Ana A/B ve Çok Değişkenli Test (Nihai Kılavuz)

Artık çoğu pazarlamacı, yeni promosyonlar ve reklamlar geliştirme süreçlerine A/B testini entegre etmeleri gerektiğini biliyor.

Ancak A/B testlerini kullanmanız gerektiğini bilmek ile A/B testlerini nasıl çalıştıracağınızı bilmek iki farklı top oyunudur.

A/B testi dünyası, birçok kişinin 'A/B testi', 'A/B/n testi' veya 'Çok değişkenli test' gibi terimleri birbirinin yerine kullanması nedeniyle kafa karıştırıcı olabilir.

Ancak, bunların hepsi farklı test türleridir. İşte hızlı bir özet:

'A/B' ve 'A/B/n' testleri birbirine çok benzer. Her ikisi de bu değişikliğin etkisini görmek için belirli bir değişken değişikliğini test ediyor. A/B Testi, promosyonun iki sürümünü çalıştırdığınız anlamına gelir - genellikle bir kontrol ve test etmek istediğiniz değişikliği içeren ikinci bir sürüm. A/B/n testi, promosyonun birden çok sürümünü çalıştırdığınız anlamına gelir - yine de belirli bir değişkeni test eder, ancak bu değişken değişikliğinin birden çok varyasyonunu çalıştırırsınız. Örneğin…

1. A/B Testi: CTA düğmenizdeki metni test ediyorsunuz. Bir sürüm 'Kaydolun!' diyor. ikinci versiyonda 'Şimdi Katılın!' yazıyor
2. A/B/n Testi: CTA düğmenizin rengini test ediyorsunuz. Bir versiyon kırmızı, ikinci versiyon mavi, üçüncü versiyon yeşil vb.

Çok değişkenli test , aynı anda birden çok değişken değişikliğinin etkisini ölçen herhangi bir testtir. İpucu adın kendisindedir: multi (çok) değişken (değişkenler). Örneğin…

1. CTA düğmesi renginin VE metninin varyasyonlarını aynı anda test ediyorsunuz.

Bu makalede, neden A/B testleri çalıştırmanız gerektiğini, ne tür testler yapmanız gerektiğini ve A/B testlerinizi ne zaman çalıştırmanız gerektiğini ele alacağız. Hadi atlayalım!

Neden bir A/B testi yapmalıyım?

Başarılı bir A/B testi yapmak için, testin arkasında doğru mantık ve niyete sahip olmanız gerekir.

Bir test çalıştırmanın geniş bir nedeni, dönüşümler için optimize etmektir, ancak başarılı olmak istiyorsanız daha derin ve daha ayrıntılı muhakemeye sahip olmanız gerekir.

Bir A/B testi çalıştırmanın en yaygın nedenlerini inceleyelim.

1. Promosyonum düşük performans gösteriyor

Çoğu pazarlamacının test sürecini başlatmasının en önemli nedeni budur.

Düşük performans gösteren bir promosyon, geliriniz için gerçek bir endişe kaynağıdır ve ölçebileceğiniz bir şeydir.

A/B testleri çalıştırarak, etkinliğini aşamalı olarak artırmak için promosyonunuzun ayrıntılarını değiştirebilirsiniz. Bu, müşterileriniz için daha iyi bir deneyim sağlamanıza ve aynı zamanda kârlılığınızı iyileştirmenize olanak tanır.

2. Marka yönergelerim değişti

Bu, düşündüğünüzden daha sık olur. Bir şirket marka yenileme sürecinden geçtiğinde, genellikle promosyonlar tamamen yeni tasarımlar ve içerik gerektirir.

A/B testi, bu değişiklikleri hızlı bir şekilde uygulamak için harika bir yol olsa da, markanın yenilenmesine rehberlik etmeye de yardımcı olabilir.

A/B testleri ile farklı renkleri, laf kalabalığını ve tasarım stillerini test ederek, müşterilerinizin en iyi yanıt verdiği gerçek kullanıcı verilerini sunarak genel marka yönünü belirlemeye yardımcı olabilirsiniz.

Bu durumda, yeni tasarımları orijinalleriyle karşılaştırmazsınız.

Marka yenileme ile, genellikle marka tasarımlarının ve sesin nereye gideceğine dair genel bir rehberiniz olur, ancak yine de yazı tipi, renk paleti vb. gibi ayrıntıları bulmanız gerekir. testler, önceki terfi başarınızdan öğrendiklerinizi yansıtmalıdır.

Sen başlamadan önce…

A/B testlerinizi oluşturmaya başlamadan önce aklınızda bulundurmanız gereken birkaç şey var. Öncelikle, kaçınılması gereken birkaç tuzak…

Tuzak 1: Promosyon performansını sektör karşılaştırmalarına göre kontrol etmemek.

Elbette, promosyonlarınızın "ortalamadan" daha iyi performans göstermesini istersiniz, ancak promosyonunuz zaten sektör ortalamalarından %20+ daha iyi performans gösteriyorsa, hedeflerinize ulaşmak için başka bir şeyi test etmek en iyisi olabilir.

İyi haber şu ki, promosyonunuz rekabetinizin çok üzerinde. Kötü haber şu ki, bu promosyonda A/B testleri yaparak yarardan çok zarar verebilirsiniz. Promosyon zaten müşterinizin idealiyse, varyasyonları tanıtmak performansın düşmesine neden olabilir.

Tuzak #2: Ölçülebilir bir KPI tanımlayamamak.

'Yalnızca bu promosyonun daha iyi olmasını istiyorsanız', o zaman büyük olasılıkla bu promosyonu, alt satırda bir iş hedefini etkileyecek bir TPG'ye bağlamamışsınızdır.

Bir promosyonun performansını iyileştirmek için, bir değişikliği doğru bir şekilde değerlendirebilmeniz için hangi KPI'ların etkileneceğine dikkat etmeniz gerekir.

Ekli KPI, ortalama sipariş değerini artıracaksa ve bir test çalıştırırsanız ve etkileşimlerin arttığını ancak ortalama sipariş değerinin düştüğünü görürseniz, test başarılı olarak kabul edilmemelidir.

Promosyonlara eklenen en yaygın KPI'lar şunlardır:

1. Dönüşüm oranı
2. Sepeti Bırakma Oranı
3. E-posta yakalama oranı
4. Ortalama sipariş değeri

Değişiklikleri doğru bir şekilde izleyebildiğinizden emin olmak için herhangi bir testi başlatmadan önce hangi KPI'yı hedeflediğinizi belirlemelisiniz.

IA/B testi ne olmalıdır?

Artık temelleri daha iyi anladığınıza göre, testin en önemli ve en yaygın olarak yanlış anlaşılan yönüne, güvenilir bir A/B testinin nasıl yapılandırılacağına inebiliriz.

Promosyonun Unsurları

1. CTA – Harekete Geçirici Mesaj
2. Tag Line – Ziyaretçinin dikkatini çekmek için kopyalayın
3. Teklif Kopyası – Teklifinizi açıklayan kopya
4. Teklif Tutarı – Teklifin somut değeri
5. Resim varlığı – Bir teklifi, markayı vb. temsil etmek için kullanılan resim.
6. Adım sayısı – Bir ziyaretçinin etkileşimi tamamlaması için kaç adım atması gerektiği

Yukarıda bir promosyonun ana unsurları ve dolayısıyla ana test değişkenleriniz yer almaktadır.

Teklif Kopyası ve Teklif Tutarı ayrılır çünkü belirli teklif tutarını çevreleyen kopyayı değiştirmeden değiştirebilirsiniz.

İşte bir örnek:

• 'Aboneliğinizde %10 indirim almak için bugün başlayın!'
• 'Aboneliğinizde %15 indirim almak için bugün başlayın!'

Yukarıdaki örnekte, 'teklif kopyası', 'teklif tutarınızın' sarıldığı metindir. Gerçek testler oluşturmaya devam ederken bu ayrımı akılda tutmak önemlidir.

Teklif Tutarı neredeyse her zaman en önemli ağırlığa sahip olacaktır. Bunu pratik terimlerle düşünürseniz nedenini görebilirsiniz.

Örneğin, birinci sınıf bir araba yıkamada 5 $ indirim mi yoksa ÜCRETSİZ premium araba yıkamada mı tercih edersiniz?

Diğer her şey eşit olduğunda, daha fazla insan ücretsiz araba yıkama hizmeti almak için sadece 5 $ indirimden daha istekli olacak.

A/B testi nasıl kurulur

1. KPI'yı tanımlayın

Dönüşümler için optimize edilecek herhangi bir testi ayarlamanın en önemli ilk adımı, etkilemek istediğiniz KPI'yi belirlemektir.

Bu, alışveriş sepetini terk etmeyi azaltmak, e-posta kayıtlarını artırmak, etkileşimleri artırmak veya sizin ve ekibinizin belirlediği siteye özel KPI'lar olabilir.

KPI'nızı belirledikten sonra, yukarıdan bileşen listesini alın ve bu öğelerden hangisinin hedeflediğiniz KPI'yı iyileştirmenize en iyi şekilde yardımcı olacağı konusunda hipotezler oluşturmaya başlayın.

Bunun nasıl yapıldığını görebilmeniz için bunu sizin için bir örnekle çizelim:

Bu örnekte çok şey oluyor ve paketten çıkarılacak çok şey var, o yüzden yukarıdaki listeyi kullanarak onu parçalayarak başlayalım.

1. Teklif Tutarı – Bu özel promosyonda aslında iki farklı teklif sunuluyor – %20 indirim ve ücretsiz kargo.
2. Adım sayısı – 1
3. CTA – Kodu kullanın.
4. Resim varlığı – Yok
5. Etiket satırı – Anında tasarruf
6. Teklif kopyası - Sepetinizdeki ürünlerden şimdi (1 teklif tutarı) alın + (teklif tutarı 2)

Promosyonun her bir bölümünü görsel olarak bölmek, tüm farklı hareketli parçaları net bir şekilde anlamanıza ve testlerinize öncelik vermenize olanak tanır.

Bu örneğe bağlı kalarak, ana KPI'mız olarak ortalama sipariş değerini kullanalım. Bu, şirketin kârlılığını kesinlikle etkileyecek açık ve ölçülebilir bir KPI'dır.

2. Tanımlayın ve varsayımda bulunun

Ardından, tanımlanmış KPI'nız üzerinde en fazla etkiye sahip olacağına inandığınız unsurları belirlemeniz gerekir. Bu örnek için Teklif Kopyası ve Teklif Tutarı'nı kullanacağız.

Her terfi için, düşünce tarzınızı takip edebilmeniz için hipotezinizi yazmanız önemlidir.

İşte örnek bir hipotez:

Teklif Kopyasını minimum sipariş değeri içerecek şekilde değiştirmenin ve Teklif Tutarlarının görünürlüğünü artırmanın Ortalama Sipariş Değerini artıracağına inanıyorum.

Gördüğünüz gibi, tipik bir hipotez aşırı karmaşık değildir, ancak eylemler ve sonuçlar hakkında çok spesifiktir.

3. Bir varyasyon oluşturun

Artık bir hipotez formüle ettiğinize ve test edilecek öğeleri belirlediğinize göre, bu öğelere dayalı varyasyonlar oluşturmaya başlayabilirsiniz.

Neyse ki, Justuno ile bu kısım genellikle çok basittir. Aşağıdaki varyasyona göz atın:

A/B testlerinizi ayarlarken, aynı anda yalnızca bir öğe üzerindeki varyasyonları test etmek en iyisidir. Yukarıdaki örnekte, Teklif Tutarı aynı kalırken yalnızca Teklif Kopyasının değiştiğini fark edeceksiniz.

Teorik olarak, bu açılır pencereye bakan herhangi bir kullanıcı, promosyonun temellerini hemen öğrenmelidir: %20 indirim, ücretsiz kargo, 100$ değerinde ürün satın almam gerekiyor.

Bu örnekte, aynı zamanda, bu metin hedefle büyük ölçüde alakasız olduğundan, 'anlık tasarrufların' görsel olarak önceliklerini kaldırdık.

4. Test edin ve yineleyin

Artık varyasyonunuz olduğuna göre, testinizi ayarlayabilirsiniz.

Bir testi çalıştırmanız gereken süre, tamamen istatistiksel anlamlılığa ulaşmanın ne kadar süreceğine bağlıdır - bu, 'aldığınız veriler %90 güvenilirdir' demenin süslü bir yoludur.

Çoğu durumda, sonuçlarınıza makul ölçüde güvenebilmek için en az 1.200 gösterime ihtiyacınız olacaktır.

A/B testi ne zaman çalıştırılır

Herhangi bir testin en önemli kısımlarından biri, test etmenin ne zaman uygun olduğunu bulmaktır.

'Her zaman' demek kolay. Her zaman test ediyor olmalısınız.

Ben de bazen bu zihniyete düşüyorum, ancak her testten önce bir adım geri atıp kendinize birkaç soru sormanız önemlidir:

Önümüzdeki hafta bu promosyonu kaç ziyaretçi görecek? İki hafta? Ay?

Bu sorunun cevabı inanılmaz derecede önemlidir. İdeal bir dünyada, birkaç bin veri noktasına ihtiyacınız olacaktır (yani, aslında testinizi gerçekleştiren ziyaretçiler).

Yukarıda belirtildiği gibi, sonuçlardan makul ölçüde emin olmak için testiniz en azından 1.200 gösterim elde edene kadar çalıştırılmalıdır.

Bunu akılda tutarak, ilk adımınız, günde kaç ziyaretçinin tahmin edilebilir bir şekilde testinizden geçeceğini bulmaktır.

Analytics hesabınızı bağladıysanız, bu numarayı Google Analytics veya Justuno kontrol panelinizden kolayca alabilirsiniz.

Trafik numaralarınıza bakarken, yürüttüğünüz promosyonun türünü ve promosyon için hedefleme kurallarını aklınızda tutmanız önemlidir.

Örneğin, bir Çıkış Niyeti promosyonu yürütüyorsanız, sitenize gelen her ziyaretçinin bunu göreceğini varsaymak adil olur. Yalnızca ana sayfada görüntülenen bir afiş promosyonu yürütüyorsanız, sitenizin tamamı için değil YALNIZCA ana sayfanız için ziyaretçi verilerine bakmalısınız.

Elinizde bu genel kurallarla, Google Analytics'inize gidebilir ve tanıtımınızın yayınlanacağı sayfaya bakabilir ve istediğiniz bilgileri bulabilirsiniz. Kitle sekmesine gidin ve son 3-6 tam aya bakmak için tarih aralığını ayarlayın ve ardından haftaya göre sıralayın. Grafikte bulunan her veri noktası, trafiğinize açılan 7 pencere olacaktır.

Veri noktalarının her birini bir elektronik tabloya girin (Google E-Tablolar veya Excel eşit derecede iyi çalışır), ardından bu sayıların ortalamasını alın. Artık siteniz için oldukça doğru bir ortalama haftalık trafik akışına sahipsiniz.

Günlük ortalama ziyaretçi sayınızı aldıktan sonra, 1.200 gösterime ulaşmak için testinizi çalıştırmanız gereken minimum süreyi hesaplayabilirsiniz.

Başlamak için yönergeler için aşağıdaki kullanışlı çizelgemize bakın:

Test yapmak istediğiniz minimum süre tam bir haftadır. Testinizin aynı gün ve ideal olarak aynı saatte başlayıp bitmesi gerekir.

Bunun nedeni, günde 10.000 ziyaretçiniz olsa bile sitenizin haftanın farklı günlerinde farklı kullanıcı davranışlarıyla karşılaşmasıdır. Testinizi haftanın aynı gününde başlatıp bitirerek, olağandışı kullanıcı davranışlarını ve kalıplarını düzeltmeye yardımcı olabilirsiniz.

Bu, trafikteki ve kullanıcı davranışındaki dalgalanmaları günden güne kontrol etmenize izin verdiği için kritik derecede önemlidir.

Birkaç uyarı sözü:

• Cuma günü test başlatmaktan kaçının. Bir şeyler ters giderse, Pazartesiye kadar fark etmeyebilirsiniz.
• Testlerinize sabah başlayın. Yukarıdaki aynı nedenden dolayı, testlerinize günün ilerleyen saatlerinde başlamamaya çalışın.
• Trafikteki dalgalanmalar ve satın alma kalıpları verinizi çöpe atıp testi geçersiz kılacağı için tatilde test yapmayın.

Genel olarak konuşursak, bir A/B testi yapmak istediğiniz maksimum süre bir ay olacaktır.

Bu üst sınırın nedenleri kaynak tahsisine dayanmaktadır.

Minimum canlılığa veya yaklaşık 1.000 ziyaretçiye ulaşmak bir aydan uzun sürerse, farklı türde bir test yapmayı düşünmeniz gerekir.

Yapılması ve yapılmaması gerekenlerin özeti:

Yapmak:

1. Günlük trafiğinizi bulun
2. Testin uzunluğunu belirlemek için trafik numaralarını kullanın
3. Testinizi haftanın aynı gününde başlatın ve durdurun

Yapma:

1. Hafta sonu bir A/B testi başlatın
2. A/B testinizi bir aydan uzun süre çalıştırın
3. A/B testinizi tatil sırasında yapın
4. Testlerinizi farklı günlerde, farklı zamanlarda başlatın ve durdurun

A/B testi başarısı nasıl görünür?

Bu makalenin tamamını yaptıysanız, tebrikler! A/B Testinde bir hızlandırılmış kurs aldınız.

Kalkıştan ve Justuno hesabınızda ilk A/B testinizi kurmadan önce, Shopify Plus mücevher perakendecisi The GLD Shop tarafından gerçekleştirilen yakın tarihli bir vaka çalışmasına göz atın.

Bu A/B Testinde The GLD Shop, dönüşümleri %300 artırmayı başardı!