A/B Testi: Nedir, Neden 2022'de Yapmalısınız?

A/B testi nedir?

Bölünmüş testler olarak da adlandırılan A/B testleri, kullanıcıların hangisinin daha verimli olduğunu belirlemek için bir şeyin iki sürümünü karşılaştırmasına olanak tanır. Basitçe söyleyin, müşterileriniz A sürümünü mü yoksa B sürümünü daha mı tercih ediyor?

Fikir, bilimsel yönteminki gibidir. Bir şeyi değiştirdiğinizde ne olduğunu bilmek istiyorsanız, yalnızca bir şeyin değiştirildiği bir senaryo oluşturmalısınız.

İlkokulda yaptığınız deneylere bir bakın. Örneğin, iki fincan kire iki tohum ekerseniz ve birini dolabın içine, diğerini pencerenin yanına koyarsanız, farklı sonuçlar elde edersiniz. Bu tür deneylere A/B testi denir.

Neden A/B testini düşünmelisiniz?

Bugün B2B'deki işletmeler, her ay aldıkları sayısız olası satıştan memnun değiller; Buna karşın e-ticaret mağazaları, yüksek alışveriş sepetini terk etme oranıyla mücadele ediyor. Bu arada yayıncılık ve medya şirketleri de izleyicilerinin düşük katılımıyla mücadele ediyor. Ayrıca, bu temel dönüşüm ölçümü, bu dönüşüm hunisindeki boşluklar, ödeme sayfalarındaki düşüşler vb. gibi tipik sorunlardan etkilenir.

A/B testleri yapmanızın nedenlerine bir göz atalım:

1. Ziyaretçinin acı noktalarını ele almaya yardımcı olun

Ziyaretçiler, hedefledikleri belirli bir hedefi gerçekleştirmek için web sitenizi ziyaret eder. Örneğin, hizmetiniz veya ürününüz hakkında daha fazla bilgi edinmek, belirli bir ürün veya hizmeti satın almak, belirli bir konu hakkında daha fazla bilgi edinmek veya yalnızca göz atmak olabilir. Ziyaretçinin amacı ne olursa olsun, amaçlarına ulaşırken ortak sorunlarla karşılaşabilirler. Örneğin, şimdi satın alma veya demo veya demo talep etme gibi kopyayı anlamak veya CTA düğmesini bulmak zor olabilir.

Hedeflerine ulaşamama, tatmin edici olmayan bir kullanıcı deneyimiyle sonuçlanır. Bu, sürtünme yaratır ve sonuçta dönüşüm oranlarını azaltır. Bunun yerine, ziyaretçilerinizin sorunlarını çözmek için ısı haritaları, Google Analytics veya web anketleri gibi ziyaretçi davranış araçlarının analizi yoluyla toplanan verileri kullanın. Bu, seyahat, e-ticaret, SaaS, eğitim, yayıncılık, medya ve daha fazlası gibi her işletme için geçerlidir.

2. Mevcut trafikten gelen yatırım getirisini artırın

Birçok deneyimli optimize edicinin fark ettiği gibi, web sitenize yüksek kaliteli trafik edinmenin maliyeti çok büyüktür. A/B testi, mevcut trafiğinizden en iyi şekilde yararlanmanıza yardımcı olur ve yeni ziyaretçiler kazanmak için fazladan para harcamadan dönüşümleri artırmanıza olanak tanır. Ayrıca, bazen sitenizdeki en küçük değişiklikler iş dönüşümlerini artırabileceğinden, a/B testi size yüksek bir yatırım getirisi sağlayabilir.

3. Hemen çıkma oranını azaltın

Web sitenizin performansını değerlendirmek için izlemeniz gereken çok önemli bir ölçüm, hemen çıkma oranıdır. Web sitenizin hemen çıkma oranının yüksek olmasının, aralarından seçim yapabileceğiniz çok sayıda seçeneğin olması, beklentilerin gerçeklikle uyuşmaması, kafa karıştırıcı bir gezinme sistemi, teknik terminolojinin aşırı kullanımı vb. gibi birkaç nedeni olabilir.

Farklı web sitelerinin farklı amaçları olduğundan ve farklı kullanıcı gruplarına hitap ettiğinden, hemen çıkma oranlarını azaltmak için evrensel bir çözüm yoktur. Ancak, bir A/B testi yapmak faydalı olabilir. A/B testini kullanarak, en etkili sürüme sahip olana kadar sitenizdeki bir öğenin farklı sürümlerini deneyebilirsiniz. Bu, herhangi bir sürtüşmeyi veya sorunu belirlemenize ve genel deneyimi iyileştirmenize yardımcı olacak, web sitenizde daha fazla zaman geçirmelerini ve muhtemelen ödeme yapan müşteriler haline gelmelerini sağlayacaktır.

4. Küçük ayarlamalar yapın

Tüm sayfayı canlandırmak yerine A/B testlerini kullanarak sitenizin içeriğinde küçük, artımlı değişiklikler yapın. Bu, mevcut dönüşüm oranlarını düşürme şansını azaltır.

A/B testi, kaynaklarınızı yalnızca küçük değişikliklerle en yüksek çıktıyı üretecek şekilde hedeflemenize ve daha büyük bir yatırım getirisi elde etmenize olanak tanır. Bir örnek, bir ürünün açıklamasına değiştirilebilir. Ürün açıklamalarınızı ortadan kaldırmak veya değiştirmek istiyorsanız bir A/B testi yapmak mümkündür. Ancak, müşterilerinizin değişikliklere nasıl tepki vereceğini bilmek zordur. A/B testi yaparsanız, misafirlerinizin tepkisini inceleyebilir ve kantarın hangi yöne eğileceğini tespit edebilirsiniz.

5. İstatistiksel olarak önemli iyileştirmeler yapın

Veriler tamamen A/B testini yönlendirdiğinden ve tahmine, içgüdüye veya sezgiye yer olmadığı için, miktar gibi ölçümlerde istatistiksel olarak anlamlı iyileştirmeleri analiz ederek "kazanan" ve "kaybeden" arasındaki farkı ayırt etmek kolaydır. sayfada geçirdiğiniz süre, gösteriler için istek sayısı, sepetlerin terk edilme oranları veya tıklama oranı ve daha fazlası.

6. İşletmelerin gelecekteki karlarını artırmak için bir web sitesi tasarlayın

Yeniden tasarlama, küçük bir CTA ve renk değişikliğinden belirli web sayfalarına, siteyi tamamen elden geçirmeye kadar her şey olabilir. Birinden birini seçme kararı, A/B testi sırasındaki verilere dayanmalıdır. Tasarım geliştirilinceye kadar test etmeyi bırakmayın. Yeni sürüm yayına girdiğinde, ziyaretçileriniz için en ilgi çekici olanın bu olduğundan emin olmak için sayfanın diğer öğelerini test edebilirsiniz.

A/B Testi nasıl yapılır?

1. Test etmek için bir değişken seçin.

Web sitesi sayfalarınızı ve e-posta mesajlarınızı optimize etmeye çalışıyorsanız, ölçmek istediğiniz birçok değişkeniniz olabilir. Ancak, bir değişikliğin ne kadar etkili olduğunu belirlemek için bir “bağımsız değişken ” tanımlamalı ve o değişkenin performansını belirlemelisiniz. Bunun yokluğunda, performanstaki değişikliklerin nedeninin hangi değişken olduğunu belirleyemezsiniz.

Tek bir web sitesi sayfası veya e-posta için birden çok değişkeni test etmek mümkündür, ancak hepsini aynı anda test ettiğinizden emin olun.

Değişkeninizi belirlemek, pazarlama araçlarınızdaki bileşenleri ve bunların ifade, tasarım ve düzen için olası alternatiflerini inceler. Deneyebileceğiniz diğer öğeler, e-posta konu satırları, gönderen adları ve e-posta mesajlarınızı özelleştirmeye yönelik diğer yöntemlerdir.

E-postalarınızda kullandığınız resmi veya harekete geçirici mesaj düğmenizdeki metni değiştirmek gibi küçük değişikliklerin önemli ölçüde iyileşeceğini unutmayın. Bu tür değişiklikler tipik olarak daha önemli olanlardan daha kolay ölçülür.

2. Hedeflerinizi belirleyin.

Tek bir testte birden fazla yönü test edecek olsanız bile, teste başlamadan önce konsantre olmak için bir birincil ölçü seçmelisiniz. İkinci varyantı ayarlamadan önce bunu yapmalısınız. “ Bağımlı değişken ”, bağımsız değişkeninizi nasıl değiştirdiğinize bağlı olarak değişebilir.

Testi bitirdiğinizde bağımlı değişkenin nerede olmasını istediğinizi düşünün. Hatta gayri resmi hipotezler kurmak ve ardından sonuçları bu fikre göre incelemek mümkündür.

Hangi metriklerin öncelikleriniz için önemli olduğuna ve hangi değişiklikleri önerdiğinize karar vermek için daha sonraya kadar beklemezseniz, kullanıcıların davranışlarını etkileyebilir. Bunu yapmazsanız, testlerinizi en verimli yöntemle kuramayabilirsiniz.

3. Test edeceğiniz sayfayı seçin

Birincil sayfanızla başlayın. Sayfa, ana sayfanız veya yüksek trafikli bir açılış sayfası işlevi görebilir. Her durumda, işletmenizin kârlılığında önemli bir faktör olacaktır.

4. Bölme ve Değerlendirme Metriklerine Karar Verme

Göz önünde bulundurulması gereken iki nokta şunlardır: kullanıcılarımızı web sitesini ziyaret ettiklerinde nerede ve nasıl farklı deneyci gruplarına ayıracağız ve deneysel değişikliğimizin etkililiğini veya başarısızlığını ölçmek için hangi metrikleri kullanacağız. Yönlendirme için seçtiğimiz birim türü (gözlemleri farklı gruplara ayırdığımız an), kullandığımız değerlendirme ölçütlerini etkileyebilir.

“A” grubu olarak da bilinen kontrol grubu, orijinal ana sayfayı görecek ve 'B olarak da bilinen deney grubu, 7 günlük denemeye odaklanan yeni siteyi alacak.

5. Kontrol grubunuzu ve test grubunuzu oluşturun.

Boş ve alternatif hipotezlerinizi belirledikten sonraki adım, kontrol grubunu tasarlamak ve (varyant) sınıfını test etmektir. Bu süreçte iki temel fikir göz önünde bulundurulmalıdır: örnekleme ve örneklem büyüklüğü.

Örnekleme

Rastgele örnekleme, en popüler örnekleme yöntemlerinden biridir. Bunun nedeni, her popülasyon örneğinin seçilme şansının olmasıdır. Rastgele örnekleme, örneklemedeki yanlılığı azalttığı için hipotez testinde çok önemlidir ve bir testin sonuçlarının yalnızca test örneğinin kendisini değil, tüm popülasyonu temsil etmesini istediğiniz için önyargıdan kaçınmak çok önemlidir.

Örnek boyut

Yetersiz kapsama nedeniyle önyargıyı ve çok fazla gözlem örneklemesi nedeniyle önyargıyı ortadan kaldırmak için testi gerçekleştirmeden önce A/B testiniz için minimum örneklem boyutunu belirlemek çok önemlidir.

6. Veri biriktirin

Bu bekle ve gör aşamasıdır. Crazy Egg gibi A/B test araçlarıyla veriler otomatik olarak toplanır. Testleriniz sırasında ilerlemeyi istediğiniz zaman takip edebilirsiniz ve test bittiğinde, her varyasyona kaç kişinin katıldığı, hangi cihazları kullandıkları ve diğer ayrıntılar hakkında bilgi alırsınız.

7. A/B testi istatistiklerini gözden geçirin

Hangi varyantın kazanan olduğuna, şampiyon mu yoksa meydan okuyan mı olduğuna bir göz atın. Kitlenizin neyi daha çok tercih ettiğini - ve ne kadar - öğrendikten sonra, yeni bir varyasyon sunarak bu 10 adımlık sürece başlayabilirsiniz.

6 En İyi A/B test yazılımı

1. AB Lezzetli

Ab Tasty, dönüşüm optimizasyonu yolculuğuna yeni başlayan işletmeler için sağlam bir başlangıç ​​işlevi gören makul fiyatlı ve kullanımı kolay bir araçtır.

AB Tasty, A/B testi ve split testi sunar. Çok Değişkenli Test hunisi testi ve huni testi yetenekleri. AB Tasty'nin düzenleyicisini görsel formatta kullanmak, hızlı ve kolay varyasyonlar ve testler oluşturmanıza ve hedeflerinize yönelik güven seviyeleri sağlayan gerçek zamanlı raporlar almanıza olanak tanır.

2. Google Optimize 360

Google Optimize 360, Google Optimize'ın premium veya ücretli sürümüdür. A/B testi ve yerel Google Analytics entegrasyonu, URL hedefleme, Coğrafi hedefleme ve daha fazlası gibi ücretsiz sürümünün tüm temel işlevlerini içerir, ancak ücretsiz sürümde bulunan farklı kapaklar içermez. Şimdiye kadar tartıştığımız tüm test araçları gibi, Optimize 360'ı kullanarak şunları yapabilirsiniz:

• Çok değişkenli bir muayene gerçekleştirerek 36'ya kadar kombinasyon deneyin
• Aynı anda 100'den fazla deney yapılabilir
• Aynı anda 100'den fazla kişiselleştirme oluşturulabilir

Google Optimize 360'ın VWO, Optimizely veya AB Tasty ile karşılaştırıldığında ek faydaları veya avantajları olmayan daha pahalı bir alternatif olduğunu unutmayın.

3. Adobe Hedefi

Adobe Target, kişiselleştirmenin yanı sıra hedefli testler de sunan çok popüler bir kurumsal araçtır.

Adobe Target, varyasyonu oluşturduğunuz ve ardından kullanıcı segmentasyonuna göre varyasyonu seçtiğiniz bir iş akışının üç adımında size yol gösterir. Son olarak, test etmek için kendi hedeflerinizi ve tercihlerinizi belirleyebileceksiniz. Bu tür hedefli reklamcılıkta, en ilgi çekici özelliğin otomatik olarak kişiselleştirilmesi şaşırtıcı olmamalıdır.

4. Google Analitik

Google Optimize, keşif yolculuğuna yeni başlayan deneyimli optimize ediciler için mükemmel bir seçimdir. Bir Google Ürünü olan bu yazılım, web sitelerinin farklı sürümlerini oluşturup test etmenize ve ardından hangisinin daha iyi olduğunu analiz etmenize olanak tanır.

Google Analytics bunu desteklediğinden, kapsamlı bir araştırma aracına sahip olmanın avantajlarından yararlanırsınız. Google Optimize'ı kullanarak basit A/B testleri, bölünmüş URL testleri ve çok değişkenli testler yapabilirsiniz.

5. İletkenler

Conductrics, her kullanıcı için en iyi deneyimi otomatik bir şekilde sağlamak için A/B testi ve makine öğreniminden yöntemler sağlayan son teknoloji bir araçtır.

İstemci tarafı sunucu veya sunucu tarafı aracı olarak kullanılabilir ve onu kullanmak istediğiniz herhangi bir şekilde neredeyse özelleştirebilirsiniz.

6. A/B testi için Wasabi Platformu

Wasabi A/B Test Hizmetleri İnternet, mobil ve masaüstünde testler yapmak için kendi verilerinizi kullanmanıza olanak tanıyan canlı, yüzde 100 API odaklı kurumsal düzeyde bir üründür. Çok sayıda özelliği ile hızlı, kullanımı basit ve enstrümantasyon çok az. Wasabi, TurboTax, QuickBooks, Mint.com ve diğer Intuit ürünlerini destekleyen deney platformudur.

A/B Testi Ne Kadar Zaman Alır?

A/B testi bir gecede yapılacak bir iş değildir. Aldığınız trafik hacmine bağlı olarak, birkaç günden birkaç haftaya kadar herhangi bir şey için testler yapmak mümkündür. En kesin sonuçları elde etmek için belirli bir zamanda yalnızca bir test yapmanız gerektiğini unutmayın.

Küçük bir süre ile çalıştırılan bir test, testi istatistiksel olarak güvenilir kılmak için yeterli sayıda katılımcı olmadığı için sonuçların bozulmasına neden olabilir. Çok uzun bir test, dengesiz sonuçlara neden olabilir çünkü test, uzun bir süre boyunca kontrol edemediğiniz daha fazla unsurdan etkilenir.

Test sonuçlarınızdaki herhangi bir istatistiksel düzensizliği hesaba katabilmek için test sonuçlarınızı etkileyebilecek herhangi bir değişiklikten haberdar olduğunuzdan emin olun. Emin değilseniz, testi bir kez daha yapın.

A/B testinin kârlılığınız üzerindeki etkisini düşündüğünüzde, testleri doğru bir şekilde yaptığınızdan emin olmak için birkaç hafta ayırmaya değer. Belirli bir zamanda bir test deneyin ve her teste çalıştırılması için uygun zamanı verin.

RemotePik'te Sınırsız Grafik ve Video Tasarım Hizmeti Alın, Ücretsiz Denemenizi ayırtın

En son e-ticaret ve Amazon haberleriyle kendinizi güncel tutmak için www.cruxfinder.com adresindeki bültenimize abone olun.