İçerik için A/B Testi: KPI Olarak Etkileşimli A/B Testleri Nasıl Çalıştırılır

Dönüşüm optimizasyonunda odak noktası, dönüşümleri ve geliri artırmak için denemeler yapmaktır. Ancak bazı şirketler için optimizasyonun amacı yalnızca satın alma ve makro dönüşümler değil, aynı zamanda elde tutma ve marka sadakatidir. Medya şirketleri ve diğer yayıncılar, elde tutma ve dönüşümleri iyileştirmek için KPI olarak katılım ile A/B testleri gerçekleştirir.

Ancak etkileşimi ölçmek her zaman kolay değildir. Katılım için bir vekil görevi görecek bir mikro dönüşüm kombinasyonuna güvenmeyi gerektirir. Hemen çıkma oranı, sayfada geçirilen ortalama süre, kaydırma derinliği ve sayfa görüntülemeleri gibi bu mikro dönüşümler, ziyaretçilerinizin web sitenizle ne kadar ilgili olduklarını anlamak için birleştirilebilir.

Kullanıcı Etkileşimi Metrikleri Faydalıdır

Bu kullanıcı etkileşimi metrikleri para metrikleri, yani makro dönüşümler olmasa da, neyin yanlış olduğuna dair işaretçiler olarak hizmet edebilirler. Örneğin, önemli bir açılış veya ürün sayfasında hemen çıkma oranının yüksek olması, dönüşümleri olumsuz etkiler. Bu nedenle, izleme oranı olumsuz eğilimleri tespit etmenize yardımcı olabilir.

Bir örnek olay incelemesinde BestSelf Co., amiral gemisi bir ürün sayfasında dönüşümleri etkileyen yüksek bir hemen çıkma oranı fark etti. Ve sorunu çözmek için bir ortak ajans olan SplitBase'i tuttular. SplitBase, ziyaretçilerden geri bildirim almak için sayfada, ankette ve anketlerde neler olduğunu görmek için Hotjar'ın ısı haritası özelliğini kullanarak kapsamlı bir analiz yaptı.

SplitBase, analizinden, kullanıcıların ortadaki sayfayı geçmediğini, ürünün nasıl çalıştığını anlamadığını ve etkinliğine güvenmediğini buldu. Bu içgörülere dayanarak, SplitBase, orta sayfaya faydaları açıklayan ve ziyaretçilerin endişelerini gideren bir başlık eklemenin daha fazlasını tutacağını ve daha iyi dönüşümlere yol açacağını varsaydı.

Ürünün alıcıları kendilerini "profesyonel" olarak tanımladığından, SplitBase bunu içinde "profesyonel" kelimesi bulunan bir başlık hazırlarken kullandı, ürünün faydalarını açıkladı ve sosyal kanıt ekledi. 2 varyasyon tasarladılar ve deneyi Deneyimleri Dönüştür'de yürüttüler.

Varyasyon 1

Varyasyon 2

Orijinalde herhangi bir başlık yoktu. Her sürüm 4 hafta boyunca 20.000 ziyaretçi gördü. Bu, sonuçların tutarlı ve istatistiksel olarak anlamlı olduğundan emin olmak içindi. İlk varyasyon , dönüşümlerde %27'lik bir artış ve %13'lük bir "sepete ekle" artışıyla diğer sürümleri geride bıraktı.

Etkileşim metrikleriyle denemeler yaptığınızda benzer sonuçları nasıl elde ettiğinize geçelim.

Bağlılık, Şirketiniz için nasıl görünüyor?

KPI olarak katılım ile A/B testleri çalıştırmadan önce, etkileşimin şirketiniz için tam olarak ne anlama geldiğine karar verin. Etkileşim, farklı kullanıcı etkileşim metriklerini birleştirerek ölçüldüğünden, etkileşimi ölçmek için tam olarak hangi etkileşim metriklerini birleştireceğinize karar vermek önemlidir.

BBC'nin katılımı bir KPI olarak ölçtüğü bir deney programı vardır. A/B testleri yaparken, bir makalenin veya bölümün izlenme sayısını ve kullanıcıların kanallarında geçirdikleri zamanı artırma gibi hedefleri kullanırlar. Özünde, kullanıcılarının etkileşimini ölçmek ve kullanıcıların lisans ücretlerinden en iyi şekilde yararlanmalarını sağlamak için sayfa görüntülemelerini ve ortalama sayfada geçirilen süreyi kullanırlar.

Etkileşim metriklerini seçerken, elde tutma ve müşterilerinizi mutlu etme hedefini yansıttığından emin olun. Hedeflerinizi yansıtan hangi kullanıcı etkileşimi metriklerine karar verdikten sonra, bu kullanıcı etkileşimi metriklerinin temel bir ölçümünü oluşturmanız gerekir.

Etkileşim metriklerinin temel bir ölçümünü oluşturun

Temel bir ölçüm oluşturmak için birlikte tetiklenen 2-3 metriği birleştirmeniz gerekir. Örneğin, etkileşim KPI'sını izlemek için kaydırma derinliğini ve sayfada geçirilen süreyi (aralıklarla) birleştirebilirsiniz. Normalde, okuyucu %50 kaydırma derinliğiyle sayfada 60 saniye geçirmek gibi belirli gereksinimleri karşıladığında iki ölçümün birlikte tetiklenmesini isteyeceksiniz.

Google Etiket Yöneticisi'nin bir Zamanlayıcı tetikleyicisi ve Kaydırma Derinliği tetikleyicisi vardır. Bu iki tetikleyiciyi oluşturabilir, ikisi arasında bir bağımlılık oluştururken bunları tek bir etikete ekleyebilirsiniz. Bu şekilde, yalnızca iki tetikleyicinin koşulları karşılandığında etiket en sonunda tetiklenir. Ardından, her iki tetikleyicinin koşulları karşılandığında tetiklenecek yeni bir Google Analytics etkinlik etiketi oluşturabilirsiniz. Bu şekilde GA üzerinden takip edebilirsiniz. Simo Ahava , bu etiketin nasıl oluşturulacağı konusunda büyük ayrıntılara giriyor.

60 saniyelik bir zamanlayıcı tetikleyicisi ve %50'lik bir kaydırma derinliği tetikleyicisi olan bir etiket oluşturduğunuzu varsayalım. Bunları birbirine bağımlı hale getirerek, ekledikleri etiket, bir kullanıcı her iki tetikleyicinin koşulunu karşılayana kadar tetiklenmez. Ayrıca, kullanıcılarınızın içeriğinizle nasıl etkileşimde bulunduğunun nabzını tutmak için GA'daki etkinlik etiketini izleyebilirsiniz.

Kullanıcıların içeriğinizle nasıl etkileşime girdiğine dair bir temel oluşturmak için bu yöntemi kullanmak, KPI olarak katılım ile A/B testleri çalıştırdığınızda da yardımcı olabilir. Çünkü test sonuçlarını karşılaştırmak için bir ölçünüz olacak.

Etkileşimi KPI Olarak Kullanarak A/B Testleri Nasıl Çalıştırılır

Etkileşimi KPI olarak kullanan A/B testleri çalıştırmanın ilk adımı, kullanıcı etkileşimini artırmanın yollarını bulmaktır.

Kullanıcıların web sitenizle nasıl etkileşimde bulunduğuna ilişkin yerleşik temelinizle, izlediğiniz metrikleri daha da iyileştirmek için web sitenizi optimize edebilirsiniz, bu durumda etkileşimdir. Veya etkileşimin aydan aya düştüğünü fark edebilir ve sorunu çözmek için sitenizi bir çözümle optimize edebilirsiniz.

KPI olarak katılım ile A/B testleri çalıştırmanızı isteyen neden ne olursa olsun, daha fazla veriye ihtiyacınız vardır. Convert ile güzel bir şekilde bütünleşen Hotjar gibi bir ısı haritası aracını kullanarak, web sitenizin veya içerik sayfalarınızın iyileştirilmesi gereken alanlarını daha fazla belirlemek için kazabilirsiniz.

• Deneyimleri Dönüştür'de oturum açın .
• Pusula'ya gidin ve bir düğmeye tıklayarak A/B testine dönüştürebileceğiniz hipotezinizi girin. Varyasyonunuzu tasarladıktan sonra sıra hedefler belirlemeye gelir.

Orijinaliniz ve varyasyonunuz için kaydırma derinliğini ve sayfada geçirilen süreyi kullanarak etkileşimi doğru bir şekilde ölçen bir birincil hedef oluşturmanız gerekir.

• Deneyimleri Dönüştür Uygulamasında Hedefler'e tıklayın.
• Ardından Hedef Ekle .
• Önceden Ayarlanmış Hedeflerden Kaydırma derinliğini seçin ve izlemek istediğiniz kaydırma derinliğini ve izlemek istediğiniz sayfa URL'sini girin. Hedefi kaydedin.

• Ardından tekrar Hedef Ekle'ye gidin.
• Ön ayar menüsünden Gelişmiş Hedef'e tıklayın.
• Sayfadaki Ortalama Süre 'yi seçin. Süreyi saniye cinsinden doldurun. Yalnızca minimum sürenizi karşılayan veya aşan süreyi izlemeyi seçebilirsiniz.

• Ardından ön ayarlara gidin ve tetiklenen hedefleri seçin. Ve bölümünde olduğundan emin olun.
• Ardından, daha önce ayarladığınız kaydırma derinliğini seçin. Gelişmiş hedefinizi kaydedin.

• Bunu birincil hedef haline getirin ve hazırsınız!

Artık, seçtiğiniz bu iki etkileşim metriğini temel alarak ziyaretçilerin varyasyonunuz ve orijinaliniz ile nasıl etkileşime girdiğini izleyebilirsiniz. Denemenizi çalıştırın ve istatistiksel olarak anlamlı olduğunda bir kazanan ilan edin.

Çözüm

KPI olarak katılım ile A/B testleri yapmak kolay olmayabilir, işletmeniz müşteriyi elde tutma ve sadakate odaklandığında buna değer. Ziyaretçilerin, ister bloglar ister ürün sayfaları olsun, içeriğinizle etkileşime girdiğinden emin olmak, geri gelmelerini sağlayacaktır!