A/B testi çevrim içi varlıkların iki ya da daha fazla versiyonu arasında en iyi performansı hangi modelin sağladığını tespit etmek üzere kullanılan ölçüm yöntemi olarak tanımlanabilir. Dijital rekabetin artması sonucunda önem kazanan A/B testleri, genellikle web siteleri, online uygulamalar ve dijital pazarlama kampanyalarına yönelik olarak hazırlanır. Farklı varyantlar arasından hedeflenen dönüşüm oranına ulaştıracak sürümün belirlenmesi amacıyla yapılan analizler olarak son derece önemli bir rol üstlenirler.
Önceden tanımlanmış bir dönüşüm hedefine yönelik olarak kullanıcı tarafında hangi sürümün en etkili sonucu verdiğinin istatistiksel verileren dayandıran bölünmüş testler olan A/B testleri kullanıcı davranışını ve edinilen deneyimi esas alır. A/B testleri kullanılarak işletme için en iyi çevrim içi pazarlama stratejileri oluşturulabildiği gibi online performansın arttırılması yoluyla dijital rekabette ön plana çıkma imkanı vardır.
Web sitesinde kullanılan içeriklerden e-posta pazarlama kampanyalarına ve arama motoru reklamcılığına kadar son derece geniş kapsamlı bir alanda birbirinden farklı oluşturulan varyasyonlara kullanıcıların verdiği tepkinin görülmesi için A/B analizi etkili bir yöntemdir. İyi planlanmış bir A/B testi işletmeye sağladığı avantajlarla, bu kapsamda harcanan sürenin dengelenmesini ve dijital pazarlama çabalarının etkinliğinde fark yaratılmasını sağlayabilir.
A/B testi geleneksel pazarlama yöntemlerine göre dijital pazarlamada daha düşük maliyetli ve daha uygulanabilir bir analiz yöntemi olma özelliğine sahiptir. Web sitesi üzerinde yapılacak değişikliğin hedef kitle üzerinde yaratacağı etkinin hesaplanmasında kulanılacak en iyi yöntem olan A/B testi ile ziyaretçilerin dikkatini çekecek ideal reklam konumu saptanarak reklam gelirlerinin artırılması avantajı elde edilebilir.
Dijital pazarlama faaliyetlerinde kullanılan başlıklar, Call to Action (CTA) butonları, görseller ve gövde metninin yanı sıra web sitelerinin ve uygulamaların arayüzü gibi pek çok unsura A/B testi uygulamak mümkündür. Bir versiyon diğerinden iki, üç hatta dört kat daha yüksek verimlilik düzeyinde çalışabildiğinden test yapmadan aksiyon almak dijital performans hedeflerine ulaşma sürecinde aksaklıklara neden olabilir.
Tutarlı bir metotlar A/B testi yapılarak beklenen dönüşüm oranına ulaşmak için neyin işe yarayıp yaramadığının istatistiki veriler ışığında kanıta dayandırılması mümkündür. Bu sayede daha etkili pazarlama materyalleri oluşturularak işletme karlılığını artıracak yatırımlar konusunda daha doğru kararlar alma, sektörel hedeflere tahmin yürütmektense ölçümlenmiş ve kanıtlanmış yollardan ulaşma imkanı elde edilir.
A/B Testi Nasıl Yapılır?
Web sitelerinin açılış sayfalarının oluşturulması, e-posta kampanyalarının hazırlanması ya da eyleme teşvik etmek için buton tasarlanması sırasında kullanıcıyı dönüşüme sevk eden ayrıntılar bilinmelidir. Bu yüzden büyük çaplı aksiyonlar alınmaksızın zaman ve maliyet avantajı sağlanmadan rastgele seçilen mikro gruplara bölünmüş testler yapılarak pazarlama kararları bilimsel verilere dayandırılmalıdır.
A/B testi yapılması için hazırlanacak içerik en az iki farklı versiyonda oluşturulmalıdır. İçeriğin her iki sürümü de benzer büyüklükte en az iki kitleye belirli bir süre aralığında sunulur. Test süresinin yeterince uzun tutulmasıyla elde edilen performans göstergelerine bağlı olarak büyük ölçekli pazarlama kampanyaları için maksimum etkinin yaratılacağı içerik varyasyonu belirlenerek kullanılmaya başlanabilir.
A/B testlerinin sonuçlarının anlamlandırılması için istatistiksel anlamlılık hesabı kullanılır. İstatistiksel anlamlılık hesabının yapılabilmesi için mevcut içeriklerin yanı sıra oluşturan alternatif versiyon bulunmalıdır. Bu hesaplama yönteminde mevcut içerik “Kontrol”, alternatif içerik ise “Varyant” olarak adlandırılır. Her iki içerik rastgele olarak seçilen ve aynı sayıda iki farklı kitleye sunulur.
Kitlelerin sunulan içerik “Dönüşüm”, kontrol ve varyant arasında dönüşümü en fazla olan içerik “Kazanan” ve her içeriğin dönüşüm sayısını ziyaretçi sayısına oranı “Dönüşüm oranı” olarak adlandırılır. Gerçekleştirilen A/B testinin başarılı olabilmesi için içeriklerden birinin %95 oranında istatistiksel önem değerine sahip olması ya da en az %90 oranına ulaşması gereklidir.
A/B Testi Araçları
%90 ve üzeri istatistiksel önem değeri bulunan A/B testinde kazanan içeriğin pazarlama performansını olumlu yönde etkileyeceği görüşü hakimdir. Yapılan A/B testinin istatistiksel önem değerinin hesaplanması ve işletmenin dijital varlığında yapılacak değişimin işe yarayıp yaramayacağının öğrenilebilmesi için Vertical Measures istatistiksel anlamlılık hesap makinesinden faydalanılarak A/B testi sonuçları ölçümlenebilir.
A/B testleri site içi ve site dışı dijital pazarlama içeriklerinin etkinliğinin ölçülmesi ve daha yüksek dönüşüm sağlanması içerik sürümünün belirlenmesi için uygulanabilir. Site içi A/B testleri kullanılarak ürün sayfaları, formlar, açılış sayfaları ve diğer sayfa içi elementlerde gerçekleştirilen değişikliklerin ziyaretçi davranışlarını ne şekilde etkilediğini gözlemlemek mümkündür. Bu sayede web sitesinin ya da uygulamanın tasarımının bu doğrultuda yenilenmesi söz konusu olabilir.
Site dışı A/B testleri ürün ve hizmet pazarlaması için oluşturulan dijital reklamlar, sosyal medya paylaşımları, e-posta bültenleri ve anlık bildirimlere yönelik olarak gerçekleştirilen analizler olma özelliğine sahiptir. Site dışı bölünmüş testlerden elde edilen veriler sayesinde kullanıcıların hangi içerik sürümüyle daha yoğun bir şekilde etkileşime girdiği gözlemlenerek dijital pazarlama kampanyaları bu yönde düzenlenebilir ve dönüşüm oranı artırılabilir.
Google Optimize
Google Optimize A/B testi aracı Google Analytics verilerini temel alır. Detayı hedefleme ve gelişmiş istatistiksel modelleme özelliklerinin de katkısıyla ziyaretçileri hangi site deneyiminin harekete geçirdiğini ve memnun ettiğini gösteren ücretsiz araçlardan biridir.
Google Optimize test aracı web sitesindeki önemli unsurlar analiz edilir, iyileştirilmesi gereken alanlar pratik bir şekilde belirlenir, müşterilere sunulması gereken çözümler konusunda fikir edinilerek üst düzey kullanıcı deneyimi yaşatılabilir.
VWO
Kullanışlı arayüzü, gelişmiş analiz özellikleri ve farklı ölçeklerdeki işletmelere yönelik etkili çözümleriyle en popüler A/B test araçlarından biridir. A/B testleri yanı sıra çoklu değişkene sahip test özelliği de sunan VWO sayesinde açılış sayfalarında yüzlerce farklı fikir kombinasyonu aynı anda test edilebilir. Ücretli bir araç olan VWO sahip olduğu özleliklerle A/B testlerini birkaç adım ileri taşır.
Clickflow
Deneysel SEO çalışmalarında verimliliğin artırılması amacıyla tasarlanan en kullanışlı araçlardan biri olan Clickflow test aracı Google Search Console aracılığıyla hesapla senkronize edilerek test edilmek istenilen URL’ler kolayca eklenebilir. Bu işlemlerin ardından hemen test sürecine başlanabilir.
Organik gösterim sayısı yüksek ancak dönüşüm almayan sayfalara yönelik olarak gerçekleştirilecek iyileştirmeler konusunda faydalı öneriler sunan Clickflow ücretli bir A/B testi aracıdır.
Optimizely
A/B testi yapmak için kullanılan en popüler uygulamalardan biri Optimizely’dir. Teknik bilgi gereksinimi olmaksızın sürükle/bırak formatında kolay kullanım özelliğiyle ön plana çıkan Optimizely her seviyeden kullanıcıya hitap eder. Sayfa URL’i yazıldığında Optimizely’nin deney editörü açılır.
Web sitesinin arayüzünde planlanan tüm değişiklikler mevcut tasarım değiştirilmeden deney editörü ile gerçekleştirilebilir. Yeni arayüzün test edilmesi amacıyla web sitesine yerleştirilmek üzere Google Analytics koduna benzer küçük bir kod parçacığı verir.
Sosyal medyadan gelen web sitesi ziyaretçilerine yönelik olarak çok fonksiyonlu hedefleme özellikleri Optimizely A/B test aracında mevcuttur.
A/B testleri yapılırken aceleci davranılmamalı, kontrol ve varyant sürümleri deney kitlesine aynı dönem içinde gösterilmeli, teste başlanmadan önce karşılaştırma yapılacak metrikler tanımlanarak içerik sürümlerinde tek bir ögenin farklı olduğundan emin olunmalıdır.
Bir yanıt yazın