CRO için Web Sitesi A/B Testi: Hızlı Başlangıç ​​Kılavuzu 2022

Web sitenizin dönüşüm oranını optimize etmenin yollarını arama yolculuğunuz boyunca, birçok kez A/B testinin beklendiğini söylemek güvenlidir.

Peki, CRO testi nedir? Web siteniz için neden CRO A/B testine başlamalısınız? Web sitenizde bir A/B testi nasıl etkin bir şekilde çalıştırılır?

Tüm bu soruların cevabını bu yazımızda verdik. Bir tanımla başlayalım.

CRO için A/B Testi nedir?

Dönüşüm oranı optimizasyonu (CRO) söz konusu olduğunda, A/B testi (ayrık test veya grup testi olarak da bilinir) genellikle bir web sitesinin dönüşüm oranını etkileyen test faktörleri anlamına gelir: kopya, başlık, resimler, tasarım, çağrılar. eylem ve düzen, sadece birkaç isim. Web sitenizin, kullanıcıları sayfalar arasında yönlendirmeye ve önemli temas noktalarında dönüştürmeye yardımcı olacak şekilde ayarlandığından emin olmak için en yaygın kullanılan tekniklerden biridir.

CRO ve SEO A/B Testi Arasındaki Fark

CRO için A/B Testi, SEO için A/B testinden oldukça farklıdır. Bu bölümde, her bir tekniğe, nasıl farklı olduklarına ve ne için kullanıldığına ışık tutmayı hedefleyeceğiz.

1. Amaçlar ve Hedefler

CRO ve SEO testlerinin ikisi de A/B testini kullansa da, amaçları – ve nasıl yürütüldükleri – çok farklıdır. CRO, ziyaretçiler siteye ulaştıktan sonra dönüşüm oranını iyileştirmeyi amaçlar; SEO odaklı testler, web sitesinin SERP'lerdeki konumunu iyileştirecek teknik değişiklikleri uygulayarak siteye gelen ziyaretçi sayısını artırmayı amaçlar.

2. Kontroller ve Varyantlar

CRO A/B testinde aynı sayfanın iki versiyonu kurulur ve aynı anda canlı olarak çalıştırılır ve insan kullanıcılar rastgele birine yönlendirilir. Bu nedenle, kontrollere ve değişkenlere ayrılan kullanıcılar kendileridir. Veriler, kullanıcıların atandıkları ve karşılaştırıldıkları sayfanın sürümüyle nasıl etkileşime girdiğinden toplanır.

SEO A/B testinde sayfalar iki gruba ayrılır: kontroller ve değişkenler. Yalnızca varyant sayfalarında değişiklik yapılır ve toplanan veriler önceden belirlenmiş bir performans tahminiyle karşılaştırılır.

3. Sayfaların Versiyonları

CRO A/B testi , verilerin toplanıp karşılaştırılabilmesi için aynı sayfanın iki sürümünün aynı anda canlı olmasını gerektirir.

SEO bölme testinde , herhangi bir zamanda her sayfanın yalnızca bir sürümü vardır. Bu sayfaların nasıl sıralanacağını belirleyen Google olduğu için, yinelenen içerik (Google'ın karşı olduğu) teşvik edilmez.

Özetle, CRO ve SEO A/B testi arasında birkaç önemli fark vardır. Her iki test de çevrimiçi performansı iyileştirmede önemli adımlardır ancak çok farklı metrikleri hedefler.

Neden CRO A/B Testi Yapmalısınız?

CRO testlerinin önemli olmasının ana nedeni, pazarlamacıların daha az yatırım yaparak mümkün olan en yüksek dönüşüm oranını getirme potansiyeline sahip mümkün olan en iyi alternatifi test etmelerine izin vermeleridir.

Örneğin, bir çevrimiçi sipariş portalının "sepet" sayfasından asıl siparişi vermeden çıktığınızda, web sitesi veya ürün geliştiricisi, sizi bunu yapmaya neyin yol açtığını düşünmeye yönlendirir. Faiz kaybı mıydı? Bir zaman aşımı meydana geldi mi? Ürün, bütçelendirdiğinizden daha mı maliyetliydi? Yoksa sadece tüm sipariş süreci miydi? Bir test yapılmadıkça, web sitenizdeki dönüşüm oranını değerlendirmek için asla müşteri davranışı hakkında bilgi toplayamaz ve analiz edemezsiniz.

Test, web sitesi optimizasyonunun tahminini ortadan kaldırır ve iş görüşmelerini "düşünüyoruz"dan "bildiğimiz"e kaydıran verilere dayalı kararlar alınmasını sağlar. Değişikliklerin metrikleriniz üzerindeki etkisini ölçerek, web sitenizde neyin işe yaradığını bilirsiniz.

Dönüşüm oranını iyileştirmek, geliri artırmak, abone tabanınızı büyütmek ve müşteri edinme ve olası satış yaratma sonuçlarınızı iyileştirmek için mükemmel bir yöntemdir.

3 En İyi CRO'ya Uygun A/B Test Yazılımı

Başarılı bir A/B testi yürütmek, veri destekli bir hipotez, etkili bir A/B test aracı ve sonuçları doğru bir şekilde çalıştırmak ve analiz etmek için emrinizde geri bildirim toplayacak bir sistem gerektirir.

Bu bölümde, sizin için 3 ücretsiz ve ücretli CRO'ya uygun A/B test yazılımını tanıtıyoruz.

Öyleyse, hadi bunu ezelim.

1. Google Optimize: Google'ın Ücretsiz Aracıyla A/B Testinize Başlayın

Google Optimize, Google Analytics ile sağlanan bir bölünmüş test aracıdır. Parasal maliyeti olmayan güçlü bir AB test çözümü arıyorsanız, başka yere bakmayın.

Google Optimize, web sitenizin çeşitli sürümlerini oluşturabileceğiniz, test edebileceğiniz ve analiz edebileceğiniz kullanışlı bir A/B test aracıdır. Ayrıca istediğiniz gibi basit bölünmüş URL testleri ve çok değişkenli testler de yapabilirsiniz.

Test yeteneklerinin yanı sıra sunucu tarafı testi, özelleştirilebilir URL kuralları, deneyim kişiselleştirme ve daha fazlasını sunar, böylece ziyaretçilerin ilgisini çekmek için çevrimiçi deneyimleri test edebilir ve sunabilirsiniz.

Google Optimize Ana Özellikleri:

• Google Optimize'ı kullanarak A/B testleri, Çok Değişkenli testler, Bölünmüş URL testleri ve Yönlendirme testleri çalıştırabilirsiniz.
• Optimize'ın ayrıca bir WYSIWYG düzenleyicisi vardır, böylece varyasyonlarınızı herhangi bir cihaz için hızlı bir şekilde oluşturup dağıtabilirsiniz.
• Deneyimlerini kişiselleştirmek için hedef kitlenizi kaynağa, cihaza, konuma vb. göre bölümlere ayırabilirsiniz.
• Testi yürütürken hipotezinizin başarısını ölçmek için hedefler ve hedefler belirlemenize olanak tanır.
• Google Optimize'ın analitik motoru, başarı olasılığı değişkenleri, dönüşüm oranı karşılaştırması, istatistiksel anlamlılık, güven düzeyi vb. gibi varyasyonlarınızın kontrole kıyasla gerçek zamanlı performansını size göstermek için Bayes çıkarımını kullanır.
• Optimize ayrıca, ziyaretçi davranışı, web sitesi performansı, kitle segmentasyonu, trafik kaynakları vb. hakkında gerçek zamanlı bilgiler alabilmeniz için Google Analytics ile yerel olarak entegre edilmiştir.

2. Optimizely – Rekabetçi Fiyatlarda Kurumsal A/B ve CRO Araçları

Daha büyük kuruluşlar için Optimizely, birinci sınıf A/B test araçları için genellikle tercih edilen seçimdir.

Güçlü A/B ve çok sayfalı deneme araçlarını kullanarak, aynı anda bir sayfada birden fazla deneme çalıştırabilir ve web tasarımınızın çeşitli değişkenlerini test etmenize olanak tanıyabilirsiniz.

Optimizely ayrıca dinamik web sitelerinde testler, reklam kampanyası, coğrafya ve çerezler gibi çeşitli deneme boyutları ve cihaz, tarayıcı ve kampanya gibi çeşitli deney segmentasyon parametreleri sunar.

Optimize Ana Özellikler:

• A/B testleri ve çok sayfalı testleri verimli bir şekilde çalıştırın.
• Varyasyonları oluşturmak ve test etmek için güçlü bir görsel düzenleyici sunar.
• Trafiği varyasyonlara manuel olarak tahsis edebilir veya trafiği ziyaretçi davranışına bağlı olarak otomatik olarak dağıtmak için İstatistik Hızlandırıcıyı kullanabilirsiniz.
• Öneri motoru: önerileri ayarlayın ve farklı algoritmaları test edin
• Özel hedefleme, hedef kitleye öncelik verme, özel şablonlar, görsel düzenleyici, geliştirici araçları ve API'ler gibi seçenekleri içerir.

3. VWO – Optimizely Gibi Ama Çok Daha Bütçe Dostu

VWO ((Visual Web Sitesi Optimize Edici) ayrıca pazarlama alanında popüler bir A/B test aracıdır. Daha küçük bütçeli işletmeler için en iyi seçim olmasının yanı sıra, karmaşık testler yapan işletmeler tarafından Optimizely ile birlikte sıklıkla kullanılır. kampanyalar.

VWO Ana Özellikler:

• Varyasyonlarınızı test etmek için A/B testleri, Çok değişkenli testler ve bölünmüş URL testleri gerçekleştirin.
• Ziyaretçi davranışı ve deneyimi hakkında gerçek bilgiler elde etmek için oturum kaydı, ısı haritaları, sayfa içi anketler vb. sunar.
• Kullanımı kolay görsel düzenleyicisi, dakikalar içinde test varyasyonları oluşturmanıza olanak tanır.
• Mobil ve masaüstü trafiği veya yeni ve geri gelen ziyaretçiler gibi ziyaretçi segmentasyonuna izin verir veya yeni segmentasyonlar oluşturmak için özel boyutları kullanabilirsiniz.
• Mevcut entegrasyonlar: Google Analytics, Kissmetrics, Demandware, Magento ve diğerleri.

Web Sitenizde A/B Testi Nasıl Çalıştırılır?

Hangi A/B test araçlarını kullandığınızdan veya hangi nesneyi test ettiğinizden bağımsız olarak, dünyadaki herhangi bir A/B testi benzer kalıpları takip eder:

Adım 1. Temel İş Hedeflerini Tanımlayın

Tıpkı hayatta herhangi bir şey yapmak gibi, sonraki test kararlarını desteklemek için açık bir hedefe ihtiyacınız var. Hedefleriniz, varyasyonun orijinal sürümden daha başarılı olup olmadığını belirlemek için kullandığınız metriklerdir. Hedefler, bir düğmeyi veya bağlantıyı tıklamaktan ürün satın alma ve e-posta kayıtlarına kadar her şey olabilir.

Ve çoğunlukla, aşağıdaki A/B testi metriklerine bakıyor olmalısınız:

• UX sorunlarını ve ortak ziyaretçi sorun noktalarını çözme
• Mevcut trafikten elde edilen performansı iyileştirme (daha yüksek dönüşümler ve gelir, müşteri edinme maliyetlerini iyileştirme)
• Genel etkileşimi artırma (hemen çıkma oranını düşürme, tıklama oranını iyileştirme ve daha fazlası.)

Adım 2. Neyin Test Edileceğini Seçme

Web sitenizin dönüşüm oranını optimize etmeye gelince, test seçenekleriniz hedefinize göre 3 ana tipte gruplandırılabilir:

• Öğe testi : Bir sayfadaki bireysel öğeler. Örn: Başlık, düğmeler, kopyalama vb.
• Sayfa testi : Birçok öğenin kombinasyonu. Örn: Sayfa düzenleri.
• Ziyaretçi akış testi : Ziyaretçilerin web sitenize girdikten sonra yapmasını beklediğiniz eylem. Örn: Çok adımlı ödeme vs Tek adımlı ödeme.

Araştırma ve pratik deneyimlere dayanarak, web sitenizin dönüşüm oranını artırmak için neyi test edeceğinize karar verirsiniz.

Adım 3. Hipotezi Gözlemleyin ve Formüle Edin

A/B testi, çözmek istediğiniz bir sorunu veya teşvik etmek veya etkilemek istediğiniz bir kullanıcı davranışını belirleyerek başlar. Bir kez tanımlandıktan sonra, pazarlamacı tipik olarak bir hipotez - deneyin sonuçlarını doğrulayacak veya geçersiz kılacak eğitimli bir tahmin - sonuçlandıracaktır.

Bir hipotez tipik olarak şöyle görünür:

" Ürün ayrıntıları sayfalarına bir sosyal kanıt rozeti eklerseniz , ziyaretçilere ürünün popülerliğini bildirdiği için dönüşüm oranı %10 artacaktır."

Gördüğünüz gibi, uygun bir hipotez size neyin değişeceği, değişikliklerin etkisinin ne olduğu ve etkinin arkasındaki mekanizma hakkında iyi bir genel bakış sağlar.

Adım 4. Varyasyonlar Oluşturun

Test programınızdaki bir sonraki adım, hipotezinize dayalı bir varyasyon oluşturmak ve A/B'yi mevcut sürüme (kontrol) karşı test etmek olmalıdır. Varyasyon, test etmek istediğiniz değişiklikleri içeren mevcut sürümünüzün başka bir sürümüdür. Hangisinin en iyi sonucu verdiğini görmek için kontrole karşı birden fazla varyasyonu test edebilirsiniz.

Adım 5. Testi Çalıştırma

Varyasyonlar hazır olduğunda, testi başlatmak için bu varyasyonları tamamen aynı ortama başlatırsınız. Parçanın doğasına, site trafiğinize ve ulaşılması gereken istatistiksel anlamlılığa bağlı olarak, test birkaç saatten birkaç haftaya kadar sürebilir.

Adım 6. Değerlendirme ve Sonuçlandırma

Önceden oluşturulmuş hipotezinizi ve temel ölçütlerinizi kullanarak, bulgularınızı yorumlamanın zamanı geldi. Güven seviyelerini de göz önünde bulundurarak, test aracınızın yardımıyla istatistiksel anlamlılığı belirlemeniz gerekecektir.

Varyasyonların hiçbiri istatistiksel olarak anlamlı sonuçlar vermediyse, yani test sonuçsuz kaldıysa, birkaç seçenek mevcuttur. Birincisi, orijinal varyasyonu yerinde tutmak mantıklı olabilir. Ayrıca, önem düzeyinizi yeniden gözden geçirmeyi veya test edilen parça bağlamında belirli KPI'ları yeniden önceliklendirmeyi seçebilirsiniz. Son olarak, daha güçlü veya büyük ölçüde farklı bir varyasyon sırayla olabilir.

A/B Testi için İpuçları ve En İyi Uygulamalar

Aşağıda, A/B Testi için sorun yaşamamanıza yardımcı olabilecek birkaç en iyi uygulama verilmiştir.

• A/B testi çözümü için veri güvenilirliği sağlayın

Trafiğin farklı sürümlere rastgele atanmasını sağlamak için en az bir A/A testi yapın.

• Bir seferde bir değişkeni test edin

Bu, değişkenin etkisini kesin olarak izole etmeyi mümkün kılar. Bir eylem düğmesinin konumu ve etiketi aynı anda değiştirilirse, hangi değişikliğin gözlemlenen etkiyi ürettiğini belirlemek imkansızdır.

• Varyasyon sayısını hacme uyarlayın

Az trafik için çok sayıda varyasyon varsa, test herhangi bir ilginç sonuç vermeden önce çok uzun sürecektir. Teste ayrılan trafik ne kadar düşükse, farklı sürümler o kadar az olmalıdır.

• Segment testleri

Bazı durumlarda, bir sitenin tüm kullanıcıları üzerinde test yapmak anlamsızdır. Bir test, farklı müşteri avantajları formülasyonlarının bir sitenin kayıt oranı üzerindeki etkisini ölçmeyi amaçlıyorsa, kayıtlı kullanıcıların mevcut veri tabanını göndermek etkisizdir. Test bunun yerine yeni ziyaretçileri hedeflemelidir.

• Testlerin yeterince uzun sürmesine izin verin

Bir test hızlı bir şekilde istatistiksel güvenilirliği gösterse bile, örneklemin boyutunu ve haftanın gününe bağlı davranış farklılıklarını hesaba katmak gerekir. Testin en az bir hafta (ideal olarak iki hafta) çalıştırılmasına izin verilmesi önerilir.

• Harekete geçmeden önce istatistiksel bir güvenilirliğe sahip olmak için bekleyin

Test, en az %95'lik bir istatistiksel güvenilirliğe ulaşmadığı sürece, herhangi bir karar verilmesi tavsiye edilmez. Gözlemlenen sonuçlardaki farklılıkların, yapılan değişikliklerden değil, şans eseri olma olasılığı, aksi takdirde çok yüksektir.

• Testi ne zaman sonlandıracağınızı bilin

Bir testin %95'lik bir güvenilirlik oranına ulaşması çok uzun sürerse, test edilen öğenin ölçülen gösterge üzerinde herhangi bir etkisi olmaması muhtemeldir. Bu durumda, başka bir test için kullanılabilecek trafiğin bir bölümünü gereksiz yere tekelleştireceğinden, teste devam etmek anlamsızdır.

• Test sırasında pazarlama eylemlerini not alın

Dış değişkenler bir testin sonuçlarını tahrif edebilir. Çoğu zaman, trafik edinme kampanyaları, olağandışı davranışlara sahip bir kullanıcı popülasyonunu çeker. Bu tür testler veya kampanyalar tespit edilerek teminat etkilerinin sınırlandırılması tercih edilir.

Toplama

A/B testi, dönüşüm oranını artırmanın en güçlü ve etkili yollarından biridir. Dönüşüm oranını optimize etmek için A/B testiyle ilgili bu kapsamlı makaleyi okuduktan sonra, artık kendi optimizasyon yol haritanızı planlamak için tam donanımlı olmalısınız.

Bu kılavuzu faydalı bulduysanız, bunu duyurun ve en yaygın tuzaklara düşmeden diğer deneyim optimize edicilerin A/B testi yapmasına yardımcı olun. Mutlu testler!