Hangi kar amacı gütmeyen kuruluş destekçilerine en güçlü, en verimli ve sonuç odaklı bağış deneyimini sunmak istemez? Sizinkinin elinden gelenin en iyisini yaptığından emin olmanın bir yolu, yeni A/B testi fikirlerine yönelmektir .
A/B testi kâr amacı gütmeyen kuruluşlar için güvenilir bir stratejidir ancak bunu doğru şekilde yapmak zaman ve kaynak gerektirir. Ekibinizin buna göre hazırlanmasına ve bütçelenmesine yardımcı olmak için A/B testi sürecine tam olarak nelerin dahil olduğunu belirlemek için buradayız.
A/B Testinin Bağış Deneyiminize Etkisi
Kullanıcı deneyimini bilgilendirmeye yönelik yaygın bir uygulama olan A/B testi, iyileştirilecek alanları belirler. Classy'de, ürün yeniliklerimiz hakkında bilgi vermek ve kar amacı gütmeyen topluluğumuzun bağış deneyimlerini optimize etmesine yardımcı olmak için bu testleri sık sık gerçekleştiriyoruz.
Kâr amacı gütmeyen bir kuruluş A/B testini ne zaman tamamlayabilir?
Kâr amacı gütmeyen kuruluşlar aşağıdaki amaçlarla bir A/B testi gerçekleştirebilir:
- Bağış web siteleri veya formlarındaki (renkler, düğmeler, yazı tipleri, markalama, form alanları vb.) optimizasyon fırsatlarını belirleyin .
- Gömülü bağış formlarının dönüşüm oranını standart bağış formlarına göre değerlendirin .
- Bağışçıların demografik özelliklerini ve davranışlarını daha iyi anlayın.
- Belirli kampanya hedeflerini artırın ( düzenli gelir sağlamak gibi).
- Ödeme sürecindeki anlaşmazlıkları azaltın (belirli iletişim bilgileri gerekliliklerinin kaldırılması gibi).
- Hangisinin bağışçılarda en çok yankı uyandırdığını keşfetmek için kampanya metnini ve yaratıcı öğeleri değerlendirin.
Diğer Test Yöntemleri
Bazen, özellikle mevsimsellik gibi değişkenleri kontrol etmek istediğinizde A/B testi en uygun seçenek olmayabilir. Bunun harika bir örneği, Classy'de gömülü bağış formlarımızda gerçekleştirdiğimiz testlerden biridir.
Gömülü bağış formu, genellikle birincil web sitesi bağış seçeneği olarak kullanılan kolaylaştırılmış bir deneyimdir. Ziyaretçiler forma, kâr amacı gütmeyen kuruluşun site başlığındaki "Bağış Yapın" eylem çağrısı (CTA) veya kâr amacı gütmeyen kuruluşun sitesinin gövdesindeki birincil CTA yoluyla erişebilir.
Yakın zamanda, 500'den fazla kuruluşun web sitesinden gelen trafiğin, standart bir bağış formuyla karşılaştırıldığında yerleşik bir form kullanıldığında dokuz ay boyunca nasıl dalgalandığını belirlemek için bu kullanım durumunu test ettik. 500.000'den fazla benzersiz oturumu inceledik ve dönüşüm performansını önceki yılın aynı dönemine ait standart bağışla karşılaştırdık.
İşte bulgulara bir bakış:
- Medyan dönüşüm artışı, yerleşik bağış deneyimleriyle üç puanken mobil cihazlarda 4,3 puana yükseldi.
- Ziyaretçi başına gelir, yerleşik bağış deneyimlerinde %29 daha yüksekti.
Sektör çapında ve kuruluşa özel araştırmalarımız, kâr amacı gütmeyen kuruluşların bağış deneyimleri hakkında bilinçli kararlar almasına yardımcı olur. Daha sonra, A/B testi uygun olduğunda, bugün alandaki bağışçılarda neyin yankı bulduğuna dair bilgiler sunmak için bunu da bolca yapıyoruz.
Kampanyanızda A/B Testi Yapmadan Önce Bilmeniz Gereken 7 Şey
A/B testi, birçok nüansı olan göz korkutucu bir süreç gibi görünebilir. Bu nedenle kararlarınıza rehberlik edecek ve ileriye yönelik en iyi yolu haritalandıracak birkaç adımın ana hatlarını çizdik.
1. Kendinizi Başarıya Hazırlamak için Sayılar Konusunda Netlik Kazanın
Gerçekleştirmek istediğiniz test için açıkça tanımlanmış bir hedef ve hipotez, başlamak istediğiniz yerdir. Bir A/B testinin destekleyebileceği birkaç farklı ölçüm ve temel performans göstergesi (KPI) vardır.
Dönüşüm oranını, toplam geliri, ziyaretçi başına geliri veya kar amacı gütmeyen kuruluşunuzun gelirini artıracak diğer belirli ölçümleri artırmak olsun, ana önceliğinizi belirleyin. Classy'de tüm bu KPI'ları ve daha fazlasını izliyoruz. Genellikle her ziyaretçinin bağış formuna getirdiği geliri artırmaya odaklanıyoruz; bu, dönüşüm oranını ve bağış boyutunu dikkate alan bütünsel bir ölçümdür.
Hedefleriniz ve başarı ölçümü konusunda netliğe kavuştuktan sonra, kararlarınıza dayanak oluşturacak istatistiksel önemdeki rahatlık düzeyinizi belirleyin.
Testlerin zorluklarla dolu olabileceğini ve sonuçlara güvenebilmeniz için birkaç kez test yapmanız gerekebileceğini unutmayın. Ekibimiz, sonuçların mümkün olduğunca doğru ve temsili olmasını sağlamak için sonraki adımları atmadan önce %95 istatistiksel anlamlılığa ulaşmanızı önerir.
2. Önce Spesifik Değişkenleri Test Edin
Test ettiğiniz değişkenler önemlidir ve aynı anda çok fazla değişkeni test etmekten kaçınmaya odaklanmak istersiniz. Örneğin, bir bağış deneyiminin tasarımını test ederseniz, yeni yazı tipleri ve boşluk eklemek sonuçlarınızı bozabilir ve performanstaki artışı veya düşüşü gerçekten neyin tetiklediğini bilmeyi zorlaştırabilir.
Test ettiğiniz deneyimler arasında değişmesi gereken tek şey test değişkenidir. Bu, yalnızca tasarımı değiştirmenin etkisini görmek istiyorsanız logo, başlık, metin, yazı tipi ve aralık gibi şeyleri aynı tutmak anlamına gelir. Bu bağlamda, web sitenizde test sonuçlarınızı etkileyebilecek diğer A/B testlerinin çalışmasını önlemek istiyorsunuz.
3. Örneklem Büyüklüğünü Dikkate Alın
Güvenilir sonuçlara ulaşmak için hedef kitlenizin örneklem büyüklüğünün istatistiksel anlamlılığa ulaşacak kadar büyük olması gerekir. Sonuçta 15 kişilik bir test binlerce kişilik potansiyel bağışçı tabanını temsil etmiyor. Çeşitli düşünce kalıplarını ve senaryoları temsil eden daha geniş bir grup, rastgelelik olasılığını azaltacak ve doğruluk şansınızı artıracaktır.
Ek olarak, bir site ne kadar çok oturum alırsa, A/B testi o kadar hızlı bir şekilde istatistiksel olarak anlamlı sonuçlara ve güvenilir içgörülere ulaşabilir. Bu, herhangi bir senaryoda test kitlenizin mümkün olduğunca fazla temsil edilmesini hedeflemeniz anlamına gelir. Biraz zaman alabilir ama ne kadar büyük olursa o kadar iyi.
Genel kural şudur: Yüksek derecede güvenilir bir test için minimum 30.000 ziyaretçiye ve varyant başına 3.000 dönüşüme ihtiyacınız vardır. Bu yönergeyi izlerseniz, genellikle yüksek düzeyde güven düzeyinde istatistiksel olarak anlamlı sonuçlar elde etmeye yetecek kadar trafik ve dönüşüm elde edersiniz. 1
4. Gerçek Dünya Koşullarında Daha Doğru Sonuçlar Üretin
A/B testleri, kar amacı gütmeyen web sitenizin tipik trafik kalıplarını ve koşullarını yeniden oluşturmalıdır. Kâr amacı gütmeyen web sitenizin genellikle bir hafta içinde ne kadar trafik aldığını düşünün ve istatistiksel anlamlılığa ulaşmak için testi ne kadar süreyle çalıştırmanız gerektiğini belirlemek için bu sayıyı kullanın.
Doğal dalgalanmaları hesaba katmak için en az iki hafta genel bir temeldir. Günlük trafiğin arttığını görmüyorsanız her şeyi doğru bir şekilde yakaladığınızdan emin olmak için testin daha fazla zamana ihtiyacı olabilir.
5. Güvenilir Bir Test Programına Yatırım Yapın
Çeşitli programlar A/B testine yardımcı olabilir. En popüler araç olan Google Optimize ücretsizdir ancak 30 Eylül 2023'te kullanımdan kaldırılacaktır. Bunun yerine kâr amacı gütmeyen kuruluşlar, Optimizely veya Vanguard FTSE Emerging Markets ETF gibi başka bir araca ücretli abone olmayı düşünebilir.
Bu araçlar, testinizi başlatmanıza, izlemenize ve analiz etmenize yardımcı olacak kapsamlı işlevler sunar. Ancak A/B test araçlarının potansiyelinden tam olarak yararlanmak için genellikle bir dizi kaynağın, sıkı izlemenin ve derinlemesine analizlerin gerekli olduğunu unutmamak gerekir.
Classy, mevcut bir bağış web sitesini çoğaltmayı ve herhangi bir arka uç kodlama çalışması olmadan küçük ayarlamalar yapmayı kolaylaştırır. Daha sonra test platformunuzda her bir kampanya URL'sini diğerine göre A/B testi yapabilirsiniz. Trafiği 50/50 oranında bölmenizi öneririz.
6. Resmin Tamamını Yakalamak İçin Uzun Vadeli Veri Trendlerini Test Edin
A/B testiniz, belirli bir zamandaki belirli bir değişikliğe ilişkin bilgiler sağlayabilir. Bu, verilerinizin büyük resmini düşünmeye başladıkça zaman içindeki eğilimleri görmek için bir dizi test yapmanız gerekebileceği anlamına gelir.
Classy'nin ürün yol haritası ve inovasyon yolu, çeşitli sezonlardaki çeşitli bağış deneyimlerinden edinilen bilgiler üzerine kuruludur. Kâr amacı gütmeyen kuruluşların resmin tamamını görebilmesi ve bulgularımızı karar alma süreçlerine bilgi sağlamak amacıyla güvenle kullanabilmesi için A/B testimizi bu şekilde yürütüyoruz.
7. Her Testin Sonuçlarınızı Nasıl Etkileyeceğini Düşünün
Artık tek bir A/B testine ne kadar çok şeyin harcandığını anlamışsınızdır. Doğal olarak, maliyet ve zaman yatırımınızın karşılığını almak istersiniz, bu nedenle bu deneylerin kârlılığınız üzerindeki etkisini düşünün.
Sektördeki en iyi araçları ve kampanya deneyimlerini sunduğundan emin olmak için perde arkası testleri yapan bir bağış toplama platformuna yatırım yapmak, personelinizi (ve finans ekibinizi) ekstra çalışma veya sıkıntıdan kurtarabilir. Classy olarak bu bilgilerin değerli olduğunu biliyoruz, bu nedenle bunları sizin için önemsiyoruz.
Yerleşik bağış formlarını Classy'deki standart bağış formlarıyla karşılaştırdığımızda, kar amacı gütmeyen kuruluşların bağışçıları sektör standardının 2 katı oranında dönüştürdüğünü gördük .Bu, platformumuzu yönlendiren ve Classy müşterilerinin bağış toplama stratejilerini şekillendirirken yararlanabilecekleri öneriler ve koçluk tavsiyeleri konusunda bilgi sağlayan içgörülerin bir örneğidir.
Testlerimiz aracılığıyla yerleşik bağış formlarının etkisini gördüğümüzde, dönüşüm sonuçları birçok kâr amacı gütmeyen kuruluşa bu etkiyi deneyimlemek üzere kaydolma konusunda ilham verdi.
Örneğin:
- Many Hopes, bağışlarda yıldan yıla %56'lık bir iyileşme gördü.
- V Foundation dönüşümü 13 puan artırdı.
- Feeding San Diego'da %44'lük bir dönüşüm oranı görüldü.
Güvenebileceğiniz Bir Bağış Toplama Platformu Bulun
A/B testi, kâr amacı gütmeyen kuruluşunuzun kendinden emin kararlar alması için değerli bir araçtır. Ancak aynı zamanda tek başına yapıldığında fazladan iş veya zorluk yaratabilecek maliyetli ve zaman alıcı bir süreçtir. İşte burada Classy devreye giriyor.
Classy olarak, her bir ürünün sektörün taleplerini en verimli ve etkili yollarla karşıladığından emin olmak için ürünlerimizi müşterilerimize sunmadan önce ve sonra test etmeye kararlıyız. Ek olarak, Classy'yi kullanan her kar amacı gütmeyen kuruluşa, bağış toplama paketimizdeki her ürünün en kapsamlı şekilde sıkı testlere tabi tutulduğunu, ardından bağışçı ve kar amacı gütmeyen kuruluşların beklentilerini karşılamak için sonuçlar doğrultusunda değiştirildiğini bilme güvenini sağlamayı amaçlıyoruz.
Classy ile yolculuğumuz dönüştürücü olmaktan başka bir şey değildi. Bağış toplama çabalarımızı artırmamıza, bağışçılarla daha kişisel düzeyde bağlantı kurmamıza ve hedeflerimize daha etkili bir şekilde ulaşmamıza olanak sağladı.
Günümüzün bağışçılarının nelerden hoşlandığı ve onları sizinki gibi inanılmaz misyonları desteklemek için harekete geçmeye iten şeyin ne olduğu hakkında daha fazla bilgi edindikçe platformumuzda A/B testi denemelerine devam etmeyi sabırsızlıkla bekliyoruz.
Kopya Editörü: Ayanna Julien
Makale Kaynağı
- "A/B Testinde Örnek Boyutu Nasıl Doğru Şekilde Hesaplanır?" Testi Tahmin Et, en son Aralık 2021'de değiştirildi, https://guessthetest.com/calculated-sample-size-in-ab-testing-everything-you-need-to - biliyorum .
Klaslığın Potansiyelini Keşfedin