A/B Testi için Tek Bir Doğruluk Kaynağı (SSOT) Oluşturmaya Yönelik En İyi Uygulamalar

CX testiniz, verilerinizin kalitesine göre yaşar veya ölür. Şüpheli verileri kullanarak geçerli, test edilebilir hipotezler oluşturamazsınız. Ve doğru ölçümlere baktığınızı bilmiyorsanız, testlerinizin sonuçlarına güvenemezsiniz.

Bu nedenle, test programınızı Tek Doğruluk Kaynağı (SSOT) veri kümesi etrafında oluşturmanız gerekir. Bunu yapamıyorsanız, en basit A/B testinin bile değeri olmayacaktır. Bu makale, bir SSOT oluşturmanın neden bu kadar önemli olduğunu araştırıyor ve Kameleoon'da bunu yapmak için geliştirdiğimiz sahada test edilmiş en iyi uygulamalardan bazılarını paylaşıyor.

SSOT nedir

Modern iş kararları veriye dayalı olmalıdır. Bir SSOT'yi sürdürmek, CX deneyi veya başka herhangi bir işlev için, o ekibin çalışmalarını yürüttüğünüz ve şirketinizin kararlarını bildirdiğiniz kesin “gerçek” olarak tek bir veri kaynağını standartlaştırmanız anlamına gelir.

SSOT olmadan, verilerinizin farklı işlevler için farklı ekipler tarafından korunan silolara bölünmesi riskini alırsınız. Standardizasyon yok, fikir birliği yok ve herhangi birinin mevcut en iyi bilgilere dayanarak kararlar alıp almadığını bilmenin bir yolu yok.

SSOT, belirli bir teknoloji veya sistem değildir. Ekibinizin faaliyetlerinden en iyi sonuçları almak için tasarlanmış bir iş uygulamasıdır. Bazı şirketler, temel çalışmaya bile dokunmadan bir SSOT veri stratejisine geçerek milyonlar tasarruf etti.

Araştırmalar, yüksek kaliteli müşteri davranışı metriklerinin, stratejik kararları bilgilendirmek için en çok aranan veriler olmaya devam ettiğini göstermiştir. Birkaç yıl boyunca, PricewaterhouseCoopers'ın yıllık CEO anketinde, CEO'lar bunu stratejik planlama için istedikleri en önemli ölçü olarak değerlendiriyor.

A/B testi nedir

A/B testi, orijinal sürümün (A veya kontrol sürümü) performansını değiştirilmiş bir B sürümüyle karşılaştırarak web siteleri, mobil uygulamalar veya reklamlarla denemeler yapmak için kullanılan bir yöntemdir. Amaç, her biri için performans verileri toplamak, istatistiksel analizler yapmak ve verilere dayalı olarak hangi sürümün en iyi performansı gösterdiğini belirlemektir.
A/B testi, yalnızca tek web sayfası öğelerinden daha fazlasını test etmek için çalışır. Örneğin, fiyatlandırmayı optimize etmek, ürün özelliklerini doğrulamak ve web sitelerini farklı ziyaretçi segmentlerine göre kişiselleştirmek için kullanabilirsiniz. Ayrıca A/B testleri, çok değişkenli testler, ürün tavsiyesi ve profil tabanlı hedefleme dahil olmak üzere diğer birçok CX optimizasyon tekniğinin temelidir.

Kimlerin testleri için SSOT'a ihtiyacı var?

Deney ekipleri, analitik platformlarında, CRM'lerinde, test platformlarında ve daha fazlasında oluşturulan veriler arasında yüzüyor. Ekiplerinin ne yapmak istediğini netleştirmek için test için bir SSOT oluşturmaları gerekiyor. Bir örnek düşünelim.

Kameleoon'un müşterilerinden biri, web sitesinin arama işlevini optimize etmek için bir kampanya başlattı. Bir erişim sayfasına giden trafiği izlemeyi içeren sunucu tarafı testleri yaptılar.

Ancak birçok deneme programının karşılaştığı bir sorunla karşılaştılar: Google Analytics'teki veriler bir sayfa ziyareti sayısı gösterdi ve deneme araçları başka bir sayfa ziyareti gösterdi. Fark yüzde 9'un üzerindeydi.

Ayda bir milyonu aşkın ziyaretçisi olan bir e-ticaret sitesi olan şirketin KPI raporlamasında hangi veri setine güvenileceği kararı büyük fark yarattı. Bazı orta ve kurumsal markalar, ziyaretçi istatistiklerinde yüzde 10'a varan farklılıkları görmezden gelebilirken, verilerde yüzde 9'luk bir eşitsizlik bu şirketin deney ekibini tedirgin etti.

Bu ekip, Kameleoon gibi araçlara yatırım yapmak için bir bütçe de dahil olmak üzere, deney programları için daha yeni destek almıştı. Net sonuçlara sahip testler yapmayı umuyorlardı. Bunun yerine, verilerinin doğruluğu şüpheliydi. Bir SSOT kurmaları gerekiyordu.

Bu şirketin ziyaretçi veri takibini temizlemesine, bir SSOT oluşturmasına ve büyümek için ihtiyaç duyduğu test sonuçlarını almasına yardımcı olduk. Bunu yapmak için yedi SSOT en iyi uygulamasını benimsemelerine yardımcı olduk. Bu en iyi uygulamaları burada paylaşıyoruz çünkü test verilerini karıştırmak ve deney programlarından en iyi şekilde yararlanmak isteyen herhangi bir CX ekibi bunları büyümek için kullanabilir.

Test verileri tutarsızlıklarını ortadan kaldırmak ve bir SSOT oluşturmak için en iyi uygulamalar

1. Başka bir şey yapmadan önce bir A/A testi yapın

A/B testi, ürününüzün veya sayfanızın eski sürümüyle yeni sürümünü karşılaştırırken, A/A testi benzer ile benzerini karşılaştırır. Bunu neden yapmak istiyorsun? Böylece her bir izleme platformu tarafından oluşturulan verileri karşılaştırabilirsiniz.

A/A testinde her iki varyasyon da aynıdır, ancak bunları gören kullanıcılar farklı olacaktır:

nasıl önlem alınır

Herhangi bir ciddi A/B testi gerçekleştirmeden veya veri toplamak isteyeceğiniz yeni bir uygulamayı kullanıma sunmadan önce, kalibre etmek için bir A/A testi çalıştırın. Mükemmel bir dünyada, A/A testiniz aynı sonuçları verecektir. Gerçekte, bu nadiren olur, ancak yine de ne kadar tutarsızlıkla uğraştığınızı öğreneceksiniz.

Örneğin, bir A/A testi çalıştırmak, aynı oturumlar, kullanıcılar, ziyaretler, dönüşümler veya ölçmek istediğiniz herhangi bir metrikte Google Analytics'in test aracınıza kıyasla hangi metrikleri aldığını görmenize olanak tanır.

2. Tüm araçlarınızda ziyaretçileri ve ziyaretleri aynı şekilde izleyin

Analitik araçlarınız tarafından izlenen ziyaretçi veya ziyaret sayısı, kullanıcılar ve oturumlarla hiçbir zaman tam olarak eşleşmeyecektir. Ancak, tutarsızlığı azaltmak için ziyaretlerin analitik ve A/B platformlarınızda aynı şekilde sayıldığından emin olabilirsiniz.

Google Analytics'te bir ziyaretin sona erdirilmesinin iki yolu vardır:

• Zamana dayalı sona erme: Burada oturum, 30 dakikalık hareketsizlikten sonra veya gece yarısında sona erer. Örneğin, Kameleoon'da 30 dakikalık hareketsizlikten sonra.

• Kampanya değişikliği : Aynı ziyaretçi bir kampanya aracılığıyla gelir, 2 dakika sonra ayrılır ve 2 dakika sonra farklı bir kampanya aracılığıyla geri gelirse, Google Analytics iki ziyaret sayar. Bazı A/B test araçları bunu bir tane olarak görecektir.

nasıl önlem alınır

Analitik aracınızda ziyaretçilerin ve ziyaretlerin nasıl sayıldığını kontrol edin ve test aracınız için aynı olduğundan emin olun. Ya da değiştirebileceğinizi. Kameleoon'da, analiz platformunuzu tek gerçek kaynağı olarak kullanmanızı öneririz.

GA'da, Oturum Ayarları altında oturumların ve kampanyaların ne kadar zaman aşımına uğrayacağını düzenleyebilirsiniz.

Neden? Niye? SSOT'lar kurumsal düzeyde tanımlanmalıdır. Bu nedenle, test ekibiniz tüm gününü test platformunuzdaki verilerle çalışarak geçirse bile, diğer ekiplerin yine de başka amaçlar için GA'dan gelen verilere başvurması gerekebilir. SSOT'yi, kuruluşunuzun en geniş ekipleri tarafından başvurulan veri kümesi olacak şekilde ayarlayın.

3. Analiz aracınızda tarayıcı ve sürüm filtreleri oluşturun

Birçok A/B test platformu Internet Explorer'da çalışmaz, bu nedenle bu tarayıcıdaki ziyaretler otomatik olarak deneme raporlarından hariç tutulur. Ancak, onu kullanan büyük, eski kuruluşları hedeflerseniz, IE yine de bir veri tutarsızlığına neden olabilir.

Diğer bir olası izleme sorunu, Google Analytics'in tüm tarayıcı sürümleriyle uyumlu olması ve A/B test araçlarının genellikle yalnızca son birkaç sürümle tam uyumluluğu korumasıdır.

nasıl önlem alınır

Google Analytics'te, tüm platformların eşleşmesi için ilgilendiğiniz tarayıcılara ve tarayıcı sürümlerine göre özel filtreler oluşturun. bunu içinde yapıyorsun

Örneğin, Görünüm altında, Google Chrome'un daha eski bir sürümünü şu şekilde hariç tutabilirsiniz:

4. Tüm araçlarınızda sorunlu trafiği filtreleyin

Yalnızca meşru hedef kitle üyelerinden veri toplayarak SSOT veri kümenizi olabildiğince temiz tutun. Verilerinizi bot, trol, izleme hataları veya diğer aykırı değer trafiği ile bulandırmak istemezsiniz. Hacimdeki azalmalar için endişelenmeyin, sonuçlarınızın kalitesi artacaktır.

nasıl önlem alınır

Gelişmiş A/B test araçları, kullanıma hazır çeşitli bot filtreleme ayarları sunar. Örneğin, aykırı davranış algılarlarsa veya oturum şüpheli bir etkinlik durumuna düşerse, toplanan istatistiklerden trafiği otomatik olarak kaldırabilirler.

Öte yandan, GA kullanıyorsanız, filtreleri kullanarak bot trafiğini analitik verilerinizden nasıl tespit edip hariç tutacağınıza karar vermek size kalmıştır. Başvuru için, hariç tutmak isteyebileceğiniz bazı koşullar aşağıda verilmiştir.

• Ziyaret süresi > 120 dakika
• Ziyaret süresi < 100 milisaniye
• Etkinlik sayısı (dönüşümler, tıklamalar, hedefleme, ürün, sayfa görüntüleme vb.) > 10K

Ayrıca, kuruluşunuzun içindeki dahili trafiği hariç tutmak istiyorsunuz. Bu SSOT veri setini oluşturmanın amacının, iş arkadaşlarınız değil, gerçek müşterileriniz hakkında kesin bir veri kaynağına sahip olmak olduğunu unutmayın.

GA'da dahili trafiği filtrelemek için Yönetici paneli > Tüm Filtreler'e gidin ve yeni bir filtre oluşturun. Filtre türünü 'tanımsız' olarak ayarlayın. Ardından, hariç tutmak istediğiniz dahili IP aralıklarını ekleyin.

5. Reklam engelleyicilerden kaçının

Birçok ziyaretçi Adblock, Ghostery ve uBlock gibi reklam engelleyicileri kullanır. Bazı reklam engelleyiciler, deneme araçlarından gelen analiz olayları da dahil olmak üzere istemci tarafı izleyicileri de engelleyebilir.

Ziyaretçilerinizin önemli bir bölümünde tarayıcılarında reklam engelleyiciler etkinleştirilmişse, kaydedilen ziyaret sayısının A/B test aracınız ve analiz platformunuz arasında değişiklik gösterme olasılığı yüksektir.

nasıl önlem alınır

Bazı platformlar, reklam engelleyiciler tarafından engellenmekten kaçınmalarına olanak tanıyan "yerinde" izleme isteği URL'leri sağlayabilir. Burada, izleme sunucu tarafında gerçekleşir, bu nedenle, örneğin bir reklam engelleyiciden gelen istemci tarafı kod engelleme, meşru izlemeyi durdurmaz. Mümkün olan tüm platformlarda etkinleştirin.

Analitik ve test platformlarınız arasındaki farkı daha iyi anlamanın bir başka yolu, test aracınız yüklendikten sonra analitik platformunuza bir olay göndermektir. Bu size A/B test aracınızı engelleyen reklam engelleyicileri kullanan ziyaretçilerin yüzdesi hakkında net bir fikir verecektir. Ardından, reklam engelleyicileri kullanan ziyaretçileri hariç tutmak için trafiğinizi filtrelemeniz gerekecektir.

6. Araçlarınızı aynı sayfaların tümüne kurun

Snippet yerleşimi, özellikle tüm siteyi hedefleyen bir deneme çalıştırmak istiyorsanız, veri tutarsızlıklarının yaygın bir temel nedenidir. Bunun nedeni, birçok deneme aracının "tüm siteyi", kod parçacığını taşıyan tüm sayfalar olarak ele almasıdır. Ne yazık ki, orada kopyalanmış snippet'leriniz varsa, hazırlama sitenizi bile içerebilir.

nasıl önlem alınır

Henüz yapmadıysanız, platformlarınızı kalibre etmek için A/A testini çalıştırmanın tam zamanı. Ardından, tüm araçlarınızın aynı sayfalarda uygulandığından emin olun.

Değillerse belirlemenin bir yolu, verilerinizi ziyaret edilen sayfa URL'lerine göre ayrıştırmaktır. Bu, test aracınızın yüklenmemesi gereken yerleri belirleyebilmeniz için denemenin çalıştırıldığı tüm ana URL'leri gösterir. Bu seçenek Kameleoon'da şöyle görünür:

Son düşünceler

Dikkatli bir analizden sonra Kameleoon, veri tutarsızlığı olan müşterinin bu son sorunla karşılaştığını belirledi. Google Analytics ve test araçları aynı sayfalarda çalışmıyordu.

GA, arama sonuçları sayfasına giden tüm trafiği izlerken, test araçlarını daha dar bir parametreyle yapılandırdı; deneme, erişim sayfasına yapılan ziyaretleri yalnızca arama çubuğunda bir arama yaptıktan sonra saydı.

Her iki sayfa da aynı görünse de URL'ler farklıydı ve bu da veri tutarsızlığına neden oluyordu. Ancak, bir kez çözüldüğünde, verileri test etmek için güvenilir bir SSOT'ye sahip oldular ve birçok değerli içgörü oluşturacaklardı.

Test aracınızdaki kullanıma hazır ayarların analitik izlemenizle nerede uyuşmadığını fark ederek, hangi ziyaretçi sayısını bildireceğinize veya farkı en aza indirmek için ayarlarınızı nasıl kullanacağınıza karar verebilirsiniz.

Tutarsızlıkları ortadan kaldırın, tek bir gerçek kaynağı oluşturun ve ekiplerinizi ortak bir veri kümesi etrafında toplayın. Bir SSOT oluşturmak, daha iyi, daha güvenilir ve daha anlayışlı testler için ilk adımdır.