Dönüşümleri artırmak için web sitenizde etkili A/B testleri yapmayı öğrenin. Hipotez oluşturma, test tasarımı, istatistiksel anlamlılık ve sonuçları yorumlamayı kapsar.
A/B testi, pazarlamaya uygulanan bilimsel yöntemdir. Web sitenizin performansını neyin artıracağını tahmin etmek yerine iki sürümü birbirine karşı test eder ve kazananı verinin belirlemesine izin verirsiniz. Web sitelerini sistematik biçimde A/B testine tabi tutan şirketler, görüşlere ve varsayımlara dayananlardan sürekli daha iyi performans gösterir. Bu rehber, ölçülebilir iyileştirmeler sağlayan A/B testlerini nasıl tasarlayacağınızı, yürüteceğinizi ve analiz edeceğinizi öğretir.
Bölünmüş test olarak da adlandırılan A/B testi, hangisinin daha iyi performans gösterdiğini belirlemek için bir web sayfasının veya öğesinin iki sürümünü karşılaştırma yöntemidir. Ziyaretçilerinizin yarısı A sürümünü (kontrol), diğer yarısı B sürümünü (varyant) görür. Her grubun nasıl davrandığını ölçerek hangi sürümün istatistiksel güvenle daha fazla dönüşüm getirdiğini belirleyebilirsiniz.
A/B testinin gücü nesnelliğinde yatar. Pazarlama kararları çoğu zaman kişisel tercihlerle, en yüksek maaşlı kişinin görüşüyle (HiPPO olarak bilinir) veya kendi hedef kitlenize uymayabilecek sektör en iyi uygulamalarıyla yönlendirilir. A/B testi görüşlerin yerine kanıtı koyar ve ziyaretçileriniz için gerçekte neyin işe yaradığını ortaya çıkarır.
"Yılda yaptığınız deney sayısını ikiye katlarsanız, yaratıcılığınızı ikiye katlarsınız." — Jeff Bezos, Amazon'un kurucusu. Amazon aynı anda binlerce A/B testi yürütür ve deneye olan bu bağlılık başarılarının temel itici güçlerinden biridir.
A/B testinin etkisi zamanla birikir. Dönüşüm oranında %5'lik bir iyileşme küçük görünebilir, ancak ayda 10.000 ziyaretçi alan ve ortalama sipariş değeri $100 olan bir açılış sayfasına uygulandığında yıllık ilave $50.000 gelir demektir. Birkaç başarılı testi peş peşe dizdiğinizde kümülatif etki işinizi dönüştürür.
A/B testine değer yaygın öğeler şunlardır:
Rastgele test etmek zaman ve trafik kaybıdır. Her A/B testi, veriye ve gözleme dayalı iyi biçimlendirilmiş bir hipotezle başlamalıdır. İyi bir hipotez şu yapıyı izler: "[Belirli öğeyi] [mevcut sürümden] [önerilen değişikliğe] çevirirsek, [veri veya ilkelere dayalı gerekçe] nedeniyle [beklenen sonuç] iyileşecektir."
Örneğin: "CTA düğme metnini 'Gönder'den 'Ücretsiz Rehberimi Al'a çevirirsek, eylem odaklı, fayda odaklı düğme metni sürtünmeyi azalttığı ve ziyaretçiye net değer ilettiği için form tamamlama oranı %15 artacaktır."
Hipotez ilhamını nerede bulabilirsiniz:
Hipotezlerinizi ICE çerçevesiyle önceliklendirin: Etki (potansiyel iyileşmenin ne kadar büyük olduğu), Güven (testin kazanacağından ne kadar emin olduğunuz) ve Kolaylık (testin uygulanmasının ne kadar basit olduğu). Her birini 1-10 ölçeğinde puanlayın ve puanların ortalamasını alarak önceliklendirilmiş bir test yol haritası oluşturun. En hızlı kazanımlar için yüksek etkili, yüksek güvenli, uygulaması kolay testlerle başlayın.
Güvenilir sonuçlar almak için doğru test tasarımı kritiktir. Kötü tasarlanmış bir test, performansınıza gerçekten zarar veren yanlış sonuçlara yol açabilir. Test bütünlüğü için şu ilkeleri izleyin:
Aynı Anda Tek Bir Değişkeni Test Edin
Standart bir A/B testinde kontrolünüz ile varyantınız arasında yalnızca bir öğeyi değiştirin. Başlığı, CTA düğmesini ve ana görseli aynı anda değiştirirseniz, performans farkına hangi değişikliğin neden olduğunu bilemezsiniz. Değişkenleri yalıtmak, sonuçları belirli değişikliklere atfedebilmenizi ve zamanla güvenilir bir bilgi tabanı oluşturmanızı sağlar.
İstisna, ileri istatistiksel yöntemlerle birden çok değişkeni aynı anda test eden çok değişkenli testtir. Çok değişkenli test, istatistiksel anlamlılığa ulaşmak için önemli ölçüde daha fazla trafik gerektirir ve öğelerin birbirleriyle nasıl etkileşime girdiğini anlamak istediğiniz yüksek trafikli sayfalara ayrılmak için en uygunudur.
Gerekli Örneklem Büyüklüğünü Hesaplayın
Bir testi başlatmadan önce istatistiksel anlamlılığa ulaşmak için kaç ziyaretçiye ihtiyacınız olduğunu hesaplayın. Gerekli örneklem büyüklüğü mevcut dönüşüm oranınıza, önem verdiğiniz en küçük saptanabilir etkiye ve istediğiniz istatistiksel güven düzeyine (genellikle %95) bağlıdır.
Bunu belirlemek için çevrimiçi bir örneklem büyüklüğü hesaplayıcısı kullanın. Kabaca bir kılavuz olarak sayfanız haftada 1.000 ziyaretçi alıyorsa ve mevcut dönüşüm oranınız %3 ise, anlamlı bir farkı saptamak için testinizi yaklaşık 2-4 hafta çalıştırmanız gerekir. Bir testi çok kısa süre çalıştırmak, rastgele değişimden etkilenen güvenilmez sonuçlara yol açar.
Teknik Uygulamayı Kurmak
İhtiyaçlarınıza ve teknik yeteneklerinize uygun bir A/B test aracı seçin:
Testinizi kurarken trafiğin sürümler arasında rastgele ve eşit bölündüğünden, davranış farklarını hesaba katmak için testin haftanın tüm günlerinde (hafta sonları dahil) çalıştığından, promosyonlar veya mevsimsel değişiklikler gibi dış etkenlerin sonuçları çarpıtmadığından ve doğru birincil ölçütü ve ilgili ikincil ölçütleri izlediğinizden emin olun.
Testiniz yayına girdiğinde sabır ve disiplin en önemli erdemlerinizdir. A/B testi hatalarının çoğu, insanların sonuçlara çok erken baktığı veya testleri erken bitirdiği yürütme aşamasında olur.
Testleri yürütmek için kritik kurallar:
"Amaç yalnızca kazanmak değil, öğrenmektir. Sonuç üretmeyen iyi yürütülmüş bir test, neyin önemli olmadığı hakkında değerli bir şey öğretir ve önemli olana odaklanmanızı sağlar."
Testiniz önceden belirlenmiş örneklem büyüklüğüne ve süreye ulaştığında sonuçları analiz etme zamanı gelmiştir. Doğru analiz birkaç temel istatistiksel kavramı anlamayı gerektirir:
İstatistiksel Anlamlılık
İstatistiksel anlamlılık, sürümler arasında gözlenen farkın gerçek olduğundan ve rastgele şansa bağlı olmadığından ne kadar emin olabileceğinizi söyler. Standart eşik %95 güvendir; bu, sonucun yanlış pozitif olma şansının yalnızca %5 olduğu anlamına gelir. En az %95 anlamlılığa ulaşana kadar bir kazanan ilan etmeyin.
Çoğu A/B test aracı anlamlılığı sizin için hesaplar, ama ne anlama geldiğini anlayın. %95 anlamlılık düzeyi varyantın %95 daha iyi olduğu anlamına gelmez. Varyantın kontrolden gerçekten farklı performans gösterdiğinden %95 emin olduğunuz anlamına gelir (daha iyi veya daha kötü olabilir).
Pratik Anlamlılık ve İstatistiksel Anlamlılık
Bir sonuç istatistiksel olarak anlamlı ama pratikte anlamsız olabilir. Testiniz %99 güvenle %0,1'lik bir iyileşme gösteriyorsa teknik olarak anlamlıdır ama uygulamaya değmeyebilir, özellikle değişiklik karmaşıklık ekliyorsa veya bakım maliyetleri varsa. Değişikliği uygulamadan önce iyileşmenin işiniz için önem taşıyacak kadar büyük olup olmadığını düşünün.
Sonuçlarınızı Nasıl Yorumlarsınız
A/B testinin en büyük değeri tek tek testlerden değil, sistematik, sürekli bir test programı kurmaktan gelir. Olgun test programları olan şirketler yılda onlarca veya yüzlerce test yürütür ve optimizasyonu tek seferlik bir proje yerine sürekli bir süreç olarak ele alır.
Bir test kültürü oluşturmak için:
A/B testinin amacının öğrenmek olduğunu unutmayın. Her test, ister kazanan, ister kaybeden, ister sonuçsuz olsun, hedef kitleniz hakkında size bir şey öğretir. Zamanla bu biriken içgörüler, web sitenizde davranışı neyin yönlendirdiğine dair derin bir anlayış verir ve gelecekteki her pazarlama kararını daha bilgili ve etkili kılar.
A/B testi, karşılaştırmak istediğiniz varyantları hızla kurmakla başlar ve We.Inc tam da bunu kolaylaştırır. İstediğiniz sayfayı sohbette anlatın, yapay zeka tarayıcınızda canlı olarak kursun; ardından görsel tıkla-düzenle veya yerleşik kod düzenleyiciyle açılış sayfalarınızın, formlarınızın ve temel dönüşüm öğelerinizin alternatif sürümlerini dakikalar içinde oluşturun; ayrı tasarım veya geliştirici kaynağı gerekmez.
Varyantlarınızı anında bir we.inc alt alan adına veya kendi özel alan adınıza yayınlayın ve We.Inc gerçek React ve TypeScript kodu ürettiği için trafiği bölmek ve sonuçları ölçmek için ekibinizin zaten kullandığı analitik veya deney aracını bağlamak kolaydır. Her şeyi kilitlenme olmadan GitHub'a aktarabilirsiniz. Bugün test etmeye başlayın ve tahmini, web sitenizin performansını sürekli iyileştiren veriye dayalı kararlarla değiştirin.
Gereken trafik, mevcut dönüşüm oranınıza ve saptamak istediğiniz iyileşmenin büyüklüğüne bağlıdır. Kabaca bir kılavuz olarak, %5'lik bir dönüşüm oranında %20'lik göreli bir iyileşmeyi %95 güvenle saptamak için varyasyon başına en az 1.000 ziyaretçiye ihtiyacınız vardır. Daha düşük trafikli siteler, yüksek etkili öğelere odaklanarak ve daha uzun test sürelerinde sabırlı olarak yine de test yapabilir.
Birincil dönüşüm hedefiniz üzerinde en yüksek potansiyel etkiye sahip öğelerle başlayın. Çoğu web sitesi için bu; ana başlığınızı ve değer önermenizi, birincil CTA'nızı (metin, renk, yerleşim) ve potansiyel müşteri toplama formunuzu test etmek demektir. Bu öğeler en çok ziyaretçiyle etkileşime girer ve dönüşümü doğrudan etkiler, bu yüzden buradaki iyileştirmelerin sonuca en büyük etkisi olur.
Evet, ama dikkatle. Farklı sayfalarda aynı anda test yürütebilirsiniz; bunda sorun yoktur. Aynı sayfada birden çok test yürütmek daha karmaşıktır, çünkü testler birbirini etkileyebilir ve her değişikliğin etkisini yalıtmak zorlaşır. Bir sayfada birden çok öğeyi test etmeniz gerekiyorsa paralel A/B testleri yürütmek yerine çok değişkenli test kullanmayı düşünün.
Ücretsiz başlayın · Kredi kartı gerekmez