Dijital pazarlamacılar web sitesi oluşturmak, satış ve reklam metni yazmak gibi şeylerle uğraşırken insanların nelerle etkileşime girdiğini de öğrenmek isterler.
Bu kriterleri öğrenmek için “his” çok zayıf kalır ve duyguyla hareket edildiği zaman zararlı çıkılır. İşte birtakım varsayımlara dayanarak karar vermek yerine A/B testi uygulamak çok daha mantıklıdır.
A/B testi değerli bir şeydir çünkü farklı müşteri (veya takipçi) kitlelerinin hangi durumlarda nasıl tepki verdiklerini gösterir. Bir şirketin kırmızı olan logosunu mavi yapması ona binlerce lira kazanç sağlayabilirken aynı durum başka bir şirketi iflasa sürükleyebilir mesela!
Bu yazımızda A/B testinin ne olduğunu ve nasıl yapılması gerektiğini ayrıntılarıyla anlatıyoruz.
A/B Testi Nedir?
A/B testi temel olarak bir pazarlama deneyidir. Müşterileri, takipçileri ya da kullanıcıları 2’ye ayırırsınız. Daha sonra bu iki gruba farklı bir kampanyanın farklı varyasyonlarını gösterirsiniz ve hangi varyasyonun daha başarılı olduğuna karar verirsiniz.
Diğer bir deyişle bir gruba kampanyanızın A versiyonunu, diğerine de B versiyonunu gösterirsiniz.
A/B testi yapmak için iki farklı versiyonu olan tek bir içeriğiniz olmalıdır ve bu testte tek bir değişen unsur olmalıdır. Daha sonra bu iki farklı kitleye iki farklı versiyonu gösterirsiniz ve hangisinin belirli bir süre dahilinde daha iyi performans gösterdiğini görmüş olursunuz.
A/B testi pazarlamacılara hangi pazarlama kampanyasının müşteri nezdinde daha çok benimsendiğini gösterir.
Örneklerle açıklayalım bakalım.
Örnek 1: Kullanıcı Deneyimi Testi
E-ticaret siteniz var ve ürünlerin yanında satın al butonu yer alıyor. Bu buton ürünün sağındayken mi daha çok tıklanır, yoksa ürünün solundayken mi diye merak ediyorsanız A/B testi yapmalısınız.
Bunun için aynı ürün için farklı bir sayfa daha tasarlarsınız. Satın al butonu normalde sağda iken bu yeni sayfada solda yer alır.
Yani mevcut sitenizi A olarak alırsak, butonun yer değiştirdiği yeni sayfa da B olur.
Sonra bu sayfaları sayısı belirli iki farklı site ziyaretçisine gösterirsiniz. İdeal olarak bu iki farklı kesimin sayısı eşit olmalıdır.
Örnek 2: Tasarım Testi
Belki de satın al butonunuzun rengi ile ilgili bir araştırma yapıyorsunuzdur.
Normalde satın al butonu mavi iken kırmızı yapınca nasıl bir farklılık olacağınızı öğrenmek için de A/B (Mavi/Kırmızı) testi yapabilirsiniz.
A/B Testinin Mantığı ve Faydaları
A/B testi bir pazarlama ekibine pek çok fayda sunar. Her şeyden önce şirkete büyük katkı sağlar zira A/B testi yapmanın maliyeti düşük ancak getirisi yüksektir.
Örneğin reklam şirketine bir metin yazarı aldınız, bu kişinin haftalık 5 metin yazmasını istiyorsunuz ve bu kişiye aylık 4000 lira veriyorsunuz. Bu yılda 260 metin anlamına gelir.
Eğer bir metin başına 10 satış yapılırsa metin başına 184 lira ödemiş olursunuz.
Yıllık maaş 48.000 : 260 metin = 184 lira eder.
Bu çalışandan 2 gününü bir metin üzerinde A/B testi yapmaya ayırmasını istersiniz bu süre içinde 2 metin yazacağına 1 metin yazmış olur.
Ancak A/B testi sonrasında her metnin satış sayısı 10’dan 20’ye çıkarsa bu kişiye yine 184 lira ödemiş olursunuz ancak satışlarınız 2 katına çıkar.
Şayet test başarısız olursa da 184 lirayı kaybedersiniz ancak bir sonraki A/B testi için daha çok deneyim kazanmış olursunuz. İkinci test sonucunda satışlarınız 2’ye katlanırsa toplamda 268 lira harcamış olursunuz.
Yani A/B testinde ne kadar başarısız olursanız olun, bir kere başarılı olduğunuz zaman tüm zararınızı telafi edebilirsiniz.
A/B Testinin Amaçları
A/B testi yaparken bazı temel amaçlarınız vardır:
Web sitesi trafiğini artırmak: Bir yazıya iki farklı başlık vererek insanların bu başlıklardan hangisine daha çok tıkladığını ölçebilirsiniz. Bunun sonucunda insanları daha çok çeken başlık türünde karar kılabilirsiniz.
Daha yüksek dönüşme oranı (conversion rate): İki farklı lokasyonu, iki farklı rengi ve hatta iki farklı metni test ederek insanların web sitenize nasıl girdiğini görebilirsiniz. Sitenize giren kişi sayısı arttıkça form dolduran, kişisel bilgilerini ve e-mail adresini veren ve sonunda alışveriş yapmaya karar veren kişi sayısı da artış gösterecektir.
Daha düşük oranda siteden ayrılma: Eğer bir ziyaretçi web sitenize girer girmez çıkıyorsa, web sitenizin rengi, fontları, fontların büyüklüğü, fotoğraflar gibi konularda değişim yapabilirsiniz. Yani farklı fontlar, farklı renkler üzerinden A/B testi yapabilirsiniz.
Sepete eklenen ürünlerin çıkarılmaması: E-ticaret sektöründe müşterilerin %40 ila %75’i bir ürünü sepete ekledikten sonra siteden ayrılıyor. Farklı ürün görselleri ve sayfa tasarımları tasarlayarak insanların sepete ekledikleri ürünü satın alıp web sitesinden öyle çıkmalarını, yani sepete attıkları ürünü hemen o an satın almalarını sağlayabilirsiniz.
A/B Testi Nasıl Yapılır?
Şimdi aşama aşama A/B testinin nasıl yapıldığına bakalım. İlk olarak testten önce yapmanız gerekenlere göz atalım.
1. Test Etmek İçin Bir Değişken Belirleyin
Web sitenizi ya da e-maillerinizi optimize etmek için birkaç farklı değişken bulmalısınız. Ancak yapacağınız testin etkili olması için tek bir bağımsız değişkene bağlı kalmalısınız ve bu değişkenin performansa nasıl etki ettiğini ölçmelisiniz. Aksi halde neyin hangi değişime neden olduğunu tam olarak tespit edemezsiniz.
Örneğin müşterilere gönderdiğiniz e-mailin tasarımına, fontuna, font büyüklüğüne, başlıkların büyüklüğüne, linkleri pozisyonuna bakarak değişim yapabilirsiniz.
Gönderdiğiniz e-maillerdeki görselin büyüklüğü dahi sonucu büyük oranda değiştirebilir. Yani e-mail gönderirken 400 piksel genişliğinde bir görsel yerine 620 piksel genişliğinde bir görsel kullandığınızda insanların tıklama oranında artış ya da azalış gözlemleyebilirsiniz. Amacınız da zaten bu değişimi tespit etmektir.
2. Amacınızı Belirleyin
Her testte farklı metrikleri ölçüyor olsanız da genel olarak tek bir metriğe odaklanmalısınız. Teste başlamadan, yani değişim yapmadan önce bağımlı değişkeni oluşturmalısınız.
Bu değişkenin test sonunda nereye ulaşması gerektiğini düşünün. Hatta belli bir hipotez geliştirip bu hipotezin doğruluğunu ölçmek de iyi bir yaklaşımdır.
Eğer testin amacını, ölçmek istediğiniz metrikleri ve kullanıcıları etkileyebilecek faktörleri testten önce düşünmezseniz testin etkisi azalır ve size umduğunuz kadar faydalı veri sunmaz.
3. Bir Sabit Bir De Değişken Belirleyin
Bağımsız değişkeni, bağımlı değişkeni ve hedefinizi belirleyin. Yani elinizde her zaman gönderdiğiniz tasarıma ve formata uygun bi e-mail var diyelim.Bir de bu tasarım ve formatın değişime uğramış hali olmalı.Zira tasarım ve format değişince insanların etkileşiminde nasıl bir farklılık olduğunu görmek istemektesiniz.
4. Deney Gruplarınızı Eşit ve Rastgele İkiye Ayırın
A/B testinde teste katılacak kişiler üzerinde daha çok kontrole sahipsinizdir. Sağlıklı sonuç almak için deneye katılacak kişileri 2 eşit parçaya ayırmalısınız. Yani 100 kişi her zaman kullandığınız formattaki e-maillerden almalı, 100 kişi de yeni formata sahip e-maillerden almalı. Bu ayrımı rastgele yapmanız ise en doğru olanıdır.
5. Deney Grubunun Sayısını Belirleyin
Eğer gönderdiğiniz e-mail üzerinden A/B testi yapacaksanız e-mail adresine sahip olduğunuz kişilerin küçük bir bölümüne e-mail göndererek daha etkili ve sağlıklı sonuç elde edebilirsiniz. Daha çok etkileşime girilen, yani kazanan e-maili ise listenizdeki tüm kişilere gönderebilirsiniz. (Zira test yaparak bu e-mail formatının daha çok tıklandığını görmüş oldunuz.)
Şayet web sitesi test edecekseniz testi ne kadar sürdüreceğiniz teste katılan kişi sayısını direkt olarak etkiler. Bu bakımdan web sitenizin hatrı sayılır bir miktarda insan tarafından ziyaret edilmesi için testinizi uzun süre sürdürmeniz gerekebilir. Aksi halde iki farklı değişken arasındaki değişimi anlamak mümkün olmayabilir.
6. Sonucun Hangi Eşiğe Ulaşması Gerektiğini Belirleyin
Hedef metriği belirledikten sonra hangi değişkeni tercih edeceğinizi belirlemelisiniz. Yani A’da mı karar kılacaksınız, yoksa B’de mi; bunu belirlemelisiniz.
Çoğu zaman güven düzeyiniz ne kadar yüksek olursa sonuçtan da o kadar emin olursunuz. %95’lik bir özgüven düzeyi idealdir.
Şöyle açıklayalım: Bahse girmek için ne vermeye hazırsınız? “Bu tasarımdan %80 oranında eminim ve bu tasarımı test etmek istiyorum” diyebilmelisiniz yani.
Yani B versiyonunda ne kadar radikal (renk, font, metin vs.) bir değişiklik yaparsanız o kadar dikkatli ve bilimsel olmalısınız çünkü bu değişimin büyük ve fark edilir bir fark yaratma ihtimali daha düşüktür.
7. Tek Seferde Bir Test Yürütün
Bir testte birden fazla şey test etmek sonuçları karmaşıklaştırabilir. Bu nedenle A/B testi yaparken sadece tek bir konuya odaklanmalısınız. Aksi halde hangi değişikliğin hangi sonuca neden olduğunu kestiremezsiniz.
Yani web sitenizin ana sayfasındaki menünün yeri hakkında bir araştırma yapıyorsanız sadece menünün yerini değiştirin; rengine ve tasarımına dokunmayın.
Şimdi de test esnasında yapmanız gerekenlere bakalım.
8. A/B Testi İçin Özel Araçlardan Yararlanın
A/B testi yapmak için bu işe özel olarak tasarlanmış araçlardan faydalanmalısınız. HubSpot Enterprise bu konuda oldukça gelişmiş bir yazılım sunuyor; e-mail ve web sitesi üzerinden test yapmaya imkan tanıyor.
Google Analytics Experiments de 10 adet link üzerinden test yapmanıza olanak sağlıyor ve sayfaların nasıl performans gösterdiğini detaylı bir şekilde sunuyor.
9. İki Versiyonu da Aynı Anda Test Edin
A/B testi için zamanlama çok önemlidir. Saat, gün, hafta, ay, mevsim gibi şeyler büyük önem taşır. Bu nedenle A ve B versiyonlarını aynı anda test etmelisiniz. A’yı Temmuz’da B’yi de Eylül’de test ederseniz iki sayfanın performansını aynı kriterlere göre değerlendirmezsiniz.
İki versiyonu farklı zamanlarda test etmek için örneğin e-maili günün hangi saatinde gönderdiğinizde daha çok tıklama aldığınızı öğrenmek gibi bir gerekçeniz olmalıdır. Bu durumda örneğin A formatındaki e-maili sabah 9’da, B formatındaki e-maili ise 12’de gönderebilir; hangi saat diliminde daha çok tıklama aldığınızı öğrenebilirsiniz. Böylece müşterileriniz için en optimal saat aralığını bulmuş olursunuz.
10. Anlamlı Veri Oluşması İçin Sabırlı Olun
Tekrar söyleyelim; yapacağınız testten anlamlı bir sonuç çıkarabilmek için testi makul bir süre boyunca sürdürmelisiniz. Yani web sitesine giren kişilerin menünün sağdayken mi yoksa soldayken mi sitede daha çok zaman geçirdiklerini 1 günlük bir test öğrenemezsiniz.
Peki ama test ne kadar sürmeli? Bu durum şirkete, testte denediğiniz A ve B değişkenlerine, bağlı olarak değişir. Ancak testin ne kadar sürmesi gerektiği temel olarak sitenize gelen trafikle doğru orantılıdır. Yani web siteniz az ziyaretçi alıyorsa bu testi daha uzun süre devam ettirmek gerekir.
11. Gerçek Kullanıcılardan Feedback İsteyin
A/B testi nicel veri ile alakalı bir durumdur ancak insanların neden A’yı değil de B’yi daha çok sevdiklerini öğrenmek için nitel verilere de ihtiyaç vardır. Bunu da sitenin ziyaretçilerine direkt olarak sorup öğrenmeniz mümkün.
Bunun için en iyi yollardan biri site ziyaretçilerine anket uygulamak. Web sitenize giren, gezinen ve çıkmak üzere çarpı işaretine basmak üzere olan kişilere sitedeki deneyimleri hakkında birkaç soruluk ufak bir anket yapabilirsiniz.
Mesela insanların bir ürüne daha çok tıkladığını ancak bu ürünün fiyatı nedeniyle satın alma oranının tıklama oranına göre çok düşük olduğunu görürseniz müşteri davranışı hakkında temel ve kıymetli bir bilgi edinmiş olursunuz.
Şimdi de testten sonra yapmanız gerekenlere bakalım.
12. Hedef Metriğe Odaklanın
Yine söyleyelim: Birden fazla faktörün etkisi ölçüyor olsanız bile temel olarak tek bir metriği ölçmek en mantıklı olanıdır. Bunun için A/B testi araçlarındaki hesap makinelerinden istifade edebilirsiniz.
A/B testi için kullanacağınız araçlarda bir hesap makinesi bulunur. Bu çizelge üzerinden size en fazla ve en anlamlı veri sunan değişkeni analiz edin.
13. Sonucu Değerlendirin
Eğer bir değişken diğerinden istatiksel anlamda daha çok şey sunuyorsa, A/B testinin galibini bulmuşsunuz demektir. Yani duruma göre A ya da B versiyonuyla yola devam etmelisiniz.
İki versiyon da anlamlı bir veri sunmuyorsa demek ki A ve B değişkenlerini yanlış seçmişsiniz. Böyle bir durumda orijinal versiyona devam edin ya da farklı bir değişkenle (mesela C) yeni bir test daha yapın.
Yani yaptığınız bir A/B testi size amaçladığınız kadar anlamlı bir sonuç getirmiyorsa pes etmeyin. Yaptığınız hataları ve gidiş yolunuzu yeniden değerlendirin.
14. Bir Sonraki Testi Planlayın
A/B testi yaptıktan sonra pazarlama kampanyalarınızı daha etkili hale getirmek için yeni bir yöntem keşfetmiş olursunuz. Ancak burada durmayın ve optimizasyona devam edin.Yani bir yazıya iki farklı başlık verip A/B testi yaptıysanız ve B versiyonundaki başlığın daha çok tıklandığını gördüyseniz bu kez de bu yazıların içeriğine yönelik bir A/B testi yapın. Yazının rengi ile oynayın, kullanılan görsellerin boyutu ile oynayın ve farklı testler yapmaya devam edin.