Ortada iki farklı seçenek var ve siz en iyi olanı seçmek mi istiyorsunuz? Bunun için kullanabileceğiniz bir test yöntemi var. İsmi A/B test yöntemi. Özellikle pazarlama departmanlarının çok sık kullandığı yöntemlerden biridir. Pazarlama kampanyaları hazırlarken çok sık faydalanılan test yöntemi sayesinde, en doğru karar verilmeye çalışılır. Kampanyalara bilimsel bir yaklaşım kazandırmak, metrikler ile analizler gerçekleştirmek ve yorumlamalar yapmak, pazarlamacıların olmazsa olmaz hedeflerinden biridir. Bu gibi testler sayesinde yatırımlardan yüksek dönüşüm elde edilmiş olunur.
Performans her türlü pazarlama faaliyeti için önemli bir göstergedir. Pazarlama kampanyasının başarısı için doğru planlama yapmak, testler gerçekleştirmek ve devamında da performansı ölçüp sürekli optimize etmek gerekir. Birbirini takip eden bu adımları sayesinde, dönüşüm ve karlılık artacaktır.
İçindekiler [Gizle]
A/B Testi Nedir?
A/B test yönetimi, iki farklı seçenek arasındaki en iyi seçeneği bulmaya yarayan bir yöntemdir. Bu test yönteminde kullanıcı grupları iki gruba ayrılır. A grubu ve B grubu olarak isimlendirilir. Devamında ayrı dijital deneyimlere yönlendirilir ve bu nedenle “bölünmüş test” olarak da isimlendirilmektedir.
A/B testi ile seçenekler arasındaki en iyi performansı gösterecek pazarlama kampanyaları oluşturabilir ve ürün yerleştirme iş akışlarını optimize edebilirsiniz. A/B testi çeşitli durumlar için kullanılabilir. Güvenilir bir test yöntemidir. Ürün yöneticileri, tasarımcılar, pazarlamacılar ve daha birçok profesyonel, A/B testini çok sık kullanmaktadır. Bu test ile birlikte uzmanlar, verilere dayalı olan ve ölçülebilir sonuçlar sağlayan kararlar alabilirler.
A/B Testi Öne Çıkan Avantajları
- A/B testi, iki farklı durumdan/seçenekten hangisinin daha iyi performans gösterdiğini ortaya koymak için yardım eder.
- A/B testleri, genellikle pazarlama kampanyalarının optimizasyonu, UI/UX’in iyileştirilmesi ve dönüşümün artırılması için kullanılmaktadır.
- Çok sayıda farklı A/B test sürümü ile tek tek sayfaları, birden çok değişkeni ve tüm iş akışlarını ve hunileri test edebilirsiniz.
- A/B testlerinden sağlıklı sonuçlar almak için bölümlere ayırmak, doğrulamak ve tekrarlamak gereklidir.
A/B Testinin Faydaları Nelerdir?
A/B testi çok önemli ve aynı zamanda da çok basit bir sorunun yanıtını arar; müşteriler 1. seçeneği mi yoksa 2. seçeneği mi seçer? Dijital dünyada bu testi uygulamak çok kolaydır. Bu test sayesinde bir dizi fayda elde edilir. Onların arasında en çok aşağıdaki konularda fayda sağlandığı tespit edilmiştir.
UI/UX’i İyileştirme
Bir uygulama içerisinde herhangi bir butonun yerini değiştirmek istediğinizde yeni değişikliğe uyum sağlamayacak ya da uygulamayı kullanmayı dahi bırakacak kullanıcılarınız olabilir. Bu nedenle, A/B testi gerçekleştirerek, kapsamlı değişiklik yapmak yerine riski en aza indirebilirsiniz. Bu değişiklik için yeni kullanıcılar arasından küçük bir kullanıcı grubu oluşturabilirsiniz. Ürünün yeni sürümü ile eski sürümü arasındaki kullanıcını deneyimini görebilir ve sonrasında kapsayıcı bir değişikliğe gitmeyi tercih edebilirsiniz. Belki de test sonucu değiştirmemeniz gerektiğini söyleyecektir. Bu açıdan UI/UX iyileştirmelerinde büyük katkısı bulunmaktadır.
Farklı kullanıcı segmentleri kullanarak deneyi defalarca yapabilirsiniz. Bu sayede daha geniş çaplı ve çok daha sağlıklı değerler elde etmiş olursunuz.
Bir değişikliği kimsenin değerlendirmesine sunmadan yapmak günlük yaşantımızda bile çeşitli zorluklar çıkartabiliyor ve işletmeler için kayıplar oluşturabiliyor. Dijital dünya ise çok daha keskindir. Kullanıcıların yaptırımları çok daha acımasızdır. Bu nedenle A/B testlerine önem vermek gerekir.
Pazarlama Kampanyalarını Optimize Etme
A/B testi ile pazarlama kampanyalarınızın performansını artırabilirsiniz. Dönüşüm oranlarını artırmak için A/B testlerinden faydalanabilirsiniz. Aşağıdaki sorulara benzer sorularınız varsa, bu testten kesin faydalanın. Örneğin, yüksek trafik alan bir web siteniz var ama reklam kazançlarından memnun değilsiniz. Bunu için reklam yerleşim yerlerini değiştirmek doğru bir fikir olabilir. Bu sayede sayfa to artabilir ve kazançlarınızda çok ciddi artış yaşayabilirsiniz. Bunun için bir A/B testi düzenleme sağlıklı olacaktır.
- Hangi mesajların dönüşüme etkisi daha fazladır?
- Potansiyel veya mevcut müşteriler en iyi hangi teklife yanıt veriyor?
- Reklam alanı farklı bir tasarım ile daha fazla tıklama sağlar mı?
Çalışmalarınızı kendi fikirlerinize göre yapmak ve direkt olarak canlıya geçirmek, her zaman başarı getirmez. Sizin fikirlerinizden daha çok çoğunluğun fikirleri önemlidir. Bu açıdan hedef kitlenizi, beklentilerini ve onları motive eden unsurları iyi tanımanız gerekir. E-bülten üyeliklerine göndereceğiniz mesajlarda ya da sosyal medya gönderilerinizde etkileşimi ve dönüşümü artırmak istiyorsanız onları harekete geçiren mesajları tespit etmeniz gerekir. A/B testleri ile onları motive eden ve etkileşime sokan en iyi seçenek bulunabilir.
Veri destekli sonuçlar göstermesinden dolayı pazarlama departmanının en çok kullandığı yöntemlerden biridir. Örneğin, harekete geçirmesi için kırmızı veya mavi buton yerine yeşil butonlar kullanılır. Yeşil akıllarda kazanç fikrini oluşturarak harekete geçirir. Bunun gibi tespitler, A/B testleri ile elde edilebilir. Seçeneklerin içinde her zaman diğerine göre daha iyi performans gösterebilecek bir seçenek olacaktır. Hedefiniz de o seçeneği bulmak olmalı.
3 Farklı A/B Testi Türü
A/B testi hakkında teorik bilgilerden sonra pratikte ne gibi A/B testleri olduğuna geçiş yapabiliriz. Pratikte 3 farklı A/B testi kullanılmaktadır. Bunlar; bölünmüş URL testi, çok değişkenli test ve çok sayfalı testtir. A/B testi türlerinin detaylarını aşağıda bulabilirsiniz. Bu testler geleneksel A/B testi ile birlikte duruma göre kullanabileceğiniz testlerdir.
Bölünmüş URL Testi
Büyük ölçekli testlerde kullanılan bir test türüdür. Web sitenizde yer alan bir butonu test etmek kolaydır ama bir sayfanın bütününü test etmek kolay değildir. Bu nedenle bölünmüş URL testi kullanılır. Bir web sitesini baştan tasarlayarak deney grubunuzu yeni tasarıma yönlendirebilirsiniz. Bu şekilde kesin geçiş yapılmadan önce sonuçlar elde edilebilir.
Yeni sayfanın veya web site tasarımının performans optimizasyonu için bölünmüş URL testi ve geleneksel yaklaşıma sahip A/B testi birlikte kullanılır. Geleneksel A/B testi bir bütünün parçalarını incelerken bölünmüş URL testi ise bütüne odaklanır.
Çok Değişkenli Test
Bir test sürecinde birden fazla değişken ile yapılan testlerdir. Bir tasarımın yenilenmesi esnasında farklı kombinasyonlar denenerek testler gerçekleşir. Geleneksel A/B testinde sadece tek bir değişken kullanılır. Bu açıdan çok değişkenli testin dezavantajı vardır.
Çok değişkenli testlerin dikkatli yapılması gerekir. Dikkatli yapılmadığı takdirde sık rastlanan A/B testi hatalarından biri oluşur. Değişken sayısı arttıkça net ve sağlıklı bir sonuç elde etme şansı zorlaşır.
Çok Sayfalı Test
Özellikle aşamalı işlemler için yapılan testlerde, çok sayfalı test türü kullanılır. Bir e-ticaret sitesinde bir ürün almak istediğinizde belirli bir yol izlenir.
Sepete Git > Sepeti Onayla > Adresi ve Fatura Bilgilerini Gir > Ödeme Bilgilerini Gir > Siparişi Onayla
Yukarıda örnek sıralı satın alma sürecini görebilirsiniz. Her adım farklı bir sayfayı temsil etmektedir. İlk 3 sayfadaki ilerle butonunun yerini değiştirmek ve performansını ölçmek için aşağıdaki yolu takip edebilirsiniz.
Sepete Git (2. versiyon) > Sepeti Onayla (2. versiyon) > Adresi ve Fatura Bilgilerini Gir (2. versiyon) > Ödeme Bilgilerini Gir (1. versiyon)> Siparişi Onayla(1. versiyon)
A/B Testini Başarılı Kılan Anahtarlar
A/B testini birçok alanda başarılı kılan bazı anahtar özellikle bulunmaktadır. Bu özellikler sayesinde, A/B testiniz diğer birçok test göre sağlıklı ve performans üzerinde ciddi etkisi olan bir test olur.
Aşağıda yer alan 3 anahtar konuya çok dikkat etmeniz gerekir. Bu başlıklar, testinizin başarılı olması için çok önemlidir. Çoğu A/B testinde basit hatalardan dolayı yanlış sonuçlar elde edilir. Bu duruma düşmemek için 3 temel anahtara özen gösterin.
Tekrarlanabilirlik
Yapacağınız bir A/B testi ile inanılmaz faydalı bir sonuç elde edebilirsiniz. Siteniz üzerinde yer alan önemli bir butonun rengini değiştirerek dönüşümü 2 katına çıkarabilirsiniz. Bu A/B testi ile elde edebileceğiniz bir sonuçtur. Bunu direkt olarak uygulamaya almak en doğal hakkınız olsa da testi tekrar ettirmek ilgili artışın şans eseri olmadığını kanıtlar. Ayrıca seçmiş olduğunuz renk en iyi renk olmayabilir.
Siyah renkli bir butonunu mavi yaptığınızda dönüşüm oranınız 2 katına çıkabilir ve siz direkt olarak bu değişikliği yaparsınız. Genellikle birçok çalışma bu şekilde sonuçlanır. Ama başarıya ulaşmak için testleri tekrarlamanız gerekir. Yeşil renkli bir buton mavi renge kıyasla dönüşümü 4 katına çıkarıyor olabilir. Bu testi yapmadan bilemezsiniz.
Yukarıda yer alan örnekte de görebileceğiniz üzere A/B testlerindeki başarı anahtarlarından biri testi sürekli olarak tekrarlamaktır.
Kullanıcı Segmentasyonu
Kullanıcı segmentasyonu ile birlikte büyük bir kitlenin içinde sadece hedeflemiş olduğunuz kitleyi seçebilir ve A/B testini uygulayabilirsiniz. Bu sayede, tüm müşteri/kullanıcı portföyü yerine, asıl hedefiniz üzerinde bir çalışma yaparak onların tepkisini ölçebilirsiniz.
Sahip olduğunuz bir ürün üzerinde değişiklik yapmaya karar verdiniz. Öncelikle bu değişiklik eski kullanıcıların yaklaşımında değişiklik yaratır mı? Yoksa yeni kullanıcıları etkilemek için mi yaptınız. Bu soruların cevaplarını bulmak için kullanıcı segmentasyonu yapmak doğru olacaktır. Bu şekilde, iki farklı yaklaşım hakkında da ayrı ayrı fikir sahibi olabilirsiniz.
Testinizi Test Etme
A/B testini yanlış bir şekilde uyguladığınız takdirde tüm çalışmalarınız boşa gidecektir. Kullanıcı segmentasyonu yapmış olmanız ya da yanlış uygulanan bir testi defalarca tekrarlamanız herhangi bir sonuç vermez. Bazı durumlarda A/B testinden sağlıklı veriler alamazsınız. Bu gibi durumlarda grupları iki ayrı seçeneğe yönlendirmeden A/A testi yapabilirsiniz. Bununla birlikte, ürününüzü kendi içerisinde test etmiş olursunuz. A/A testinde iki seçenek arasında bir farklılık olmadığından emin olmak ve sonuçların benzer olması gerekir. Sonuçlarda çarpıklık olduğu takdirde derinlemesine analiz yapmanız gerekir. Bir şeyler yanlış kurgulanmış olabilir.
Kısacası bazı durumlarda A/B testinizi de test etmeniz gerekebilir. Bu sayede, A/B testinin doğru bir şekilde çalıştığından emin olursunuz ve bu süreç anlam kazanır.
3 Yaygın A/B Testi Hatası (Nasıl Önlenir?)
A/B test yöntemi kullanılırken yapılan bazı hatalar vardır. Bu hatalar nedeni ile yanlış sonuçlar elde edilebilir ve bu yanlış sonuçlar performansı olumsuz etkiler. Yaygın olarak yapılan A/B testleri aşağıda yer almaktadır.
- Tek Bir A/B Testinde Birden Fazla Değişkeni Test Etme
Planlamış olduğunuz bir A/B testinde sadece bir değişkeni test edebilirsiniz. Aynı anda birden fazla değişkeni test etmeniz mümkün değildir. Bir buton tasarlarken fazlı tıklanmasını istiyorsanız bunun için çeşitli A/B testleri yapabilirsiniz. Ama tek değişkenli olması gerekir. Bir A/B testinde sadece butonun rengini değiştirerek sonucu görebilirsiniz. Bir başka A/B testinde butonun boyutunu değiştirebilirsiniz. Bir başka A/B testinde butonun çerçevesini değiştirebilirsiniz. Ama hepsini aynı anda yapmak size doğru sonucu vermeyecektir.
Bu nedenle buton testi yaparken, hem rengini hem boyunutu hem de çerçevesini 3 farklı değişken olarak tek bir A/B testinde yapmaya kalkışmak en yaygın yapılan hatalardan biridir. Unutmayın, her bir test için sadece tek bir değişkene sahip olmanız gerekiyor.
- Çok Erken Test Etme
Bir değişiklik yaptığınızda test etmek için biraz zaman geçmesi gerekir. Yeni oluşturmuş olduğunuz bir sayfa için hemen A/B testi yapmak mantıklı olmayacaktır. Yeni değişikliklerin performansa etkisi etmesi zaman alacaktır. Yeni bir sayfa üzerindeki öğeleri hemen değiştirerek, performansı ölçemezsiniz. Bu nedenle, sıfırdan oluşturulan sayfalar üzerindeki öğeleri hemen A/B testine tabi tutmayın.
- Testi Kısa Sürede Sonlandırmak
En yaygın yapılan hatalardan bir diğeri de A/B testini çok erken sonuçlandırmaktır. Sağlıklı veriler elde etmek için A/B testinin en az birkaç hafta boyunca sürmesi gerekir. Saatler içerisinde yapılan A/B testlerinin sonuçları sağlıklı olmayacaktır. Daha kötüsü yanlış seçeneği seçmenize neden olabilir. Kısa süreli testleri etkileyen çeşitli faktörler olabilir. Örneğin tatil günü yapılan ve ziyaretçinin çok az geldiği bir günde A/B testi yapmak ve aynı günde sonuçlandırmak sizlere sağlıksız bir veri sunar. Bunun yerine test süresini uzun tutarsanız, bu tarz testinizi etkileyecek faktörlerden de minimum oranda etkilenmiş olursunuz.