli ölçüde farklı kılmak en iyi uygulama olarak kabul edilir, ancak yalnızca bir şekilde. Parçalar daha sonra benzer büyüklükteki izleyicilere sunulur ve her grubun yanıt verme hızı ve dönüşüm oranları CRO testi ve/veya analitik yazılımı ile kaydedilir ve analiz edilir.

Test çalışmalarınızı öncelik sırasına koyabilmeniz için kampanyanızın hangi bölümlerinin düşük performans gösterdiğini belirlemenize yardımcı olması için Kampanya Optimizasyon Kontrol Listenizi alın

A/B testi Süreci

Öyleyse, işin özüne inelim ve etkili bir A/B testinin nasıl yapıldığını ayrıntılı olarak inceleyelim.

1. Değişkeninizi Seçin

Bilimsel yöntemde olduğu gibi, test etmek için bir "bağımsız değişken" ayırmak istiyorsunuz. Açıklığa kavuşturmak için, A/B, her seferinde bir tane test edildikleri sürece, birden fazla varyasyonun test edilmesine izin verir. Açılış sayfası yazı tiplerinden CTA düğmesi yerleşimine ve e-posta konu satırlarına kadar merak ettiğiniz tüm düzen veya tasarım öğeleri test edilmeye hazırdır. Sonuçlarınızı kullanarak değerlendirmek için bir hipotez geliştirmeyi düşünün ve her şeyi basit tutmayı unutmayın - aynı anda birden fazla değişkeni test etmeyin!

2. Metriklere Karar Verin

"Bağımlı değişken", test boyunca odaklanmayı seçeceğiniz metrik olacaktır. Dönüşüm oranı en bariz gibi görünmektedir, ancak CRO ile ilgili diğer metrikler arasında alışveriş sepetini terk etme oranı, bir sayfada geçirilen süre, hemen çıkma oranı ve Test edilen belirli parçayla en alakalı KPI'ları (temel performans göstergeleri) bulmak için zaman ayırın.

Diğer bir husus, sonuçlarınızın istenen istatistiksel önemidir. Güven düzeyinizi daha yüksek bir yüzdeye ayarlamak, sonuçların doğruluğuna yatırım yapmakla eşdeğerdir. CRO dünyasında bu konuyla ilgili olarak zayıf bir istatistiksel okuryazarlık görüyoruz ve bunu düzeltmek için A/B testi istatistikleriyle ilgili bu blogu öneriyoruz.

3. Gruplarınızı Kurun

Deneyin belirlenmesi gereken kalan unsuru, test edeceğiniz parçanın değiştirilmemiş versiyonu olacak olan kontroldür. Oluşturulan kontrol ve test ile, hedef kitlenizi test için eşit büyüklükte, rastgele gruplara ayırabilirsiniz. Bunun uygulanması zor görünüyorsa, endişelenmeyin-- bu, CRO stratejinizin çok önemli bir bileşeni olan test araçlarınız için bir iştir.

Numune boyutu, hem kullanılan aracın yeteneklerine hem de testin doğasına bağlı olacaktır. Sürekli artan ziyaretçi sayısıyla web sayfası gibi bir şeyi test ederken, testin süresi doğrudan örnek boyutunu belirleyecektir; ne kadar süreyle gerçekleştirileceğine dair bir fikir edinmek için mevcut ziyaret oranlarını inceleyin. Öte yandan, A/B e-postalarını test ederken, posta listenizin belirli bir bölümünde test etmeniz önerilir.

4. Bu Testi Çalıştırın!

Varyasyonlarınızın aynı anda test edilmesi gerekse de, test zamanlarını stratejik olarak seçmenin yanlış bir tarafı yoktur. Örneğin, iyi zamanlanmış e-posta kampanyaları sonuçları daha hızlı sunacaktır; bu sürelerin ne olduğunu belirlemek, abone demografiniz ve segmentleriniz hakkında biraz araştırma yapmayı gerektirir. Belirtildiği gibi, parçanın doğasına, site trafiğinize ve ulaşılması gereken istatistiksel anlamlılığa bağlı olarak, test birkaç saatten birkaç haftaya kadar sürebilir.

Ziyaretçilerinizin tepkilerinin ardındaki mantık hakkında ek bilgi edinmek istiyorsanız, niteliksel geri bildirim istemeyi düşünün. Çıkış anketleri ve anketler, test süresi boyunca site sayfalarına oldukça kolay bir şekilde eklenebilir. Bu bilgiler, sonuçlarınıza değer ve verimlilik katabilir.

5. Sonuçları İnceleyin

Önceden oluşturulmuş hipotezinizi ve temel ölçütlerinizi kullanarak, bulgularınızı yorumlamanın zamanı geldi. Güven seviyelerini de göz önünde bulundurarak, test aracınız veya başka bir hesap makinesi yardımıyla istatistiksel anlamlılığı belirlemeniz gerekecektir. Bir varyasyon istatistiksel olarak diğerinden daha iyi olduğunu kanıtlarsa, tebrikler! Artık kampanya parçasını optimize etmek için uygun şekilde harekete geçebilirsiniz.

Ancak istatistiksel anlamlılığın pratik anlamlılığa eşit olmadığını unutmayın. Değişikliği uygulamak için harcayacağınız zaman ve çabayı ve geri dönüşün buna değip değmeyeceğini her zaman göz önünde bulundurmalısınız. Bir düğmeye tek tıklamayla bir e-posta şablonunu diğerine göndermek kadar basitse, bu hiç de akıllıca değil. Ancak, bir geliştiricinin sitenizdeki 100'lerce açılış sayfasını yenilemesi söz konusuysa, buna değdiğinden emin olmak istersiniz.

6. “Başarısız” Test Durumunda

Varyasyonların hiçbiri istatistiksel olarak anlamlı sonuçlar vermediyse, yani test sonuçsuz kaldıysa, birkaç seçenek mevcuttur. Birincisi, orijinal varyasyonu yerinde tutmak mantıklı olabilir. Ayrıca, önem düzeyinizi yeniden gözden geçirmeyi veya test edilen parça bağlamında belirli KPI'ları yeniden önceliklendirmeyi seçebilirsiniz. Son olarak, daha güçlü veya büyük ölçüde farklı bir varyasyon sırayla olabilir. En önemlisi, tekrar test etmekten ve tekrar test etmekten korkmayın; sonuçta, tekrarlanan çabalar yalnızca optimizasyonun iyileştirilmesine yardımcı olabilir.

A/B Testi ve Çok Değişkenli Test

Çok değişkenli test, A/B karşılığı ile aynı temel ilkeye dayanmaktadır; fark, test edilen değişkenlerin daha yüksek sayısındadır. Amaç, hangi belirli varyasyon kombinasyonunun en iyi performansı gösterdiğini belirlemek ve her bir varyasyonun “dönüştürülebilirliğini” yalnızca bağımsız bir süreç yerine diğer değişkenler bağlamında incelemektir. Birçok yönden, daha karmaşık bir uygulama olabilir.

Bu tür testler, optimize edilebilir öğeler arasındaki daha karmaşık ilişkileri incelemenin harika bir yoludur. Teoride yüzlerce kombinasyonu yan yana test etmek mümkün! Dikkate değer bir şekilde, çok değişkenli testlerin dezavantajları vardır, özellikle bunları etkili bir şekilde yürütmek için gereken daha fazla zaman ve site ziyaretçisi sayısı ile ilgili olarak.

Hangi Testi Yapmalıyım?

A/B testi, şirket boyutundan, site trafiğinden veya yazılımınızın yeteneklerinden bağımsız olarak önemli ve görünür sonuçları hızla elde etmek için ideal bir yöntemdir. Yorumlanması kolay ve CRO'ya yeni başlayan pazarlamacılar için daha az korkutucu, hatta bazı durumlarda çok değişkenli testler tasarlamayı tercih eden büyük şirketler tarafından sürekli döngülerde bile kullanılıyor. Optimizasyon dünyasına yolculuğunuza yeni başlıyorsanız, başlamak için en iyi yer burası olabilir.

Buna karşılık, test edilmesi gereken varyasyonların sayısını karşılamak için yoğun trafiği olan siteler için genellikle çok değişkenli testler önerilir. Test edilen belirli sayfanın da yeterli gösterime sahip olması gerekir. Çok değişkenli testler en iyi şekilde, bir içerik parçasında daha incelikli değişikliklerle denemeler yapmak ve farklı öğelerin etkileşimlerini izlemek istediğinizde uygulanır. Ayrıca, daha sonra sitenizin tasarımına daha büyük ölçekte sistematik olarak uygulanabilecek sonuçlar elde etmek için de yararlıdırlar.

Artık bir A/B testi yapmayı bildiğinize göre, pazarlama kampanyanızın ilk olarak hangi yönünü ele alacağınızı nasıl bileceksiniz? Sizin için mükemmel bir kaynağa sahibiz: Kampanya Optimizasyonu Kontrol Listesi. Test ve optimizasyon çabalarınızı öncelik sırasına koyabilmeniz için kampanyanızın hangi bölümlerinin düşük performans gösterdiğini belirlemenize yardımcı olur.

Bu blog, Dönüşüm Oranı Optimizasyonu için Kesin Rehberinizin blog serisinin bir parçasıdır