A/B Testi ve Çok Değişkenli Test ve Çok Sayfalı Test Karşılaştırması

CRO deneylerini çalıştırmaya gelince, dört tür test arasından seçim yapabilirsiniz: A/B testleri, bölünmüş testler, çok değişkenli testler ve çok sayfalı testler.

Bu testlerin her birinin kendi güçlü yönleri ve sınırlamaları vardır.

Ve denemeniz için doğru testi seçmediğiniz sürece, kesin verilere dayalı CRO kararları vermek zorlaşabilir.

Öyleyse, bu farklı optimizasyon test tekniklerinin ne olduğunu ve birbirleriyle nasıl karşılaştırıldıklarını anlayalım… ve her deneme çalıştırdığınızda doğru testi seçtiğinizden nasıl emin olabilirsiniz.

İşte gidiyor.

A/B Testi Nedir?

A/B testi, bir sayfadaki bir veya daha fazla öğede yapılan değişiklikleri test etmenin bir yoludur.

A/B testi ile bir sayfaya öğe ekleyebilir veya kaldırabilir veya değiştirebilir ve ekleme, çıkarma veya değişikliğin sayfanın dönüşüm oranını nasıl etkilediğini görebilirsiniz.

Bu öğeler, sayfadaki herhangi bir grafik veya metin öğesi olabilir - örneğin, CTA veya başlık kopyası veya kahraman resmi.

A/B testinde, orijinal sayfanın bir veya daha fazla tam kopyasını oluşturursunuz ve yalnızca özdeş olmayan öğeler test edilecek öğelerdir.

Ve bu kopyaları ( meydan okuyanlar olarak adlandırılır) orijinal kopyayla ( kontrol adı verilir) karşı test ettiğinizde, değişikliklerin dönüşüm oranını nasıl etkilediğini görebilirsiniz.

Bölünmüş URL Testi

Genellikle A/B testiyle karıştırılan, ancak temel olarak A/B testlerinden farklı olan başka bir test şekli daha vardır.

Bölünmüş URL testleri veya bölünmüş testler olarak bilinirler.

Bölünmüş testte, bir sayfanın aldığı trafik ortadan bölünür ve belirtilen hedefe karşı daha iyi performans gösteren sürümü belirlemek için aynı sayfanın tamamen farklı iki sürümüne yönlendirilir.

Genellikle bu sürümler farklı URL'lerde barındırılır, ancak nihai hedef, örneğin form doldurma veya sepete ekleme gibi belirli bir eylem için dönüşümleri artırmaktır.

Bir sayfanın tamamen farklı tasarımlarını veya sürümlerini test etmek için kullandığı bölünmüş URL testi.

Burada amaç, en iyi performansı göstereni bulmaktır.

Bu nedenle, kökten farklı iki fikri test etmek istiyorsanız, bölünmüş URL testine gitmelisiniz. Örneğin, iki ana sayfa tasarımını test etmek istiyorsanız, bu doğru teknik olacaktır.

Bir A/B testi örneği

Üretkenlik araçlarının önde gelen satıcılarından BestSelf Co, amiral gemisi ürününün satışlarının CRO ile iyileştirilebileceğini fark etti. Bunun nasıl olabileceğini araştırmak için bir CRO ajansı (SplitBase) tuttu.

SplitBase araştırmasını yürüttü ve açılış sayfasına (başlangıçta başlığı olmayan) fayda odaklı bir başlık eklemenin daha fazla satışta komisyona yardımcı olabileceğini varsaydı.

SplitBase, bir A/B testi yapmaya ve orijinal sayfaya karşı başlığı olan bir sayfayı test etmeye karar verdi. SplitBase ayrıca başlığın iki versiyonunu test etmeye karar verdi.

Böylece basit bir A/B testi kullanan deneyi üç versiyonla sonuçlandı:

• Sürüm A (başlıksız kontrol)
• Sürüm B (başlığı olan yarışmacı)
• Sürüm C (başlığın bir varyasyonu olan yarışmacı)

Trafik, hangi sürümün en fazla satışı elde ettiğini görmek için üç sürüme de (her biri ~%33) eşit olarak bölündü.

Gördüğünüz gibi, bir A/B testi deneyi, pekâlâ bir A/B/C/D…n testi deneyi haline gelebilir.

A/B testi kullanım örnekleri

A/B testinin çok özel bir kullanım durumu vardır:

Çok benzer tasarımları test etme (test elemanlarındaki değişiklik hariç).

Bu, yalnızca bir öğeyle deneme yaptığınız ve değişikliğin dönüşüm oranını nasıl etkilediğini gördüğünüz A/B testlerinin en yaygın kullanım durumudur.

Belirli bir öğenin dönüşüm oranı üzerinde olumlu bir etki yapabileceğini varsayarsanız, bu test tekniğini kullanmalısınız. Örneğin, ana sayfanızın CTA'sındaki bir değişikliğin etkisini görmek için bu optimizasyon test tekniğini kullanabilirsiniz.

A/B testinin artıları

• A/B testlerinin uygulanması kolaydır: İster çok benzer iki deneyimi, ister tamamen farklı iki deneyimi test edin, bir A/B testi oluşturmak oldukça basittir. Genellikle çok zaman veya kaynak yoğun değildirler.
• A/B testleri, kesin sonuçlar elde etmek için daha az trafik (çok değişkenli ile karşılaştırıldığında) testlerine ihtiyaç duyar: Her bir değişkeni yaklaşık 10 bin ziyaretçi göndermek için yeterli trafik aldığınız bir web siteniz varsa, bulmak için A/B testlerini kullanabilmelisiniz. Web sitenizde tasarım, kullanıcı arayüzü veya kopyalama değişiklikleri yapmak için istatistiksel olarak anlamlı sonuçlar. Bu, özellikle A/B testlerini yalnızca kontrol ve bir meydan okuyucu (veya örneğin iki meydan okuyucu) ile çalıştırdığınızda geçerlidir, çünkü her birine yine de iyi miktarda test trafiği gönderebilirsiniz.
• A/B testlerinin çalışması çok uzun sürmez . Genellikle, A/B testleri 2-3 hafta içinde istatistiksel olarak anlamlı sonuçlar verebilir ve aylarca ve aylarca çalıştırılmasına gerek yoktur.

A/B testinin sınırlamaları

• A/B testleri genellikle sınırlı içgörü sunar: Benzer deneyimlerin A/B testleri (yalnızca bir öğenin değişiklik gösterdiği durumlarda) genellikle iki sürüm çalıştırır. Bu, bir pazarlamacının deneyden öğrenebileceği en fazla şey, üç versiyondan (1 orijinal + 2 yarışmacı) hangisinin en iyisini yaptığıdır. Hepsi bu - sadece üç olasılık hakkında bilgi. Daha fazla varyantı test etmek istiyorsanız (örneğin, CTA düğmesinin 5 sürümünü test etmek istiyorsanız), trafiği bu kadar çok varyasyona böldükten sonra bile istatistiksel olarak anlamlı kararlar üretmek için yeterli trafiğe ihtiyacınız olacaktır.
• A/B testleri çoğunlukla yalnızca üst düzey web sitesi kararları vermek için uygundur: A/B testleri, hangi sürümün en iyi olduğu konusunda nesnel cevaplar vermede harika olduğundan, üst düzey kararlar almada harika çalışırlar. Böylece web siteniz veya açılış sayfanızın tasarımı veya kullanıcı arayüzü veya A/B testleri ile kopyalamak istediğiniz yaklaşıma karar verebilirsiniz. AMA daha ayrıntılı tasarım, kullanıcı arabirimi veya kopyalama öğelerinde ince ayar yapmak istiyorsanız, büyük olasılıkla zaman alıcı ve yoğun emek gerektiren birkaç A/B testi çalıştırmanız gerekir.

A/B test araçları

Deneyimleri Dönüştür, tüm A/B testi deneylerinizi desteklemek ve web sitenizde kullanmak için en etkili CTA düğmelerini, başlık kopyalarını, kahraman resimlerini, renk şemalarını, logo yerleşimlerini ve daha fazlasını keşfetmek için kullanabileceğiniz güçlü bir CRO çözümüdür.

Convert, Görsel düzenleyicisi ve daha sağlam kod düzenleyicisi aracılığıyla hem geleneksel A/B/n testlerine hem de bölünmüş URL testlerine olanak tanır.

Çok Değişkenli Test (MVT) Nedir?

Çok değişkenli test veya MVT, kontrole karşı birden fazla değişkeni test etmenin bir yoludur.

Çok değişkenli testte, bir sayfadaki bir grup öğeyi ekleyebilir, silebilir veya değiştirebilir, böylece birden çok ince ayar ile birden çok sürüm oluşturabilir ve öğe grubuna ekleme, eleme veya değiştirmenin dönüşüm oranını nasıl etkilediğini görebilirsiniz.

Çok değişkenli testte bir grup öğe, en az iki öğeden oluşmalıdır ZORUNLU. Ve her elemanın iki çeşidi olmalıdır. Bu, çok değişkenli testte test edilecek en az dört sürümünüz olacağı anlamına gelir.

İşte basit bir çok değişkenli testin dökümü:

Test edilecek öğe grubu: Öğe 1, Öğe 2.

Öğe 1'in Varyantları:

Öğe 1 Varyant A

Öğe 1 Varyant B

Eleman 2'nin Varyantları

Öğe 2 Varyant A

Öğe 2 varyant B

Çok değişkenli testin matematiği:

Test edilecek sürüm sayısı = Bir gruptaki öğelerin sayısı * Her bir öğenin varyantlarının sayısı

Çok değişkenli test kullanım durumları

Şirketler, testlerini daha ayrıntılı hale getirmek için genellikle çok değişkenli testi bir optimizasyon tekniği olarak kullanır. Hemen açıklığa kavuşalım. Bu nedenle deneme döngüsü uzar.

Ancak, her değişken için öğe kümelerinde değişiklik yapabilmeniz sayesinde, daha büyük bir sorun/dönüşüm engeli (A/B testi ile yaptığınız) tanımlamaktan belirli bir sayfa için ziyaretçi deneyiminde ince ayar yapmaya kadar gidebilirsiniz.

Çok değişkenli bir test örneği/vaka çalışması

Yukarıdan vaka çalışması örneğinin varsayımsal bir çok değişkenli test uzantısını oluşturalım.

Şimdi, bu e-ticaret mağazası amiral gemisi ürün sayfasının kazanan bir sürümünü bulmak için zaten bir A/B testi kullandığından, artık kazanan tasarımdaki öğelerin farklı kombinasyonlarını denemek için bir dizi çok değişkenli testi takip edebilir. dönüşüm oranını iyileştirin.

Bu nedenle, örneğin, çok değişkenli testinde, "daha fazla" kazanan bir kombinasyon bulmak için CTA düğmesinin, kahraman görüntüsünün ve CTA düğmesinin kopyasının rengini değiştirerek çoklu varyasyonlar oluşturabilir ve orijinaline karşı çalıştırabilir.

Çok değişkenli testin artıları

• Çok değişkenli testler, mikro dönüşüm kararları vermede harikadır: Çok değişkenli testler ile birçok tasarım, kullanıcı arayüzü ve metin değişikliği kombinasyonunu deneyebilirsiniz. Bu, daha iyi dönüşüm oranları için web sitenizde "ince ayar yapma" sürecindeki tüm tahminleri ortadan kaldırabileceğiniz anlamına gelir. Aslında en küçük seçimlerinizi bile doğrulayabilirsiniz.
• Çok değişkenli testler, öğelerin birlikte nasıl oynadığı hakkında daha derin bilgiler verir: Çok değişkenli testler, öğe kombinasyonlarını test etmenize olanak tanıdığından, farklı kombinasyonlarınızın kullanıcılarınızın seçimlerini nasıl etkilediğini görebilirsiniz (A/ örneğinde olduğu gibi yalnızca bağımsız öğeleri test etmek yerine). B testleri). Çok değişkenli testte, yalnızca bir değişiklik yerine bir varyanta uygulanan birkaç değişiklik olduğunda gözlemlenen etki her zaman daha büyüktür. Buna etkileşim etkisi denir.

Çok değişkenli testin sınırlamaları

• Çok değişkenli testler çok fazla trafiğe ihtiyaç duyar: Çok değişkenli testin matematiğine bakarsanız, test edilecek öğe sayısına ve varyasyonlarına bağlı olarak test edilecek sürüm sayısının çok büyük olduğunu görürsünüz. Örneğin, çok değişkenli bir test kullanmak ve bir CTA düğmesinin farklı kombinasyonlarını test etmek istiyorsanız (üç renkte: bir kontrol ve iki meydan okuyucu ve üç kopya: bir kontrol ve iki meydan okuyucu), o zaman oluşturmanız gerekir. 3*3, yani dokuz versiyon. Bu kadar çok sürüm arasında bölüştürülecek yeterli trafiğe sahip olmak, yüksek trafiğe sahip web siteleri için bile zorlu bir iştir.
• Çok değişkenli testleri planlamak zorlaşabilir: Test edebileceğiniz çok sayıda kombinasyon (sayfanızdaki farklı öğelerden) nedeniyle anlamlı bir çok değişkenli test planlamak zordur. Başlık, kahraman resmi ve kahraman alanı CTA'sı veya başlık, USP ve başlık gibi kombinasyonlar arasında seçim yapmak çok çaba gerektirebilir. Ayrıca, çok değişkenli bir testte çok fazla öğeyi test etmek sonuçları çarpıtabilir.
• Çok değişkenli testler, kesin üst düzey kararlar almak için uygun değildir: Çok değişkenli testler, öğelerin kombinasyonlarını test ettiğinden, belirli bir kombinasyonun neden kazandığını her zaman kesin olarak söyleyemezsiniz. Bu, çok değişkenli testlerle radikal bir CRO kararı almak her zaman mümkün olmadığı anlamına gelir. Bu, çok değişkenli testleri, zaten iyi çalıştığını bildiğiniz sürümdeki öğelerin yerleşimlerini/grafiklerini/kopyalarını test etme gibi yalnızca daha ayrıntılı CRO kararlarına güç verecek şekilde azaltır.

Çok değişkenli test araçları

Deneyimleri Dönüştür ile web sitenizde kolayca çok değişkenli testler kurabilir ve öğelerin farklı kombinasyonlarının dönüşüm oranınızı nasıl etkilediğini görebilirsiniz.

Hala hangi çok değişkenli test aracını seçeceğinizden emin değil misiniz? En iyi Çok Değişkenli Test araçlarının bu eksiksiz dökümünü kontrol edin.

Çok Değişkenli Test ve Bölünmüş Test: Hangisini Kullanmalısınız?

İki teknikten birini ne zaman kullanmanız gerektiğini görmek için aşağıdaki çok değişkenli test ve bölünmüş temel test (veya A/B testi) karşılaştırma tablosuna göz atın.

Çok Sayfalı Test ve Huni Testi Nedir?

Çok sayfalı test, birden çok sayfada belirli öğelerde yapılan değişiklikleri test ettiğiniz bir deneme biçimidir.

Bu konuda iki yol var.

Satış huninizin tüm sayfalarını alır ve her birinin yeni sürümlerini oluşturursunuz. Bu yeni sayfa grubu, "zorlayıcı" satış huninizi oluşturur ve ardından onu orijinal satış hunisine (veya "kontrol") karşı çalıştırırsınız. Buna “Hunnel Testi” denir.

Veya güvenlik rozetleri gibi yinelenen öğelerin varlığının/yokluğunun dönüşüm hunisinin tamamında dönüşümleri nasıl etkileyebileceğini test edebilirsiniz. Bu, klasik veya geleneksel çok sayfalı testtir.

Çok sayfalı testler ve Huni testi kullanım örnekleri

Çok sayfalı test ile, tam bir alıcı yolculuğunda öğeler üzerinde yapılan değişikliklerin etkisini ölçme özgürlüğüne sahipsiniz.

Huni testine yatırım yapmayı seçen işletmeler, tonlarca üst düzey içgörü sağlar.

Örneğin, en etkili olanı bulmak için huni testini kullanabilirsiniz:

• Sayfalarınızdaki farklı sesleri ve tonları test etmek için huni testleri yapabilirsiniz - örneğin, bir virüsten koruma servis sağlayıcısıysanız, satış huninizde korku uyandıran bir kopyayı tarafsız veya güven uyandıran kopyanızla test edebilirsiniz — ve hangi mesajların ziyaretçileriniz arasında en çok yankı uyandırdığını ve en çok satışı sağladığını görün.
• Tasarım felsefeleri. Farklı tasarım teorilerini deneyebilir ve hangisinin en iyi sonucu verdiğini görebilirsiniz.
• Satış/destek stratejileri. Dönüşüm huninizin birkaç seçilmiş sayfasında canlı sohbet desteği sunduğunuz bir meydan okuyucu satış hunisi sürümü tasarlayabilir ve canlı sohbet etkin huninin normal satış hunisi (canlı sohbet desteği olmadan) ile nasıl karşılaştırıldığını görebilirsiniz. Benzer şekilde, bir dizi satış/destek stratejisini test edebilir ve satış dönüşüm huninizde daha fazla dönüşüme nasıl yardımcı olabileceğinizi görebilirsiniz.

Çok sayfalı bir test örneği/vaka çalışması

Yine, yukarıdan aynı vaka çalışması örneğine varsayımsal bir uzantı oluşturalım.

Şimdi, bu belirli web sitesi bir çevrimiçi mağaza olduğundan, en temel satış hunisi:

Ürün sayfası > Sepete ekle sayfası > Ödeme sayfası

Bu nedenle, çok sayfalı bir test çalıştırmak için bu mağazanın bu sayfaların her biri için bir varyasyon oluşturması ve aşağıdakiler gibi bir meydan okuma hunisi oluşturması gerekir:

Ürün sayfası sürümü A > Sepete ekle sayfası sürümü A > Ödeme sayfası sürümü A

E-perakendeci, meydan okuyucu dönüşüm hunisinde, “10.000 Uzman Tarafından Güvenilen” efsanesinin eklenmesinin alıcının yolculuğunun her aşaması için nasıl dönüşümlere dönüştüğünü test etmeye karar verebilir. Veya çok farklı sayfaları göstermeyi seçebilir (tamamen benzersiz iki sayfayla bölünmüş teste benzer).

Yine de kendilerini hırslı hissediyorlarsa, huni testine girebilir ve aslında kopya, alışveriş sepetini terk etme stratejisi ve daha fazlasıyla oynayabilirler.

Fikri anladın, değil mi?

Çok sayfalı testin artıları

• Çok sayfalı huni testi, satış hunisindeki sızıntıları gidermeye yardımcı olur: Google Analytics verileriniz, satış huninizin belirli sayfalarında büyük düşüşler gösteriyorsa, bunları azaltabilecek ve daha fazla dönüşüm elde edebilecek şeyleri bulmak için çok sayfalı bir test ayarlayabilirsiniz.
• Çok sayfalı testler, kullanıcı davranışı hakkında daha derin bilgiler verebilir: Çok sayfalı test ile, kullanıcılarınızın en çok etkileşimde bulunduğu kontrol ve sorgulama dönüşüm hunilerinizin farklı öğelerini tanımlayabilirsiniz. Daha bilinçli tasarım, kopyalama ve kullanıcı deneyimi kararları almak için bu tür bilgileri kullanabilirsiniz.

Çok sayfalı testin eksileri

• Çok sayfalı denemeler aylarca sürebilir. B2B'nin uzun satın alma yolculukları olduğu için (genellikle aylara yayılır), B2B çok sayfalı testler aylarca sürebilir.
• Çok sayfalı bir testin sonuçlarından içgörü elde etmek zor olabilir: Eğer meydan okuyucu sürümünüz çok fazla değişkenle deneme yapıyorsa (örneğin, bir meydan okuyucuda hem tasarım hem de kopya ile deneme yapıyorsanız), tasarımın daha fazla değişkene neden olup olmadığını anlayamayabilirsiniz. dönüşümler veya kopya. Bir grup meydan okuyucu oluşturmak (örneğin, biri tasarımı test etmek için diğeri de kopyayı test etmek için) trafiğinizi üçe bölmenizi gerektirecektir. Web sitenize binlerce ziyaretçi çekmediğiniz sürece, bu tür çok fazla varyasyon çalıştırdığınızda istatistiksel olarak anlamlı sonuçlar elde etmek için yeterli trafiğiniz olmayabilir.

Çok sayfalı test araçları

Dönüştür ile, çok sayfalı testleri veya huni denemelerini kolayca ayarlayabilir ve farklı değişikliklerin sayfalar arasında dönüşümleri nasıl etkilediğini görebilirsiniz.

A/B testi ve Çok değişkenli test ve Çok sayfalı test karşılaştırması

A/B Testi

Ne olduğunu:

A/B testinde, en iyi performans gösteren değişkeni bulmak için aynı sayfanın/reklamın/varlığın çok benzer iki sürümünü test edersiniz.

Ne zaman kullanılır:

Özünde, A/B testi, optimize edicilerin dönüşümün önündeki en büyük engelleri belirlemek için kullandığı yöntemdir. Düşük dönüşümlerin (sözde) nedenini tam olarak belirleyen ve bir öğeyi değiştirmenin/ince ayar yapmanın sorunu nasıl azaltabileceğini test eden bir hipotez oluşturmalısınız.

A/B testi sayesinde üst düzey tasarım ve kopyalama kararları alabilirsiniz.

Örneğin, bir ana sayfadan hemen çıkma oranının yüksek olması, genellikle ziyaretçilerin ürün veya çözümün sunduğu "değeri" alamadığının göstergesidir. Bir değer önerisi başlığının farklı sürümleriyle A/B testleri yaygındır.

İçgörü Kazanma Kolaylığı:

A/B testleri, her bir varyant için yaklaşık 10.000 ziyaretçiye ve içgörü elde etmek için yaklaşık 1000 dönüşüme ihtiyaç duyar. Ancak, çok değişkenli testlerle karşılaştırıldığında, uygulanmaları nispeten daha hızlıdır.

Çok değişkenli test

Ne olduğunu:

Çok değişkenli testte, kontrole karşı (zaten iyi performans gösterdiğini bildiğiniz) birden fazla değişkeni test edersiniz.

Ne zaman kullanılır:

Daha ayrıntılı kararlar vermek için çok değişkenli testler kullanılabilir. Örneğin, daha fazla optimize etmek istediğiniz yüksek performanslı bir ana sayfanız varsa, ana sayfanızdaki bir grup öğenin daha temelde farklı varyasyonlarını denemek için çok değişkenli testler kullanabilirsiniz.

A/B testi ile selden sonra daha küçük sızıntıları tıkamak olarak düşünün.

İçgörü Kazanma Kolaylığı:

Çok değişkenli testler, çeşitli değişkenler üzerine birkaç öğenin dahil edilmesi nedeniyle son derece karmaşıktır. Böylece hem trafik ihtiyaçları hem de kesin bir sonuca ulaşmak için gereken süre birleştirilir.

Çok sayfalı test

Ne olduğunu:

Çok sayfalı testte, en uygun olanı bulmak için farklı satın alma yolculuklarını test edersiniz. Çok sayfalı testler, satış hunisindeki birden çok sayfada bir grup A/B/N ve çok değişkenli testi birlikte çalıştırmaya benzer.

Ne zaman kullanılır:

Tüm satış yolculuğunda üst düzey kararlar almak için çok sayfalı testler veya huni testleri kullanılabilir.

Örneğin, kişiselleştirilmiş bir satış yolculuğunu normal bir satış yolculuğuna karşı test edebilirsiniz.

İçgörü Kazanma Kolaylığı:

Sınırlı sürümleri olan çok sayfalı testler (örneğin, 2) nispeten hızlı bir şekilde önemli sonuçlar verebilir.

A/B testi, Çok Değişkenli ve Çok Sayfalı Testi Karşılaştırma

Bir deney, yalnızca doğru test biçimini kullandığında kesin sonuçlar verebilir.

Özet olarak, aklınızda bulundurmanız gerekenler:

• A/B Testleri – Hipotezinizde dönüşüm birlikte gösterimi olarak tanımlanan en az bir önemli öğeyi genellikle başka bir sürümde (varyant) test edersiniz.
• Bölünmüş Testler – Bölünmüş testler, aynı dönüşüm hedefi için değerlendirirken, iki ayrı URL'de ziyaretçiler için tamamen farklı iki sayfa ve deneyim barındırmaya odaklanır. Bölünmüş testler aracılığıyla, barındırma platformları ve temalar gibi tamamen farklı iki kurulumu birbirine karşı test edebilirsiniz.
• Çok Değişkenli Testler veya A/B/N Testleri – MVT'ler tipik olarak A/B testlerinin kazananları üzerinde gerçekleştirilir. Çok değişkenli testte, bir sayfanın öğe kümelerinde değişiklikler yaparsınız, her benzersiz veya ince ayar yapılmış küme, kendi varyantı veya sürümü haline gelir. Bir MVT varyantı için daha yüksek dönüşümleri belirli bir öğeyle ilişkilendirmek zordur, ancak optimize ediciler, kopyalama ve tasarım için ayrıntılı değişiklikleri test edebilir.
• Çok Sayfalı Testler – Çok sayfalı bir test çalıştırmak, satış hunisinin bir grup sayfasında birden çok A/B/N testini birlikte çalıştırmaya benzer. Alternatif olarak, tamamen farklı satış hunisi deneyimlerini test edebilirsiniz (örneğin, trafiğin yarısını kontrol sürümü Sayfa 1> Sayfa 2> Sayfa 3'e ve diğer yarısını da meydan okuma sürümüne gönderme Sayfa 1 varyantı> Sayfa 2 varyantı > Sayfa 3 meydan okuyucunun kontrolden oldukça farklı olduğu varyant .)

Bir deney için doğru testi seçmek, büyük ölçüde hipotezin doğru olmasına bağlıdır. Her deney yaptığınızda net bir hipotez yazmanıza yardımcı olacak bazı CRO araçları aşağıda verilmiştir.

Ayrıca, denemeleriniz için A/B, çok değişkenli veya çok sayfalı testlerle başlamaya hazır olduğunuzda Dönüştür'e göz atın. Deneyimleri Dönüştürme, veri gizliliğine duyarlı endüstrilerde bile, yüksek trafikli web siteleri için aklınıza gelebilecek tüm optimizasyon denemelerini kolaylıkla gerçekleştirebilir.

Convert Experiences'a 15 günlük tam bir yükümlülük içermeyen ücretsiz deneme sürümü verin ve testlerin KPI'larınızı nasıl iyileştirebileceğini yeniden düşünün.