Geçerli Pazarlama Deneylerini Formüle Etmek için A/B Testi Tasarım İpuçları

A/B testi tasarımı her dijital pazarlamacının başarısının önemli bir parçasıdır.

Tıklama başına ödeme (PPC) reklamcılığı, kullanıcı deneyimi (UX) tasarımı veya başka herhangi bir dijital uygulama için kullanıyor olsanız da, pazarlama denemelerinin bu ayağı, performansın zayıf olduğu alanları belirlemenize, iyileştirme stratejileri oluşturmanıza ve sonuçları optimize etmenize yardımcı olacaktır. her kampanyanız için.

UX tasarımı, içerik oluşturma ve diğer dijital pazarlama biçimlerine yönelik etkili A/B testi oluşturmak için yalnızca geçerli değil aynı zamanda güvenilir test varyantlarının nasıl oluşturulacağını bilmeniz gerekir. Propelrr'in veriye dayalı bu kılavuzunun yardımıyla, markanızın yararına olacak dijital pazarlama kazanımlarını artırmaya yardımcı olacak sağlam iş kararları alabilirsiniz.

Bölünmüş testlere ve değişken tasarıma derinlemesine dalmaya hazır mısınız? O halde hemen daha fazla bilgi edinmek için bu kılavuza göz atın.

A/B testi deneme tasarımını anlama

Bir PPC reklamının çalışıp çalışmadığını nasıl anlarsınız? Gelecekteki kampanyalarınızın yararına olacak şekilde birini optimize etmenin yolları var mı? Bu soruların yanıtları basit: Veriye dayalı A/B testinin yardımıyla reklamınızın çalışıp çalışmadığını anlayabilir ve gelecekteki kampanyalar için optimize edebilirsiniz.

Bölünmüş test olarak da bilinen bu deneme biçimi, bir sosyal medya reklamının, açılış sayfasının, kopyasının veya çevrimiçi reklamcılığın başka bir yönünün iki veya daha fazla varyasyonunu test etmek için yapılır. Pazarlamacıların, işletmenin hedefleri için hangi uygulama varyasyonunun en iyi sonucu verdiğini görmesine yardımcı olur ve böylece uzun vadede daha fazla kampanyayı optimize etmenize olanak tanır.

Temel bir bölünmüş test, orijinal "A" versiyonunu "B" varyant versiyonuyla karşılaştırır, dolayısıyla "A/B" adı verilir. Çok değişkenli bir test ise daha fazla sayıda değişkeni birbiriyle karşılaştırır. Çok sayfalı bir deneme, birden çok sayfadaki tutarlı varyasyonları test eder ve böylece daha fazla sayıda açılış sayfasında daha da fazla optimizasyon yapılmasına olanak tanır.

Test, pazarlamacılara sayısız şekilde yardımcı olur. Bunu, önemli kampanya kararları almak, düşük performanslı reklam kayıplarını azaltmak ve hatta açılış sayfası performansını artırmak için kullanabilirsiniz. Hemen hemen her türlü uygulamayı optimize etmek için bu deneme biçimini de kullanabilirsiniz. Sosyal medya formatlarından reklam kelimesi optimizasyonuna kadar, bölünmüş testler günümüzde ücretli pazarlama çabalarını iyileştirmenin tonlarca yolunu ortaya çıkarabilir.

Geçerli ve güvenilir A/B testi nasıl tasarlanır?

Dijital pazarlama kampanyalarınız için test yapmanın değeri göz önüne alındığında, faydalı sonuçlar veren doğru A/B analizleri yürütmeyi istemeniz doğaldır. Bunu yapmak için, yürütmelerinizin performansını düşürmek yerine artıran içgörüler elde etmek amacıyla verilere dayalı geçerli ve güvenilir test değişkenleri formüle etmeniz gerekir.

Markanız için veriye dayalı sonuçlar veren bir test oluşturmak için tek yapmanız gereken şu beş adımı takip etmektir:

1. “Nedeninizi” araştırın.

Herhangi bir A/B testi çalıştırmasına başlamadan önce, neden deneme yaptığınızı anlamak için araştırmanızı yapmanız gerekir. Pazarlamanızın hangi kampanyasını veya yönünü analiz ediyorsunuz ve neden bunu işletmeniz için geliştirmek istiyorsunuz?

Bu deney öncesi araştırma olmadan, genel olarak hangi dijital pazarlama hedeflerine ulaşmak istediğinize dair net bir fikre sahip olmayacaksınız. Satış açılış sayfanız için en iyi dönüşümleri sağlayacak bir harekete geçirici mesaj (CTA) bulmaya mı çalışıyorsunuz? Pazarlama e-postası başlıklarınızın etkinliğini karşılaştırıyor musunuz?

Öncelikle seçtiğiniz uygulamayı inceleyin ve herhangi bir test yapmadan önce geliştirebileceğiniz şeyler olup olmadığını görmek için araştırma yapın. Tıklama oranı, dönüşümler, etkileşim ve daha fazlası gibi, kampanyanızdaki belirgin iyileşmeyi ölçmek için hangi metriklere ihtiyacınız olduğunu öğrenin.

2. Açık bir hipotez oluşturun.

Yapmak isteyeceğiniz bir sonraki şey, analiziniz için açık ve spesifik bir hipotez formüle etmektir. Bu hipotez, çözmeye çalıştığınız sorunu, iyileştirmeye çalıştığınız ölçümü ve kampanyanızda görmeye çalıştığınız değişikliği belirtmelidir. Bir hipotezin temel bir örneği şöyle görünebilir:

Bir CTA düğmesinin rengini maviden kırmızıya değiştirmek, tıklama sayısını iki hafta içinde %10 artıracaktır.

Elbette bu hipotez yalnızca önceki adımda yürüttüğünüz araştırmaya dayandırırsanız işinize yarayacaktır. Aniden bir hipotez yaratma hatasına düşmeyin; Denemeniz için etkili bir hipotez formüle etmek amacıyla geçmiş verilerinizi, kampanya hedeflerinizi ve ölçümlerinizi araştırıp incelediğinizden emin olun.

3. Varyasyonlar oluşturun.

Bu adım, bu kılavuzdaki en önemli adımdır. Bu karşılaştırma için geçerli ve güvenilir değişkenler oluşturmak amacıyla, önceki adımda kurduğunuz iyi araştırılmış hipoteze dayanarak "kontrol" veya değişken A'yı ve "meydan okuyan" veya değişken B'yi tanımlamanız gerekir.

Varyantlar oluşturmak için son derece spesifik değişkenlere ilişkin bazı örnekler şunları içerir:

• Manşetler
• Kopyala
• CTA'lar
• Görüntüler
• Arka plan
• Renkler
• Boyutlar
• Atama
• Kitleler
• Demografi

Bunlar, bugün için test varyantları oluşturabileceğiniz sayısız değişkenden sadece birkaçıdır.

Bu tür bir pazarlama denemesini ilk kez gerçekleştiriyorsanız, aynı anda yalnızca bir değişkeni karşılaştırmalısınız. Birbirinden çok farklı değişkenleri birbiriyle karşılaştırırsanız veya çok fazla farklı değişken içeren varyantlar oluşturursanız, kampanyanız için verileri izlemede ve doğru bulguları belirlemede zorluk yaşarsınız.

Varyantlarınızdaki yalnızca bir değişkeni diğeriyle karşılaştırarak denemeniz için en doğru sonuçları elde edersiniz; böylece uzun vadede açılış sayfanız, kullanıcı deneyimi tasarımınız, sosyal medya reklamınız veya e-postanızın gövdesi için güvenilir iyileştirmeler sağlarsınız.

4. Testi çalıştırın.

Araştırmanızı, hipotezinizi ve varyantlarınızı hazırladıktan sonra, dijital pazarlama uygulamanız için nihayet test kampanyasını yürütebilirsiniz. Bir kez daha, denemenizden gerçekten doğru sonuçlar alabilmeniz için varyantlarınız arasında diğer tüm değişkenlere dokunmamayı unutmayın. Aksi takdirde, belirsiz ve faydasız sonuçlar elde edersiniz, dolayısıyla değerli zamanınızı ve kaynaklarınızı kampanya için boşa harcarsınız.

5. Sonuçları analiz edin ve değişiklikleri uygulayın.

A/B denemenizi çalıştırırken yapmanız gereken son şey, sonuçlarınızı analiz etmek ve ilgili değişikliği dağıtmaktır. Kontrol ve meydan okuyucu varyantları, belirlediğiniz metriğe ulaşmada nasıl başarılı oldu? Deneyinizin süresi boyunca herhangi bir önemli farklılık veya anormallik fark ettiniz mi? Sonuçlarınızın doğruluğundan ne kadar eminsiniz?

Analiziniz için doğru değişkenlerle, seçtiğiniz yürütmeyi daha etkili hale getirecek yeni ve geliştirilmiş bir yöntemi uygulayabilmelisiniz. Elbette optimizasyon için her zaman daha fazla yer vardır; açılış sayfanızdaki diğer öğeleri optimize edebilir, kullanıcı deneyiminizin başka bir yönünü inceleyebilir ve hatta ilk testinizin bulgularına dayanarak başka bir değişken karşılaştırması yapabilirsiniz.

A/B testi ve denemelerine yönelik bu adım adım kılavuzu göz önünde bulundurarak, artık optimizasyon yolculuğunuz için etkili değişkenler oluşturmanın daha gelişmiş yollarını keşfedebilirsiniz. Gelecekteki bir bölünmüş test için kendi test varyantlarınızı geliştirmeye yönelik uzman ipuçlarını keşfetmek üzere okumaya devam edin.

A/B test sistemi tasarımına hazırlanmak için yapılması gerekenler

Gelecekteki karşılaştırmanız için önceden araştırma yapmanın yanı sıra, önceden birkaç şey daha hazırlamanız gerekecektir. Varyantlarınızdan geçerli ve güvenilir sonuçlar üreten bir A/B test sistemi tasarımı oluşturmak için şunları yapmanız gerekir:

• Başarı ölçümlerinizi tanımlayın. Başarı metrikleri, kazanan varyasyonu belirlemek amacıyla varyantlarınızın performansını değerlendirmek için kullandığınız niceliksel göstergelerdir. Bu ölçümler genel iş hedeflerinizi yansıtmalıdır ve tıklama oranı, dönüşümler ve daha fazlası gibi örnekleri içerebilir.
• Hedef kitlelerinizi segmentlere ayırın. Varyantlar üzerinde etkili bir şekilde karşılaştırma yapmak için öncelikle testinizin hedef kitlesini segmentlere ayırmalısınız. Segmentasyon, denemenizle alakalı özellik veya davranışlara göre hedef kitleleri anlamlı alt gruplara nasıl ayırdığınızı ifade eder. Bunlar yaşa, cinsiyete, konuma ve daha fazlasına dayalı segmentleri içerebilir.
• Önyargıyı azaltmak için rastgeleleştirmeyi yürürlüğe koyun. Analizinizi hedef kitlelere yaymadan önce, genel sonuçlarınızdaki önyargıyı azaltmak için önceden rastgele seçim yapın. Rastgeleleştirme, hedef kitleleri her bir değişkene rastgele ve eşit bir şekilde atadığınız zamandır; bu, seçim yanlılığını azaltır ve gruplar arasında adil karşılaştırılabilirlik sağlar.

Önceden yapmanız gereken tüm bu sistem tasarımı hazırlıkları göz önüne alındığında, süreci otomatikleştirmek, paradan ve emekten tasarruf etmek ve deneme tasarımınızı bugün verimli bir şekilde optimize etmek için bir A/B test aracı veya platformunun yardımını kullanmanız gerekecektir.

Etkili çeşitler oluşturmaya yönelik ipuçları

Adil ve güvenilir bir sistem tasarımı hazırladıktan sonra, etkili bir A/B testi metodolojisini çalıştıracak varyantlar oluşturabilirsiniz. Bunu yapmak için şunları yaptığınızdan emin olun:

• Hipotezinize uygun varyantlar tasarlayın. Varyantınızı yapılan araştırmaya ve analiziniz için belirlenen hipoteze dayandırarak, sorun sorunuza daha kolay yanıt verebilecek ve kampanyanızdaki değişiklikleri daha net yansıtan test sonuçları elde edebileceksiniz.
• Varyantınızda önemli ve ölçülebilir değişiklikler uygulayın. Testi çalıştırmayı bitirip daha iyi varyantı seçtikten sonra, kampanyanızı, kullanıcı deneyiminizi veya pazarlama uygulamanızı gerçekten iyileştirip iyileştirmediğini görmek için söz konusu varyanttaki değişiklikleri uygulayın. Ardından, gelecekteki optimizasyon ve denemeler için bu değişiklikleri ölçtüğünüzden emin olun.
• Varyant oluşturmada olası tuzaklardan kaçının. Birden fazla değişkeni aynı anda test etmeyin, aksi takdirde test havuzunu bulandırıp belirsiz sonuçlar elde edersiniz. Denemenizi uygun kullanıcı segmentinde çalıştırabilmek için hedef kitlenizi önceden belirlemeyi unutmayın. Son olarak, istatistiksel test anlamlılığına ulaşmak için analizi ne kadar süreyle yürütmeyi planladığınızı belirleyin.

Varyantlarınızı oluşturmak için bu ipuçlarını takip ederek, uzun vadede işletmenizin başarısı için dijital pazarlama uygulamasını optimize etmek üzere yapmanız gereken değişiklikleri tam olarak ileten daha net sonuçlar elde edeceksiniz.

Güvenilirliği ve tekrarlanabilirliği test edin

Tüm kampanyalarda araştırma tasarımınızın ve test metodolojinizin güvenilirliğini ve tekrarlanabilirliğini sağlamak mı istiyorsunuz? İşte bugün dikkate almanız gereken bazı ipuçları:

• Test geçerliliği türlerini anlayın. İç geçerlilik, metodolojinizin değişiklikleri bir değişkenden (diğer faktörlerden kaynaklanan değişikliklere karşı) nasıl izole edebildiğini ve böylece sonuçlarınızı daha geçerli hale getirdiğini ifade eder. Dış geçerlilik, araştırma tasarımınızın farklı cihazlar, tarayıcılar veya hedef kitle segmentleri gibi diğer durumlardan elde edilen dış bulgulara uygulanacak kadar nasıl genelleştirilebileceği anlamına gelir. Bu türleri anlayarak sonuçlarınızın geçerliliğini takip edebilir ve tasarımınızı diğer değişkenler ve varyantlarla güvenilir bir şekilde yeniden üretebilirsiniz.
• Testinizin geçerliliğine yönelik tehditleri belirleyin. Uygunsuz hedef kitle segmentasyonu, test süresi veya örneklem büyüklüğü gibi araştırma tasarımınızın geçerliliğine yönelik tüm potansiyel tehditleri tanımlayın. Ardından, genel güvenilirliğini ve tekrarlanabilirliğini artırmak için bu tehditleri metodolojinizden çıkardığınızdan emin olun.
• Kafa karıştırıcı değişkenleri en aza indirin. Karıştırıcı değişkenler, bir A/B testi çalışmasının ortasında ortaya çıkan ve dolayısıyla sonuçlarınızın geçerliliğine tehdit oluşturan değişkenlerdir. Örnekler arasında arama motoru algoritmalarındaki güncellemeler, web sitesi veya sunucu kesintileri ve diğer ani değişiklikler yer alır. Değişkenleri karıştırma riskini en aza indirmek için tüm potansiyel tehditleri takip ettiğinizden ve testinizde beklenmedik değişikliklerle karşılaşmamak için koşunuzu akıllıca zamanladığınızdan emin olun.

A/B analizi söz konusu olduğunda tutarlılık çok önemlidir. İlk bölünmüş analiz çalıştırmanız boyunca tutarlılığı sağlayarak araştırma tasarımınızı güvenilir ve tekrarlanabilir hale getirin.

A/B sonuçları doğru bir şekilde nasıl analiz edilir?

A/B denemenizin sonuçlarını doğru bir şekilde analiz etmek için her zaman orijinal hipotezinize geri dönün. Nihai sonuç, sorun bildiriminizin beklentilerini karşıladı mı, yoksa tam tersini mi gösterdi? Beklentilerinizin tam tersi sonuçlar elde ederseniz bu ne anlama gelir?

Orijinal hipotezinize geri döndüğünüzde, denemenin yürütülmesinden topladığınız verileri görselleştirdiğinizden emin olun. Bu, bulgularınızı daha net bir şekilde analiz etmenize ve böylece kitle segmentleriniz, süreniz veya örneklem boyutunuz gibi diğer faktörlerden daha fazla bilgi edinmenize yardımcı olacaktır.

A/B analizinin bu bölümünü yürütmekte zorlanıyorsanız, işletmenizin ihtiyaçlarına yönelik doğru analizleri bugünden almak için alanınızdaki uzmanlara ulaşın.

Temel çıkarımlar

Bugün karşılaştırma için etkili değişkenleri nasıl oluşturacağınızı bildiğinizde, bölünmüş testinizi bir profesyonel gibi tasarlayın. Dijital pazarlama başarısı için A/B analizi araştırmanıza başlarken yanınızda bulundurmanız gereken bazı son hatırlatmalar:

• Stratejilerinizi verilere dayandırın. İster bir hipotez formüle ediyor olun ister karşılaştırma için bir değişken oluşturuyor olun, elde edeceğiniz sonuçların doğruluğunu ve alaka düzeyini sağlamak için seçimlerinizi önceki pazarlama kampanyalarından elde edilen verilere dayandırdığınızdan emin olun.
• Deneyi hazırlamak için zaman ayırın. Bölünmüş bir teste aceleyle girip, hemen güvenilir sonuçlar elde etmeyi bekleyemezsiniz. Bulgularınızın güvenilirliğini ve araştırma tasarımınızın tekrarlanabilirliğini sağlamak için analizi hazırlamaya zaman ayırın.
• Şüphe duyduğunuzda iletişime geçin. Henüz A/B testi becerilerinize yeterince güvenmiyor musunuz? Yetenekli analizler ve pazarlama denemeleri için bugün Propelrr'in uzman dijital pazarlama hizmetlerinden yararlanmaktan korkmayın.

Başka sorularınız varsa Facebook, X ve LinkedIn hesaplarımız aracılığıyla bize mesaj gönderin. Muhabbet edelim!

Bu makalenin ve diğer içeriğimizin ihtiyaçlarınıza yardımcı olduğunu düşünüyorsanız Propelrr haber bültenine de abone olun.h