Hicks Yasası Nedir ve Seçimleri Basitleştirmek İçin Nasıl Kullanabiliriz?

Duvarlarınız için turuncu ve mavi arasında bir renk seçmeniz gerektiğini varsayalım. Hangisini seçerdin? Ama bekleyin, bir bükülme var.

Turuncunun beş tonu ve mavinin beş tonu vardır. Başlangıçta basit bir soru olan şey, şimdi karmaşık bir karar verme sürecidir. Bu senaryo Hicks Yasasının bir örneğidir.

Hicks Yasası nedir?

Hicks Yasası, karar verme sürecini basitleştirmek için bir UX tasarım ilkesidir. Adını psikolog William Edmund Hick ve Ray Hyman'dan alan Hick-Hyman Yasası olarak da bilinen Hick Yasası, bir kişi için ne kadar fazla seçenek mevcutsa, hangi seçeneğin en iyi olduğuna karar vermenin o kadar uzun süreceğini belirtir. Başka bir deyişle, Hicks Yasası, seçimleri basitleştirmek ve karar vermedeki engelleri kaldırmak için kullanılır.

Hick Yasasının formülü şu şekilde tanımlanır:

RT = a + b log ₂ (n)

Dönüşüm oranınızı artırmak için seçenekleri nasıl basitleştireceğinizi bilmek, Hicks Yasasına bağlı kalmak için çok önemlidir. Ek olarak, dönüşüm oranınızı artırmak, karar vermenin psikolojik ilkelerini anlamayı gerektirir.

Örneğin, ASOS bir hesap oluşturmak için aşağıdaki seçenekleri sunar:

İlk bakışta iki ana seçenek var gibi görünüyor:

• Üçüncü taraf platform kaydı
• E-posta kaydol

Ancak gerçekte, kaydolmak için dört seçenek vardır. İlk olarak, kullanıcıların üç üçüncü taraf platformu arasında karar vermesi gerekiyor. Ayrıca, bir kullanıcı bir e-posta adresiyle kaydolmayı seçerse, çeşitli form alanları ve sorular bulunur.

Bu gibi durumlarda, kullanıcı etkileşimi verilerinden yararlanmak, dikkat dağıtıcı unsurları ortadan kaldırmak ve kullanıcılarınıza en uygun sayıda seçeneği sunmak için kullanıcı deneyiminizde nelerin test edilebileceği konusunda size bir yönerge verecektir.

Seçimleri basitleştirmek için veriler nasıl kullanılır?

VWO Insights, size aşağıdakilerin gücünden yararlanarak değişkenleri ayırma yeteneği verir:

• huni takibi
• Oturum kayıtları
• ısı haritaları
• anketler
• Form analizi

VWO Insights'ı kullanarak, kullanıcıların kullanmadığı öğeleri kaldırmayı veya belki de bir dönüşüm hedefini gerçekleştirmek için daha fazla karmaşıklık ekleyen öğeleri kaldırmayı düşünmek için web sayfalarındaki değişkenleri ölçebilirsiniz. VWO Insights'ın avantajlarını ayrıntılı olarak anlamak için ücretsiz deneme yapın.

Örneğin, VWO Insights'ın ısı haritaları, Apple için oturum açma seçeneğinin ASOS örneğinde kullanıcılardan çok az etkileşim aldığını veya hiç etkileşim almadığını ortaya çıkarabilir.

Öte yandan, kullanıcılar Facebook ve Google oturum açma seçenekleriyle daha fazla etkileşime girebilir. Ek olarak, form analizi, e-posta seçeneği için belirli form alanlarıyla düşük düzeyde etkileşim ortaya çıkarabilir; bu form alanları ortadan kaldırılabilir.

Hicks Yasasına uymak için VWO Insights'tan toplanan verileri kullanarak kullanıcı deneyiminin nasıl görünebileceğine dair bir örnek:

Hesap oluşturma sürecini basitleştirmek için birkaç öğe kaldırılmıştır. Ancak o zaman ortaya çıkan soru şu: Bu varyasyon orijinali kadar dönüşecek mi? Bunun cevabı A/B testi ile bulunabilir.

Yüksek hız testine nasıl yaklaşılır?

Yüksek hız testi, kullanıcılara sunulan seçenekleri iyileştirmek için kritik öneme sahiptir. Örneğin, ASOS, dönüşüm oranı performansını ölçmek için aşağıdaki varyasyonları da test edebilir:

• Çok adımlı form ve salt e-posta hesabı oluşturma.
• Daralan form alanları ve statik form alanları.
• Kaydolmak için iki üçüncü taraf platformu ve e-posta seçeneği olmayan Üç.
• Kaydolmak için iki üçüncü taraf platformu ve yalnızca e-posta hesabı oluşturma.

Testlerin hızını artırmak, dönüşüm huninizde darboğazlara neden olabilecek değişkenleri izole etmek için veri toplamayı artırır. Ama ne yazık ki şirketlerin %68,2'si ayda dörtten fazla test yapmıyor. VWO ile test hızınızı artırabilirsiniz. Ücretsiz bir deneme yapın ve nasıl yapılacağını öğrenin.

Ne kadar çok A/B testi yaparsanız, kullanıcılar için seçenekleri basitleştirerek başarı şansınızı o kadar artıracaksınız. Ancak, bir test oluşturmak, kitle segmentasyonu göz önünde bulundurularak yapılmalıdır.

Bunun nedeni, bir kullanıcı için işe yarayan şeyin, kullanıcılardaki bilişsel önyargı nedeniyle bir başkası için çalışmayabilmesidir.

Bilişsel önyargıyı segmentlere ayırma

Bilişsel önyargı, yatkınlık oluştuğunda devreye girer. Örneğin, kedi insanı mısınız yoksa köpek insanı mısınız? Belki bir köpekle büyüseydiniz, köpeklere karşı daha güçlü bir yakınlığınız olurdu.

Kitlenizin bilişsel önyargısını anlamak, dönüşüm oranınızı artırmak için çok önemlidir. Bu nedenle, Hicks Yasasına dayalı verileri analiz ederek oluşturduğunuz test varyasyonları belirli kitlelere hedeflenmelidir.

Kitle segmentasyonu için geniş bir kapsam sağlayan 188 bilinen önyargı vardır. Örneğin, bir kitle segmenti için "yalnızca maruz kalma etkisi" olarak adlandırılan bilişsel bir önyargı kullanabilirsiniz.

Sadece maruz kalma etkisi

Yalnızca maruz kalma etkisi, 1968'de yapılan ve aşinalığın içeriği besleyen bilişsel önyargıyı doğrulayan ünlü bir araştırmaydı.

Bir profesör, bir öğrencinin tekrar tekrar siyah bir çantaya sarılı olarak sınıfa gelmesini ayarladı. Öğrenciler siyah çantadaki öğrenciyi gözlemledikçe, ilk başta etkileşim kurmakta tereddüt ettiler.

Ancak çalışma ilerledikçe, siyah çantaya sarılı öğrenci başkalarına tanıdık gelmeye başladı ve başlangıçta tereddüt edenler şimdi onunla etkileşime girmeye başladı.

Benzer şekilde, kullanıcılarınızın birçoğu, tanıdık olmayan bir şeyle etkileşime girmeme gibi bilişsel bir önyargıya sahip olacaktır.

Ancak aşinalık içeriği doğurduğundan, test varyasyonlarınız için yeniden hedefleme kitleleri oluşturmak, dönüşüm oranınızı artırmak için avantajlı olacaktır.

Web sitesi ziyaretçilerinin yalnızca %2'si ilk ziyarette dönüşüm gerçekleştiriyor. Hedef kitlenizin yalnızca %2'sinin dönüşüm sağlaması için verilerden yararlanarak ve veri toplamak için yüksek hızlı testler uygulayarak web sitenizdeki seçenekleri basitleştirme sürecinden geçtiğinizi hayal edin.

Hicks Yasasına bağlı kalarak yalnızca engelleri kaldırmak için seçenekleri basitleştirmekle kalmaz, aynı zamanda dönüşüm eğilimini artırmak için bilişsel önyargıya dayalı olarak bölümlere ayrılmış kitleler için yeniden hedefleme kurarsınız.

Son düşünceler

Veri noktalarını toplamak ve kullanıcılara, kendilerine sunulan bilgileri nasıl işleyeceklerine bağlı olarak kişiselleştirilmiş bir deneyim sunmak çok önemlidir.

Kullanıcıların farklı ihtiyaçları olduğunda her seçeneği sunmak ideal değildir. Bire bir konuşmalar yapmaya çalışın. Kalabalıkla konuşmaya çalışmayın, yoksa mesajınız duyulmaz.

Bunun yerine, segmentleri bulmak, gürültüyü ortadan kaldırmak ve ayrıntılarla konuşmak için verileri kullanın. Kusursuz bir kullanıcı deneyimi yaratmak, hareketli bir hedefi vurmakla eşdeğerdir. Kullanıcılarınızın ihtiyaçları değiştikçe, açılış sayfanızın ve web sitesi tasarımlarınızın da değişmesi gerekecektir.