A/B Testi Nasıl Yapılır: Baştan Sona Tam Kılavuz

Bir web sitesindeki dönüşümü optimize etmenin en iyi tekniğinin A/B testleri oluşturmak olduğunu muhtemelen zaten biliyorsunuzdur. Ancak web sitenizde A/B testleri oluşturmayı düşündüğünüzde birçok soru ortaya çıkıyor: Hangi sayfaları test etmeliyim? Ne tür A/B testleri oluşturmalıyım? Onları nasıl yaratırım? A/B testi ne zaman bitmeli? Ve bir A/B testi bittiğinde ne yapmalıyım? Bu gönderi, sistematik bir şekilde A/B testleri oluşturmanıza, yukarıdaki tüm soruları yanıtlamanıza ve web sitenizde en iyi sonuçları aldığınızdan emin olmanıza yardımcı olacak bir kılavuz olarak hazırlanmıştır.

A/B Testi Nedir?

A/B testleri, farklı seçeneklerdeki kullanıcıların davranışlarını karşılaştırmak ve hangi sürümlerin en iyi sonuçları aldığını değerlendirebilmek için aynı sayfanın varyasyonlarını yapmamızı sağlayan tasarım testleridir.

Verileri analiz ettikten sonra, hangi sürümün daha iyi yanıt verdiği ve sonuçların ne zaman daha olumlu olduğu sonucuna varabilirsiniz. Örneğin, birkaç yıl önce Obama, kampanyasından gelir elde etmek amacıyla, web açılış sayfasının farklı resim ve düğmeleri birleştiren farklı varyasyonlarıyla bir test yaptı.

Ve sonuç, kazanan versiyonla orijinal versiyona kıyasla toplam 60 milyon dolar geliri artırmayı başardı. Hiç de fena değil, değil mi?

Bir A/B testi gerçekleştirirken, web sitenizde test edilecek öğelerin yalnızca sayfalar değil, aynı zamanda menüler, widget'lar, temalar, şablonlar vb. olması gerekir. Normalde, "orijinal sürüm", "kontrol sürümü" veya " A varyantı”, bir testi çalıştırmadan önce var olan sürüme ve orijinal sürüm olmayanlar için “varyasyonlar”, “varyantlar” veya “alternatif B, C vb. Farklı varyasyonlar arasındaki farklar, orijinal versiyona göre çok ince değişikliklerden radikal değişikliklere sahip varyasyonlara kadar değişebilir.

Ayrıca, önceden tanımlanmış bir hedefe ulaşmak için kullanıcı davranışını analiz etmek amacıyla A/B testleri oluşturulur. Önceki örnekte, amacın siyasi bir kampanya için daha fazla gelir elde etmek olduğunu görmüştük, ancak bu aynı zamanda bir bültene daha fazla abone, bir forma daha fazla yanıt, bir ürünün daha fazla satışı vb.

A/B testlerinin faydaları

Sanırım A/B testinin faydaları yukarıdaki örnekte açıkça görülüyor. A/B testleri, ziyaretçilerimizin davranışlarıyla ilgili gerçek verilere dayanarak, kanıtlanmış bir şekilde geliri artırmanıza olanak tanır. Ancak bu yalnızca gelirle ilgili değildir, A/B testleri ayrıca şunları yapmamıza olanak tanır:

• Kullanıcı deneyimini iyileştirin. A/B testi, ziyaretçilerimizin farklı tercihlerini ve zevklerini karşılaştırmamıza olanak tanır. Gerçekleştirdiğimiz her testle, web sitemizin daha başarılı olduğunu bildiğimiz yönlerini iyileştireceğiz ve bunun tersine, kullanıcılarımız üzerinde olumsuz bir etkisi olabilecek tasarım değişiklikleri yapmayacağız.
• Hemen çıkma oranını iyileştirin ve kullanıcı sürtünmesini azaltın. A/B testi, ürünlerimize, makalelerimize ve reklamlarımıza yapılan tıklamaları iyileştirmeye yardımcı olur. En iyi neyin işe yaradığını ve ziyaretçilerimizin neyi görmezden geldiğini belirleyin.
• Dönüşüm oranını iyileştirin. Dönüşüm hakkında konuştuğumuzda, yalnızca geliri artırmaktan değil, aynı zamanda kullanıcıların bir ürünün ayrıntılarına danışmak veya bültenimize kaydolmak gibi istenen herhangi bir eylemi gerçekleştirmesinden de bahsediyoruz.
• Analizimizi geliştirin. Google Analytics, web sitemizde neler olduğu hakkında bize birçok bilgi verir, ancak bir A/B testi, çok kolay bir şekilde, bir alternatifin diğerinden daha iyi olup olmadığını bize söyler.
• Web sitemizdeki her şeyi test edin. A/B testinin en büyük avantajlarından biri, herhangi bir tasarım öğesini ve içeriği test etmenize olanak sağlamasıdır. Sadece bir resim ve bir düğme değil, aynı zamanda yazı tipi stillerini test edebilir, menüleri, formları veya sahip olduğunuz herhangi bir widget'ı değiştirebilir, hatta farklı WordPress temalarını deneyebilir ve hangisinin en iyi sonucu verdiğini görebilirsiniz. A/B testi, bu tür testleri gerçekleştirmenize izin veren tek araçtır.
• Riski azaltın. Ve en iyisi, gerçek ve kanıtlanmış verilerle, bir A/B testi yaptıktan sonra web sitenizde yaptığınız değişikliklerin herkesin fikrinden çok daha güvenilir olduğunu bilmenizdir. Web sitenizi geliştirmek için yapmanız gereken değişikliklere tam olarak kendi kullanıcılarınızın görüşleri karar verecektir.

A/B Testi Oluşturmadan Önce

Web sitenizde A/B testlerinizin sonuçlarını optimize etmek istiyorsanız öncelikle aşağıdaki işlemleri gerçekleştirmelisiniz. Hangi veriler üzerinde hareket etmeniz ve hangi A/B testlerini oluşturmanız gerektiğini belirlemenize yardımcı olacaklardır.

Web Siteniz İçin Hedefleri, KPI'ları ve Hedef Dönüşüm Metriklerini Tanımlayın

İlk olarak, web sitenizle neyi başarmak istediğinizi, dönüşüm hedeflerinizi, KPI'larınızı ve web siteniz için hedef dönüşüm metriklerini belirleyin. Örneğin, bir restoranınız varsa, web sitenizin amaçlarından biri online rezervasyonları artırmak olabilir. Bu durumda, bir KPI, web sitenizin iletişim formu aracılığıyla yapılan rezervasyonların sayısı olacaktır ve hedef dönüşüm metriği, örneğin 100 çevrimiçi rezervasyon formu almak olabilir.

Başka bir örnek görelim: WordPress eklentilerine abonelik satıyoruz ve bunlardan biri Nelio A/B Testi. Bunu tanıtmanın bir yolu, şu anda okuduğunuz gibi, okuyucularımızın A/B testi hakkında daha fazla bilgi edinmesine yardımcı olmaya çalıştığımız blog gönderileri yayınlamaktır. Bu durumda, blogun dönüşüm hedeflerinden biri, okuyucunun Nelio A/B Test planlarını ve fiyatlandırma sayfasını ziyaret etmesini sağlamaktır. KPI, o sayfaya yapılan ziyaretlerin sayısıdır ve hedef metriğimiz ayda 2.000 ziyaret almaktır.

Yani, herhangi bir analiz türünden önce, ziyaretçilerinizin dönüşüm hunisini tanımlayın: web sitenize geldikleri andan dönüştürülünceye kadar izledikleri adımlar ve ziyaret ettikleri farklı sayfalar (yani, hedefleri karşılayacak eylemleri gerçekleştirin). web sitenizin).

Bilgi Toplayın ve Hedeflerinize Ulaşıyorsanız Analiz Edin

Dönüşüm huninizden, hedeflerinizden, KPI'larınızdan ve hedef metriklerinizden, halihazırda sahip olduğunuz araçlarla hangi sonuçları aldığınızı ve belirlediğiniz hedef metriklerin beklentilerine göre farkı analiz edersiniz. Üzerinde işlem yapabileceğimiz verilere ihtiyacımız olduğunu unutmayın. Bunu yapmak için, bir buluşsal analiz gerçekleştirerek başlayın, yani dönüşüm huninizin her sayfasını aşağıdaki ölçütlere göre değerlendirin ve sonuçları iyileştirip iyileştiremeyeceğinizi değerlendirin:

• Web sayfası içerik ve tasarım açısından kullanıcının beklentilerini karşılıyor mu? Nasıl iyileştirebiliriz?
• Bu sayfadaki içerik ve teklifler mümkün olduğunca açık mı? Daha açık veya daha basit hale getirebilir miyiz?
• Bu sayfada tereddüte neden olan veya süreci zorlaştıran nedir? basitleştirebilir miyiz?
• Sayfada kullanıcının harekete geçmesine yardımcı olmayan ne var?
• Ve son olarak, kullanıcı motivasyonunu artırabilir miyiz?

Google Analytics, yukarıdaki soruları yanıtlamak için ihtiyaç duyduğunuz bilgilerin çoğunu sağlayan iyi bir araçtır. Örneğin, her sayfada ortalama süreyi, hemen çıkma oranını, kullanıcıların tıkladığı yeri vb. görebilirsiniz. Bu aşamada çok yararlı olan diğer araçlar, ısı haritaları, tıklama haritaları ve kaydırma haritalarıdır. Bunlar, her sayfada kullanıcının dikkatini çeken ve neleri görmezden geldikleri hakkında ek bilgi sağlar. Kısacası, kullanıcınızın davranışını daha iyi anlamanıza yardımcı olur.

Örneğin, Google Analytics ile Nelio A/B Test sayfasını ziyaret edenlerin neredeyse yarısının fiyatlandırma sayfamızı ziyaret ettiğini gördük, bu hiç de fena değil. Ancak kaydırma haritası, ziyaretçilerimizin çoğunun ürünümüz hakkında daha fazla bilgi edinmek için açılış sayfasının ilk katının ötesine geçmediğini belirlememize yardımcı oldu. Burada iyileştirme için potansiyel bir alan bulabildik.

Bu analizden sonra, web sitenizde geliştirebileceğinizi düşündüğünüz tüm yönlerin ayrıntılı bir listesini alırsınız. Yukarıdaki örnekte, ziyaretçilerin aşağı kaydırmasını sağlamak için Nelio A/B Test sayfasını iyileştirmemiz gerektiği sonucuna vardık.

İyileştirme İçin Hipotezler Üretin

Ardından, tanımlanan sorunların her biri için bir iyileştirme hipotezi oluşturun. Örneğin, önceki noktada, ziyaretçilerimizin Nelio A/B Test sayfasının ilk bölümünde kalma sorunu yaşadığımızı tespit edersek, belki de ilk katın boyutunu değiştirir ve başlığı ve metni daha çekici hale getirirsek , ziyaretçilerimiz sayfanın geri kalanına bakmaya teşvik edilecektir.

Sonunda, iyileştirmeye yönelik hipotezlerinizle birlikte sorunların bir listesini alacaksınız.

En Yüksek Etki ve En Düşük Maliyetle İyileştirilecek Öğelerin Listesini Sıralayın

Web sitenizde A/B testleri oluşturduğunuzda, elde edilen sonuçlar karıştırılacağından ve güvenilir sonuçlar çıkarmak zor olacağından hepsini aynı anda test edemezsiniz. Bu nedenle, gerçekleştirilecek bir sonraki görev, önceki noktada elde edilen listeye pragmatik bir şekilde öncelik vermektir: hangi iyileştirmelerin daha fazla etkisi olabilir ve hangilerinin değiştirilmesi daha kolay olabilir.

En fazla etkiye sahip olacak iyileştirmeler, genellikle en çok ziyaret edilen sayfalarda ve hepsinden öte, fiyatlandırma sayfalarında meydana gelen iyileştirmelerdir. Değişikliklerin maliyeti ile ilgili olarak, bir önceki noktada yaptığınız varsayımlara bağlı olacaktır: Örneğin, yeni multimedya videoları oluşturmak, vb., başlığı veya rengi değiştirmekle aynı şey değildir.

İdeal olarak, geliştirmek için tüm öğeleri denemeniz gerekir, ancak benim tavsiyem daha iyi sonuçlar üretebilecek olanlarla başlamanızdır.

Ve bu kadar. Tüm bu adımlardan sonra sipariş listenizdeki ilk öğenin A/B testine başlayabilirsiniz.

A/B Testi Nasıl Oluşturulur

Buraya kadar geldiyseniz, zaten en zor işi yapmışsınızdır. Doğru aracı kullanırsanız A/B testleri oluşturmak çok kolaydır. Bunu yapmak için, WordPress için farklı A/B testi eklentileri hakkındaki makalemizi okumanızı tavsiye ederim. A/B testleri oluşturmak için Nelio A/B Testing gibi bir WordPress eklentisi kullanırsanız tüm avantajlar:

• Web sitenizin herhangi bir öğesinin testlerini oluşturabilirsiniz.

• Varyantları, herhangi bir harici araç kullanmanıza gerek kalmadan aynı önceden tanımlanmış WordPress düzenleyicilerini kullanarak tanımlarsınız.
• Çok çeşitli dönüşüm hedefleri ve eylemleri tanımlamanıza olanak tanır.
• Hatta bir teste katılmak istediğiniz ziyaretçileri segmentlere ayırmanıza bile olanak tanır.

Birkaç dakika içinde hipotezinizi doğrulamak için bir test oluşturabileceksiniz.

A/B Testi Çalıştırması Sırasında

İyi bir A/B test aracıyla test oluşturulduktan sonra, A/B testinin başlaması gerektiğini belirtmeniz yeterlidir. Ziyaretçilerinizi, çeşitleriniz olduğu kadar çok gruba ayıracak ve her ziyaretçi her zaman aynı çeşidi görecektir. Ayrıca, testin hangi durumda olduğunu her zaman bilmeniz için dönüşüm verilerinin toplanmasından da sorumlu olacaktır.

Bir A/B test aracının sonuç sayfası, durumu hakkında bilgi (zaten bir kazananı belirlemek için yeterli ziyaret varsa) ve orijinal versiyonun dönüşüm oranları ve oluşturduğunuz varyantlar hakkında farklı grafikler sağlamalıdır.

Bir A/B testi ne kadar süreyle çalıştırılmalıdır? Bu, karmaşıklığına (ne kadar çok değişken, o kadar karmaşık) ve testi görüntüleyen ziyaretçi sayısına (ne kadar çok ziyaretçi olursa, sonuçlar hakkında o kadar çabuk güvenilir veri alırsınız) bağlıdır.

Bir testi çok erken durdurursanız, anlamlı bir sonuç alamayabilirsiniz; bir testi çok uzun süre çalıştırırken, düşük performans gösteren bir test varyantı nedeniyle dönüşümleri ve satışları kaybetmenize ve aynı zamanda yeni testler oluşturma fırsatını kaçırmanıza neden olabilir. size daha da iyi sonuçlar verebilir. Testlerimiz genellikle iki ila dört hafta sürer, ancak çok daha fazla trafiğe sahip bir web siteniz varsa, daha kısa sürede harika sonuçlar elde edebilirsiniz.

A/B Testinin Sonunda

Bir test birkaç nedenden dolayı sonlandırılabilir: kazanan bir değişken vardır ve sonuçlar istatistiksel olarak anlamlıdır, orijinal sürüm kazanandır ve sonuçlar da istatistiksel olarak anlamlıdır veya zaten zaten çalıştığı için testi sonlandırmaya karar verirsiniz. net bir kazananı gösteren sonuçlar elde etmeden çok uzun süre.

Kazanan bir varyant varsa, tebrikler! Şimdi, A/B test aracına, kazanan sürümü, bundan sonra tüm ziyaretçilerinizin görmesi gereken nihai ve tek sürüm olarak uygulamasını söylemeniz yeterlidir.

Ancak elde edilen sonuçların beklendiği gibi olmaması da söz konusu olabilir. Bu durumda test, hipotezinizin yanlış olduğunu anlamanıza yardımcı oldu. A/B testi beklentilerimizi doğrulamamıza yardımcı olur ve bizi mümkün olan en iyi çözüme doğru yönlendirir.

Web sitemizdeki dönüşümü optimize etmek, verileri analiz etmek, iyileştirme için hipotezler oluşturmak, testler oluşturmak ve elde edilen sonuçlar hakkında sonuçlar çıkarmak için tekrarlanan bir süreçtir. Web sitemizde oluşturduğumuz farklı testlere ve elde ettiğimiz sonuçlara bir göz atmanızı şiddetle tavsiye ederim. Bir web sitesinin dönüşüm optimizasyon sürecinin nelerden oluştuğunu hızlı bir şekilde anlamanıza yardımcı olacaklarından eminim.

Unsplash'ta Bannon Morrissy'nin öne çıkan görüntüsü .