Shopify Mağazalarında A/B Testine Yönelik Girişimciler Kılavuzu (+ 9 Shopify Girişimcisi, A/B Testi Hikayelerini Sonuçlarla Paylaşıyor)

Asma yoluyla A/B testini duydunuz.

Belki rakibiniz bir podcast'te rastgele bahsetmiştir ya da pazarlama ekibiniz bunun harika bir fikir olduğunu düşünmüştür. Veya konuştuğunuz büyüme ajansı A/B testleri yapmak istiyor.

Bir işi büyütmek kolay değil. Bunu biliyorsun. Bu noktaya kadar geldikten sonra, bir iş kararının doğru olup olmadığını anlamakta zorlandığınız birkaç durum olmuş olmalı.

Kitlenizin ne isteyeceğini düşündüğünüz bir kumar oynamak yerine, kesin olarak bilmenin bir yolunu bulsaydınız iyi olmaz mıydı?

A/B testinin yaptığı budur.

Elbette, A/B testinin faydaları, veriye dayalı kararlar vermeyi aşar, ancak özünde, ölçekte büyümenin kilidini açmanın gizli sosudur.

Bu nedenle, ister kendin yap, ister ihtiyaçlarınızı dışarıdan temin etmeye çalışın, işte sizin gibi bir Shopify girişimcisinin A/B testi hakkında bilmesi gereken her şey.

E-ticaret A/B Testi Nedir?

A/B testi, hedef kitlenizin müşteri olmadan önce ne aradığını anlayabileceğiniz bir süreçtir.

Genellikle, A/B testleri, harekete geçirici mesaj (CTA) düğmesinin rengini değiştirmek veya yeni bir başlık eklemek gibi küçük ince ayarlar yapmak açısından düşünülür, ancak bundan daha derindir.

Neyin işe yaradığını görmek için sayfanızın veya öğenizin bir sürümünü bir varyasyonla bir sayfaya yerleştirerek hangi kopyanın, tasarımın ve işlevselliğin (UX) ziyaretçilerinizle rezonansa girdiğini belirlemenize olanak tanır.

Ve daha yeni başlıyoruz!

A/B testi kavramını alıp, kullandığınız her kanala ve kitlenizle kurduğunuz etkileşime uygulayabilirsiniz.

Ancak, e-ticaret A/B testinin B2B SaaS gibi diğer sektörlere kıyasla farklı olduğunu anlamak önemlidir.

1. Gelir elde etme süresi daha kısadır
   
   A/B testi, gelir üzerindeki etkiyi geleneksel B2B'den çok daha hızlı ortaya çıkarabilir. B2B'de, anlaşmalar çok iş parçacıklıdır, satış döngülerini çeyrekler olmasa da aylar boyunca yapan birden fazla karar vericiye sahiptir.
   
   İdeal olarak A/B testini yalnızca gelir artırmak için değil, araştırma ve risk azaltma için kullanmanız gerekse de, herhangi bir işletmenin can damarı gelirdir, bu nedenle A/B testini büyüme karışımına dahil etmek için iyi bir neden vardır.
2. Ödeme süreçleri karmaşıktır (test için daha fazla alan vardır)
   
   E-ticaret satın alma hunileri B2B gibi karmaşık olmasa da, ödeme süreci tek boyutlu değildir.
   
   Satın Alma Psikolojisi kitabının yazarı Ruben De Boer , ödemenin kelimenin tam anlamıyla acıttığını açıklıyor. İnsanların satın alma kararları vermek için faktörleri nasıl tarttığını araştırmak için 2007 yılında yapılan bir çalışmada, katılımcılara ürün resimleri ve ardından fiyat gösterildi. Beyinleri, hangi sinir yollarının aydınlanacağını görmek için fMRI makineleri tarafından analiz edildi.
   
   Beklendiği gibi, ürün görsellerini görmek beyinlerindeki ödül merkezini aydınlattı.
   
   Ama fiyat? Beynin fiziksel ve sosyal acıyla ilişkili kısmı bir Noel ağacı gibi aydınlandı ve araştırmacıların kazanç ve acı arasındaki değiş tokuşun tüketicilerin cüzdanlarını açmaları için mantıklı olması gerektiği sonucuna varmasına yardımcı oldu.
   
   Bu, fiyatlarınızı düşürmeniz gerektiği anlamına gelmez çünkü fiyatlandırma aynı zamanda ürünün kalitesini de gösterir. Daha küçük bir yazı tipi deneyebilir, ön ödeme sunabilir, daha büyük bir yazı tipinde indirimler gösterebilir veya kopyanızda para dili kullanmaktan kaçınabilirsiniz.
   
   Bu yüzden satın alma acısını azaltmak, A/B testi olmadan imkansız olan insan motivasyonlarının, arzularının ve hayal kırıklıklarının karışıklığını anlamanız gerektiği anlamına gelir. Mesajlaşmanızı, kullanıcı arayüzü öğelerinizi test edebilir veya ödeme sürecini gerçek zamanlı olarak elden geçirebilirsiniz.

   Bazı durumlarda, e-ticaret platformunuzun getirdiği sınırlamalar nedeniyle alışveriş sepetinde ve ödeme akışında kapsamlı değişiklikler yapamayabilirsiniz, ancak bu, iddialı testlerden vazgeçmeniz için bir neden değildir. Daha büyük ayarlamaların sahip olabileceği potansiyel hakkında bir fikir veren daha küçük değişiklikleri her zaman test edebilirsiniz.

   Journey More Dönüşüm Direktörü Jonny Longden kendinize bir soru sormanızı tavsiye ediyor:
   
   Bunu kanıtlamaya ve öğrenmeye başlamak için test edebileceğimiz en küçük/basit şey nedir?
   
   "Yalnızca küçük değişiklikleri test edecek" veya daha büyük değişiklikler yaptıysanız "para zaten battı, bu yüzden test etmeyeceğiz" tuzağına düşmeyin.
3. İnceleme madenciliği bir bilime dönüştürülebilir
   
   Nitel verilere dayalı dönüşüm araştırması, her türlü A/B testinde temel bir unsurdur, ancak e-ticarette inceleme madenciliği gibi nitel veriler, anlamanıza yardımcı olan bir bilime dönüştürülebilir:
   
   
   • Vurgulanacak ürün USP'leri
   • Kopyanızda test edebileceğiniz avantajlar
   • Müşteriler rakipleri nasıl algılıyor?
   • Ürün hikayeleri için açıları kopyalayın
   • Ele aldığınız ağrı noktaları
   • CRO & Experimentation Consultant Lorenzo Carreri, alışveriş sepetinin terk edilmesine neden olan ele alınmayan acı noktalar, bir dedektif gibi düşünmeyi tavsiye ediyor. Bir dedektifin bir suçun ardındaki hikayeyi ortaya çıkarması gerektiği gibi, birçok hikayeyi ortaya çıkarmak için incelemeleri kullanabilirsiniz.
     

     İnsanlar satın alma konusunda zaten bir karar verdiler ve şimdi biz onları bir çıkış anketi veya bir widget ile rahatsız etmeden, aslında deneyimlerini organik olarak paylaşıyorlar.

     Aslında, Carreri'nin farklı endüstriler için yaptığı nabız analizi, ortak bir temayı ortaya koyuyor: insanlar, yerinde deneyimleriyle ilgili içgörüleri paylaşma eğiliminde değiller. Bu yüzden hangi soruyu sorduğunuz veya nasıl sorduğunuz önemli değil.
     
     Ancak özellikle Amazon'da inceleme madenciliği ile insanlar içgörülerini paylaşma eğilimindedir. Ne kadar çok içgörü toplarsanız verileriniz o kadar anlamlı hale gelir ve bu da test için daha iyi bir hipotez oluşturmanıza yardımcı olur.
4. E-ticaret için trafik sıkıntısı yok
   
   A/B testi ile ilgili önemli bir engel, yeterli trafiğe sahip olmamaktır, bu da sonuçların önyargılı olabileceği anlamına gelir.
   
   Ancak bu, e-ticaret mağazaları için bir sorun değil. 7 rakamlı bir Shopify mağazası kolayca yüz binlerce ziyaretçi alır, ancak bir dizi D B2B şirketi muhtemelen bu trafiğin 1/4'ünü alır.

Shopify Girişimcileri (Cidden) Neden A/B Testini Düşünmeli?

E-ticaret, A/B testi için olgunlaşmıştır. Geniş bir ziyaretçi havuzu ve üzerinde çalışılacak çok fazla alanla sonuçları hızlı bir şekilde görme potansiyeli, bir A/B testi kültürünü benimsemek için yeterli bir nedendir.

Ama belki de henüz orada değilsin. Şu anda trafiğinizdeki bir artış, gelir artışı sağlar.

Soru şu ki, bunu ne kadar sürdürebilirsin?

Daha fazla trafik ≠ bir noktadan sonra daha fazla gelir. Bu yol, aynı anda indirimlerle kâr marjlarınızı tüketirken reklamlara daha fazla harcama yapmanızı gerektirir.

Amazon, eBay veya Etsy gibi e-ticaret devlerine baktığınızda, DNA'larında A/B testi yapıldığını fark edeceksiniz. Gelişmelerinin asıl nedeni budur. Söz değil, tüm başarılı Shopify mağazalarının paylaştığı ortak konu.

A/B testinin büyümeyi neden desteklediğini anlamak kolaydır. Amazon'un gerçekleştirdiği testlerin ne kadar ayrıntılı olduğuna bakın:

Ancak söz konusu olduğunda, A/B testi sadece rekabetçi kalmanın bir yolu değil, aynı zamanda iyi bir iş kararıdır.

Neden? Niye? Çünkü mevcut stratejileriniz muhtemelen lehinize çalışmıyor .

1. İOS 14 sayesinde ROAS'ınız düşüyor
   Muhtemelen ürününüze dikkat çekmek için öncekinden daha fazla para harcıyorsunuz, ancak ATT sonrası dünya, piksel tabanlı dönüşümlerin çalışma şeklini bozdu. Ve yeniden hedefleme ve benzer kitleler? Artık eskisi kadar etkili değiller. Bazı dönüşümler elde etme şansınız varsa, Ad Manager ile Shopify arka ucunuz arasındaki tutarsızlıklarla ilgilenmeye hazır olun.

2. Açık oranlarınız çarpık
   E-posta numaraları artık doğru değil. Mail Privacy Protection (MPP) bundan emin oldu. Etkileşime dayalı listeleriniz şüpheli hedeflemeye ve daha düşük dönüşümlere sahip olabilir.

3. Denkleminizde tutma eksik
   Soğuk trafiği takip etmek kötü bir iş hamlesidir. Gelirinizin %40'ı sadık müşterilerden gelir. Trafik, alıcıları dönüşüm huninize çeker ancak elde tutma, bu alıcıların yaşam boyu değerini (YBD) artırır.

4. Pazarlama atıfınız berbat
   Araçlar size herhangi bir kullanılabilir veri sağlayamaz ve ekibiniz geliri belirli değişikliklere bağlayamaz. Büyüme görmeyi umarak tüm düğmelere basamazsınız. Spesifik olmanız veya 8 rakamlı bir iş kurmanız söz konusu değil.

A/B testi, eski oyun kitabını tersine çevirir ve size tekrarlanabilir, güvenilir ve kârlı, bilimsel olarak geçerli bir yaklaşım kullanma şansı verir.

Bir DTC soda alternatif şirketi olan OLIPOP'un A/B testini desteklemesinin nedeni şudur:

A/B testi, içerik etkileşimini iyileştirir, hemen çıkma oranlarını düşürür, dönüşüm oranınızı artırır ve riski en aza indirirken, tümü analiz edilmesi kolay veriler sağlar. Bir A/B testi yaparak, hangi içeriğin hedef kitlenizde yankı bulduğunu anlayabilirsiniz. Daha sonra bu verileri pazarlama stratejinizi etkilemek için kullanabilirsiniz. Bu testler ayrıca alakasız verileri ve kullanıcılarınızın web sitenizde zorluk yaşadığı alanları belirlemenize yardımcı olur, böylece gerekli değişiklikleri yaptığınızda hemen çıkma oranınızı düşürür.

Müşteri deneyiminizi iyileştiren varyasyonu belirledikten sonra, kullanıcıların sitenizde geçirdikleri sürenin arttığını ve bunun da daha yüksek bir dönüşüm oranına yol açtığını göreceksiniz. Son olarak, A/B testi, bilinçli tahminler yerine doğru verilere dayalı kararlar verdiğiniz için riski en aza indirir. Tüm web sitenizden ödün vermeden minimum değişiklik yapmanızı sağlar. A/B testi ile YG'niz artacaktır .

OLIPOP Yeni İş Geliştirme Başkanı Steven Vigilante

Küçük (veya büyük) değişiklikleri kolayca yapın

İşleri daha iyi hale getirme bilimi olan optimizasyon, A/B testi ile kolaydır. Daha iyi bir satın alma deneyimi yaratan ve PPC trafiğinizin bir kısmını dönüştüren sürümü bulmak için değişiklikler yapabilirsiniz.

Başarısız olma maliyetini azaltın

Başarısız olmanın maliyeti bazen çok fazladır ve şaşırtıcı olmayan bir şekilde yeniliği engeller. Ancak A/B testi ile herhangi bir şey oluşturmanıza veya uygulamanıza gerek kalmadan fikirlerinizi kontrollü bir ortamda test edebilirsiniz.

Geleceğe göz atın

Hiçbir şey başarıyı garanti edemez. İçgüdüleriniz, ajans önerileriniz ve hatta sağlam rakip araştırmanız değil. Ancak veriye dayalı kararlar vermek istiyorsanız A/B testi arkadaşınızdır. Bir testteki en iyi sürümler, gelir potansiyelinize bir göz atmanıza izin verecek şekilde istatistiksel geçerliliğe dayalı olarak seçilmez.

Yanlış yorumlama için az yer bırakın

A/B testi, dönüşüm oranı, alışveriş sepetini terk etme, ortalama sipariş değeri (AOV), gelir ve kâr üzerindeki değişikliklerin verilerini toplayarak hedef kitlenizi gerçekten dinlemenize olanak tanır.
Değişikliklerinizin etkilerini tahmin etmek yerine sonuçlar şeffaftır ve yanlış yorumlamaya çok az yer bırakır.

Shopify'da A/B Testiyle ilgili sorunlar (+ Çözümler)

A/B testini stratejinizin merkezi haline getirmeyi düşünürken Shopify'da A/B testleri çalıştırırken karşılaşabileceğiniz olası sorunları ele almak önemlidir.

Sorun 1: Shopify'ın tıklama hırsızlığı önleme özelliği, mobil QA'nızı etkileyebilir

Clickjacking, kullanıcıları bir tuzak sitedeki eyleme dönüştürülebilir içeriğe tıklamaları için kandırır. Bunun olmasını önlemek için Shopify, tıklama hırsızlığı önleme teknolojisini kullanır. Ancak A/B test araçlarının optimum performans göstermesini engeller.

Sorun #2: Test etmek bir sorun değil ama uygulama

Bir testin sonuçlarını uygulamak, bir uygulamanın veya eklentinin yapabileceği bir şey değildir; özelleştirme gerektirir. İşinize yarayan eklentiler bulsanız bile, bunların çoğu sitenizi yavaşlatabilir ve bu da potansiyel kazancı etkili bir şekilde geçersiz kılabilir.

Sorun 3: Test edebileceğiniz şeyleri sınırlayan standart bir Shopify mağazanız var

Standart Shopify mağazaları, Shopify Plus özelliklerinin çoğuna erişemez; bu, temaları ayrı ayrı test etme gibi testler çalıştıramayacağınız anlamına gelir. Daha düşük karmaşıklık testleri, geliriniz üzerinde daha küçük bir etkiyle sonuçlanır.

A/B Testinin Temelleri İçin Hızlı Kılavuz

Artık beyninizi A/B testinin etrafına sardığınıza göre, işin özüne girmenin zamanı geldi.

Cevabı görmek için aşağı kaydırmadan önce bir an duraklayın ve bu sorulara evet veya hayır şeklinde yanıt verin.

• A/B testi, bölünmüş test ile aynıdır
• A/B testi ve çok değişkenli testler farklıdır
• A/B testi ile yalnızca küçük değişiklikler yapabilirsiniz
• A/B testleri yapmak için istatistikleri öğrenmenize gerek yok
• Diğer kanallarda A/B testleri çalıştıramazsınız
• Sonuçları gördüğünüzde A/B testlerini durdurmalısınız.

A/B Testi ve Ayrık Test

A/B testi ile bir sayfadaki bir veya daha fazla öğeyi test edebilirsiniz. Dönüşüm oranı üzerindeki etkisini görmek için temel olarak orijinal sayfanın benzer bir sürümünü oluşturursunuz.

Bölünmüş URL testi, A/B testinden farklıdır. Trafik ortadan bölünür ve hangi web sayfasının belirli hedeflerinize ulaşmanıza yardımcı olduğunu görmek için tamamen farklı iki sürüme gönderilir.

Bölünmüş Testler ve A/B Testleri Ne Zaman Çalıştırılmalı: Tema Testi

A/B testi yerine bölünmüş testin ne zaman seçileceğine dair harika bir örnek, Shopify temalarını test etmek istediğiniz zamandır. Temanız müşteri deneyimini ve sonuçta geliri etkileyebilir, bu nedenle Convert'in bölünmüş URL seçeneği gibi bir araç kullanarak test etmeniz önemlidir.

Convert, hangi temanın diğerinden daha iyi performans gösterdiğini anlamak için Sıkça Çıkarım kullanır. Sitenize alışılmadık derecede yüksek trafik gelmiyorsa, bu tür bir testi en az iki hafta çalıştırmanızı öneririz.

Not: Temaları yalnızca Shopify Plus kullanıcısıysanız test edebilirsiniz.

A/B Testi ve Çok Değişkenli Test

A/B testlerinde, orijinaliyle neredeyse aynı sayfaları karşılaştırıyorsunuz.

A/B testlerinde olduğu gibi her seferinde bir öğeyi değiştirmek yerine, çok değişkenli test, tek bir testte birden çok değişikliği test ettiğiniz bir süreçtir. Çok değişkenli testin amacı, hangi değişiklik kombinasyonunun daha iyi sonuçlar verdiğini bulmaktır.

Shopify Mağazalarında Çalıştırılacak A/B Testi Örnekleri

İnternete ne A/B testi yapmanız gerektiğini sorun ve genellikle farklı bir CTA veya düğme rengi denemeniz veya bir başlığı değiştirmeniz söylenecektir.

Önemsiz olduğundan değil, dünya sizin oyun alanınız ve kendinizi sınırlarsanız sadece kendi küçük kum havuzunuzda oynuyorsunuz. Alışılmışın dışında düşünmek, deney ruhu için çok önemlidir.

8 Shopify girişimcisine ulaştık ve onlara şunu sorduk:

Hangi A/B testlerini yaptınız, neden bu deneyi yapmayı seçtiniz ve sonuçlar nelerdi?

#1. Artırılmış AOV, siparişler biraz azaldı

Shopify'ı tüm çevrimiçi mağazalarımızda kullanıyoruz ve AOV'yi artırmak için ürünlerimizi gruplandırmayı veya gruplandırmayı test ediyoruz. Test, yalnızca ilk ürünü içeren bir alışveriş arabasına karşı satışları veya paketleri olan bir alışveriş arabasıdır. Sonuçlar henüz tam olarak verilmedi ancak şu ana kadar toplam sipariş sayısı biraz düşerken AOV artmış gibi görünüyor. Tam bir analiz yapmadan önce bunu birkaç hafta daha çalıştıracağız ve hem AOV hem de dönüşümlerde iyileştirmeleri denemek ve oluşturmak için diğer yapılandırmaları test edebiliriz .

Sylvia Kang, Mira

#2. Müşteri Deneyimi için Her Site Öğesini Optimize Edin

Bir Shopify işletmesi olarak canlı sohbet, CTA'lar, ürün resimleri, ek satış yerleşimi, açılış sayfaları, gezinme menüleri ve daha fazlası gibi özellikler için çok sayıda A/B testi gerçekleştirdik. Örneğin, A/B testimiz, tüketicileri rahatsız etmeden veya deneyimlerine sürtünme eklemeden çapraz satış/yukarı satış dengesini bulmamıza yardımcı oldu .

Sayısız test sayesinde, hedef kitlemizin son derece alakalı önerilere ödeme sırasında sunulmak yerine doğrudan ürün sayfalarında değer verdiğini keşfettik ve bunu yaparken ortalama satın alma değerini yükselttik. A/B testi çok önemlidir, çünkü tam olarak hangi özelliklerin en iyi performansı gösterdiğini belirlemenize ve optimal olmayan öğeleri uygulayarak zaman ve enerji harcamadan en yüksek getirileri sunmanıza olanak tanır. Bu testler, hedef kitlenize en uygun tasarım seçenekleriyle ilgili doğru veriler sağlar ve daha güçlü bir kullanıcı deneyimi, işletmelerin büyüme ve uzun ömürlülüğü nasıl elde ettiğini gösterir .

Stephen Light, Nolah Yatak

#3. Daha İyi Sonuçlar İçin Videoları Dahil Etmek İçin Oturum Tekrarları Kullanıldı

Bir dönüşümü gerçekleştirebilecek veya bozabilecek en önemli yönlerden biri, bir kullanıcının mağazanızda gezinmesini ve satın alma işlemini ne kadar kolaylaştırdığımızdır. Oturum tekrarlarında A/B testi ile gerçek kullanıcıların mağazamızda nasıl gezindiklerini, sorunun nerede olduğunu, nelerin onları sinirlendirdiğini, süreçte nelerin onları durdurduğunu ve alışveriş yapmalarını engellediğini gördük. Sürecin videosunu içeren listelemelerin daha iyi sonuçlar verdiğini ve düşük kaliteli veya birkaç görsel göstermeyen görsellerin tereddütlere yol açtığını fark ettik.

Michael Nemeroff, Rush Order Tişörtleri

#4. Tasarım Değişiklikleriyle Dönüşümleri %2 Arttırdı

Bu A/B testinde, yeni bir düzenin Shopify mağazamın dönüşüm oranını nasıl etkileyebileceğini görmek istedim. Orijinal site altı aydır çalışıyor ve %3 oranında dönüşüm sağlıyordu, bu nedenle farklı bir şey denemenin zamanı geldi gibi görünüyordu. Tasarım değişikliğim, ürün önerilerini ürünlerle aynı hizada olmak yerine mobil cihazlarda ekranın alt kısmına taşımanın yanı sıra hiçbir şekilde tıklanmadıkları için üstteki gezinmeden banner'ları kaldırmayı içeriyordu. Bu, dönüşümlerde %2'lik bir anlık artışla sonuçlandı.

Jar Kuznecov, Su Yumuşatıcı Merkezi

#5. CTA Düğme Rengini Değiştirerek Göreli Tıklamaları %14 Artırdı

Yıllar boyunca çok sayıda A/B testi yapmış olmamıza rağmen, yaptığımız en etkili testlerden biri aynı zamanda en basitiydi: CTA düğmemizin rengini değiştirmek. Bu kadar. Bir arkadaşımdan, sayfa düğmelerinin rengini değiştirerek yanıt oranlarını (önceden aldığı tıklama sayısına göre) %16 artırdığını duymuştum. Bu beni düşündürdü ve kendi A/B testimizi yapmaya karar verdim. Aslında, orijinal yeşil rengimiz, turuncu ve kırmızı olmak üzere 3 farklı renk denediğimiz için bu aslında bir A/B/C testiydi. Sonuç? Kırmızı düğme %8 daha yüksek yanıt oranı sağlarken, turuncu düğme göreceli tıklamalar açısından bize %14 daha iyi sonuçlar verdi. Yeşil bir düğmeyi turuncu yapmak kadar basit bir değişikliğin bu kadar derin bir etkiye sahip olması şaşırtıcı. Bu nedenle, en iyi tavsiyem, birinin sepetine bir ürün eklemesini sağlamaya çalışırken, sadece CTA düğmesinin rengine bakmayın. Biraz ciddi düşünün ve test edin .

John Ross, Test Hazırlığı İçgörüsü

#6. Yapışkan Sepete Ekleme ve Satış Sonrası Ek Satışlar ile Artan CVR ve AOV

A/B testi iki ucu keskin bir kılıçtır. Shopify mağazanızı optimize etmek ve dönüşüm oranını artırmak kulağa hoş geliyor. Ancak, her A/B testinin bir karmaşıklık katmanı eklediğini ve kaynaklarınızı nasıl kullandığını bilmeniz gerekir. Neyi test edeceğiniz, nasıl test ettiğiniz kadar önemlidir .

Ürün fotoğraflarının farklı sıralamasını test ettim. Her seferinde, en basit görüntünün her zaman en iyisini dönüştürdüğünü buldum . Ürün sayfalarında, müşterinizin düşünmek zorunda kalmadan ürününüzün tam olarak ne olduğunu anlaması gerekir.

Yapışkan bir sepete ekleme, bilinen bir kazanandır. Düğmenin ekranda da erişilebilir olması, CVR'mde %8'lik kolay bir artış oldu.

Satış sonrası satışları unutmayın. Ortalama sipariş değerimi 24 dolardan 40 dolara çıkarmak kolaydı. Halihazırda g satın alan insanlara daha fazla satmanın ne kadar kolay olduğuna şaşıracaksınız .

Matt Phelps, CRO Uzmanı ve STEEL'in Kurucusu.

İlham Aldığınızı Hissediyor musunuz? İşte A/B testine yeni başlayanların e-ticaret web sitelerinde oynayabilecekleri 20'den fazla öğe:

• Ücretsiz kargo sunun
• Atlıkarıncalara karşı kahraman görüntüleri
• CTA boyutu
• CTA rengi
• CTA yerleşimi
• CTA kopyası
• İnsan görüntüleri vs. görüntü yok
• Başlık kopyası
• Yazı Boyutu
• Satır yüksekliği
• Kişiselleştirme vs yok
• Stok geri bildirimi
• Fayda odaklı ürün açıklamaları
• Ürün sayfasında uzman ipucu
• İndirimleri ve teklifleri vurgulama
• Tek ve çok sayfalı ödeme
• Ödeme sırasında destek
• Basit gezinme menüleri
• Hızlı ürün görünümü
• Ürün videoları
• Ek satış ve çapraz satış
• Önizleme resimlerindeki etiketler
• Kullanıcı tarafından oluşturulan içerik

A/B testi yapabileceğiniz öğeler listesinden, ürün sayfalarının başlamak için en iyi yer olduğu açıktır.

Ancak sitenizdeki diğer sayfalar da A/B testi için mükemmel adaylardır.

Markalardan bazı gerçek hayattan örneklerle hangi sayfaları test edebileceğinize bakalım:

1. Ana Sayfa
   
   
   • Salty Captain ana sayfasındaki duyuru çubuğunun rengini değiştirdi ve %234.54 daha fazla tıklama aldı ve CVR'yi %13.39 artırdı
   • Legendary Wall Art, kahraman bölümü ve CTA kopyasıyla deney yaptı ve etkileşimlerini %325,39 ve gelirlerini %30,07 artırdı
   • byBiehl, önemli ürünlerini sergilemek için bir kaydırıcı ekledi, bu da artan kategori sayfası ziyaretleri (%5,87), kullanıcı başına gelir (%3,25) ve CVR (%19,73) ile sonuçlandı
2. Kategori Sayfası
   
   
   • Copycat Fragrances, Instagram's Stories versiyonunu kategori sayfalarına ekleyerek etkileşimi %4 ve kullanıcı başına geliri %18 artırdı
   • Iceshaker, kategori sayfalarını ortak itirazlara yönelik ürün hikayelerini içerecek şekilde değiştirdi ve dönüşümlerde %15,95'lik bir artış elde etti.
   • Oliver Cabell, kullanıcılarının mobil deneyimine odaklanarak düzeni değiştirerek ve tasarımı geliştirerek trafikte %14,86'lık bir artış ve ödeme sayfası trafiğini %5,49 oranında artırdı.
3. Ödeme Sayfası
   
   
   • Oflara, alışveriş yapanlara Sepete Ekle düğmesiyle ödeme yaparken diğer ürünleri tavsiye etti ve bu da toplam gelirde önemli bir iyileşme sağladı.
   • Bilinçli Öğeler, kullanıcı başına gelirde %10 ve CVR'de %10 artışla sonuçlanan yapışkan bir alışveriş sepetiyle ödeme sürecindeki sürtünmeyi ortadan kaldırdı.
   • Homeware, kullanıcıların Shopify mağazalarında yalnızca bir ürün satın aldığını kaydetti. Böylece, kullanıcıları doğrudan ödeme sayfasına yönlendirmek için ödeme sürecini basitleştirdiler ve mobil cihazlarda CVR'de %47,7'lik bir artış ve ziyaretçi başına gelirde %71.4'lük bir artış sağladılar.

Uzman İpucu: Büyük değişikliklere odaklanın

İlk kez A/B testi yapan girişimciler için en iyi tavsiyem, büyük değişikliklere odaklanmak. Örneğin, bir ürün sayfasının tamamen yeniden tasarımı. Düğme renklerini değiştirmek gibi küçük değişikliklerin iğneyi önemli ölçüde hareket ettirmesi olası değildir .

Tam bir sayfa yeniden tasarımı yaparak ve ürün sayfalarımıza ürün açıklama gifleri ekleyerek dönüşüm oranını %40 oranında artırmayı başardık .

Philip Pages, PostPurchaseSurvey.com'un Kurucusu ve orta 7 rakamlı bir e-ticaret Shopify markası.

A/B Testleri Çalışırken Bilinmesi Gereken İstatistik Kavramları

A/B testi, web sitenizin iki sürümünü karşılaştırmak için kullanılsa da, verilerin istatistiksel önemini hesaba katmadığından yalnızca sayılara bakmak yararlı değildir. Sonuçları yanlış yorumlayacak ve satışlarınıza zarar vereceksiniz.

Bu nedenle, ister kurum içi ekibiniz proje üzerinde çalışıyor, ister bir CRO ajansı tutuyor olun, çok duyacağınız A/B testi istatistik kavramlarına aşina olmanız önemlidir.

Örnek ve Popülasyon

Sitenize gelen tüm ziyaretçiler popülasyon olarak kabul edilirken, örnek bir A/B testine katılan ziyaretçi sayısıdır.

Ortalama, Medyan ve Mod

ortalama = ortalama

Medyan = ortadaki değer

Mod = tekrarlanan değer

Varyans ve Standart Sapma

Varyans, verilerin ortalama değişkenliğidir. Değişkenlik ne kadar yüksek olursa, ortalama, tek bir veri noktasının öngörücüsü olarak o kadar az kesin olur.

Standart Sapma, Varyansın karekökü olup, sezgisel olarak anlaşılmasını kolaylaştıran orijinal değerlerle aynı birimlerde ifade edilir. Öte yandan, Varyans orijinal birimin karesi olarak ifade edilir ancak yine de A/B testlerinizin sonuçları için önemlidir.

İstatistiksel anlamlılık

Bir A/B testi panosu "orijinali geçme şansının %95'i" veya "istatistiksel anlamlılık olasılığının %90'ı" olduğunu söylediğinde, şu soruyu sorar: tesadüfen verilerde yaptığımız gibi bir fark görüyor musunuz?

Evan Miller, İstatistiksel Yazılım Geliştiricisi (Kaynak)

Önem düzeyi mümkün olduğunca küçük olmalıdır. %99 güven düzeyine eşdeğer olduğu için %1 idealdir. Ve önemsiz sonuçlar, gördüğünüzün aslında yanlış bir pozitif olduğu anlamına gelebilir, bu nedenle istatistiksel anlamlılığı beklemek önemlidir, sadece bu değil.

Seçtiğiniz minimum artışla (MDE – Minimum Tespit Edilebilir Etki) eşleşen bir numune boyutu hesaplamanız gerekir, yanlış pozitif yapmak için artan bir değişikliğe sahip olursunuz.

P-değeri

p-değeri, sıfır hipotezinin doğru olduğu varsayılarak, en azından istatistiksel bir hipotez testinin gözlemlenen sonuçları kadar aşırı sonuçlar elde etme olasılığıdır.

Ancak p-değeri hakkında gerçekten bilmeniz gereken şey şudur: “Bu sonuç ne kadar şaşırtıcı?”

Shopify Store'da A/B Testini Ne Kadar Sürede Çalıştırmalısınız?

Sıklıkla karşılaşacağınız iki yaygın yanılgı vardır:

• İstatistiksel anlamlılığa ulaştığınızda A/B testini sonlandırın
• P-değerlerini izleyin ve hedefe ulaşır ulaşmaz kazananı ilan edin.

Testin durdurulması, örneklem büyüklüğüne göre yapılmalıdır. Ancak denemenizi erken bitirmemeniz gerekirken, sonsuza kadar devam etmemelidirler. 3 ay sonra hala anlamlılığa ulaşmadıysanız, kendi tarafınızdaki diğer değişiklikleri, tercihen daha cesur olanları denemek en iyisidir.

Convert ve Shopify, testlerinizin en az iki iş döngüsü veya 14 gün boyunca çalışmasına izin vermenizi önerir.

Faruzo'nun CEO'su Avid Faruz aynı fikirde:

Yeni girişimciler, A/B testinde zaman çerçevesinin çok önemli olduğunu bilmelidir. A/B testlerinizi ne kadar uzun süre çalıştırırsanız, o kadar doğru testler alırsınız. Bunun nedeni, testlerinizin sonuç elde etmek için daha fazla veri noktası kullanmasıdır. Deneyimli pazarlamacılar, testlerini iki hafta kadar uzun süre çalıştırır. Tüm pazarlamacılara ve girişimcilere, web sitelerinin aldığı trafik düzeyine göre bir zaman dilimi belirlemelerini tavsiye ederim .

Platformumuzun hipotezinizi test edebilmeniz için 14 günlük ücretsiz deneme sunmasının nedeni budur.

Shopify Mağazasında A/B Testleri Çalıştırmak için 4 Adımlı İşlem

Testleri çalıştırmaya hazır mısınız?

Daha iyi testler oluşturmak ve etkilerini anlamak için bu 4 adımlı A/B test sürecini kullanın.

#1. Nitel ve Nicel Araştırmalar Yapın

Dönüşüm araştırması ilk ve en önemli adımdır. Bu, A/B testi yapabileceğiniz hipotezler oluşturmanıza olanak tanır. Keşif aşaması olarak da bilinir, bu, işletim varsayımınızı beklemeye aldığınız ve verilerin sizi yönlendirmesine izin verdiğiniz zamandır.

İki tür veri elde edeceksiniz – nicel ve nitel.

Nicel veri toplamakla başlayın. Bunlar, Google Analytics, Amplitude veya Mixpanel gibi analiz motorlarının tükürebileceği gibi tartışamayacağınız soğuk ve sert gerçekleri oluşturur.

Örneğin, hemen çıkma oranlarına, toplam dönüşüm sayısına veya görüntülenen sayfalara/oturumlara bakmak isteyebilirsiniz.

Nicel verileri topladıktan sonra nitel verileri getirin. Bu öznel olduğundan, bilinçaltı önyargıların sızma potansiyeli vardır, ancak bulgularınızı yorumlamak “Neden” sorusunu yanıtlamanın tek yoludur.

Isı haritaları oluşturmak ve ziyaretçi oturumlarını kaydetmek için Hotjar'ı kullanın. Bulabileceğiniz cevaplar kesin değildir, ancak genel olarak daha iyi bir hipoteze katkıda bulunan yeni olasılıklar sunar.

Ancak buna geçmeden önce, bütünsel bir anlayışa sahip olmak için hem nitel hem de nicel verilere birlikte bakmak önemlidir. Analiz, eşit veri sorgulama ve eleştirel düşünme.

#2. Güvenilir Hipotezler Yaratın

Bilimsel yöntemi takip etmek, geçerliliği değerlendirme gerektiren bir çözüm önerisi olan güvenilir bir hipotez oluşturmanız gerektiği anlamına gelir.

CorvusCRO'nun Kurucusu Matt Beischel, bir hipotezin 3 ana bileşenini paylaşıyor: Anlama, Tepki ve Sonuç.

İşte bunun nasıl görüneceğine dair bir örnek:

Hipotez oluşturmayı basitleştirmenize ve standartlaştırmanıza yardımcı olmak için bir A/B testi hipotez oluşturucumuz var.

Bu aşamada, örneklem büyüklüğünü de anlamak ve buna dayalı olarak test için bir durma noktası hesaplamak istersiniz. Bunun için A/B testi önem hesaplayıcımızı kullanın.

Uzman İpucu:

Numunenizin boyutunu ve testinizi ne kadar süreyle çalıştırmanız gerektiğini öğrendikten sonra, test önceliklerinizi belirlemeniz gerekir. Tek bir sayfa, tüm web sitesi, açılır pencereler veya ücretli reklamlar gibi sürecin farklı bölümlerini test etmeyi seçebilirsiniz. Hangi değişikliklerin daha iyi müşteri deneyimine ve dönüşüm oranlarına yol açtığına ilişkin net yanıtlar alabilmeniz için her seferinde sürecin bir bölümüne odaklanmak en iyisidir .

Allan Borch, DotcomDollar.com'un Kurucusu

Hipotezinize Öncelik Verin

Deneyin bir sürü olumlu yönü vardır, bu yüzden her şeyi test etmeyi savunan uzmanlarla sık sık karşılaşacaksınız. Ancak, şirketiniz ne kadar küçük veya büyük olursa olsun kaynaklar sınırlı olduğundan, şimdi hangi testleri çalıştırmanız gerektiğine ve hangi deneylerin bekleyebileceğine öncelik vermelisiniz.

Bu nedenle deneyciler, RICE, PIE, ICE veya PXL gibi önceliklendirme modellerine geri dönerler. Ancak Kişiselleştirme Danışmanı David Mannheim, bu modellerin kusurlu olduğunu öne sürüyor:

İşletmenin daha geniş bağlamına uyum sağlamazlar. Önceliklendirme yukarıdan aşağıya olmalı, önce iş misyonuna, ikinci olarak iş hedeflerine vb. odaklanmalıdır. Çoğu önceliklendirme modeli 'yürütme'ye odaklanır, yani bir üçgen-y-hiyerarşi-diyagramı-şeyindeki en son şey, temel, konsept, kullanıcı sorunu, ürün hedefleri, iş hedefleri ve en üstteki misyon üzerinde yürütme .

Bu modeller aynı zamanda bir puanlama faktörü olarak "çaba" kullanır; bu da, karmaşık oldukları için potansiyel olarak en fazla etkiye sahip olan özellikleri oluşturmaktan gerçekten kaçındığınız anlamına gelir. Sonuç olarak, bu modeller nesnellikten yoksundur.

Ürün Okulu Kıdemli Ürün Pazarlama Müdürü Andrea Saez şöyle diyor:

Doğru şeyler üzerinde çalışıp çalışmadığınızı, hatta bunun hakkında kimseyle konuşmamış olsanız bile, düzgün bir şekilde incelenmeden çoğu şey üzerindeki erişimi, etkiyi veya çabayı bilmenin hiçbir yolu yoktur. O halde nasıl güvene sahip olabilirsin ?

Buradaki cevap, kendi önceliklendirme modelinizi oluşturmaktır.

Adım 1: Örneklerden ilham alın

Adım 2: İş hedefleriyle uyum, yineleme potansiyeli, şirkete özel öğrenme ve kaynak yatırımı gibi faktörleri hesaba katın.

3. Adım: Çalıştırmak istediğiniz testlere ağırlık atayın

Adım 4: Sizin için uygun bir kısaltma bulana kadar durulayın ve tekrarlayın.

#3. Testi Dağıt

Araştırmanızı yaptınız ve güvenilir bir hipotez oluşturdunuz. Şimdi yarasaya gitme zamanı.

Başarılı dağıtım 3 şey gerektirir: doğru A/B test platformu, testleri kodlamak için doğru ekip ve KG ve hata ayıklama.

İlkiyle başlayalım.

Shopify için iyi bir A/B test platformu oluşturan nedir?

İdeal olarak, temaları, fiyatlandırmayı, menüleri, ürün koleksiyonlarını, arama sayfalarını test etmenize, çok değişkenli testler çalıştırmanıza ve geliri izlemenize olanak tanıyan tek bir araç istiyorsunuz.

Pek çok eklenti, bunlardan bir veya daha fazlasını elde etmenize yardımcı olabilir, ancak eklentilerin kod şişmesine neden olduğunu zaten biliyoruz, bu da SEO'nuz veya dönüşümleriniz için iyi bir haber değil.

Deneyimleri Dönüştür gibi özel bir test platformu, Shopify mağazanızla sorunsuz bir şekilde bütünleşir, istediğiniz her türlü testi çalıştırmanıza olanak tanır ve kullanabileceğiniz özel bir Shopify A/B test uygulamasına sahiptir ve olası kod şişkinliğini ortadan kaldırır.

Ardından, testleri kodlamak için doğru ekibin yerinde olmasını istersiniz.

Not: Kodlayıcılar ile A/B test ekipleriyle çalışan kodlayıcılar arasında fark vardır.

Sonuç olarak, QA ve hata ayıklama olmadan test tamamlanmaz. KG olmadan, varyasyon hataları aniden ortaya çıkabilir ve istatistiksel hatalara (yanlış pozitif veya yanlış negatif) neden olabilir. Bahsetmemek gerekirse, ziyaretçilerinize sıfır değer sağlayan yanlış verileri toplayabilirsiniz.

A/B testlerinin QA'sı için en iyi 4 uygulama:

• Bir KG stratejisi geliştirin
• Neyin KG'ye alınacağını belirleyin
• Sayfa deneyimine odaklanın
• KG'yi dönüşüm hedefleriyle uyumlu hale getirin

Profesyonel İpucu: Bu çaylak A/B testi hatalarından kaçının:

• Yalnızca sektördeki en iyi uygulamaları test edersiniz
• "Sonuçlarına" bakmaya devam ediyorsun
• Bir testten sonra pes ediyorsun
• Kazançları yineleyemez ve geliştiremezsiniz
• Gelir takibini karıştırıyorsun

#4. A/B Testlerinizi Analiz Edin ve Öğrenin

Elinizde bir kazanan veya kaybeden olsanız da, neyin işe yaradığını analiz etmek ve gelecekteki A/B testlerini etkilemek için ondan öğrenmek çok önemlidir.

Çünkü A/B testi gelirinizi artırmaya yönelik bir strateji olsa da, aynı zamanda hedef kitleniz hakkında etkin bir şekilde "veri satın alıyorsunuz".

İşte A/B testlerinden öğrenebileceğiniz 7 adımlık bir süreç –

• Verilerinizin doğru, geçerli ve önemli olduğundan emin olun
• Mikro, makro ve korkuluk ölçümlerinizi kontrol edin
• Sonuçlarınızı bölümlere ayırın
• Kullanıcı davranışını kontrol edin
• Kazananları geliştirmeye devam edin
• Gelecekteki testler için bir öğrenme deposu oluşturun

Son adım, gelecekte önceki deneylerinizin öğrenmeleriyle desteklenen testleri çalıştırmanıza olanak tanır.

Uzman İpucu: Başarısızlığa hazır olun.

Mükemmel A/B testini oluşturduğunuzu düşünseniz bile web sitenizin dönüşüm oranını tahmin etmek zordur. Yeni bir girişimci olarak, ilk birkaç ayda hiçbir başarı görmemenin hayal kırıklıklarına neredeyse yenik düşüyordum. Başarısızlığa alışık değilim ve birçok girişimci böyle. Odak noktası, kullanıcılara en iyi deneyimi sunmak ve beklenmedik durumlara yer bırakmak olmalıdır .

Leslie Radka, GreatPeopleSearch'te Kurucu ve İşe Alma Müdürü

Shopify Mağazanızın Kazançlarını Birleştirebilecek Diğer Alanlarda A/B Testi

Sadece web sitenize bağlı kalmayın. A/B testi, müşteri katılımının gerçekleştiği diğer kanallara ve alanlara uygulanabilir ve uygulanmalıdır.

A/B Testi Açılır Pencereleri (Privy ile)

Web sitenizdeki bu pop-up'lar? Bunları Privy gibi araçlarla da A/B testi yapabilirsiniz. Başlığınız, teklifiniz, formunuz, CTA'nız veya resimlerinizle denemeler yapın.

Privy'nin Dönüştürme aracı, açılır pencereyi farklı biçimlerde sunmanıza ve kural kümelerine göre ziyaretçileri hedeflemenize olanak tanır.

A/B Test E-postaları

E-posta pazarlaması söz konusu olduğunda, 3 temel iyileştirme alanı ortaya çıkıyor: dağıtım, açık oranlar ve TO.

E-postalarınızı şu sırayla test edebilirsiniz:

• İlk olarak, açık oranı iyileştirmek için konu satırları
• Ardından, alakalı olduğundan emin olmak için gövde kopyası
• Son olarak, daha fazla tıklama almak için CTA'lar

E-postanızda başka neler test edebilirsiniz? A/B testi e-postalarıyla ilgili eksiksiz kılavuzumuza göz atın.

2 Shopify girişimcisinin e-posta pazarlama kanallarını büyütmek için A/B testini nasıl kullandığı aşağıda açıklanmıştır: [h5] #1. Bölünmüş Testi Kullanarak E-posta Listesini 3 Kat Büyüttü

İçeriği test etmek için en etkili strateji A/B testidir. A/B testi, müşterileri e-postalara kaydolmaya, satın almaya vb. dönüştürmede bir içerik tabanının mı yoksa başka bir içerik tabanının mı daha etkili olduğunu bize söyleyen kanıtlanmış, ölçülebilir, anında sonuçlar verir.

Perakendede, web sitenize gelen doğrudan trafik gibi boş metrikler içerik başarısını ölçmek için en az etkiliyken, A/B testi (yani, dönüşüm oranını, kullanıcı katılımını, e-posta hunilerini izleme) en etkili olanıdır. E-posta aboneliği CTA'mızı bölünmüş test ile test ettik ve bir kampanyada e-posta listemizi üç kattan fazla büyüttük. ICP'nizi ne kadar iyi tanırsanız, marka stratejiniz o kadar etkili dönüşecektir. Hedef demografinizi daha iyi anlamak için A/B testlerini kullanın ve onlara en iyi yanıt verdikleri içeriği kaşıkla besleyin .

Zach Goldstein, Kamu Kayıtları

#2. Konu satırlarındaki emojilerle e-posta açılma oranı %25 artırıldı

Bir araştırmayı gördükten sonra, konu satırında emoji kullanarak ve kullanmayarak açma oranlarını test etmek istedim. Çalışma, bir emoji kullanmanın açılma oranlarını artırmaya yardımcı olacağını ima etti, ancak bunun profesyonelce olmayan ve spam içerikli olabileceğini hissettim.

Shopify ile birlikte ActiveCampaign e-posta platformunu kullanıyorum ve müşteri iletişimini en üst düzeye çıkarmak için ikisini gerçekten entegre ediyorum. ActiveCampaign, kullanıcıların birçok A/B testi yapmasına olanak tanır, böylece hedef kitleleriyle nelerin dalga geçtiğini görebilirler. Sonuçlar geldiğinde yanıldığımı kabul etmek zorunda kaldım çünkü konusu emoji olan e-postalar %25 daha yüksek açılma oranı aldı. O zamandan beri emoji klavyemde oldukça liberal olduğumu ve dönüşüm oranlarında da bir artış fark ettiğimi söylemek güvenli .

Stephanie Venn-Watson, şişman15

Sosyal Medyada A/B Testi

Ücretli reklamlar gibi, etkileşimi artırmak için organik içeriğinizi sosyal medyada test edebilirsiniz. Başlık, kopya, resimler ve CTA'nın tümü A/B testine tabi tutulabilir.

Bunu manuel olarak yaparken, anlamlı veriler toplamanıza izin verecek makul bir boşluğa sahip olmak için gönderilerinizin yayınlanmasını kademelendirin.

Ya da yayınlamayı otomatikleştirmek için Later, Buffer veya MeetEdgar gibi zamanlama araçlarını kullanabilirsiniz.

E-ticaret A/B Testinde Kaçınılması Gereken Tuzaklar

Anında tatmin olma ihtiyacımız A/B testlerine de sızıyor. Formtoro'nun kurucu ortağı Jon Ivanco, çoğu A/B testinin gerici olduğuna inanıyor:

Markalar, uygun maliyetli, hızlı bir düzeltme istiyor; uzun vadeli görünümlere ve kazançlara yatırım yapma fikrinden nefret ederler. Bu şeylere baktıkları tek zaman, işlerin iyi gitmediği zamandır .

Uzmanlardan başka bir şey olmayan “uzmanlar”, en iyi uygulamalar olarak sunulan kötü tavsiyeler ve düşük asılı meyveleri toplamak için tasarlanmış deneyler var.

Ivanco bunun yerine temel bilgileri doğru almanızı önerir:

– Açılış sayfalarına yönelik tüm testler
– Belirli kitlelerden gelen tüm testler
– Bir seferde bir değişkeni test edin
– Açıkça ifade edilmiş bir hipoteziniz olmadıkça ve bir şeyin doğru gidip gitmediğini veya başarısız olup olmadığını öğrenebilecek olmadıkça test etmeyin.
– Tüm testleri müşteri yolculuğu perspektifinden yapın
– Küçük şeyler daha büyük bir zincirin parçasıdır, her seferinde bir adım atabildiğiniz kadar şeyleri izole etmeye çalışın

Gizliliğe Bir Düşünce Verin

Kimse istemeden laboratuvar faresi olmak istemez.

Facebook 2014'ün duygusal bulaşma çalışmasına verilen tepki bunun kanıtı. Apple'ın gizlilik güncellemeleri bile, kullanıcıların gizliliklerini önemsediklerini ve ürün satın almak için manipüle edilmek istemediklerini gösteriyor.

Mahremiyetle ilgili yasalar - mevcut ve gelecekteki - gelişmeye devam edecek. Her önemli değişiklik yapıldığında, önce kullanıcıyı düşünmeye başlamaz ve stratejinize etik A/B testi eklemezseniz, bu işinize zarar verir.

Yani bu sizin için ne anlama geliyor?

• Veri toplarken veri gizliliğini ciddiye alın
• Manipülatif taktikleri dışlayın
• Verileri güvenli bir şekilde saklayın ve işleyin
• Kullanıcı iznine saygı gösterin ve deneyleri devre dışı bırakmalarına izin verin

Bunu yapın ve A/B testinizi geleceğe hazırlayacaksınız ve hedef kitlenizle daha iyi bir ilişki kuracaksınız.