İster ürün veya pazarlama profesyoneli olun, ister müşteri deneyiminde bu ekiplerle birlikte çalışın, şirketinizin ürünlerini ve performansını iyileştirmeye yönelik temel süreçlerde yer almanız ve bunu yaparken kullanıcı bakış açılarından yararlanmanız muhtemeldir. Araç setinizdeki en güçlü araçlardan biri kesinlikle, hiç şüphesiz A/B testidir.
Neden mi? Çünkü bu özellik sürümlerinden hangisi temel KPI'larımızı en iyi şekilde destekliyor? gibi sorularda tahmin yürütme ihtiyacını ortadan kaldırır. Bir ürün iterasyonunun hangi sürümünün dönüşüm oranı veya başka bir etkileşim metriği gibi temel metriklerini en iyi şekilde desteklediğini kesin olarak bilme fırsatını kim geri çevirir ki?
Cevap: çoğunlukla hiç kimse.
Bir Kullanıcı Araştırması Lideri olarak, her testin kullanıcılar hakkında bize ne öğrettiğini ve gelecekte daha iyi ürün iterasyonları yapmamıza nasıl yardımcı olabileceğini anlamak için A/B testleri gerçekleştiren birden fazla ekiple çalışıyorum. A/B testinin ne olduğuna, ne zaman ve neden kullanmanız gerektiğine, nasıl yapılacağına ve kullanıcı tabanınız hakkında kurum içi bilgi oluşturmak için nasıl kullanılacağına daha yakından bakalım.
A/B testi nedir: Tanım ve örnek
Basitçe ifade etmek gerekirse, bölümlü test olarak da bilinen A/B testi, temel metriklerinize göre hangisinin daha iyi performans gösterdiğini görmek için bir şeyin iki sürümünü karşılaştırma yöntemidir. Ürün geliştirmede farklı ürün veya özellik varyasyonlarını ve bunların KPI'lar üzerindeki etkilerini test etmek için yaygın olarak kullanılır.
Bir A/B testinde, bir şeyin (örneğin bir özelliğin) iki sürümünü oluşturur ve farklı kullanıcı gruplarını her bir sürümü görecek şekilde rastgele atarsınız. Test sonuçlarını analiz ederek hangi sürümün daha etkili olduğunu belirleyebilir ve ürününüz hakkında veriye dayalı kararlar almak için bu bilgiyi kullanabilirsiniz.
İşte bir örnek:
Diyelim ki şirketinizin, kullanıcıların büyük etkinlikleri planlamasına yardımcı olan bir mobil uygulaması var. Ekibinizde, kullanıcıların telefon kişilerini içe aktarmasına ve doğrudan kısa mesaj yoluyla davet göndermesine olanak tanıyan bir özellik bulunuyor. Ürün ve müşteri deneyimi ekiplerinin bazı üyeleri, bir kullanıcıdan telefon kişilerini içe aktarmasını ne zaman istemeniz gerektiği konusunda farklı görüşlere sahip: metin davetini özelleştirmeden önce mi, sonra mı? Bu özelliğin temel KPI'ı, davet sürecini başlatan kullanıcıların sonunda kısa mesaj davetlerini gerçekten gönderme yüzdesidir.
Bir A/B testinde ekibiniz, söz konusu iki farklı sürümü geliştirir. İki sürüm arasındaki tek değişken veya fark, telefon kişilerini içe aktarmaya yönelik CTA'nın ne zaman göründüğüdür. Ekibiniz, her biri özelliğin bir sürümünü kullanacak şekilde iki kullanıcı grubunu rastgele atar. Yeterli veriye ulaştığınızda—ideal olarak istatistiksel olarak anlamlı sonuçlara ulaştığınızda—her gruba bakarsınız: Hangi grupta akışı gerçekten tamamlayan ve kısa mesaj davetlerini gönderen kullanıcıların yüzdesi daha yüksekti? Kazanan sürüm budur ve bunu tüm kullanıcılar için etkinleştirirsiniz.
Yazarın İpucu
Ben ayrıca, ek A/B testi örnekleri için \u003ca href=\u0022https://contentsquare.com/blog/ab-testing-examples/\u0022 rel=\u0022noreferrer noopener\u0022 target=\u0022_blank\u0022\u003ebu kaynağı da çok seviyorum\u003c/a\u003e; bu kaynak, işletmenizde veya kuruluşunuzda A/B testinin uygulanabilirliği hakkında fikir üretmenize yardımcı olabilir. Ayrıca fikir üretme aşamasındayken, özellikle pazarınızda veya hedef kitlenizle ilgili A/B testi örneklerini aramaya biraz zaman ayırmanız da faydalı olur.
A/B testi neden yapılır?
A/B testinin tasarım, geliştirme, veri analizi ve benzeri alanlarda çok fazla kaynak kullandığı kesinlikle doğrudur. Ancak çoğu şirketin değerlerine ve hedeflerine baktığınızda, bunların genellikle A/B testinin faydalarıyla büyük ölçüde örtüştüğünü görürsünüz. A/B testi projesi için gerekçe oluşturmanıza yardımcı olabilecek bu hedef ve değerlerden bazılarına göz atalım.
Have an account? Log In
Veriye dayalı karar verme
A/B testi, sezgiye veya tahminlere güvenmek yerine ürününüz hakkında veriye dayalı kararlar almanızı sağlar. Bir özelliğin farklı varyasyonlarını test ederek hangi sürümün daha etkili olduğunu belirleyebilir ve kararlarınızı somut verilere dayandırabilirsiniz. Herhangi bir yerde, herhangi bir ürün ekibinde veriye dayalı olmayı hedeflemeyen biriyle henüz tanışmadım. A/B testi, veriye dayalı her ürün ekibi için temel bir araçtır.
İyileştirilmiş kullanıcı deneyimi
Bir ürünün veya özelliğin farklı sürümlerini test ederek kullanıcı deneyimini iyileştirmenin yollarını belirleyebilirsiniz. Bu, uygulamanızdaki bir düğmeyi daha görünür hâle getirmek, bir CTA'nın rengini değiştirmek veya bir e-ticaret sitesindeki ödeme sürecini kolaylaştırmak anlamına gelebilir. A/B testi sonuçları, karar verdiğiniz temel metriklere göre hangi akışların, özelliklerin ve değişkenlerin kullanıcılarınız için en iyi sonucu verdiğini gösterir. Çoğu zaman A/B testini atladığımızda yanlış tahminde bulunduğumuzu ve hatayı düzeltmek için daha fazla kaynak kullandığımızı fark ederiz; bu da bir özelliği kullanıcı memnuniyetine ulaşacak şekilde optimize etme takvimini uzatır.
Potansiyel gelir artışları
Bir A/B testi gerçekleştirdiğinizde, test sonuçlarını aldığınızda kazananı belirlemek için kullanacağınız temel metriği veya metrikleri seçersiniz. Bu, gelir temel hedeflerinizden biriyse, bir ürün veya özellik sürümünün en yüksek geliri sağladığını kesin olarak öğrenebileceğiniz anlamına gelir.
Zaman içinde kullanıcılar hakkında bilgi oluşturma
Bunun hakkında ileride daha fazla konuşacağız, ancak A/B testini ürün iş akışınıza entegre etmenin bir diğer önemli faydası, zaman içinde kullanıcılar hakkında bilgi oluşturmanızdır. Her A/B testinin yalnızca o anda karar vermenize yardımcı olmasıyla kalmaz; aynı zamanda kullanıcılarınızın ürününüzle nasıl etkileşim kurduğu hakkında size bir şeyler öğretir ve bu bilgi gelecekteki ürün çalışmalarınıza yardımcı olabilir.
A/B testi süreci: 7 basit adım
İşte geldik—eğlenceli kısma! Harekete geçirici mesajınızın yerleşimini veya heyecan verici yeni bir özelliği uygulamanın en iyi yolunu A/B testine tabi tutmanın doğru yaklaşım olduğuna zaten ikna oldunuz. Peki bunu nasıl yapacaksınız?
Yazarın İpucu
Temel metrikleriniz olumlu olabilir—örneğin e-posta listenizdeki açılma oranlarını veya bir fiyatlandırma deneyi aracılığıyla geliri artırmak gibi—ya da e-posta geri dönme oranlarını veya mobil uygulama kaldırma oranlarını azaltmak gibi zararı en aza indirmeye odaklanabilir. Dönüşüm oranı optimizasyonu gibi konular A/B testi için temel hedeflerdir, ancak başka pek çok seçeneğin de bulunduğunu unutmayın.
Adımların geri kalanına geçmeden önce, genel hedeflerinize göre kazananı belirleyeceğiniz metrikleri sizin ve ekibinizin karar verdiğinden emin olun.
2. Adım: Test edilecek değişkeni belirleyin
Hedefinizi belirledikten sonra sıradaki adım, test etmek istediğiniz değişkeni tanımlamaktır. Değişken, A/B testinizdeki iki sürüm arasındaki farktır ve değişken hakkında biraz uç bir şey söyleyeceğim:
Birden fazla değişkeniniz varsa A/B testinizin sonuçları, size öğretebilecekleri açısından sınırlı kalır.
İki sürümünüz arasında birden fazla fark varsa, temel metriğinize göre hangi sürümün kazandığını yine bilebilirsiniz; ancak nedenini bilemezsiniz ve bu durum işleri karmaşıklaştırabilir. Açılış sayfası örneğimize dönelim. Her sayfada farklı düğme rengine sahip bir CTA olduğunu ve iki sürümdeki pazarlama metninin de farklı olduğunu varsayalım. B sürümünün KPI'larınızı daha olumlu etkilediğini görebilirsiniz, ancak bunun düğme renginden mi, farklı metinden mi yoksa her ikisinden mi kaynaklandığını bilemezsiniz.
Bu, öncelikle kullanıcı arayüzü renklerinizle veya pazarlama metninizle gelecekte yeni sürümler oluşturmak istemeniz durumunda önemlidir. Neyin dokunulmaz olduğunu ve neyin olmadığını ya da bir sonraki A/B testinizi stratejik olarak nasıl oluşturacağınızı bilemezsiniz. Bu nedenle kural şudur: bir A/B testi, bir değişken.
Bununla birlikte, kulağa geldiği gibi birden fazla değişkene sahip sürümlerin test edilmesi anlamına gelen çok değişkenli test adı verilen bir yöntem vardır. Çok değişkenli bir testi yürütmenin kuralları ve adımları farklıdır ve bu kılavuzun kapsamı dışındadır; ancak başlangıç için harika bir kaynak olarak bunu öneriyoruz.
Yazarın İpucu
Bir A/B testinde yalnızca bir değişkeniniz olduğundan, özelliğinizin veya diğer yinelemenizin hangi yönünün temel metriğinizi etkileyeceğine dair ekibinizin hipotezine dayalı bir değişken seçmeye çalışın. Örneğin, temel metriğiniz ücretli dönüşüm oranıysa test ettiğiniz değişken, kullanıcıların ürününüz veya hizmetiniz için ödeme yapıp yapmayacağına karar verdiği yer ve yöntemle yakından ilişkili olmalıdır.
4. Adım: Testinizi kurun
Testinizin doğru şekilde kurulduğundan emin olmak kritik bir adımdır. Aşağıda, şirketiniz veya kuruluşunuz için geçerli olabilecek ya da olmayabilecek ve dikkat etmeniz gereken noktaları içeren hızlı bir kontrol listesi yer alıyor.
- Web sayfanızın/mobil uygulamanızın/özelliğinizin her iki sürümünü de düzgün çalıştıklarından emin olmak için kontrol ettiniz mi?
- Veri veya ürün ekibiniz bu A/B testinin yapılacağından haberdar mı ve veriler geldikçe bunları analiz etmek için zaman ayırdılar mı?
- A/B testi devam ederken temel KPI'ların ve kullanıcı davranışı metriklerinin izlenebileceği bir kontrol paneliniz var mı? Sürümlerden birinin temel bir metriği ciddi ölçüde olumsuz etkilemediğinden emin olmak için bu da önemlidir; böyle bir durumda testi durdurup durumu incelemek isteyebilirsiniz.
Testinizi yürütme konusunda veri ekibinizin bunu yapmak için hâlihazırda kullandığı bir iç mekanizma olabilir. Yoksa, temel Google Analytics işlevlerinden SaaS A/B test araçları gibi daha karmaşık platformlara kadar çok çeşitli A/B testi araçları bulunuyor. İhtiyaçlarınızı en iyi karşılayanın hangisi olduğunu ekibinizle kurum içinde görüşün.
More Articles
6. Adım: Kazanan sürümü uygulayın
Verilerinizi analiz ettikten sonra A/B testinizin kazanan sürümünü uygulama zamanı gelir. Bu aşamada tüm paydaşların A/B testi sonuçlarından ve kazanan varyantı nasıl belirlediğinizden haberdar olduğundan emin olmanız önemlidir. İlgili bir Slack kanalı veya buna benzer bir şey varsa daha da iyi—kullanıcı deneyimi hakkında bir karar verdiniz ve ne zaman, neden ve nasıl karar verdiğiniz konusunda şeffaflık sağlamak istiyorsunuz.
Herkes karardan haberdar olduğunda ve ilerleme zamanı geldiğinde, teknoloji ve ürün ekibinizden ilerlemelerini ve kazanan varyantı tüm kullanıcılar için etkinleştirmelerini isteyebilirsiniz—ardından temel metriğinizin yükselişini izleyin!
Bununla birlikte, işiniz henüz tamamen bitmedi…
Kullanıcı tabanınız hakkında zaman içinde bilgi birikimi oluşturmak için A/B testlerini kullanın
Her A/B testi, belirli bir ürün iterasyonu hakkında veri toplamak ve belirli bir konu hakkında gerçek zamanlı bir karar vermek üzere tasarlanmış olsa da A/B testi metodolojisini temel ürün iş akışlarınıza dahil ettiğinizde, aslında kullanıcı tabanınız hakkında uzun süre geçerliliğini koruyabilecek büyük miktarda bilgi biriktirdiğinizi göreceksiniz.
Ekibiniz, her A/B testinden elde ettiğiniz içgörüleri kullanıcılar hakkındaki diğer şirket içi içgörülerle birlikte takip etmek ve etiketlemek için elektronik tablo gibi basit veya araştırma ve deneme deposu kadar kapsamlı bir araç kullanmayı değerlendirmek isteyebilir.
Zaman içinde kalıpları fark etmeniz olasıdır. Örneğin, belirli bir CTA düğmesi renginin veya konu satırının genellikle kazanan varyant olması, özellikle birden fazla A/B testinden elde edilen verilerle desteklendiğinde uzun süre geçerliliğini koruma potansiyeline sahip bir veridir. Başka bir örnek, ekibinizin metin değişikliklerinin, kullanıcı arayüzü değişikliklerine kıyasla dönüşüm oranına odaklanan A/B testleri üzerinde daha az etkili olma eğiliminde olduğunu fark etmesi olabilir.
Olasılıklar sonsuzdur ve büyük ölçüde ürününüzün niteliğine bağlıdır; ancak genel olarak anlatılmak istenen, A/B testi verilerini belirli aralıklarla gözden geçirmeniz gerektiğidir. Böylece yalnızca o an içgörüler elde etmekle kalmaz, zaman içinde bilgi birikimi de oluşturabilirsiniz.
A/B testi yolculuğunuz verimli geçecek, garanti ediyoruz!
A/B testi, kullanıcılarla doğrudan etkileşim kuran veya ürün alanında çalışan bir profesyonel olarak, kullanıcılarınıza değer sunmak ve temel hedeflerinize ulaşmak için kullanıcı deneyimini optimize etme konusunda sahip olduğunuz açık ara en güçlü araçlardan biridir.
Umarız artık A/B testi metodolojisiyle ilerlemek için gerekli bilgiye sahip olduğunuzu hissediyorsunuzdur. Ancak daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, hedeflerinize ulaşmanıza yardımcı olabilecek derlenmiş makalelerden düzenli olarak yararlanmak için CX Lead bültenine abone olduğunuzdan emin olun.
İyi testler!
