Üzgünüz, aramanız için eşleşme bulamadık.

Aradığınızı bulmanıza yardımcı olmak üzere aşağıdakileri denemenizi öneririz:

  • Anahtar kelime aramanızın yazımını kontrol edin.
  • Yazdığınız anahtar kelimenin eş anlamlılarını kullanın. Örneğin, “yazılım” yerine “uygulama yazılımı” yazın.
  • Yeni bir arama başlatın.

A/B testi nedir?

A/B testi tanımı

Bölüm testi veya grup testi olarak da bilinen A/B testleri, hangisinin ziyaretçilere/izleyicilere daha cazip geldiğini görmek için iki içerik sürümünün performansını karşılaştırır. Anahtar metriklerinize göre en başarılı olanı ölçmek için kontrol sürümüyle (A) değişken sürümünü (B) test eder. B2B pazarlama ya da B2C pazarlama yürüten bir dijital pazarlama uzmanı olarak, A/B testlerini şu seçeneklerle gerçekleştirebilirsiniz:

  • Trafiği A ve B sürümleri arasında bölen web sitesi A/B testi (metin, resimler, renk tasarımları, eylem çağrısı). Hangi sürümün en yüksek sayıda 1) dönüştürme veya 2) istenen eylemi gerçekleştiren ziyaretçi sağladığını belirlemek için ziyaretçi eylemlerini izlersiniz.
  • Hangi sürümün daha yüksek açma oranı sağladığını belirlemek için alıcıları iki segmente bölen e-posta pazarlaması A/B testi (konu satırı, resimler, eylem çağrıları).
  • Hangisinin daha fazla etkileşimle sonuçlandığını görmek için editörler tarafından seçilen içerik veya kullanıcı davranışına dayalı algoritma tarafından seçilen içerik.

Hangi noktaya odaklanıyor olursanız olun, A/B testleri, en iyi müşteri deneyimini (CX) nasıl sağlayacağınızı belirlemenize yardımcı olur.

A/B testlerine ek olarak, A/B/N testleri de vardır. Burada "N", "bilinmeyen" anlamına gelir. A/B/N testinde, ikiden fazla varyasyon söz konusudur.

A/B testlerini ne zaman ve neden yapmanız gerekiyor?

A/B testleri, sürekli yürütüldüğünde en fazla faydayı sağlar. Düzenli bir test akışı, performansa ince ayar yapmak üzere öneri akışı sunabilir. Ve test amacıyla kullanılabilen seçenekler neredeyse sınırsız olduğu için sürekli test mümkündür.

Yukarıda belirtildiği gibi, A/B testi aşağıdakiler dahil olmak üzere tüm dijital pazarlama malzemelerini değerlendirmek için kullanılabilir:

  • e-postalar
  • haber bültenleri
  • reklamlar
  • kısa mesajlar
  • web sitesi sayfaları
  • web sayfalarındaki bileşenler
  • mobil uygulamalar

Nelerin işe yaradığını ve yaramadığını belirlemeye yardımcı olduğu için, A/B testi kampanya yönetiminde önemli rol oynar. Hedef kitlenizin nelerle ilgilendiğini ve nelere tepki verdiğini gösterir. A/B testi, pazarlama stratejinizin hangi unsurunun en büyük etkiye sahip olduğunu, hangisinin geliştirilmesi ve hangisinden tümüyle vazgeçilmesi gerektiğini görmenize yardımcı olabilir.

A/B testini neden yapmanız gerektiğinden söz ettiğimize göre, testi ne zaman yapmamız gerektiği konusunda iki ölçütü düşünelim.

  • En yüksek düzeylerde performans göstermeyen ve beklentileri karşılamayan bir dijital pazarlama kampanyanız veya unsurunuz var. A/B testi, performans sorununu izole etmek ve performansı artırmak için kullanılabilir.
  • Yeni bir şey (web sayfası, e-posta kampanyası) başlatmak üzeresiniz ve hangi yaklaşımın (örneğin mesaj) en iyi sonucu vereceğinden emin değilsiniz. A/B testlerinin proaktif kullanımı, daha iyi olanı belirlemek için iki farklı yaklaşımın performansını karşılaştırmanıza olanak tanır.

Web sitenizde A/B testleri çalıştırmanın avantajları

Web sitesi A/B testi, web sitenizin ziyaretçilerinin en iyi tepki verdiği taktikleri sayısal olarak belirlemek için harika bir yol sağlar. Önseziniz doğrulanabilir veya yanlışlanabilir. İşe yaramayan bir şeyde ısrar etmeyeceğiniz için her şekilde fayda sağlarsınız. Sitenizde daha fazla zaman harcayacak ve daha fazla bağlantıya tıklayacak daha fazla ziyaretçi çekersiniz.

Yaygın olarak kullanılan web sitesi bileşenlerini/bölümleri test ederek, test sayfasının yanı sıra diğer benzer sayfaları da daha iyi hale getirecek yolları belirleyebilirsiniz.

A/B testi nasıl gerçekleştirilir?

A/B testi zor değildir, ancak pazarlamacıların iyi tanımlanmış bir süreci gerçekleştirmesini gerektirir. Şu dokuz temel adımı uygulayabilirsiniz:

A/B testini planlamanın ve yürütmenin temel adımları

  • 1. Performans referans değerini ölçme ve gözden geçirme
  • 2. Test hedefini performans referans değerini kullanarak belirleme
  • 3. Testinizin performansı nasıl artıracağı hakkında hipotez geliştirme
  • 4. Test hedeflerini veya konumlarını belirleme
  • 5. Test etmek için A ve B sürümlerini oluşturma
  • 6. Kurulumu doğrulamak için kalite kontrol aracı kullanma
  • 7. Testi yürütme
  • 8. Web ve test analitiği kullanarak sonuçları izleme ve değerlendirme
  • 9. Müşteri deneyimini daha iyi hale getirmek için bulgularınızı uygulama

Açık hedefler ve sağlam bir hipotezle yukarıdaki adımları izlemek yaygın A/B testi hatalarından kaçınmanıza yardımcı olur.

Testler, performansı geliştirmenize ve artırmanıza yardımcı olacak verileri ve deneysel kanıtları sağlar. A/B testlerinden öğrendiklerinizi kullanmak, daha büyük etki yaratmaya, daha ilgi çekici bir müşteri deneyimi (CX) tasarlamaya, daha çekici bir metin yazmanıza ve daha etkileyici görseller oluşturmanıza yardımcı olur. Sürekli olarak optimizasyon yaptığınızda, pazarlama stratejileriniz daha etkili olur, yatırım getirisi artar ve daha fazla gelir elde edersiniz.

A/B testi örnekleri

Aşağıdaki dijital pazarlama unsurlarından birini veya daha fazlasını test edebilirsiniz:

  • Gezinme bağlantıları
  • Eylem çağrıları (CTA'lar)
  • Tasarım/düzen
  • Metin
  • İçerik teklifi
  • Başlık
  • E-posta konu başlığı
  • Kolay e-posta "gönderen" adresi
  • Resimler
  • Sosyal medya düğmeleri (veya diğer düğmeler)
  • Logolar ve sloganlar

İş hedefleriniz, performans hedefleri, referans değerleri ve mevcut pazarlama kampanyası bileşenleri, test edilecek en iyi adayları belirlemenize yardımcı olur.

Web sitesi A/B testinde analitiğin rolü

Tüm A/B testlerinin yaşam döngüsü boyunca analitik; planlama, yürütme ve performans önerilerinin merkezinde yer alır.

Test hipotezinin geliştirilmesi güçlü bir analitik temeli gerektirir. Mevcut performans ve trafik düzeylerini anlamanız gerekir. Web analitiği (örneğin) açısından, planlama sürecinde analitik sisteminizin sağlayacağı bazı önemli veri noktaları vardır:

  • Test senaryoları için incelenen sayfa, bileşen veya diğer öğe trafiği (sayfa görüntüleme sayısı, benzersiz ziyaretçiler)
  • Katılım (geçirilen zaman, ziyaret başına sayfa sayısı, hızlı çıkış oranı)
  • Dönüştürmeler (tıklama, kayıt, kayıp sayıları)
  • Zaman içinde performans eğilimi

Bu analitik temeli olmadan, muhtemelen tüm test senaryoları veya performans değerlendirmeleri kişisel tercihlere veya izlenimlere dayalı olacaktır. Testler bu varsayımların yanlış olduğunu sıklıkla kanıtlayacaktır.

Bir A/B testi başlatıldığında analitik merkezi rol de oynar. Panel, performans ölçümlerini gerçek zamanlı izlemek, testin beklendiği gibi çalıştığını doğrulamak, anormalliklere veya beklenmeyen sonuçlara yanıt vermek için kullanılır. Bu, testi durdurmayı, düzeltmeleri yapıp yeniden başlatmayı içerebilir; performans verilerinin tüm değişiklikleri ve bu değişikliklerin zamanlamasını yansıtmasını sağlar. Performans paneli, testin ne kadar süre çalışacağını belirlemeye ve istatistiksel öneme ulaşılmasını sağlamaya yardımcı olur.

Test tamamlandıktan sonra, sonraki adımları belirlemek için analitik temel alınır. Örneğin, testi kazanan sürümün, test edilen web sitesi sayfasında standart sunum olup olmayacağına ve sürekli bir standart hale gelip gelmeyeceğine karar vermek için kullanılabilir. Pazarlamacılar, test sonuçlarını iletmek ve bu şablonu bir testin belirli öğelerini yansıtacak şekilde uyarlamak için yeniden kullanılabilir bir analitik şablonu geliştirmelidir.

E-posta A/B testleri hakkında daha fazla bilgi edinin

A/B test sonuçları nasıl yorumlanır?

Sonuçları değerlendirebilmeniz, kazananı belirleyebilmeniz, pazarlama kampanyanızı ve/veya web sitenizi kazanan sonucu yansıtacak şekilde güncelleyebilmeniz için bir testi planlarken hedefler seçmek önemlidir. Çoğu durumda, hedef kitlede ön segmentasyonla kazanan mesaj sürümünü alacak bir grup ayrılır. Bu nokta yukarıda ve aşağıda açıklanmaktadır.

Test sonuçları, ölçmeye karar verdiğiniz unsurlara göre bir öğenin başka bir öğeye kıyasla başarısını gösterir. Örneğin:

  • ziyaretçi sayısı
  • açma oranları
  • tıklama oranları
  • kayıtlar (haber bültenleri vb.)
  • abonelikler

Test sırasında, iki öğe, istatistiksel açıdan anlamlı bir ölçüm elde edilene kadar izlenir.

Dönüştürme oranları gelir bakımından da ölçülebilir. Satış sayılarını gerçek satış gelirindeki değişikliğin etkisiyle birlikte düşünebilirsiniz. Dönüştürme oranlarının tüm ölçülebilir eylemler için kaydedilebileceğini, e-ticaret siteleri ve satışlarla kısıtlı olmadığını unutmayın. Şunları içerebilirler:

  • satış
  • bulunan potansiyel müşteri/gönderilen kayıt sayısı
  • haber bülteni kayıtları
  • banner reklamlara tıklamalar
  • sitede harcanan süre

A/B testlerinde hangi metriklere dikkat etmelisiniz?

Bu sorunun yanıtı, hipotezinize ve hedeflere bağlıdır. Bununla birlikte hedef kitlenizin pazarlama içeriğinizle nasıl etkileşime girdiğini gösteren metriklere odaklanmalısınız.

Bir web sayfasını test ediyorsanız, benzersiz ziyaretçi sayısına, dönen ziyaretçi sayısına, sayfada ne kadar zaman harcadıklarına, içeriği atlama ve çıkış oranlarına bakın. E-posta ile pazarlama için, e-postayı kimin açtığını ve CTA'larınıza kimin tıkladığını görmeniz yerinde olur.

Çoklu değişken testi nedir? A/B testlerinden farkı nedir?

Çok değişkenli testler genellikle A/B testi ile birlikte ele alınır. Bu nedenle çok değişkenli testlerin ne olduğunu ve A/B testlerinden farkını anlamak önemlidir. İkisi birbirine yakın disiplinlerdir, ancak farkları vardır.

A/B testinde tek unsur test edilirken, çok değişkenli test, bir veya daha fazla web sitesi sayfasında ya da e-posta ile pazarlama kampanyalarında birden çok unsurdaki farklı içeriği test ederek en yüksek dönüştürme oranını veren kombinasyonu belirler.

Çok değişkenli testler, genel ölçekte kazanan deneyim ve web sitesi optimizasyonuyla sonuçlanan değişiklik kombinasyonlarını test etmek için istatistiksel model uygular. Aşağıda çok değişkenli testlerin birkaç önemli özelliği yer almaktadır:

1

Çok çeşitli unsurlar

Resimler, metin, renk, yazı tipleri, bağlantılar ve CTA düğmeleri gibi bir dizi web sitesi/e-posta değişikliği için çok değişkenli testler yapılır. Giriş sayfaları veya ödeme gibi işlemler için içerik ve düzen de test edilen unsurlar arasındadır. Çok değişkenli bir testin 50 veya daha fazla kombinasyonu aşması sıklıkla görülür.

2

Hipotezden sonuçlara

Çok değişkenli test, dönüştürme oranlarını artırabilecek içerik değişiklikleriyle ilgili bir hipotezle başlar. Çok değişkenli testlerde, içerik değişiklikleri en yüksek dönüştürme oranlarını veren kombinasyonları belirlemek için birden çok ayrı öğeye bölünebilir. Kullanıcı deneyiminde küçük veya önemli değişiklikler bulunması, genel sonuçları etkileyebilir.

3

Dönüştürme oranları

Dönüştürme oranı, ziyaretçilerin teklife tıklama veya sepetlerine ürün ekleme gibi istenen eylemi gerçekleştirme oranıdır. Sipariş başına gelir veya tıklama oranı gibi ek metrikler de testi değerlendirmek için kullanılır. Analitik, tanımladığınız metriklerdeki dönüştürme oranına veya artışa dayalı olarak hangi değişiklik kombinasyonunun en iyi sonucu verdiğini gösterir.

4

Sürekli optimizasyon

Testin, hedefinize ulaşmaya en uygun deneyimi belirlediği bir iş hedefi tanımlayabildiğiniz için, bir testte yazılımın deneyimleri otomatik olarak optimize etmesine izin verme seçeneğini dikkate alın.

iOS ve Android uygulamalarında A/B ve çok değişkenli testler gerçekleştirebilir misiniz?

2020 yılındaki hesaplara göre, mobil uygulamalar e-ticaret harcamalarında 2,9 trilyon ABD Doları hacme sahipti. Bu rakamın 2021 yılı sonuna kadar bir trilyon daha artması bekleniyor. Büyüme perakende ve e-ticaretin ötesine geçiyor. Toplam çevrimiçi trafikte mobilin payı masaüstündeki büyümeden çok daha hızlı gerçekleşiyor. Çünkü birçok ülkede mobil telefonlar dizüstü bilgisayarlardan daha erişilebilir durumda. iOS veya Android uygulamaları, giderek daha fazla durumda, müşterinin satın alma yolculuğunu başlatıyor ve sonlandırıyor. Ancak küçük ekran faktörü nedeniyle sepetten vazgeçme oranı mobil cihazlarda (%87) ve masaüstü bilgisayarlara (%73) kıyasla daha yüksek.

Mobil deneyiminizin optimize edilmesini sağlamak her zamankinden daha önemli. Ama iOS ve Android uygulamalarının sınırlamaları nedeniyle doğru araçlara ihtiyacınız var.

Daha fazla bilgi edinmek için aşağıdaki videoyu izleyin.

Çok değişkenli testlerde ziyaretçi segmentasyonu ve segment kümeleme

Tüm ziyaretçilere/alıcılara aynı deneyimi sunmak en doğrusu olmayabilir. Çok değişkenli testlerin önemli bir avantajı da ziyaretçi segmentlerini ve bunların farklı deneyimlerle nasıl performans/etkileşim gösterdiğini belirleme olanağıdır. Örneğin, yeni ziyaretçilerin tekrar gelen ziyaretçilerden farklı bir deneyimi tercih ettiğini ve bunun genelde daha iyi sonuçlar vereceğini belirleyebilirsiniz. Daha sofistike sistemler, test sonuçlarını yüzlerce ziyaretçi özelliğine göre analiz etmek üzere gereken süreyi azaltmak için ziyaretçi segmentasyonunu otomatik olarak önerir.

Farklı ziyaretçi segmentleri için farklı deneyimler hedeflemek, dönüştürme oranlarınızı önemli ölçüde artırır. Çevresel özniteliklerden davranış analitiğine kadar çok sayıda ziyaretçi özelliğine göre hedefleme yapın, CRM sisteminiz gibi diğer sistemlerden müşteri özelliklerini dahil edin.

A/B testi veya çok değişkenli test ne zaman yapılır? Sorulması gereken soru budur.

A/B testi harika bir araçtır, ancak "en iyi deneyimi" belirlemek için test edilmesi gereken seçeneklerin sayısı ikiden fazlaysa, A/B testi yerine çok değişkenli bir test yapmak isteyebilirsiniz.

İki seçenekten fazla seçeneğe sahip testlerin çalışması daha uzun sürer ve tek sayfadaki değişkenler arasındaki etkileşim hakkında hiçbir şey göstermez. Ancak, A/B testlerinin anlaşılması çok kolaydır. Bu yöntemden kuşku duyanlara web sitesi ve kampanya optimizasyon kavramlarını tanıtmak veya bir tasarım değişikliğinin ya da düzenlemesinin etkisini göstermek için iyi bir yol olabilir.

Çok değişkenli test, farklı resim kombinasyonları veya ilgi çekici başlıklar gibi birden fazla unsurun karşılaştırılmasını gerektiren bir varlık (web sitesi sayfası veya e-posta) için çok kullanışlıdır. Ancak daha fazla seçenekle çalışırken daha yüksek trafiğe ihtiyaç duyulur. Bu yüzden sayfadaki her şeyi test etmek istemezsiniz. Sayfada çok fazla unsur değiştiğinde, test edilmesi imkansız sayıda kombinasyona yol açar. Örneğin, 10 farklı unsur üzerinde test yürütmek, üç buçuk milyondan fazla kombinasyon yaratabilir. Çoğu web sitesi ve e-posta kampanyası, bu ölçekte testleri destekleyecek trafiği kolay kolay bulamaz.