Çok Değişkenli Test ve A/B Testi: Dijital Pazarlamacının Kılavuzu

Bu yıl çok değişkenli test ile A/B testi arasındaki farkları öğrenerek markanızın hedeflerine ulaşmanıza yardımcı olacak pazarlama denemeleri oluşturun.

Çevrimiçi başarınız, dijital pazarlamanızda yenilik yapma yeteneğinize bağlıdır. Bu, pazarlama denemeleri yoluyla yapılabilir. İster ücretli reklamlarınızı, e-posta pazarlamanızı, ister genel kullanıcı deneyiminizi (UX) geliştirmek için denemeler yapıyor olun, kampanyaları optimize edebilmek ve işletmeniz için dijital kazançları bugünden artırabilmek için denemelerin temellerini bilmeniz gerekir.

A/B analizi ve çok değişkenli testler, sektördeki pazarlama denemelerinin en temel ancak en önemli yöntemlerinden bazılarıdır. Bu test yöntemlerini etkili bir şekilde kullanmak için tanımlarını, kullanım örneklerini ve farklılıklarını anlamanız gerekir; böylece işletmenizin başarısı için aklınızda bulundurduğunuz hedefler açısından hangisinin en iyi şekilde çalışacağına karar verebilirsiniz.

Pazarlamanızı geliştirmek ve markanız için dijital kazançlar elde etmek amacıyla bu iki yöntemi kullanmaktan heyecan duyuyor musunuz? Ardından, e-posta pazarlamasında, ücretli reklamcılıkta, UX'te ve daha fazlasında çok değişkenli testin A/B testiyle karşılaştırıldığında nasıl kullanılacağını keşfetmek için Propelrr'in bu kılavuzunu okumaya devam edin.

A/B testi açıklandı

A/B testi özünde, bir reklamın iki sürümünü (açılış sayfası, web sitesi veya e-posta) karşılaştırarak hangisinin en iyi performansı gösterdiğini gösteren bir test türüdür. Bölünmüş test olarak da bilinen bu teknik, dijital pazarlama uygulamalarınızı optimize etmenize ve çevrimiçi genel performansı artırmanıza olanak tanır.

Bu deney yönteminin artıları şunları içerir:

• Basitlik. En iyi ve en etkili A/B testleri, bir pazarlama kampanyasındaki tek bir değişkenin yalnızca iki varyantını karşılaştırır. Bu, çok değişkenli analizlerin mutlaka sahip olmadığı bir basitlik duygusu verir.
• Sonuçlarda netlik. Araştırma tasarımınız ve metodolojiniz sağlam olduğu sürece, pazarlama denemenizden kazanan varyantı açıkça belirleyecek sonuçlar alırsınız.
• Yinelemeli doğa. Bu tür denemelerin yinelemeli doğası göz önüne alındığında, uygulamalarınızı son derece odaklanmış ve kademeli bir şekilde geliştirip geliştireceksiniz.
• Platform entegrasyonu. Bu, karşılaştırmalı analizin en temel biçimlerinden biri olduğundan, Facebook'un reklam optimizasyonu gibi tonlarca sosyal medya platformunda A/B deneme entegrasyonlarını bulacaksınız.

Öte yandan bu yöntemin dezavantajları şunlardır:

• Sınırlı içgörüler. Sonuçta yalnızca iki varyantı birbiriyle karşılaştırdığınızda ancak bu kadar fikir edinebilirsiniz.
• Yanlış pozitiflik potansiyeli. Analizinizin başlangıcında yanlış bir pozitif oran belirlemediğiniz sürece, küçük ölçekli testinizde hiç fark olmadığı halde varyantlarınız arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark olduğu sonucuna varma riskiyle karşı karşıya kalırsınız.
• Zaman alıcı olabilir. Aynı anda tek bir değişkenin yalnızca iki varyantını test edebildiğiniz için, bir açılış sayfası veya web sitesi gibi karmaşık bir şeyde geliştirmek istediğiniz her bir değişkeni analiz etmek için tonlarca daha fazla zamana ihtiyacınız olacaktır.
• Kaynakları kullanabilir. Bu tür denemelerin ne kadar zaman aldığı göz önüne alındığında, bu değişken analiz serisi boyunca da kaynakları tüketeceğiniz mantıklıdır.

Bu artılar ve eksiler göz önüne alındığında, pazarlama ihtiyaçlarınız için bu tür denemeleri kullanmanın en iyi olduğu belirli durumları bilmek ilginizi çekebilir. Aşağıda, seçtiğiniz kampanyaları iyileştirmek için A/B analizinden ne zaman yararlanabileceğinize ilişkin bazı senaryolar ve örnekler bulacaksınız.

Optimizasyon yolculuğunuzda bölünmüş testi kullanmaya ilişkin bazı kullanım senaryoları aşağıda verilmiştir:

• Google AdWord öğelerinin karşılaştırılması. İki farklı Google AdWords arasında geçiş yaparak ve hangisinin daha etkili şekilde tıklama aldığını görerek reklamınızın metnini optimize edebilirsiniz.
• Bir köprünün renklerini test etme. Hangisi daha iyi bir tıklama oranına sahiptir, yeşil köprü mü yoksa mavi köprü mü? Bir sayfada hangisinin en iyi sonucu verdiğini görmek için bu iki rengi karşılaştırabilirsiniz.
• Ücretli bir reklam görseli için sınırlı değişiklikler. Muhtemelen tıklama başına ödeme (TBÖ) reklamınızın dönüşüm elde etmesini istersiniz; bu nedenle, kahraman görsellerini karşılaştırarak ve hangisinin diğerinden daha etkili olduğunu görerek görsellerini optimize ettiğinizden emin olun.
• CTA düğmesinin temel varyasyonları. Bu, web sitenizin harekete geçirici mesaj (CTA) düğmesinin rengi, yerleşimi, kopyası veya şekli ile ilgili olsun, hangi sürümün daha yüksek tıklama veya dönüşüm oranı sağladığını görmek için bunun temel varyasyonlarını test edebilirsiniz.

Bu test yönteminin uygun kullanımını gösteren iki başarılı örnek olay incelemesi aşağıda verilmiştir:

• Århus Tiyatrosu. Danimarka'daki bu tiyatro topluluğu, web sitelerinin CTA düğmesini "Kb Billet"ten ("Billet Satın Al") "Kb Billetter"a ("Bilet Satın Al") değiştirdi. CTA'nın ikinci versiyonundaki daha net talimatlar sayesinde bilet satışlarında %20'lik bir artış elde ettiler.
• SWISSGEAR. SWISSGEAR, indirimli ürünlerinin bilgi sayfalarının bir varyasyonunda, yalnızca "özel fiyat" ve "sepete ekle" bölümlerini vurgulamak için kırmızıyı kullandı. Bu, müşterilerin indirimde olanı görmesini kolaylaştırdı ve markanın dönüşümlerinde %52'lik bir artışa yol açtı.

Dijital pazarlama kampanyalarınız söz konusu olduğunda A/B testine hakim olduğunuzu mu düşünüyorsunuz? O halde, çok değişkenli testler hakkında daha fazla bilgi edinmenin ve bunun bugünkü denemenize uygun olup olmadığını görmenin zamanı geldi.

Çok değişkenli testler açıklandı

Çok değişkenli test (MVT), söz konusu yürütme için hangi değişken kombinasyonunun en iyi sonucu verdiğini görmek amacıyla bir reklamın, açılış sayfasının, web sitesinin, UX'in veya diğer pazarlama uygulamalarının birden çok varyantını analiz etmenize olanak tanıyan bir yöntemdir. Bu türle aynı anda daha fazla sürümü test edebildiğiniz için, geleneksel A/B analizinden alacağınızdan daha karmaşık sonuçlar elde edersiniz.

Bu tanım göz önüne alındığında, bu deney yönteminin sonraki avantajları şunları içerir:

• Verimli optimizasyon. MVT ile daha kısa sürede daha fazla öğeyi test edebildiğiniz için reklamınızı, web sitenizi, kullanıcı deneyimini veya açılış sayfanızı daha verimli bir şekilde optimize edebilirsiniz.
• Kapsamlı içgörüler. Bu deneme türünden daha fazla veri noktası topladığınız için, sonuçları tahmin etmenize de olanak tanıyan daha kapsamlı bilgiler elde edebilirsiniz.
• Birden fazla A/B testine olan ihtiyacı ortadan kaldırır. MVT aslında üst üste yerleştirilmiş bir dizi A/B testidir; dolayısıyla bu deneme yöntemini çalıştırarak birkaç ardışık A/B testini arka arkaya çalıştırma ihtiyacını ortadan kaldırabilirsiniz.
• İstatistiksel olarak anlamlı sonuçlar. Bu test türünün düzgün çalışması için önemli miktarda web sitesi trafiği gerekir; bu, daha geniş bir kitle havuzuyla istatistiksel olarak anlamlı sonuçlar elde edebileceğiniz anlamına gelir.

Öte yandan MVT'nin eksileri şunları içerir:

• Karmaşık metodoloji. Bu türün birden çok değişkeni birden çok değişkenden nasıl test ettiği göz önüne alındığında, söz konusu değişkenlerin birbirleriyle etkileşimlerinin derinlemesine analizini gerektiren daha karmaşık bir metodoloji bekleyebilirsiniz.
• Doğası gereği daha az yinelemeli. Bu yöntem, bir reklam için ihtiyacınız olan her şeyi tek seferde test edebilir, ancak dönüşüm optimizasyonunuz için daha yinelemeli bir yaklaşım izlemek istiyorsanız bu yöntem size göre değildir.
• Gerçekten çalışması için daha fazla web sitesi trafiği gerektirir. Değişkenlerinizin tüm kombinasyonlarını test etmek için yeterli kullanıcı verisine ihtiyacınız olduğundan, MVT'nin düzgün çalışması için önemli miktarda web sitesi trafiği gerekir. Yeni veya küçük bir işletmeyseniz henüz bu site trafiğine bile sahip olmayabilirsiniz; bu da markanız için başarılı bir deneme yürütemeyeceğiniz anlamına gelir.
• Bölünmüş testlerden daha fazla uzmanlık gerektirir. Bu tür, daha fazla değişkeni ve bunların birbiriyle etkileşimini karşılaştırdığından, bu tür, deneme konusunda daha fazla deneyime sahip ileri düzey dijital pazarlamacılar için en uygunudur.

Yukarıda listelenen artılar ve eksiler ışığında, MVT için bazı benzersiz kullanım senaryoları vardır. Aşağıdaki listelere göz atarak bu analiz biçimini kullanabileceğiniz durumları ve senaryoları keşfedin.

Pazarlama uygulamanızı optimize etmek için MVT'yi kullanabileceğiniz senaryo örnekleri aşağıda verilmiştir :

• Kayıt formunda birden fazla değişiklik. Bu yöntemle, hangi sürümün en fazla sayıda başarılı kayıt sağladığını görmek için kayıt formunun yerleşimini, uzunluğunu ve dilini deneyebilirsiniz.
• Ücretli bir reklamın karmaşık varyasyonları. Hangi sürümün en fazla dönüşümü aldığını keşfetmek için bir reklamın başlığını, metnini ve görselini de değiştirebilirsiniz. Bu, özellikle kritik kaynakları tüketen ücretli reklamlar için çok önemlidir.
• Tüm açılış sayfasının düzenini gözden geçirmek. Kullanıcılarınıza açılış sayfanızda en iyi şekilde rehberlik edecek metin yerleşimi hangisidir? MVT ile optimizasyon yaparak, hangi düzenlemenin kullanıcıları sayfanın CTA'sına en iyi şekilde yönlendirdiğini görmek için başlıkları ve gövde metnini taşıyabilirsiniz.
• Bir CTA reklamındaki karmaşık varyasyonlar. Önceden tek seferde yalnızca bir öğeyi test edebiliyordunuz, burada hangi sürümün daha yüksek tıklama oranı sağladığını görmek için web sitenizin CTA düğmesinin rengini, yerleşimini, kopyasını ve/veya şeklini değiştirebilirsiniz.

Bu arada, MVT'nin doğru şekilde kullanıldığı ve yürütüldüğü vaka çalışmalarına örnekler:

• Ashley Mobilya. Ashley Furniture, ödeme sayfasından tamamen alakasız bir bölümü kaldırarak kullanıcı deneyimini geliştirmeyi, hemen çıkma oranını %4 azaltmayı ve satış dönüşümlerini %15 artırmayı başardı.
• Keşif. Discovery, içerik sayfalarında hem video etkileşimini hem de reklam görüntülenebilirliğini optimize ederek, çevrimiçi program ağlarında sundukları videoların tıklamalarında %6'lık bir artış elde etmeyi başardı.

A/B ve MVT yöntemlerinin tüm bu mükemmel tanımları ve örnekleri göz önüne alındığında, bugün dijital pazarlama ihtiyaçlarınız için hangi yöntemin en iyi şekilde işe yarayacağını anlamak için artık daha donanımlısınız. Bir sonraki bölümde bu iki tür hakkındaki bilginizi birbirleriyle karşılaştırarak güçlendirmeye devam edelim.

A/B testi ile çok değişkenli test arasındaki temel farklar

Her test kendine göre faydalıdır ve bazı önemli farklılıklar nedeniyle biri diğerinin yerini tutamayabilir. Optimizasyon hedefleriniz için her test türünü karşılaştırırken, iki yöntem arasındaki aşağıdaki benzersiz farkları da hesaba katmayı unutmayın:

En iyi seçim yöntemi kaçınılmaz olarak seçtiğiniz pazarlama kampanyanızın optimizasyon ihtiyaçlarına bağlı olacaktır. Ancak testin ihtiyaçlarınıza uygunluğunun yanı sıra, bu deneyleri genel olarak yürütmek için hangi araçların elinizin altında olduğunu da görmelisiniz.

Bu yıl A/B analizi veya MVT yürütmek için dört temel araç ve platformu keşfetmek için bizi bir sonraki bölümde takip edin.

Çok değişkenli ve A/B testini uygulamaya yönelik teknik hususlar

Bu iki tür arasında seçim yapmaya yönelik karar verme süreci, denemenizi çalıştırırken kullanabileceğiniz araçları, platformları ve teknolojileri de içermelidir. Örneğin, çok değişkenli bir analiz yürütmek için ihtiyaç duyduğunuz araçlara sahip değilseniz, yeniden strateji oluşturmanız ve bunun yerine bir A/B karşılaştırması yapmanız gerekebilir.

Deneylerinizi oluşturmaya, ilerlemelerini izlemeye ve uzman yorumunuz için veri toplamaya yönelik temel test araçları ve platformlarından bazı örnekleri burada bulabilirsiniz:

• AB Lezzetli. Fenty ve Lush gibi devasa küresel şirketler tarafından kullanılan A/B Tasty, küçük ve orta ölçekli işletmeler için bile size rekabetçi fiyatlarla hem bölünmüş analiz hem de MVT yetenekleri sunar.
• Dönüştürmek. Unicef ​​ve Sony'nin güvendiği Convert, müşterilerine platformun A/B ve çok değişkenli yeteneklerini test edebilmeleri için 15 günlük benzersiz bir ücretsiz deneme sunuyor.
• Evolv AI. Evolv AI'deki yapay zeka odaklı çözümler, sizinki gibi şirketlerin uyarlanabilir A/B ve MVT deneme platformları aracılığıyla kampanyaları verimli bir şekilde optimize etmesine olanak tanır.
• Optimize edilmiş bir şekilde. Pizza Hut, eBay, Yamaha ve Microsoft tarafından kullanılan Optimizely, markaların geniş hizmet yelpazesinden A/B, MVT ve çok sayfalı özelliklere erişmesine olanak tanır.

Pazarlama denemeleri ve optimizasyonu için çok etkili yazılımların bu kısa listesiyle, bu noktadan itibaren kampanyalarınızı ve içeriğinizi geliştirmek için sağlam bir başlangıç ​​noktası oluşturabilirsiniz.

Veriye dayalı inovasyonu güçlendirmek

Hangi yöntemi seçerseniz seçin, unutulmaması gereken önemli nokta, içeriğinizde her zaman denemeler yapmanız gerektiğidir. Kampanyalarınızı test etmek iş hedeflerine ulaşmanın anahtarıdır; bu olmadan, uygulamalarınızı başarılı ve veriye dayalı yollarla geliştiremezsiniz.

Test etme ve denemeler, dijital pazarlamada veriye dayalı yeniliği güçlendirir. Onlarla, kritik sıkıntılı noktaları ele alabilir, veri destekli çözümler keşfedebilir ve uzun vadede markanız için gerçek sonuçlar getiren kampanyaları yönlendirebilirsiniz.

Temel çıkarımlar

Bugün doğru test türleriyle yeniliği teşvik edin. Bugün dijital pazarlama yolculuğunuza çıkarken yanınızda bulundurmanız gereken birkaç son hatırlatma:

• Nedeninizi tanımlayın. Öncelikle bu deneyi neden yapıyorsunuz? Bu karşılaştırmanın bağlamını ve nedenini belirleyerek, belirli hedefleriniz için hangi yöntemin en iyi sonucu verdiğini belirleyebilirsiniz.
• Kararlarınızı verilerle yönlendirin. Deneme yapmak için nedenlerinizi belirledikten sonra, uygulamanız için A/B analizini mi yoksa MVT'yi mi kullanacağınızı belirlemek için elinizdeki tüm verileri kullanmalısınız.
• Deney uzmanlarına danışın. Daha büyük pazarlama kampanyaları için analitik becerilerinize pek güvenmiyor musunuz? Bugün ek tavsiye ve rehberlik almak için Propelrr'in 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 bültenine de abone olun.