Açık Değer Sağlamak için A/B Test Raporunda Shopify Metrikleri Nasıl Sunulur

Mükemmel bir Shopify A/B test raporu oluşturmanın iki ana yönü vardır: doğru metrikleri seçmek ve bunları nasıl sunacağınızı bilmek.

Metrik seçiminiz, testin çıktısını etkiler ve tüm optimizasyon programının odağını tanımlar.

PS Çok fazla metrik seçmeyin. Goldilocks kuralını kullanın: çok fazla veya çok az değil. Çok fazla ve her deneyde bir "kazanan" bulacaksınız. Çok az olursa, potansiyel öğrenmeyi kaybedersiniz ve muhtemelen diğer temel metrikleri olumsuz etkilersiniz.

Bu metrikleri Shopify raporunuzda sunmak söz konusu olduğunda, kapsamlı ancak basitleştirilmiş düşünün. Önemli değişiklikler ve değişikliğe yol açan metriklerin eğilimleri veya kalıpları vurgulanacak şekilde görselleri sayılarla birleştirin.

Liderliğe anlamlı bulgular sunan bir rapor olmadan, daha fazla deneme için katılım sağlamak veya A/B testinin yatırım getirisini kanıtlamak zor olabilir.

Belki de öğrenmeniz, bir varyasyonu kaybettiğinizde edindiğiniz kötü fikirleri veya içgörüleri ortaya çıkarmayarak kaçındığınız tüm risklerdi, ancak bir segment umut verdi veya bir ölçüm beklenmedik bir şekilde hareket etti. Ve şimdi bunun neden olduğunu bir deney yoluyla anlamanız ve nedenselliği kanıtlamanız gerekiyor.

Sonuç: Yorumlanması kolay bir rapor oluşturun ve deney ekibinin çabaların değerini (gerçek kazançlar, öğrenme ve içgörüler) paydaşlara net bir şekilde iletmesine yardımcı olun.

A/B Testlerinde İzlenecek En İyi Shopify Metrikleri ve Anlamları

İzlemeniz gereken metrikler hipotezinize bağlı olsa da, takip etmeyi düşünmeniz gereken Shopify'dan alınan bazı metrikleri burada bulabilirsiniz.

• Toplam siparişler : Verilen siparişlerin sayısı

• Toplam satışlar: Toplam tutar, satış kanalına göre sınıflandırılır.
  Formül : Brüt satışlar – indirimler – geri ödemeler + nakliye + vergiler

• En iyi açılış sayfaları: Müşterilerin bir oturum başlattığı sayfayı gösterir.
  
• Ortalama sipariş değeri : Tüm siparişlerin (eksi hediye kartları) ortalama değerinin toplam sipariş sayısına bölümü.

• Çevrimiçi Mağaza Dönüşüm Oranı: Bir siparişle sonuçlanan oturumların yüzdesi
  
  
  • Sepete eklendi: Müşterilerin sepetlerine en az bir ürün eklediği oturumların sayısı ve yüzdesi.
    Formül : ((Sepet öğesinin görüntülendiği oturumlar) / (toplam oturumlar))*100
  • Ulaşılan ödeme: Alışveriş yapanların sepetlerine en az bir ürün eklediği, ödeme sayfasına ulaştığı ve bir işlem gerçekleştirdiği oturumların sayısı ve yüzdesi.
  • Dönüştürülen oturum sayısı: Alışveriş yapanların sepetlerine en az bir ürün eklediği, ödeme sayfasına ulaştığı ve ardından satın aldığı oturumların sayısı ve yüzdesi.
• Terk edilmiş sepet oranı: Müşterilerin ödemeye ulaşmadan önce terk ettikleri sepetlerin yüzdesi.
  Formül : (1 – (Tamamlanan satın alma sayısı / Başlatılan satış sayısı))*100

• Hemen Çıkma Oranı: Tek etkileşimli oturumların yüzdesi
  Formül: Toplam tek sayfalık oturumlar / Toplam giriş ziyaretleri

Ayrıca yeni müşterileri, geri dönen müşterileri, tavsiye kanalını (SEO, sosyal medya, doğrudan veya e-posta) ve satışları konuma göre takip edebilirsiniz.

HARO aracılığıyla 50'den fazla Shopify optimize edicisine izlemeyi tercih ettikleri metrikler hakkında sorular sorduk ve birkaç net favori ortaya çıktı:

• Dönüşüm Oranı (CR)
• Tıklama Oranı (TO)
• Dönüşüm Değeri
• Sayfadaki Süre
• Çıkma Oranı
• Kaydırma Derinliği
• Katalog/kategori sayfası gibi belirli sayfalarda etkileşim
• Site Gezinme Derinliği
• Sayfa Görünümleri
• Öğe Görünümleri
• Sepete ekle
• Net Alımlar
• Ödeme Zamanı
• AOV
• NPS (Satın Alma Sonrası)
• Ziyaretçi Başına Ortalama Gelir
• Terk Edilmiş Sepet Oranı
• Net kazanç

Gerçek şu ki, takip metrikleri söz konusu olduğunda, herkese uyan tek bir cevap yoktur. İzlenecek en önemli metrik, belirli amaç ve hedeflerinize bağlı olarak değişecektir.

Bazı Shopify mağazaları için şöyle görünebilir:

Shopify mağazalarında izlemek için favori hedeflerimden bazıları:

1. Reklamlara tıklamayı artırın.
2. Belirli ürünlerin satışlarını artırın.
3. Ana sayfada gezinmeyi iyileştirin.

Jessica Kats, Soxy'de E-ticaret ve perakende uzmanı

Shopify Analytics: Ekstra Dikkat Etmeniz Gereken 3 Metrik

Convert'te Shopify mağaza sahiplerinden 3 metriğe daha fazla dikkat etmelerini istiyoruz:

1. Dönüşüm Oranı (CR) – Açık olanı belirtme riskine rağmen, dönüşüm oranınız, denemenizin başarısının veya başarısızlığının iyi bir göstergesi olabilir. Sonuç olarak, daha fazla satış ve daha fazla gelir istiyorsunuz. Ancak, eylemlerinizin sitenizde bir eylem gerçekleştiren insanları nasıl etkilediğini ölçmeye çalışmıyorsanız, bu en iyi ölçüm olmayabilir.
   
   Hangi metriğin en önemli olduğunu öğrenmek için okumaya devam edin!

2. Ortalama Sipariş Değeri (AOV) : AOV en eksiksiz ölçüm olmasa da, onu izlemeyi düşünmelisiniz. İnsanların çeşitli kategorilerden ne kadar satın aldığını ölçen geniş bir metrik olan farklı segmentlerdeki karlılığın bir göstergesidir.
   Bunu birincil e-ticaret metriğiniz olarak kullanırken şunlardan emin olun:
   
   
   • AOV, SKU'larda izlenir
   • AOV'yi ortadan kaldırabileceğinden, distribütörlerden gelen siparişleri ve toplu siparişleri takip edersiniz
   • AOV, önemli bir gider olan satılan malların maliyetini çıkarmadığı için karı göstermez.

3. Ziyaretçi Başına Ortalama Gelir (ARPV): Randomizasyon birimi olarak siparişleri doğru şekilde test etmeyi zorlaştıran AOV'nin aksine, ARPV, ziyaretçileri pratik olan randomizasyon birimi olarak kullanır.
   
   ARPV, hem CR hem de AOV'den oluştuğu için izlenecek en önemli ölçümdür.

Ve Omniscient Digital'in Kurucu Ortağı Alex Birkett de aynı fikirde:

Deney hedefiniz, hem deney tasarımınız hem de deneyinizden gerçekte ne öğrendiğiniz için son derece önemlidir.

Çok fazla şirkette, "dönüşüm oranı"nın basit orantı metriği, evrensel deney hedefidir. Müdahalenizin web sitenizden *herhangi bir şey* satın almak gibi bir eylemde bulunan kişilerin oranını artırıp artırmadığını öğrenmek istiyorsanız bu iyidir, ancak öğrenmeye çalıştığınız şey bu değilse veya asıl işiniz bu değilse, hareket etmeye çalışmak, en iyi ölçü değil.

Çalıştığım Shopify web sitelerinin çoğu,
a) satın alanlar için satın alma boyutunu (veya ortalama sipariş değeri – AOV) artırmak veya
b) bir dizi sayfadaki ziyaretçilerin ortalama değerini artırmak.

İlki için AOV ve gelir takibi kurmak isteyeceksiniz. Bunlar, alışveriş sepetinizle entegrasyon gerektirir, ancak Convert dahil çoğu test aracı, Shopify ile yerel entegrasyonlara sahiptir.

Convert ayrıca kontrol edebileceğiniz AOV'yi optimize etmek için tam bir kılavuza sahiptir.

AOV için optimize ettiğimde, bu metriğe zarar vermediğimden emin olmak için dönüşüm oranını da izlerim.

Ama ben buna bir korkuluk ölçüsü olarak bakıyorum.

Temel dönüşüm oranımı korurken AOV'yi artırabilirsem, denemeyi üretime gönderirim. Dönüşüm oranının biraz düşmesi durumunda marjinal değeri de hesaplayabilirim, ancak ortalama sipariş değeri, denemenin ziyaretçi başına ortalama gelirini artırarak bunu telafi eder.

Bu beni Shopify için ikinci hoc raporlama aracıma getiriyor: ziyaretçi başına ortalama gelir.

Bazıları, artan dönüşümlerden veya her bir dönüşümün değerini (yani ortalama sipariş değeri) artırarak etkilenebilen bileşik bir ölçüm olduğundan, bu, nihai e-Ticaret mağazası dönüşüm optimizasyonu metriğidir.

Ortalama sipariş değeri ve ziyaretçi başına ortalama gelir, raporlamada bazı ek karmaşıklıklar sunar.

Dönüşüm oranı ikili bir metriktir ve kategorik bir değişken olarak ele alınabilir (geçti/kaldı, dönüştürme veya yapma) ve ki-kare testi gibi bir şey kullanılarak analiz edilebilir.

Ortalama sipariş değeri sürekli bir değişkendir ve genellikle aykırı değerlerden etkilenir (örneğin, biri gelir ve normal bir satın alma hacminin 10 katını satın alır - bu aykırı değerle ne yaparsınız?).

Ziyaretçi başına ortalama gelir de aykırı değerlerden etkilenir ve sürekli bir değişkendir, ancak modelin altında yatan varsayımlar daha yüksek örneklem büyüklüklerinde dengelenme eğilimindedir.

Bu iki metrik, Shopify denemesi için raporlamada küçümsenir, ancak basit dönüşüm oranı artışlarının dışında analiz için bazı yeni zorluklar sunarlar.

Ancak çoğu A/B test aracı bunu hesaba katabilir ve çıkarımla ilgili çok fazla sorun yaşamayacaksınız.

Araç ipucu: Risk toleransları için örnek boyutu gereksinimlerini ve yukarıda listelenen önemli ölçütler üzerinde saptamak istedikleri etkiyi ölçmek için Dönüştürme ön testi analiz hesaplayıcısını kullanın.

Harika Bir Shopify A/B Test Raporu Hangi Öğeleri ve Öngörüleri İçermelidir?

Peki, mükemmel bir Shopify A/B test raporu neye benziyor? Buna birazdan geleceğiz.

İlk önce, bunu ıslatın:

İyi ve değerli bir test raporu ancak testinize iyi bir hipotezden başladıysanız oluşturabilirsiniz.

ONTRACK Digital'in Kurucusu Andra Baragan

Sağlam bir hipotezin nasıl oluşturulacağına dair bazı ipuçları istiyorsanız, sizi ele geçirdik.

Artık temellerimizi ele aldığımıza göre, işte Andra Baragan'dan bir A/B testinin nasıl oluşturulacağına dair daha fazla tavsiye:

Herhangi bir yeni A/B testi şu soruları yanıtlayarak başlamalıdır:

Sorun : Düzeltmeye çalıştığınız sorun nedir?

Fırsat : Çözümünüz sorunu nasıl çözecek?

Optimizasyon yolu : Bu, müşterimizin hedeflerine ulaşmasına nasıl yardımcı oluyor? Kaynak : Çözümünüzü bulmak için hangi veri kaynaklarını kullandınız?

Son olarak, iş raporlamaya geldiğinde, Andra geriye dönüp bu soruları sayılarla yanıtlamanızı tavsiye ediyor.

Herhangi bir test raporuna aşağıdakileri dahil ederiz:

• Test süresi : (testin kaç gün sürdüğü)
• Test aralığı: (çalıştığı zaman aralığı)
• Neyi test ettik: (neyi değiştirdiğinizi açıklayın)
• Insights : (1-2 satır neden test ettiğiniz, gözlemlediğiniz şey test etmek istemenize neden oldu)
• Testten ne öğrendin? Şimdi sonraki adımlar nelerdir?
• Test, canlı web sitesinde uygulanması gereken bir şey mi? Varyasyonu tekrarlamak ve tekrar test etmek ister misiniz? Bu rapordan sonra yapılması gereken işlem nedir?

Test sonuçlarımızı her zaman Google Analytics'ten alıyoruz – her varyasyon için özel kullanıcı segmentleri oluşturuyoruz ve ardından bu segmentleri ilgili tüm raporlarda çalıştırabiliyoruz – bu bize testin kullanıcı davranışı üzerindeki etkisine dair benzersiz bir görüş sağlıyor.

Not : Analizlerinizi Shopify kontrol panelinden alır ve Google Analytics ile karşılaştırırsanız, metriklerin nasıl hesaplandığına bağlı olarak birkaç tutarsızlık olacaktır. İşte bunun neden olduğu hakkında daha fazla bilgi.

Raporun Yapılandırılması

Raporunuzun yapısı, onu kime sunduğunuza bağlı olarak değişebilir; yöneticiler, test ekibiniz kadar ayrıntıya ihtiyaç duymaz. Ancak raporunuz genellikle şu hususları içermelidir:

• Slayt 1: Testin amacı - Testi neden yaptınız ve bu özel testi tasarlamanıza neden olan hipoteziniz neydi?
  
  Paydaşlar ve daha geniş organizasyonunuz için bunu oldukça yüksek seviyede tutabilirsiniz. Test ekibinize sunum yaparken önceki testlerden (varsa) bağlam ekleyin ve taşımayı umduğunuz metriklerin derinliklerine dalın.

• Slayt 2: Testin ayrıntıları – Testin farklı varyasyonlarını gösterin ve farklılıkları açıklamak için kısa bir not ekleyin. Testleri ne zaman çalıştırdığınızı, ne kadar sürdüğünü ve varyasyona göre ziyaretçi sayısına genel bir bakış ekleyin.
  
  Liderliğe veya diğer ekiplere sunum yaparken, öğrenilenler veya içgörülerle ilgili olmayan ayrıntıları dışarıda bırakabilirsiniz. Test ekibiniz için bu slaydı veya sayfayı her küçük ayrıntıyı kapsayacak şekilde genişletebilirsiniz.

• Slayt 3: Testin sonuçları – Artış veya kayıp yüzdesini, farklı varyantlardan dönüşüm oranlarını ve testlerin istatistiksel önemini gösterin.
  
  Paydaşlar sonuçlara önem verir, bu da bunu raporunuzun en önemli yönlerinden biri yapar. Doğru şekilde hareket eden kazançları ve KPI'ları vurgulayın. Sonuçla alakalı olmayan aykırı değerleri kaldırın. Unutma, onların çıkarlarına hitap etmelisin. Onlara iyi görünmelerini sağlayacak bir şeyler verin.
  
  Test ekibiniz için, kayıplara ve hangi metriklerin beklediğiniz gibi ilerlemediği konusunda daha fazla zaman harcayabilirsiniz.

• Slayt 4: Testten alınan dersler – Testin net bir kazancı yoksa, bu, bir hikaye anlatmak için verileri kullanma şansınızdır. Paydaşlara, raporunuzdaki sayıların ne anlama geldiğini, bu testleri yürüterek elde ettiğiniz bilgileri ve gelecekteki testler için nasıl yeni hipotezler oluşturmayı planladığınızı açıklayın.
  
  Bu, test ekibiniz için de çok önemlidir. Başarısız olduğunuz dersler, ekip için sonraki adımları belirleyebilir.

• Slayt 5: Gelir üzerindeki etkisi : Yapabiliyorsanız, daha önce gösterdiğiniz artış yüzdelerini yıllık olarak öngörülen gelir etkisi ile ölçmeyi deneyin.
  
  Yönetici paydaşların deneylerle ilgilenmesini unutmayın, onlara şirketin kârlılığı üzerindeki etkisini göstermelisiniz. Gösterilecek tahmini bir geliriniz yoksa, öğrendiklerinizin etkisi olabilecek gelecekteki testleri çalıştırma planını içerdiğinden emin olun.
  
  

Bunu doğru yapmanın tek bir yolu olmadığından, birkaç uzmandan raporlarını nasıl yapılandırdıklarını paylaşmalarını istedik ve şöyle dediler:

Aşağıdakileri içeren çok standart bir yapılandırma raporları yöntemim var:

1. genel bakış
   
   Neyi test ettiğimizin, neden yaptığımızın, neyi gözlemlediğimizin ve bundan sonra ne yapmayı planladığımızın hızlı ve sade bir özeti.

2. Test konsepti
3. Deneme reklamı
4. Tarihler ve süre
5. Metrikler
6. Sayfalar
7. Hipotez
8. analiz
9. Sonuçlar
   
   Kanımca, her raporun, başkaları tarafından sorgulanabilmeleri ve gelecek kuşakların yararına olacak şekilde, tüm ham sonuçları içermesi zorunludur.
   
   A/B test aracımızdaki sonuçlara şu anda erişebileceğimizi varsayabiliriz, peki ya bir yıl sonra? İki yıl? Üç?

10. Sonraki adımlar
    
    Bu deneyde gördüklerimize dayanarak, bundan sonra ne yapacağız?

Oliver Palmer, Oliver Palmer'da CRO danışmanı

A/B test raporlarımız her zaman aşağıdaki unsurları içerir:

1. Her sürümde yapılan değişikliklerin net bir açıklaması;

2. Hangi sürümün daha iyi performans gösterdiği dahil olmak üzere deneyin sonuçları; ve

3. A/B testinin sonuçlarına dayalı ileri deneyler için öneriler

Bu raporlar, mağazamız için neyin en iyi olduğunu anlamamıza ve dönüşüm oranımızı nasıl iyileştireceğimiz konusunda bilinçli kararlar vermemize yardımcı olur.

PalaLeather'ın CEO'su Luke Lee

1. “ Deney görüntülendi (sayfa) – Deneyi kaç kişi gördü?
2. Deneme görüntülendi (öğe) – Deneme yalnızca kaydırmada gösteriliyorsa, kaç kişi gördü?
3. Deneyde bekleme – Masaüstünde, kullanıcının imleci deney alanının üzerine mi geldi?
4. Deney etkileşimi – Kullanıcı deneyle etkileşime girdi mi? (Her öğeyi ayrı ayrı takip edin)
5. Sayfadaki süre
6. Ödeme zamanı ”

AirOps'un Kurucusu ve CEO'su Alex Halliday

İşte ONTRACK Digital'in aktivite raporlarından birinin neye benzediğine dair hızlı bir örnek:

( Bunu raporunuz için şablon olarak kullanabilirsiniz.)

Slayt 1:

• Marka adı
• Rapor Adı
• Zaman dilimi

Slayt 2:

Testin öne çıkan özellikleri

• Tamamlanan test sayısı
• Başarılı test sayısı
• Uygulanan özellikler
• Devam eden test sayısı
• Bir durum güncellemesi ile tüm testlerin özeti

Slayt 3:

Belirli bir dönem için Google Analytics'e genel bakış

• Gelir ve dönüşüm oranı
• işlemler
• AOV

Slayt 4:

Şu anda çalışan testler

• Şu anda devam eden testlerin anlık görüntüsü
• Hangisinin kazanan olduğunu gösteren A/B test yazılımından görsel
• Testin ilerlemesini desteklemek için Google Analytics'ten alınan metrikler

Slayt 5:

Gelecekteki testlere genel bakış

• Tüm testler planlanıyor

Her testi bir görsel eşliğinde açıklamak için bir slaytınız olabilir.

Kapsamlı Hedefler ve KPI'lar

Hedefler ve KPI'lar, deneyin amacını açıklayabilmeniz için "testin ayrıntıları" bölümüne girer.

Seçiminizi açıklamak için bir not eklediğinizden emin olun. Başkalarını izlemek için neden belirli bir hedef veya KPI seçtiğiniz konusunda ızgara yapabilirsiniz.

Hangi hedeflerin ve KPI'ların izleneceğini belirleme konusunda yardıma mı ihtiyacınız var? A/B Testinde Hedefleri Kullanmaya İlişkin Nihai Kılavuzumuzu alın.

Ayrıca birkaç uzmandan hangi hedefleri takip ettiklerini belirtmelerini istedik:

Shopify mağazalarında test etmek için en sevdiğim hedef , katalog sayfasındaki etkileşimi artırmak. Ürünlerimiz, kanal içindeki satış gelirini ve müşteri büyümesini tanımlar. Bu hedefe odaklanmak ve test etmek, sayfanın yeterince ziyaret edilip edilmediği konusunda bize kaynak bilgiler verir. Katılım düşükse, testler eksik olduğumuz alanları bulmamıza yardımcı olur ve pazarlama çabalarının yenilenmesini sağlar.

Faruzo'nun CEO'su Aviad Faruz

Hedef izleme açısından, genellikle aşağıdaki listeden bir birincil metrik seçiyorum ve ardından diğerlerini sağlık metrikleri veya sayaç metrikleri olarak kullanıyorum. İstenmeyen sonuçlara karşı birden fazla sayıya göz kulak olmak iyidir.

1. Çıkma Oranı
2. CVR (dönüşüm oranında genel artış)
3. AOV (ortalama sipariş değeri)
4. Ziyaretçi başına ortalama gelir (yukarıdakilerin ikisinin karışımı)
5. NPS veya benzeri

Ayrıca kullanıcıları şu şekilde segmentlere ayırmayı seviyorum:

1. UTM kaynağı
2. Cihaz tipi
3. Konum
4. Yeni ve Geri Gelen Ziyaretçi"

AirOps'un Kurucusu ve CEO'su Alex Halliday

Hedef olarak, normalde doğrudan etkilemeye çalıştığımız bir öncü gösterge olacaktır (örneğin, görüntülenen ürün sayfaları veya bir boyut/renk filtresiyle etkileşimler) ve ardından neredeyse her zaman Dönüşüm ve Ziyaretçi Başına Gelir. İzlenen hedefler, deneyin hipotezi ve ticari hedefleriyle doğrudan ilgili olmalıdır, bu nedenle en fazla üç veya dörtten fazlasını izlemek nadiren yararlıdır.

Oliver Palmer, Oliver Palmer'da CRO Danışmanı

A/B testlerimizde genellikle iki hedefi izleriz: dönüşüm oranı ve ortalama sipariş değeri . Ancak, denemenin doğasına bağlı olarak, tıklama oranı veya sitede geçirilen süre gibi diğer hedefleri de takip edebiliriz. Genellikle deneye bağlıdır. Diğer kullanıcılar ve işletmeler, ilgili hedeflerini izlemek için farklı kriterlere sahip olabilir.

Shopify mağazalarında test etmek için favori hedeflerimiz, dönüşüm oranı ve ortalama sipariş değeridir. Bunların mağazamız için en önemli metrikler olduğunu ve mağazamızı nasıl iyileştirebileceğimiz konusunda en fazla bilgiyi sağladığını görüyoruz. Ancak, her mağaza farklıdır ve diğer hedeflerin işletmeniz için daha önemli olduğunu görebilirsiniz. Gerçekten ne için optimize etmek istediğinize bağlı.

Palaleather'ın CEO'su Luke Lee

Görsel Hikaye Anlatımı İçin Reklam Öğeleri Ekleme

Kullandığınız çoğu A/B test yazılımı, raporları dışa aktarırken kullanabileceğiniz tablolar ve grafikler veya bir tür hazır şablonlar sunacaktır. Bu grafikleri raporunuza ekleyebilir (tabii ki ilgililerse) ve kendinizden bazılarını oluşturmayı düşünebilirsiniz.

Rakamlarınız bir hikaye anlatıyor. Sadece görsel olarak tasvir etmek için reklam öğelerini kullanın. İşin püf noktası, tercihen tek seferde, anlaşılması kolay görselleştirmeler kullanmaktır.

CXL'deki Annemarie Klaassen ve Ton Wesseling, işe yarayan bir çözüme ulaşmak için farklı yöntemler deneyerek bu yola girmişti. İşte tavsiyelerinin kısa bir özeti:

İpucu 1: Emin değilseniz, Excel elektronik tablolarına bağlı kalın

Kaldırma ve etkiyi hemen görebilirsiniz. Ayrıca, kazananı renklendirebilirsiniz, böylece herkes hangi varyantın kolayca kazandığını görebilir.

2. İpucu: Bir grafik ekleyin

Zaman içindeki günlük dönüşüm oranına bakabilir ve varsayılan varyasyonun alt ve üst sınırını ekleyebilirsiniz.

Ancak bu size hangi varyantın kazandığı ve KPI'ların nasıl etkilendiği konusunda net bir yanıt vermeyecektir; sadece size paydaşlar için ilginç olmayan istikrarlı bir etki olduğunu gösterin.

3. İpucu: İstatistikçileri taklit edin

Başka bir yol (muhtemelen daha doğru), istatistikçilerin yaptıklarını tekrarlamaktır: 2 çan eğrisi, kritik bir değer ve bir gölgeli alan. Ama sorun şu ki, bunu net bir şekilde açıklamak çok zor.

Böylece Annemarie ve Ton şunu buldu:

Her iki varyantın dönüşüm oranını göstermek için iki net nokta. Noktalı çizgi, güven aralıklarını temsil eder.

"B varyasyonunun dönüşüm oranı, A'nın güven aralığının dışındaysa, B varyasyonu önemli ölçüde daha iyidir. Yeşil gölgeli alan bunu vurgulamaktadır. Kırmızı alandaki bir nokta, varyasyonun önemli ölçüde daha kötü performans gösterdiği anlamına gelir.”

Doğru yapmak için birkaç kez daha denemeleri gerekti. Sonuçta elde ettikleri şey, ekipleri için anlamlı olan ve reklam öğelerinin üretimini otomatikleştirebilen daha konsolide bir sürümdü.

Sonunda neyle sonuçlandığını görmek için yazının tamamını okuyabilirsiniz.

Not : Bunu fazla karmaşık hale getirmenize gerek yok. Sonuçlarınızı ve öğrendiklerinizi destekleyen yaratıcı öğeleriniz olduğundan ve herkesin anlayabileceği kadar kolay olduğundan emin olun.

Kapsama Hedefleme ve Deneme Tasarımı

Bir denemeyi nasıl tasarladığınız ve hangi hedef kitle segmentinin hedeflendiği, özellikle gelecekteki testleri oluşturmak için bu bilgileri kullanmanız gerektiğinden, ondan öğrendikleriniz kadar önemlidir.

Bunlar "detaylar" bölümünde de yer alır. C-suite ile ilgili olmayan bazı bilgileri soyutlamak veya kısaltılmış bir versiyonunu sunmak isteyebilirsiniz.

Uzmanların hedefleme ve segmentasyona nasıl yaklaştığı aşağıda açıklanmıştır:

Farklı denemeler, tekrar eden müşteriler veya ana ürün sayfanızı görmüş kişiler gibi farklı kullanıcı segmentlerini hedefleyecektir. Anglosfer'in her yerinden kullanıcılarınız varsa, İngiliz müşterileri Birleşik Krallık İngilizcesi ile hedefleyebilirsiniz. Kitlenizi segmentlere ayırarak, denemenizi yalnızca kriterlerinize uyan belirli sayıda ziyaretçiye sunabilir, karşılamayanları hariç tutabilirsiniz.

Mağazanızda A/B testi yapmadan önce, hipoteziniz için hedef kitlenizin hangi bölümünün uygun olduğunu bulmanız gerekir. Segmentasyon, doğru denemenin doğru müşterilere gösterilmesini garanti eder.

Lulu Albanna, Kurucu Ortak – WRC Medya

Bu özel seçimleri neden yaptığınızı açıklayın. Daha önceki bir deneyin sonucu muydu? Veya dönüşüm araştırmasına dayalı belirli bir hipoteze mi ulaştınız?

Electric Scooter Guide Teknik Müdürü Paul Somerville de testin nerede tetiklendiğini ve bunun neden önemli olduğunu paylaşmanızı tavsiye ediyor:

Bir Shopify şirketi olarak canlı sohbet, harekete geçirici mesaj düğmeleri, ürün resimleri, satış konumlandırma, açılış sayfaları, gezinme menüleri ve daha fazlası gibi özellikler için çok sayıda A/B testi gerçekleştirdik.

Örneğin, A/B testi, müşteri deneyiminde sıkıntı veya sürtüşme olmadan çapraz satış ve ek satış arasında doğru dengeyi kurmamıza yardımcı oldu.

Kitlemizin, birkaç deneme yaptıktan sonra, ödeme sırasında sunulanlar yerine, ürün sayfalarında yüksek düzeyde alakalı önerileri hemen beğendiğini fark ettik ve bunun sonucunda ortalama işlem değerini artırdık.

Segmentasyonda Sıfırlama

Tüm testler, akılda bir kitle segmenti ile başlamaz. Genellikle, testin amacı, hangi segmentin bir değişikliğe daha iyi yanıt verdiğini bulmaktır.

Bu nedenle, test tamamlandıktan sonra hedef kitle segmentlerini tanımlamayı düşünüyorsanız, bununla ilgili bulgularınızı raporun "sonuçlar" ve "öğrenmeler" bölümlerine eklediğinizden emin olun.

Raporunuza dahil etmek isteyeceğiniz bazı yaygın segmentasyonlar:

• Coğrafi
• Davranışsal
• Hava
• teknolojik

Tüm bunlar, hedef kitlenizi daha iyi anlamak ve üstün testler tasarlamak için sahip olduğunuz sonuçları iyileştirmenize yardımcı olacaktır.

Bununla birlikte, segmentasyon sonrası üç yaygın sorunla karşılaşabileceğini unutmamalısınız: çok küçük bir örneklem büyüklüğüne sahip olmak, birden fazla segmenti karşılaştırmak ve tamamen yanlış olanlara odaklanmak.

Not : Segmentasyon sonrası kitlenizi çerezlere, veri katmanınıza ve hatta HubSpot listelerine göre segmentlere ayırarak da ilerleme sağlayabilirsiniz.

Shopify A/B Testinin Değerini Dahili Olarak ve Müşterilere İletmek

Artık Shopify A/B test raporunuzun nasıl görünmesi gerektiğini bildiğinize göre, uzmanlarımızdan bazı tavsiyeler:

• B2C vs. B2B – Onlara doğru yolu gösterin
  B2C'deki satın alma döngüleri çok daha kısadır ve çok daha fazla trafik vardır, bu nedenle ideal olarak çok sayıda test yapma potansiyeline sahip olursunuz. Ancak, çoğu markanın, zayıf verilerle sonuçlanan yeni gizlilik güncellemeleri nedeniyle sürdürülemez hale gelen satın alma için hala "denenmiş ve test edilmiş" kanallara odaklandığını göreceksiniz. Sonuç? Müşteri edinme maliyetinde şaşırtıcı bir artış. Müşterilerinize/paydaşlarınıza tüm rakiplerinizden daha fazla harcama yapamayacağınızı açıklayın.

• Liderliğin çıkarları için oynayın
  A/B testinin gerçek değeri, deneylerden topladığınız içgörülerde yatar. Ancak bunlar kurucu ve diğer paydaşlar için yararlı değildir. Öğrendikleri şeylerden etkilenme olasılıkları daha düşüktür ve “kazanımlar” ile daha çok ilgilenirler.

• Yanlış beklentiler belirlemeyin
  Tabii ki, gelir üzerindeki etkisini göstermeye çalışmalısınız, ancak buradaki anahtar ifade şudur: mümkün olduğunda. Dönüşüm oranlarındaki veya ortalama sipariş değerindeki artışa dayalı olarak gelir tahmini yapmayın.
  Bunun yerine neyin test edildiğine odaklanın:
  
  
  • Ne yaptığınız konusunda net olun ve görsel ve ilgili raporlar oluşturun.
  • Öğrenilenler nelerdi? Bu, CR veya ARPV hareketi gibi bir ölçümden gelebilir. Harekete değil, hipotezin doğru olup olmadığına odaklanın. Öyleyse, nedensel ilişki, kitle segmentleriniz hakkında ne gösteriyor?
  • Bu anlayışla ne yapacaksın? Konumlandırmayı düzeltir misiniz? Ya da belki site tasarımını geliştirmek?
  • Bu, bir bütün olarak işletme için ne anlama geliyor? Ve markayı iş hedeflerini karşılamaya bir adım daha yaklaştırabilir mi?

• Sunduğunuz sayılara bağlam ekleyin
  İnsanların neye baktıklarını belirsiz bir şekilde bilmelerini sağlamalısınız. Bu, renk kodlaması, sektör karşılaştırmaları ekleme, ortalamaları, kitle segmentlerini gösterme ve hatta farklı kanalların maliyetini gösterme anlamına gelebilir.

Bu yaklaşımı takip etmek, hızlı kazançlar elde etmek için her zaman baskı altında kalmamanızı sağlar.

Dikkatinizi deneylerin neyle ilgili olduğuna, yani öğrenmeye odaklayabilirsiniz. Ancak anahtar, bir şeyi diğerine göre önceliklendirmek değildir.

En iyi deney ajansları, test ettikleri kadar ilgiye ve katılıma odaklanır. Coşku (Evet! Deneyler işletmeleri büyütebilir) ile yanlış beklentiler belirleme (gelirimiz iki katına çıkacak) arasında gerçek bir dengeleyici eylemdir.

İleriye giden yol (*davul lütfen*) eğitimdir. Daha iyi testler yapmanıza ve eyleme geçirilebilir içgörüleri paylaşmanıza yardımcı olacak jargonsuz bir okuma olan "Experimentation Works"ün bir kopyasını alın.

Yükünüzü paylaşmanıza yardımcı olabilecek bir A/B test aracı arıyorsanız, Convert'i deneyin. 15 gün boyunca ücretsizdir; kredi kartı gerekmez.