Performans Ölçümünden Optimizasyona A/B Testi ile Dijital Başarı

A/B Testi Nedir?

A/B testi, iki farklı versiyonun (A ve B) performansını karşılaştırmak ve kullanıcıların hangisine daha iyi tepki verdiğini belirlemek için kullanılan bir deney yöntemidir. Bir grup kullanıcıya A sürümü, diğer gruba B sürümü sunulur ve hangi versiyonun daha fazla dönüşüm sağladığı, etkileşim aldığı ya da belirlenen başka bir hedefi daha iyi gerçekleştirdiği ölçülür.

A/B Testinin Temel Bileşenleri Nelerdir?

A/B testini oluşturan temel bileşenler şöyledir:

• Hedef

  A/B testi temel bileşenlerinin başında “hedef” gelir. Çünkü test yapılmadan önce net hedefleri tanımlamak önemlidir. Hedef belirleme testin amacına göre yapılır. Örneğin, web sitesinde kullanıcıların sayfada geçirdikleri süreyi uzatmak… Hedefler net ve ölçülebilir olarak belirlenir. Satış artışı, tıklama oranı gibi metrikler tanımlanır ve test sonucunda bu metrikler karşılaştırılır. Ancak hedefler belirlenirken, “satışları artırmak” yerine “satışları %10 artırmak” şeklinde spesifik hedefler olmalıdır.

• Hipotez

  Hipotez, testten önce, deneyin beklenen sonucuna dair yapılan varsayımdır. Hangi değişikliklerin neden test edildiğini ve beklenen etkiyi açıklar. Hipotez belirlenirken öncelikle mevcut durum analiz edilerek iyileştirilmesi gereken alanlar belirlenir. Analiz sonucu belirli bir alanda olması gereken değişiklik hakkında varsayım yapılır. Örneğin, daha büyük bir “sepete ekle” satın alma oranını artırabilir gibi… Ancak hipotezin de test edilebilir ve ölçülebilir olması önemlidir.

• Değişkenler

  A/B testinde değişken; test edilen ve performansı karşılaştırılan unsurdur. Değişken, A/B testi sırasında bir versiyonda farklılaştırılır ve diğer versiyonla karşılaştırılır. Örneğin, mavi buton (A), kırmızı buton (B) gibi… Kullanıcılara iki farklı versiyon olarak sunulur ve performansları kıyaslanarak hangi değişkenin daha iyi sonuç verdiği analiz edilir. Testte genellikle tek değişken kullanılır. Birden fazla değişkenin test edilmesi süreci daha karmaşık hale getirilir ve daha fazla veri gerektirir.

• Süre

  A/B testi süresi, doğru ve güvenilir sonuçlar elde edebilmek için dikkatle belirlenmelidir. Çünkü test kısa sürerse güvenilir sonuçlar elde edilemeyebilir. Çok uzun sürerse de değişkenler dışında başka faktörler de sürece dahil olarak sonuçları etkileyebilir. A/B testleri 1 ila 2 hafta arasında sürer. Bu şekilde yapılınca farklı günlerdeki kullanıcı davranışları da göz önüne alınmış olur.

• Metrikler

  Metrikler, testin başarısını ölçmek için kullanılan performans göstergeleridir. Bu göstergeler, testin amacına göre değişiklik gösterebilir. En yaygın izlenen metrikler arasında; dönüşüm oranı, tıklama oranı, hemen çıkma oranı, sepet ekleme oranı, müşteri yaşam boyu değeri (CLTV) ve test edilen versiyonların hangisinin daha çok gelir getirdiğini gösteren gelir metriği bulunmaktadır.

• Kontrol Grubu

  Kontrol grubu varyasyonların test edildiği, herhangi bir değişikliğin yapılmadığı sürümdür. Yani A grubu diyebiliriz. Web sitesinin ya da uygulamanın şu anda kullanılan versiyonudur.

• Deney Grubu

  Deney grubu; A/B testi kapsamında yapılan değişikliklerin uygulandığı ve test edildiği gruptur. Yeni bir tasarım, metin, renk gibi unsurlar bu grup üzerinde test edilir. Test sonunda iki grubun performans metrikleri karşılaştırılır. Eğer deney grubu, belirlenen hedeflerde kontrol grubundan istatistiksel olarak daha iyi performans gösteriyorsa, değişiklik başarılı kabul edilir.

A/B Testi Türleri Nelerdir?

A/B testi türleri testin kapsamına ve uygulama biçimine göre ayrılmaktadır.

1. Klasik A/B Testi

   İki farklı versiyonun (A ve B) performansının karşılaştırıldığı ve ölçüldüğü en yaygın kullanılan test türüdür. Genellikle tek bir değişken üzerinde test yapılır.

2. Multivaryant Testi

   Birden fazla değişkenin test edildiği A/B testi türüdür. Bu tür testler genellikle daha karmaşık süreçleri optimize etmek için kullanılır.

3. Split URL Testi

   Bu testte web sitelerinin farklı versiyonları tamamen farklı sayfa URL’lerde test edilir. Aynı sayfanın birden fazla farklı versiyonu farklı URL’lerde oluşturulur. Tamamen farklı tasarımları test edilir.

4. İki Seçenekli A/B Testi

   Bu testte kullanıcılarından iki farklı seçenek arasında tercih yapmaları istenir. Bu test ile iki seçenek arasındaki tercih oranları belirlenir, hangi seçeneğin daha çok ilgi gördüğü anlaşılır.

A/B Testleri Hangi Alanlarda Kullanılabilir?

A/B testleri birçok alanda uygulanabilir. En yaygın olarak web tasarım ve kullanıcı deneyimi, dijital pazarlama, e-ticaret, mobil uygulama geliştirme, sosyal medya yönetimi ya da içerik yönetimi gibi alanlarda kullanılmaktadır.

A/B Testi Yapmak Ne Fayda Sağlar?

A/B testi sayesinde işletmeler web site performansını ölçme ve iyileştirme sürecinde önemli rol sağlar. Değişikliklerin etkileri objektif bir şekilde ölçer. Böylece kişisel tahminlerden veya varsayımlardan ziyade somut verilere dayalı kararlar alınmasını sağlar.

Test sayesinde hangi değişikliğin kullanıcı etkileşimini ve dönüşüm oranını artırdığını gösterir. Böylece daha etkili stratejiler geliştirilebilir.

Büyük değişiklikler yapılmadan önce yapılacak testler, işletmeleri olası olumsuz etkileri önceden görmelerini sağlar. Pazarlama kampanyaları kapsamında yapılacak testlerde de e-posta başlıklarının veya reklam metinlerinin hangisinin daha etkili olduğu belirlenerek daha iyi sonuçlar elde edilebilir.

Yaygın A/B Testi Hataları Nelerdir?

Bu testlerin dijital pazarlama ve web siteleri için etkili bir araç olduğundan bahsettik ancak yanlış uygulama yapılması durumunda yanıltıcı sonuçlar da elde edilebilir.

• Yeterli veri toplanmaması sonuçların güvenilirliğini ciddi şekilde etkiler. Yeterli veri toplanmadan yapılması durumunda anlamlı sonuçlar elde edilemeyebilir. Bu da yanlış kararlar alınmasına yol açabilir.
• Testin süresi, kullanıcı davranışlarını ve mevsimsel etkileri yansıtacak kadar olmalıdır. Kısa süreli ya da çok uzun süreli testler yanıltıcı sonuçlar verebilir.
• Çok fazla değişkenin aynı anda test edilmesi, testin netliğini kötü etkileyebilir. Daha karmaşıklaştırır ve yorumlanmasını zorlaştırabilir. Basit ve tek bir değişkene odaklanmış testler daha net sonuçlar verir.
• Hedef kitlenin doğru belirlenmemesi de yapılan yaygın hatalardandır. Bu kriterin dikkate alınmaması test sonuçlarının kullanıcıların gerçek ihtiyaçlarını ve davranışlarını yansıtmamasına neden olabilir. Test edilen değişken hedef kitlenin ilgisini çekmezse performans metriklerinde beklenmedik sonuçlar ortaya çıkabilir ve yetersiz veri toplanmasına neden olabilir.

A/B Testi Adım Adım Nasıl Yapılır?

A/B testi uygulama adımları sırasıyla şu şekildedir:

1. Hedef belirleme: Testin amacı ve hedef metrikleri belirlenir. Örneğin, tıklama oranını yükseltmek ya da hemen çıkma oranını düşürmek gibi.
2. Hipotez geliştirme: Mevcut duruma göre hangi değişikliğin performansının ölçüleceği ve artırılacağı varsayılır. Test etmek istenilen değişikliğin ve bu değişikliğin nasıl bir etkisi olacağı tanımlanmalıdır.
3. Değişken seçimi: Bu adımda test edilecek değişken seçilir ve iki versiyonu oluşturulur.
4. Hedef kitle belirleme: Testin uygulanacağı hedef kitle belirlenir ve bu hedef kitle kontrol ve deney gruplarına ayrılır. Ayrılan gruplardaki kitleler değişkeni eşit şekilde görmelidir.
5. Test uygulama: Test süresi belirlenir ve gruplara farklı versiyonlar sunulur. Test süresi genellikle 1-2 hafta aralığında gerçekleşir.
6. Veri toplama: Performans metrikleri toplanır ve izlenir. Test süresinde kullanıcıların davranışları ve etkileşimler kayıt altına alınır.
7. Sonuç analizi: Bu adımda toplanan veriler analiz edilir ve hangi versiyonun belirlenen hedefler doğrultusunda daha iyi performans gösterdiği belirlenir.
8. Karar aşaması: Test sonuçlarından elde edilen verilere dayanarak hangi versiyonun uygulanacağı karar verilir.

Popüler A/B Test Araçları Hangileridir?

İşte işletmeler tarafından en çok kullanılan popüler A/B testi araçlarına birkaç örnek:

1. Optimizely X, A/B testi hizmeti kapsamında en çok tercih edilen araçlardan biridir. Gelişmiş deneyim optimizasyonu, segmentasyon, mobil ve masaüstü uygulamalar için test desteği ile öne çıkmaktadır. Gerçek zamanlı veri analizi ve anında geri bildirim sağlama özelliği de bulunan Optimizely X, kullanıcı arayüzü ve deneyim tasarımı açısından esneklik sunmaktadır.
2. Adobe Target; büyük işletmelere yönelik geliştirilen bir programdır. Farklı segmentlere yönelik içerik sunulmasını sağlayan program, Adobe Marketing Cloud ile entegre çalışarak veri paylaşımı ve analiz imkanı ile öne çıkmaktadır.
3. AB Tasty; çoklu cihaz ve platform desteği özelliği ile öne çıkmaktadır. Kullanıcıların etkileşimlerini anlamak için çeşitli araçlara sahip olan program; web sitelerinin farklı versiyonlarını test etmekte, kullanıcıların hareketlerini izleyip analiz etmektedir.
4. Split; özellikle Amazon satıcılarına yönelik tasarlanmış bir test aracıdır. e-Ticaret platformları üzerinden satış yapan işletmelere yönelik geliştirilen bu araç, ürünlerin kolaylıkla listelenmesine ve fiyatlandırma stratejilerinin test edilmesine odaklanmaktadır. Ürün listelerinde farklı sürümleri karşılaştırır ve hangi ürün başlığı, görseli, açıklaması ya da fiyatlandırmanın daha etkili olduğunun anlaşılmasına yardımcı olur.
5. Crazy Egg aracının öne çıkan özellikleri arasında; hipotezlerini doğrulamak için ısı haritaları ısı haritaları, kaydırma haritaları, kullanıcı davranış takibi gelmektedir. Basit arayüzü ile tercih edilen program, popüler A/B test platformları ve analiz araçlarıyla da entegre çalışabilmektedir.

İyi Bir A/B Test Aracı Seçerken Nelere Dikkat Edilmelidir?

İyi bir A/B testi seçmek işletmelerin hedeflerini doğru belirlemesi açısından çok önemlidir:

• Aracın kullanıcı dostu bir arayüze sahip olması önemlidir. Teknik bilgi gerektiren ve kullanımı zor olan bir aracı anlamak zaman alıcı olabilir.
• A/B testi aracının başka veri analizi araçları ile de entegre çalışabilmesi önemlidir. Google Analytics, CRM veya e-ticaret platformları ile uyumlu olması, veri toplama ve analiz süreçlerini hızlandırır.
• Sadece tek değişkenli değil çok değişkenli testleri de yapabiliyor olması gereklidir. Böylece daha kompleks optimizasyonlar da yapılabilir.
• İstatiksel sonuçları daha kolay anlaşılır şekilde sunabilen test araçları seçmek önemlidir. Bu verileri daha iyi anlamanıza ve doğru kararlar almanıza yardımcı olur.
• Aracın gerçek zamanlı veri sağlayabilmesi, testin performansını anında gözlemlemenize olanak tanır.

A/B Test Sonuçları Nasıl Yorumlanmalıdır?

A/B test sonuçlarını doğru yorumlamak ve hangi değişkenin en iyi performansı gösterdiğini belirlemek için çok önemlidir. Sonuçları yorumlarken; kontrol grubu ile deney grubu arasındaki dönüşüm oranlarını karşılaştırarak hangisinin daha iyi performans gösterdiğini değerlendirebilirsiniz. İstatiksel anlamlılık sonuçların güvenilir olduğunu gösterir. Sonuçların buna ulaşıp ulaşmadığını kontrol edebilirsiniz. Eğer sonuçlar anlamlı değilse testi tekrardan gözden geçirebilirsiniz.

Test sonucunda sadece kazanana odaklanmamalısınız. Tüm varyasyonların performansının analiz edilmesi, kullanıcıları daha iyi anlamanızı sağlar. Her varyasyonu farklı kitle segmentlerine ayırarak nasıl performans gösterdiklerine bakabilirsiniz. Böylece gelecekteki optimizasyon stratejileri için de fikir edinebilirsiniz.

Yeterli veri toplanmadan sonuçları yorumlamak yanıltıcı olabilir. Testi bitirmeden önce yeterli miktarda ziyaretçi veya etkileşim elde etmelisiniz. Elde edilen verilerin az olması durumunda istatiksel anlamlılık yakalanamayabilir. Dönüşüm oranları, gelir artışı veya kullanıcı etkileşiminde hedeflediğiniz sonuçlara ulaştıysanız, testi başarılı sayabilirsiniz.

A/B Testlerine Örnekler

İşte çeşitli alanlarda A/B testi örnekleri:

• e-Ticaret -Test konusu: Sepete Ekle butonunun değiştirilmesi
  -A Versiyonu: “Sepete Ekle” butonu kırmızı renkte
  -B Versiyonu: “Sepete Ekle” butonu mavi renkte
  -Amaç: Satışları artırmak
  -Sonuç: Kırmızı düğmenin %20 daha fazla tıklama ve %10 daha fazla satış getirdiğini gösterdi.
• Seyahat ve Turizm -Test Konusu: İndirim SMS metni
  -A Versiyonu: “Yaz Tatiline %30 İndirim Fırsatı”
  -B Versiyonu: “Yaz Tatiline Anında %100 Bonus Puan Kazan”
  -Amaç: Rezervasyon oranını artırmak.
  -Sonuç: Rezervasyon oranını %20 artırdı.
• Mobil Uygulama-Test konusu: Kayıt formu değiştirilmesi
  -A Versiyonu: İsim, telefon numarası ve e-post istenilen uzun kayıt formu
  -B Versiyonu: Sadece e-posta istenen kısa kayıt formu
  -Amaç: Kayıt oranlarını artırmak
  -Sonuç: Kısa form kayıt oranını %20 artırdı.