A/B testi, farklı ürün değişkenlerinin kullanıcı davranışlarını belirlemek ve bu şekilde en iyi performansa sahip olanı bulmak için pazarlama ve iş stratejilerinde yaygın olarak kullanılmaktadır.
A/B testi, işletmelerin kullanıcılara bir ürünün veya web sayfasının farklı versiyonlarını göstererek nasıl tepki verdiklerini görmelerini sağlayan bir yöntemdir. Bu, şirketlerin hedef kitleleri için hangi unsurların en iyi sonucu verdiğine ilişkin verilere dayanarak karar vermelerine yardımcı olur.
Bu blogda size bunun ne olduğunu ve işinizde bunlardan nasıl yararlanabileceğinizi göstereceğiz.
A/B testi nedir?
A/B testi, bir değişkenin (bir web sayfası veya web sayfasının bir bölümü gibi) iki veya daha fazla versiyonundan hangisinin daha iyi çalıştığını görmek için rastgele denemeler yapmanın bir yoludur.
Test A orijinal sürümdür ve Test B yeni bir sürümdür. Hangisinin daha iyi performans gösterdiğini bulmak için karşılaştırılırlar.
Bu yöntem, bir web sitesinde rastgele insan gruplarına farklı ürün sürümlerinin gösterilmesini içerir. Sonuçların istatistiksel olarak analiz edilmesi, hangi sürümün en önemli etkiye sahip olduğunun anlaşılmasına yardımcı olur ve iş metriklerini iyileştirir.
A/B testi, bölünmüş test veya kova testi olarak da bilinir. Web sitelerini geliştirme ve çevrimiçi alışveriş deneyimlerini yönetme konusunda uzmanlaşmış kişiler, veriye dayalı kararlar almak için A/B testini kullanır.
A/B testi türleri
A/B testi dijital deneyimleri iyileştirmek için önemli bir yöntemdir ve iki ana türü vardır: A’ya karşı B ve Split Test.
01. Sergi A’ya karşı B
Bu tür bir A/B testi, hangisinin daha iyi performans gösterdiğini görmek için aynı web sayfasının veya e-postanın iki versiyonunu karşılaştırır. İşletmeler, tasarım, içerik veya düzen değişiklikleri hakkında kararlar almak için tıklama oranları ve dönüşüm oranları gibi metrikleri analiz eder.
Kullanıcı etkileşimini artırmak ve belirli hedeflere ulaşmak için iki sürümü doğrudan karşılaştırabilirsiniz.
02. Bölünmüş Test
Bölünmüş test, katılımcıları her biri farklı bir anket versiyonu alan rastgele iki gruba ayırır. Bu yöntem, iki grup arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark olup olmadığını belirlemeye yardımcı olur.
Bölünmüş test, kullanıcı tercihlerini veya davranışlarını etkileyebilecek değişiklikleri değerlendirirken değerlidir ve içerik, tasarım veya işlevsellik varyasyonlarının etkinliği hakkında içgörü sağlar.
A/B testi yaparken, anlamlı test sonuçları elde etmek için test edilecek doğru unsurları seçmeniz çok önemlidir. Web sitenizin performansını önemli ölçüde etkileyebilecek değişkenlere odaklanın.
Bir düğmenin rengini test etmek size önemli bilgiler vermeyebilir. Yine de sayfa düzeni veya harekete geçirici mesaj içeriği gibi değişkenlerin web sitenizin dönüşüm oranını olumlu yönde etkileme olasılığı daha yüksektir.
Bu stratejik yaklaşımı benimsemek, A/B testi çabalarınızın kullanıcı deneyiminizi gerçekten optimize eden ve istenen sonuçları elde eden değişikliklere odaklanmasını sağlar.
A/B testinin faydaları
A/B testi, bir web sitesinin performansını ve kullanıcı deneyimini geliştirmeye yardımcı olan çeşitli avantajlar sunar. İşte vurgulanan bazı temel faydalar:
Kullanıcı Deneyiminin Sürekli İyileştirilmesi
A/B testi, kullanıcı deneyiminde sürekli iyileştirmeler yapmak için kullanışlı bir araçtır. Ekipler her seferinde bir değişiklik yapabilir, etkileri hakkında veri toplayabilir ve başlıklar, görseller, formlar, harekete geçirici mesajlar ve sayfa düzeni gibi unsurları iyileştirebilir. Bu yinelemeli süreç, toplanan verilere dayanarak kullanıcı deneyimini optimize etmeye yardımcı olur.
Ziyaretçi Sorunlarının Etkin Çözümü
A/B testlerini ve ısı haritaları ve Google Analytics gibi araçlardan elde edilen bilgileri kullanarak ziyaretçilerin karşılaşabileceği yaygın sorunları bulabilir ve düzeltebilirsiniz. İster metni daha anlaşılır hale getirmek ister kullanıcıların önemli düğmeleri kolayca bulmasına yardımcı olmak olsun, bu veri odaklı yaklaşım genel kullanıcı deneyimini iyileştirir ve çeşitli sektörlerde dönüşüm oranlarını artırır.
Online Alışverişte Sepeti Terk Etmeyi Azaltma
E-ticaret işletmeleri, çok sayıda kişinin alışveriş sepetlerini satın almadan terk etmesiyle mücadele ediyorsa, yardımcı olmak için A/B testini kullanabilirler.
Şirketler, ürün resimleri, ödeme sayfasının nasıl göründüğü ve kargo ücretlerinin nasıl gösterildiği gibi farklı şeyleri deneyerek, insanları neyin terk ettiğini anlayabilir ve bu oranları düşürmek için değişiklikler yapabilir. Bu da online alışveriş deneyimini herkes için daha iyi hale getirir.
Dönüşüm Oranlarını İyileştirme
A/B testi, dönüşüm oranlarını artırmak için yararlı bir yöntemdir. Harekete geçirici mesajın (CTA) nereye yerleştirileceği, kullanılan renkler ve bağlantı metinleri gibi çeşitli unsurları sistematik olarak test eder.
Bu bölünmüş test, kullanıcıların açılış sayfalarına tıklamalarını, formları doldurmalarını ve potansiyel müşteri olmalarını sağlamak için en iyi stratejileri bulmanıza yardımcı olabilir. Sonuç olarak, genel dönüşüm metriklerinde ölçülebilir gelişmeler görebilirsiniz.
Web Sitesinin Yeniden Tasarımı için Bilgilendirilmiş Karar Alma
A/B testi, web sitesi yeniden tasarımlarında karar vermek için çok önemlidir. Kişisel görüşlere bağlı kalmak yerine verilere dayalı tasarım kararları verebilirsiniz.
Yeniden tasarımdan sonra bile devam eden testler, seçilen tasarım öğelerinin ziyaretçileri gerçekten yakalayıp dahil ettiğinden ve gelişmiş bir kullanıcı deneyimi sunma amacını desteklediğinden emin olabilirsiniz.
Mevcut Trafikten Yatırım Getirisinin Maksimizasyonu
İyi web sitesi ziyaretçileri elde etmekle bağlantılı önemli masrafları anlayan A/B testi, ziyaretçilerinizden en yüksek değeri elde etmek için akıllı bir yöntem haline gelir.
Verilere dayalı bilgilerin rehberliğinde küçük iyileştirmeler yaparak, yeni ziyaretçiler getirmek için daha fazla para harcamadan dönüşümlerinizi artırabilirsiniz. Bu da büyük bir yatırım getirisi sağlar.
Rastgele A/B test grupları nasıl oluşturulur?
Rastgele AB test grupları oluşturmak, deneylerinizin geçerliliğini ve güvenilirliğini sağlamada çok önemli bir adımdır. Bu süreç, önyargıları en aza indirmeye yardımcı olur ve dış faktörler yerine gerçek test unsurlarına odaklanmanızı sağlar.
Rastgele AB test gruplarınızı şu şekilde oluşturabilirsiniz:
Randomizasyonun Önemini Anlayın
Teknik ayrıntılara girmeden önce, rastgeleleştirmenin neden gerekli olduğunu anlamak önemlidir. Bilimsel yöntem varyansı kontrol etmeye dayanır ve rastgeleleştirme bu kontrolü sağlamak için güçlü bir araçtır. Test sürecinize önyargı getirebilecek dış faktörlerin etkisini azaltmaya yardımcı olur.
Test Konularınızı Seçin
Müşteriler veya aboneler gibi test hedeflerinizle ilgili bir gruptan potansiyel anket yanıtlayıcılarını veya katılımcılarını belirleyin.
Rastgele Sayı Üretimi için MS Excel Kullanımı
İlk listeniz MS Excel’de ise, her kayıt için rastgele bir sayı oluşturmak için rastgele işlevini kullanabilirsiniz. Rastgeleliği sağlamak ve orijinal listedeki herhangi bir sıralamayı ortadan kaldırmak için bu rastgele sayılar için yeni bir sütun ekleyin.
Rastgele Sayıları Sıralama
Her kayda rastgele sayılar atadıktan sonra, sütunu artan veya azalan sırada sıralayın. Bu adım, veri kümenizi rastgele dağıtıma hazırlamak için çok önemlidir ve orijinal listedeki herhangi bir doğal sıranın rastgele olmasını sağlar.
Grup Oluşturma için SPSS Kullanın
Hem MS Excel hem de SPSS kullanılabilir, ancak gelişmiş istatistiksel analiz için genellikle SPSS tercih edilir. Excel’de oluşturulan rastgele listeyi temel alarak SPSS’te rastgele seçilmiş test grupları oluşturun.
Grup Boyutunu Belirtin
Anket yazarı olarak, grup büyüklüğünü sabit bir sayı veya toplam veritabanının bir yüzdesi olarak seçebilirsiniz. Bu, her bir test grubundaki katılımcıların oranlarını kontrol etmenize olanak tanır.
Rastgeleliği Doğrulayın
Başarılı bir rastgeleleştirmeden emin olmak için, metrik değişkenler için çapraz tablolar veya varyans analizi(ANOVA) gibi testler yapın. Çapraz tablolar için ki-kare değerleri veya ANOVA testleri için F istatistikleri önemsizse, rastgele dağıtılmış test gruplarını başarıyla oluşturmuşsunuz demektir.
İstenmeyen Modeller için İzleme
Zaman içinde istenmeyen kalıpların veya önyargıların ortaya çıkmadığından emin olmak için randomizasyon sürecinizi düzenli olarak gözden geçirin. Bu sürekli teyakkuz, test gruplarınızın bütünlüğünü korumaya yardımcı olur.
A/B testi nasıl yapılır?
A/B testleri yaptığınızda, bir şeyleri nasıl geliştirebileceğinizi öğrenebilirsiniz. İşte sadece 7 basit adımda bir A/B testi yürütme süreci:
Adım 1: Veri toplayın
Isı haritaları, çevrimiçi anketler veya biyometrik veriler gibi araçları kullanarak veri toplayarak işe başlayın. Yüksek trafik alanlarına veya önemli dönüşüm ya da hemen çıkma oranlarına sahip sayfalara odaklanın.
Adım 2: Test Edilecek Bir Değişken Seçin
Test etmek istediğiniz bağımsız değişkeni belirleyin. Ne kadar iyi performans gösterdiğini doğru bir şekilde ölçmek için bu değişkeni ayrı tutun. Bu, herhangi bir değişikliğin söz konusu belirli unsurla açıkça ilişkilendirilebilmesini sağlamaya yardımcı olur.
Adım 3: Hedefleri ve Hedef Kitleyi Belirleyin
Ölçümünüz için bir düğmeye tıklamak, bir satın alma işlemini tamamlamak veya bir e-postaya abone olmak gibi bir ana hedef seçin. Testleriniz kontrol edilebilir kitleleri (e-postalar gibi) içeriyorsa, net ve kesin sonuçlar elde etmek için her grubun eşit şekilde temsil edildiğinden emin olun.
Adım 4: Test Hipotezi Oluşturun
Hedefinizi belirledikten ve hedef kitlenizi tanımladıktan sonra, iyileştirmeler için fikirler üretin. Bu önerileri beklenen olumlu değişikliklere ve uygulamaya koymanın ne kadar zor olabileceğine göre sıralayın.
Adım 5: Tasarım Varyasyonları Yapın
Fikirlerinize göre değişiklikler yaparak web sitenizin veya uygulamanızın farklı sürümlerini oluşturun. A/B test araçlarında bulunan görsel düzenleyicileri kullanın ve denemenin başarılı olduğundan emin olmak için kaliteyi kontrol ettiğinizden emin olun.
Adım 6: Deneyi Çalıştırın
Ziyaretçileri kontrol veya varyant deneyimlerine rastgele atayarak A/B testine başlayın. Ardından, her bir versiyonun ne kadar etkili olduğunu anlamak için performanslarını karşılaştırarak etkileşimleri ölçün ve sayın.
Adım 7: Sonuçları Analiz Edin
Deneyi tamamladıktan sonra A/B testi sonuçlarını analiz edin. Verileri inceleyin, iki sürüm arasındaki performans farklılıklarını kontrol edin ve istatistiksel olarak önemli bir etki olup olmadığını anlayın. Bu adım, A/B testinizden anlamlı sonuçlar çıkarmak için çok önemlidir.
QuestionPro A/B testine nasıl yardımcı olabilir?
QuestionPro, anket ve soru formları oluşturmak, dağıtmak ve analiz etmek için tasarlanmış çevrimiçi bir anket platformudur. Anketler oluşturabilmeniz, yanıtlar toplayabilmeniz ve toplanan verilerden faydalı bilgiler elde edebilmeniz için çeşitli özellikler ve araçlar sunar.
QuestionPro’da, katılımcılara diğerini bilmeden farklı koşullar sunarak A/B testi yapabilirsiniz. Bu, insanlar seçenekler arasında karşılaştırma ve seçim yapabildiği için tarafsız görüşler elde etmeye yardımcı olur.
QuestionPro’nun A/B testinde nasıl yardımcı olabileceği aşağıda açıklanmıştır:
- Farklı Anket Versiyonları: QuestionPro ile bir anketin birkaç versiyonunu oluşturabilirsiniz. Bu, farklı grupların soru ifadesi, düzen veya tasarım gibi şeyleri karşılaştırmak için farklı anket sürümlerini gördüğü A/B testi için önemlidir.
- Rastgele Atama: A/B testinin önemli bir parçası katılımcıları rastgele atamaktır. QuestionPro, katılımcıları farklı anket sürümlerine rastgele atamanıza olanak tanıyarak her sürümün adil ve tarafsız bir gruba gösterildiğinden emin olmanızı sağlar.
- Blok Rastgeleleştirme: A/B testi genellikle anket blokları veya bölümleri içindeki varyasyonları denemeyi içerir. QuestionPro’nun blok rastgeleleştirmesi, belirli blokların görünme sırasını karıştırmanıza olanak tanıyarak sıralama etkilerinin ve önyargıların etkisini azaltır.
- Soru Varyasyonları: QuestionPro’da tek tek soruların veya soru gruplarının farklı versiyonlarını oluşturabilirsiniz. Bu, küçük değişikliklerin insanların nasıl tepki verdiğini ve genel test sonuçlarını nasıl etkilediğini görmek için belirli öğeleri A/B test etmek için çok önemlidir.
- Gerçek Zamanlı Raporlama: Başarılı A/B testleri, test sonuçlarının sürekli izlenmesini gerektirir. QuestionPro muhtemelen gerçek zamanlı raporlamaya sahiptir, bu da katılımcıların yanıtlarını ve içgörülerini geldikçe takip etmenizi sağlar.
- Veri Aktarımı ve Analizi: A/B testi yapıldıktan sonra, QuestionPro daha fazla analiz için verileri dışa aktarmanıza izin verir. Bu, yanıtlar, randomizasyon verileri ve diğer ilgili metrikler hakkında ayrıntılı bilgileri içerir.
QuestionPro, randomizasyon, versiyonlama ve analiz için gerekli özellikleri ve araçları sağlayarak A/B testini destekleyen kapsamlı bir anket platformudur. Bu, anketlerinizi gerçek zamanlı içgörülere ve istatistiksel geçerliliğe dayalı olarak iyileştirmenize ve optimize etmenize olanak tanır.
QuestionPro ile A/B testinin gücünü en üst düzeye çıkarma fırsatını kaçırmayın.
