A/B Testi: Nasıl Çalışır ve Neden İhtiyacınız Var?

Veri her yerde. İster bir birey, ister küçük bir şirket veya çok uluslu bir firma olun, müşterilere hitap etmek ve kârlılığınızı iyileştirmek için ihtiyaç duyulan müşteri verileri de dahil olmak üzere birçok veriyle uğraşıyor olmalısınız.

Pazarlamacılar karı artırmak için çeşitli teknikler kullanırlar. Anlaşılır bir şekilde, tüm teknikler işe yaramayabilir veya hepsi eşit derecede etkili olmayabilir.

Önsezilere veya hislere dayalı bir kampanya oluşturamazsınız. Rakamlara ihtiyacınız var, ancak bunlar her zaman net olmayabilir. Bu nedenle işletmelerin doğru rotayı seçmelerine yardımcı olan benzersiz bir yöntem olan A/B testine ihtiyaçları vardır.

Bu yazıda, A/B testi hakkında konuşacağız ve en iyi A/B test yazılımlarından bazılarını vurgularken faydalarını vurgulayacağız.

Hadi başlayalım:

A/B Testi Nedir?

A/B testi, daha iyi sonuçlar vereni bulmak için aynı şeyi elde etmek için kullanılan iki seçeneği karşılaştıran bir yöntem olarak tanımlanabilir.

A/B testini neredeyse her gün kullanıyoruz ve tekniğin 100 yıldan eski olduğu söyleniyor. Ancak, çevrimiçi pazarlamanın tanıtımı sayesinde artık daha popüler hale geliyor. Pazarlamacılar, en iyi yatırım getirisini sunanı bulmak için iki pazarlama yöntemini karşılaştırmak için A/B testleri kullanır; ancak, A/B testlerinin tek kullanımı bu değildir.

Biyolog ve istatistikçi Ronald Fisher 1920'lerde rastgele kontrollü deneyler yaptı. Temel matematiği ve ilkeleri bulmuştur ve bu fikri bir bilime dönüştürmüştür.
Fisher, gübre değiştirirsem veya daha fazla gübre kullanırsam ne olur gibi temel sorulara yanıt bulmak için birkaç tarımsal deney yaptı.

Ortaya koyduğu ilkelerin doğru olduğu ortaya çıktı ve bilim adamları, 1950'lerin başında tıp alanında resmi olarak klinik deneyler yapmaya başladılar.

Pazarlamacılar bu tekniği 1960'ların sonlarında uyarladılar. Doğrudan kampanyaları değerlendirmek istiyorlar, örneğin: kişiselleştirilmiş mektuplar veya kartpostallar daha fazla satış sağlıyorsa.

Ancak, A/B testi o zamanlar aynı değildi. 1990'ların ortalarında bugünkü haline geldi. Aynı kavramları kullanıyor ancak sanal bir ortama ve gerçek zamanlı olarak taşındı.

A/B Testinin Faydaları Nelerdir?

Artık A/B testinin tanımını bildiğinize göre, AB testinin başlıca avantajlarına bakmanın zamanı geldi.

Para Tasarrufu

A/B testi, işletmelerin daha iyi getiri sağlayan süreçleri belirleyerek paradan tasarruf etmelerini sağlar. Hiçbir iki pazarlama kampanyası benzer getiri sağlamayacaktır, biri her zaman bir şekilde diğerinden daha iyi olacaktır.

A/B testi veri biliminin yardımıyla işletmeler daha iyi getiri sağlayan seçeneği bulabilir ve daha düşük getiri sunan süreçten kurtulabilir ve parayı daha fazla ödediği yerde harcayabilir.

Karları Artırır

AB testi tanımında vurgulandığı gibi, dönüşümleri iyileştirerek ve işletmenin daha fazla kişiye ulaşmasını sağlayarak kârı artırmaya yardımcı olur. İşletmelerin yaklaşık yüzde 60'ı, dönüşümü iyileştirmeye yardımcı olduğuna inanıyor.

Buna ek olarak, A/B testi sonuçları hemen çıkma oranlarını iyileştirebilir ve etkileşimi artırabilir. Bu faktörler, bir işletmenin büyümesine yardımcı olmak için önemlidir. Günün sonunda, azalan maliyetler ve artan satışlar nedeniyle işletme daha fazla para kazanmaya başlar.

Sorunları Tanımlamaya Yardımcı Olur

Birçok pazarlama kampanyası küçük hatalar nedeniyle başarısız oluyor. En iyi AB test araçları, bir işletmenin sorunsuz bir şekilde çalışabilmesi için bu hataları tanıyabilir.

Kötü UX tasarımı gibi birçok sorunun belirlenmesine yardımcı olabilir. Bu önemlidir çünkü daha iyi bir tasarım, dönüşümü yüzde 400'e kadar artırabilir.

İçeriği İyileştirir

Herkesin söylediğine rağmen, içerik hala hüküm sürüyor. Ancak sorun, yazılı içerik, görsel içerik vb. dahil olmak üzere seçilebilecek birçok seçeneğin olmasıdır.

Güvenilir A/B testi veri analiziniz olmadıkça, neyin işe yarayıp neyin yaramayacağından her zaman emin olamazsınız.

İşletme İmajı İçin İyi

A/B testi çok popüler hale geldi ve şirketlerin yüzde 70'inden fazlası ayda en az iki test yapıyor. Web siteleri için A/B testi, işletmelerin kötü bir müşteri izlenimi bırakan süreçlerden veya adımlardan kurtulmasını sağlar.

Sonuç olarak, imaj güçlenir ve iyi niyet artar.

Analizi Kolaylaştırır

İşletmelerin yaklaşık yüzde 77'si tasarım, yazı tipi ve bu tür diğer sorunları belirlemek için web sitelerinde (açılış sayfaları dahil) A/B testleri yapıyor.

Bu, alıcıların bir alışveriş sepetini iptal etmesine neyin neden olduğunu vurgulayarak alışveriş sepetini terk etmeyi azaltmaya yardımcı olur. Kötü bir düzen, gizli maliyetler vb. gibi çeşitli nedenler olabilir.

A/B testi ile işletmeler gerçek nedeni bulabilir ve üzerinde çalışabilir.

Daha Fazla Etkileşim

Şirketler ilgili takipçiler ve alıcılar arar, bu nedenle işletmelerin yüzde 59'unun e-postalarda A/B testleri yapması şaşırtıcı değildir. İşletmelerin ne tür içeriğin daha fazla işe yaradığını belirlemelerine yardımcı olabilir, böylece daha fazla konsantre olabilirler.

A/B Testi Nasıl Çalışır?

A/B testi kulağa karmaşık bir olay gibi gelebilir ama aslında çok basittir. İlk adım, neyi test etmek istediğinize ve neden karar vermektir.

Diyelim ki, boyutu değiştirirseniz, yani daha büyük veya daha küçük yaparsanız, kaç kişinin 'satın aldığını' görmek için sitenizdeki 'Şimdi Satın Al' düğmesinin boyutunu test etmek istediğinizi varsayalım. Neyi test etmek istediğinizden emin olduktan sonra, performansı nasıl değerlendireceğinizden emin olmanız gerekir.

Örneğin, düğmeye kaç kişinin tıkladığı, düğmenin boyutunun algıyı nasıl etkilediğinin iyi bir göstergesi olabilir.

Bir karar vermek için nihai alıcıların sayısını da kullanabilirsiniz, ancak bu adil bir seçenek olmayabilir çünkü ziyaretçiler başka nedenlerle de bir satın alma işleminden vazgeçebilir.

Bir sonraki adımda, kullanıcıları iki gruba ayırmanız gerekecek. Belirli bir demografiden gelen kullanımların bir değişikliğe nasıl tepki verdiğini incelemeye çalışmadığınız sürece, küme rastgele olmalıdır.

Ardından, farklı düğme boyutlarına sahip iki benzer sayfa oluşturun. Şimdi, analizlere bakın ve hangi sayfanın daha fazla tıklama aldığını görün.

Tıklama kararı, düğmenin boyutu, metnin rengi, kullanılan cihaz gibi çeşitli faktörlere bağlıdır. Anlaşılır olması için, kullanıcılarınızı belirli gruplara ayırabilirsiniz, örneğin: mobil kullanıcılar ve masaüstü kullanıcıları.

Bunun nedeni, aynı düğmenin mobil kullanıcılara farklı ve masaüstü kullanıcılarına farklı görünmesidir. Bu şekilde, belirli kullanıcılara hangi düğmenin sunulacağını bilebileceksiniz.

Number Sense: How to Use Big Data to Your Advantage kitabının arkasındaki adam olan Kaiser Fung, “A/B testi en temel rastgele kontrollü deney olarak kabul edilebilir” diyor.

“En basit haliyle, iki tedavi var ve biri diğeri için kontrol görevi görüyor” diye ekliyor. Sonucun doğru olması ve arka plan gürültüsünden kaynaklanmaması için numunenizin boyutunu doğru bir şekilde tahmin ettiğinizden emin olun.

Diğer bazı değişkenler sonuçları etkileyebilir. Örneğin, mobil kullanıcılar düğmelere tıklamaktan hoşlanmayabilir veya düğme, web sitenizin masaüstü sürümünde doğru şekilde konumlandırılmamış olabilir.

Rastgeleleştirme, bir kümenin diğer gruptan daha fazla mobil kullanıcı içermesine neden olabilir, bu da düğmenin boyutundan bağımsız olarak bir kümenin daha düşük veya daha yüksek bir orana sahip olmasına neden olabilir.

Bu tür önyargılardan kaçınmanın en iyi yolu, ziyaretçileri masaüstü ve mobil kullanıcılara bölmek ve ardından bunları rastgele belirli kümelere atamaktır. Bu hile engelleme olarak bilinir.

A/B Testi ve Sonuçları: Nasıl Yorumlanır

Bu temel bir örnekti. Gerçek dünyada, yalnızca boyutu değil, düğmenin metni, konumu ve rengi gibi diğer faktörleri de kontrol edeceksiniz.

A/B testi analistlerinin, farklı öğeleri karşılaştırmak için sıralı testler yaptığı bilinmektedir. Önce düğmenin boyutunu (küçük veya büyük) test edecekler, ardından renge (kırmızı veya mavi), ardından konuma (üst veya alt) vb.

Bu, sayfanın mükemmel bir sürümüne ulaşmalarına yardımcı olur. Bu önemlidir, çünkü birden çok faktörü aynı anda değiştirmek, davranışta (ör. tıklama sayısı) değişikliklere neyin neden olduğu sonucuna varmayı zorlaştırabilir.
Ancak artık karmaşık testleri gerçekleştirebilen A/B test araçlarımız var.

Fung, "A/B testiyle, büyük ölçüde zihin, test edebileceğiniz olası kombinasyonların sayısıyla sarsıldığı için, çok sayıda eşzamanlı, bağımsız test yapmak isteme eğilimindeyiz" diyor.

“Matematik kullanarak, bu tedavilerin yalnızca belirli alt kümelerini akıllıca seçip çalıştırabilirsiniz; o zaman verilerden gerisini çıkarabilirsiniz” diyor.

Bu numara "çok değişkenli" test olarak bilinir. Bir A/B testi şeklidir. Bu, yalnızca bir A/B testi değil, bir A/B/C testi vb. çalıştırmak anlamına gelir.

A/B Testi ve Sonuçları: Nasıl Yorumlanır

Çoğu pazarlamacı ve analiz uzmanı, bu tür testleri gerçekleştirmek için farklı bölünmüş test araçları kullanır. Orada birçok AB test yazılımı bulacaksınız, ancak hepsi sizin için uygun olmayabilir.

Sonuçları yorumlayabilmek için A/B testinin nasıl yapıldığını bilmelisiniz. Doğru aracın neyi test etmek istediğinize bağlı olduğunu unutmayın.

Örneğin, Adoric, A/B testi de dahil olmak üzere çeşitli görevleri yerine getirebilir.

Adoric, kampanyaları yürütmenize, yönetmenize ve analiz etmenize yardımcı olabilecek eksiksiz bir yazılımdır, böylece en iyisini belirleyebilir ve kaynaklarınızı doğru şekilde kullanabilirsiniz.

A/B testinin temel amacı, dönüşümleri artırmaktır. Bunu, yazı tipi boyutu, metin ve görüntülerin kullanımı gibi çeşitli öğeleri değiştirerek yapabilirsiniz. Web sitesi tasarım öğelerini ve bu tür diğer özellikleri test etmek için de kullanabilirsiniz.

Adoric, doğru kullanıldığında %11'lik bir dönüşüm oranı sunabilen bir pazarlama aracı olan pop-up'lara odaklanır. Yazılımımız, farklı açılır pencere tasarımlarını ve doğru olanı seçmek için seçenekleri karşılaştırmanıza yardımcı olabilir.

Adoric, P&G, PMI ve Toyota gibi isimler tarafından kullanılıyor. Sevdiğiniz markaların güvendiği bir isme güvenin.

Yalnızca sayıları sağlamakla kalmayan, aynı zamanda ne anlama geldiklerini de açıklayan bir yazılım aramanız gerekir. Aksi takdirde, sonuçları yorumlaması için bir A/B test cihazı veya istatistik uzmanı tutmanız gerekecektir.

Hem ücretli hem de ücretsiz bölünmüş test yazılımı vardır; ancak, daha ayrıntılı ve kullanımı daha kolay olduğu için ücretli bir sürüme geçmenizi öneririz. Bu tür yazılımlar genellikle dönüşüm oranları veya raporlar sunar:

Tipik sayfanızı gören kullanıcılar için bir tane

Test sayfasını gören kullanıcılar için diğer

Rapor tipik olarak birkaç faktörü vurgular. Tıklama sayısı gibi önemli rakamlar arasındaki farkları arayın.

Aşağıdaki bilgileri de görebilirsiniz:

• Kontrol: yüzde 15 (+/- yüzde 2,2)
• Değişim yüzde 18 (+/- yüzde 1,9)

Bu, ziyaretçilerinizin veya okuyucularınızın yaklaşık yüzde 18'inin e-postayı yeni konu satırınızla açtığı anlamına gelir. Rakamın bir hata payı var - yüzde 2,3.

Bu, gerçek oranın yüzde 16,1 ile yüzde 19,9 arasında olduğu anlamına gelmez.

"Gerçek yorum şu ki, A/B testinizi birden çok kez çalıştırırsanız, aralıkların yüzde 95'i gerçek dönüşüm oranını yakalayacaktır - başka bir deyişle, dönüşüm oranı zamanın yüzde 5'lik (veya her neyse) hata payının dışında kalmaktadır. belirlediğiniz istatistiksel anlamlılık düzeyi)," diye açıklıyor Fung.

Bunu anlamak çok zorsa, o zaman tek kişi olmadığınızı bilin. Anlamanız ve kullanmanız için bu bilgileri düzgün bir şekilde sunabilen bir yazılıma yönelin.

Bu sonuca dayanarak, yeni yöntemin daha fazla kişinin e-posta açmasına neden olduğu için daha etkili olduğunu söyleyebiliriz. Ancak, hata payı nedeniyle, bir e-postayı kaç kişinin açacağını tam olarak garanti edemeyiz, ancak sayıya göre mevcut açılma oranından daha yüksek olacaktır.

A/B Testi: Kaçınılması Gereken Hatalar

İşte en yaygın A/B testi hatalarından bazıları. Bunlardan kaçındığınızdan emin olun:

Testleri Çok Yakında Bitirmek

Deneycilerin yaklaşık yüzde 57'sinin, orijinal hipotezleri kanıtlanmış gibi göründüğünde A/B testlerini sonlandırdığına inanılıyor. P-hack olarak bilinen bu, 'seçici raporlama' olarak kabul edilen ve kötü sonuçlara yol açabilen bir enflasyon yanlılığı biçimidir.
Sonuçları gerçek zamanlı olarak görebilseniz bile, her testin kendi seyrini yürütmesine izin vermek önemlidir.

İyi Bir Örneğe Sahip Olmamak

Bu VentureBeat makalesine göre, A/B testinin önemli bir örneğe ulaşmak için yaklaşık 25.000 ziyaretçiye ihtiyacı var.

Ne yazık ki, çoğu pazarlamacı, toplam popülasyonun gerçek bir temsili olmayan daha küçük bir örneklem boyutu kullanır, bu nedenle sonuç 'güvenilmez' olur.

Küçük Yeniden Test

Çok az şirket yeniden test etmeyi tercih ediyor. Çoğu bir kez test eder ve inanır. Araştırmalar, yanlış pozitiflik riski nedeniyle bir kez yeterli olmayabileceğini kanıtlamıştır.

Ayrıca, birkaç ayda bir denemelisiniz çünkü işler değişebilir. Örneğin, düğmenin farklı bir rengini veya boyutunu beğenebilecek yeni ziyaretçiler kazanabilirsiniz.

Yeniden test etmeden asla doğru seçeneği bulamayacaksınız.

Çok Fazla Metrik Saymak

Karmaşık testler faydalı olsa da, her zaman verimli olmayabilirler. Aynı anda çok fazla metriğe bakmak "sahte korelasyonlara" neden olabilir.

Yazılımınız çok fazla metrik sunsa bile, hangilerine konsantre olmanız gerektiğini bilmelisiniz. Bu, rastgele dalgalanmalardan kaçınmanıza yardımcı olacak ve önemli rakamlara konsantre olmanızı sağlayacaktır.

A/B Testi: Sık Sorulan Sorular

Büyük şirketler A/B testi kullanıyor mu?
Evet onlar yapar. Google, sayfa başına doğru sonuç sayısını belirlemek için ilk testini 2000 yılında gerçekleştirdi. Şirket hala A/B testini aktif olarak kullanıyor ve 2011'de 7.000'den fazla test gerçekleştirdi.

Booking.com, Facebook ve Amazon gibi diğer büyük isimler de düzenli olarak kontrollü deneyler yapıyor. Üstelik siyasette de kullanılıyor.

Obama kampanyası, A/B pazarlamasına atfedilen gelişmiş karar verme nedeniyle 75 milyon dolar daha topladı. Ayrıca bağış dönüşümlerini yaklaşık yüzde 79 oranında artırdı.

A/B testleri ne kadar sürer?
Neyi test etmeye çalıştığınıza bağlı olarak bir saatten bir haftaya kadar sürebilirler.

Örneğin, bir abonelik modelini test eden bir şirket, bunu en az bir ay denemelidir.

Öte yandan, bir e-posta pazarlama testi, insanların yüzde 50'sinden fazlasının işle ilgili e-postaları yalnızca yaklaşık 24 saat içinde okuduğundan, 24-48 saat içinde size sonuç verecektir.

A/B Testine Kimin İhtiyacı Var?
Her çevrimiçi pazarlamacının veya çevrimiçi işletmenin, doğru pazarlama tekniğini belirlemek için A/B testine ihtiyacı vardır.

Son alıcınızın kararını etkileyebilecek tüm unsurları karşılaştırmak için kullanılır. SEO, e-posta pazarlama, web geliştirme vb. alanlarda kullanıldığını göreceksiniz.

A/B Testi: Sonuç

Basit bir ifadeyle, iki seçeneği karşılaştırmak ve daha iyi sonuçlar vereni bulmak için A/B testi kullanılır. Hiçbir şeyin kafanızı karıştırmasına izin vermeyin, arkadaş canlısı bir A/B test yazılımı arıyorsanız Adoric'i deneyin ve kârınızın büyümesini izleyin.

Adoric'i Ücretsiz Deneyin