A-B Testi ile Dönüşüm Oranlarını Nasıl Artırabiliriz ? - 101 Akademi

A-B Testi ile Dönüşüm Oranlarını Nasıl Artırabiliriz ?

Dijital pazarlama varlığının dinamikleri ve müşterilerin değişen ihtiyaçları farklı olduğundan CR’ı optimize etmenin tek bir gerçek yolu yoktur. Böylesine heterojen bir ortamda, izleyebileceğiniz tek yol, A-B Testi gibi araçlarla sürekli deney ve test yapmaktır.Pazarlama kampanyası veya dijital varlık için önemli olan performans endeksi, gerçekleşen dönüşümlerdir. Dijital pazarlamacılar için, kampanyalarını optimize etmek ve dönüşüm oranını (CR) artırmak önemlidir ve bu yüzden araçlara güvenmeliyiz

A-B Test Nedir ?

A/B testi(bölünmüş test olarak da bilinir), optimizasyona yardımcı olmak için bilgi toplama yöntemidir. Bir web sayfasının, e-postanın veya başka bir pazarlama varlığının iki sürümünü karşılaştırma ve performanstaki farkı ölçme sürecidir. Hangisinin daha iyi performans gösterdiğini görmek için orijinal bir tasarımın (A) o tasarımın alternatif bir versiyonuna (B) karşı test edilmesini içerir. Bu orijinal tasarım, “kontrol” olarak da bilinir ve alternatif sürüm, “varyasyon” olarak bilinir.

Image for post
A/B Test Temsili

A-B Testi Ne Üzerinde Çalışır?

Müşteriye yönelik içerik söz konusu olduğunda A-B testi ile değerlendirebileceğiniz çok şey var . Ortak hedefler:

  • E-Posta Kampanyaları
  • Bireysel e-postalar
  • Multimedya pazarlama stratejileri
  • Ücretli internet reklamcılığı
  • Bültenler
  • Web sitesi tasarımı

Her kategoride, herhangi bir sayıda değişken üzerinde A-B testleri yapabilirsiniz . Örneğin, sitenizin tasarımını test ediyorsanız, aşağıdakiler gibi farklı seçenekleri deneyebilirsiniz:

  • Renk uyumu
  • Yerleşim
  • Görüntülerin sayısı ve türü
  • Başlıklar ve alt başlıklar
  • Ürün fiyatlandırma
  • Özel teklifler
  • Harekete geçirici mesaj düğmesi tasarımı

Müşteriye dönük bir öğedeki hemen hemen her stil veya içerik öğesi test edilebilir.

Image for post
Photo by Brooke Lark on Unsplash

A-B Testine Nereden Başlarsınız?

A-B testi her zaman bir hedefe dayanmalıdır. Çoğu insan için amaç daha fazla satış elde etmek ve dönüşüm oranlarını artırmaktır.Satışı artırmak için ise web sitenizin hangi sürümünün en iyi çalıştığını test etmeniz gerekir.Bu yüzden bir hedefe karar vermeniz, uygun bir hipotez oluşturmanız ve yeterince büyük bir örneklemi hedeflemeniz gerekir.

A-B Testi Yapmak İçin İhtiyacınız Olanlar ;

Güvenilir sonuçlar üretmek için çok fazla trafiğe ve önemli bir artışa ihtiyacınız vardır. Fakat artış yaratacak bir hipotez bulmak kolay değildir ve genellikle önemli miktarda kullanıcı araştırması gerektirir. Ayrıca test sayfanızı düzenlemenize ve trafiğinizi farklı sürümler arasında paylaştırmanıza izin veren bir platforma da ihtiyacınız olacak.

  • Trafik — Yeterince büyük bir test örneği olmadan web sitenizi test edemezsiniz.
  • Kullanıcı Araştırması — Bir hipotez oluşturmak için, insanların içeriğinizle nasıl etkileşime girdiğine dair bazı kanıtlara ihtiyacınız var.
  • Hipotez — Orijinal sayfanızı neyin iyileştireceği konusunda güçlü bir hipoteze ihtiyacınız var.
  • Test Aracı — Trafiğinizi yönetmek ve sonuçlarınızı toplamak için bir uygulama veya optimizasyon yazılımı

A-B Testi Araçları Nelerdir?

Google Optimize, VWO, Optimizely gibi A/B testing araçlarını kullanarak değişkenlerinizi test edebilirsiniz. Google Optimize, Analytics ile entegreli çalıştığı için en çok tercih edilen test araçlarından biridir. Bu test araçları sayesinde yaptığınız e-mail pazarlamadan ; reklam metinlerinize , web site açılış sayfalarınızdan ; banner tasarımlarınıza hatta ürün geliştirmeye kadar çoğu kalemi test edebilirsiniz. SEO için sayfanızın testinglerine göz atabilirsiniz. “Blog ekleyince sıralamam yükseldi mi?” , “Daha çok görsel içerik ekleyince sayfada kalma süresi arttı mı?” gibi soruların cevaplarını bu testlerde bulmanız mümkündür. Sonuçları tek parametre değeri üzerinden vermek yanlış bir sistemdir. Mutlaka istatiksel anlamlılık sistemi ile değerlendirmelisiniz. Eğer test yaptığınız araç yeteri kadar trafik ve gösterimle testi yürütebildiyse ve metotlarınız doğruysa ; kazanan testin tüm değerlerinde yeşil renk değerler göreceksiniz. Ancak değerler birbirine yakın ya da testin bir kazananı yoksa, o zaman istatiksel anlamlılık sistemini kullanarak yeni parametreler ile güncel bir A/B testi yapmanız iyi olacaktır.

Başarılı A-B Testlerine Örnekler:

Yüzyılın başından bu yana, A / B testi SaaS, E-Ticaret ve İş Web siteleri için önemli bir kaynak haline geldi.Çünkü bir web sitesinin ziyaretçilerini örneklemek ve izlemek kolay olduğu için ,çoğu kullanıcı hiçbir zaman bir testin parçası olduklarını fark etmez.

  • 2009: Bir Microsoft çalışanı, sayfaları yeni bir sekmede açacak bir bağlantı türü tasarladı ve bu sayede MSN ana sayfasındaki toplam tıklama sayısı% 8,9 artarak kullanıcı katılımında büyük bir artışı temsil ediyor. Test 900.000’den fazla İngiliz katılımcıyı içeriyordu ve Haziran 2010’da ABD’de tekrarlandı (benzer sonuçlarla).
  • 2009: Google, arama sonuçları sayfası için 40’tan fazla renk kombinasyonunu test ederek, onlara yılda fazladan 200 milyon dolar kazandırdığına inanılan bir kombinasyona karar verdi.
  • 2012: Reklam başlıkları biçiminde bir A/B testi, Microsoft’un Bing arama motorundan %12 ek gelir sağladı. Bu ise yılda ek olarak 100 milyon dolara çevrildi.
  • 2013: Microsoft, arama sonuçları sayfalarında başlıklar ve başlıklar için alternatif renkleri test etti.Test çıktıları çok olumlu olduğu için, şirket deneyi 32 milyon kullanıcıdan daha büyük bir örneklem üzerinde tekrarladı.Sonuç olarak değişiklikler tanıtıldığında, yıllık fazladan 10 milyon dolar gelir elde ettikleri gösterildi.

Bugün Google , Microsoft , Amazon ve Booking gibi şirketlerin her biri yılda on binlerce test gerçekleştiriyor .Çoğu testin nispeten küçük etkisine rağmen, web sitesi performansını iyileştirmenin en güvenilir yolu olmaya devam ediyorlar.

Kaynakça:

2021 Mayıs ayı ücretsiz eğitimlerine göz atın!

https://101akademi.com/google-ads-kampanya-optimizasyonu-nedir/
A-B Testi ile Dönüşüm Oranlarını Nasıl Artırabiliriz ?

A-B Testi ile Dönüşüm Oranlarını Nasıl Artırabiliriz ?” için bir görüş

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.

Başa dön