Dijital Pazarlamacıların A/B Testi Hakkında Bilmesi Gereken 8 Özellik

Aslında Dijital pazarlamacıların  A/B Testi hakkında bilmesi gereken pek çok özellik vardır. Dijital pazarlamacılar performansa çok önem verir ve dijital pazarlamacıların bir diğer görevi de web sitesi optimizasyonu. Bu yüzden dönüşüm oranı optimizasyonu dijital pazarlamacılar için en önemli strajelirden biri haline geldi. Dönüşüm oranı optimizasyonu ROI (yatırım getirisi) ile ilgili en alakalı metrik de diyebiliriz. Dönüşüm oranı optimizasyonu için yapabileceğiniz en önemli strajilerden biri web sitenizde a/b testi yapmak. A/b testinin anlamını kısaca ifade etmek gerekirse “2 farklı alternatif tasarım arasında hangisinin web sitenizin kullanıcısına göre daha iyi dönüş aldığına karar vermek” diyebiliriz. Pazarlamacının a/b testi hakkında bilmesi gereken 10 kural:

1) Müşterileriniz hakkında bildiğiniz her şeyi unutun:

Her pazarlamacının hedef kitlesini anlamak için yaptığı araştırmalardan biri demografi çıkarmaktır. Hedef kitle hangi yaş aralığında, hangi cinsiyetten gibi sorulara cevap verirler ve buna göre aksiyon almak isterler. Evet, bu yöntem hala doğru; ama unutmamak gerekir ki dijital dünyada her aksiyon bir veridir ve artık verilere göre karar verilebilir. Bu verilerle hiç beklemediğiniz sonuçlar çıkabilir.

2) Her zaman bir referans noktası belirleyin:

A/b testi bir karşılaştırma yöntemidir. Bu yüzden karşılaştırabileceğiniz daha önceki verilere dayanarak bir referans noktası belirleyin. Eğer şimdi olan dönüşüm oranını bilmiyorsanız bir iyileşme olup olmadığını nereden bilebilirsiniz?

3) Başkası için çalışan yöntem sizin için de çalışacağı anlamına gelmez:

Eğer bütün dönüşüm optimizasyonu çalışmaları her web sitesi için geçerli olsaydı, hiçbir zaman test yapmaya gerek kalmazdı. Evet, belli başlı kalıpların bütün web sitelerinde yapılması faydalı olur ama her şeyin değil. Ne olursa olsun dönüşüm optimizasyonu için en sağlıklı yol kendi özgün içeriğinizle yapmak.

4) Her zaman tek bir şeyi test edin:

Web sitenizi test ederken sadece 1 değişkeni kullanarak test edin. Eğer birden fazla değişken kullanırsanız, olumlu ya da olumsuz değişikliğin hangi değişkene bağlı olduğunu çözemezsiniz. Örneğin, buton rengi değişikliğini denemek istiyorsanız sadece butonun rengini değiştirin başka bir şeyi değil.

5) İstatistiksel olarak anlamlı bir sayıya ulaşmadıysa hiçbir sonucu “başarılı” olarak adlandırmayın:

A/b testi için aşağıdaki metrikleri düşünmeniz gerekir.

• Örnek boyutu: Kullanılan örnek büyüklüğü. Örneğin 4 kişilik bir örnek grup varsa, bunun 3’ü a varsayonunu tercih ediyorsa, %75 başarı var demektir. Fakat 4 küçük bir sayı bu yüzden düşük rakamlarda düşük güven düzeyi oluşur. Benim önerim minimum 3000 kişilik bir örnek boyutta test yapmak.
• Nüfus büyüklüğü: Toplam kullanıcı kitleniz olarak özetleyebiliriz. Örneğin kullanıcı kitleni 250.000 kişilikse 25 kişilik bir testin sonucu güven vermez. Bunun için örnek boyutu belirleyebileceğiniz araçlar bulunuyor. http://www.raosoft.com/samplesize.html linkinde bulabilirsiniz.

6) Koşmadan önce yürüyün:

İnsanların istekleri sürekli değişebilir, ilk yaptığınız testler başarılı olmayabilir ama hedefinizi unutmamanız gerekir. Her zaman dönüşüm odaklı çalışmalar yaparsanız bu konuda bir süre sonra uzmanlaşırsınız.

7) Kullanıcı davranışları ile anket sonuçlar birbiri ile çelişebilir:

Anketin pazarlamacılar için her zaman bir önemi vardır; ama anketi yapan kişiler her zaman dürüst olmayabiliyorlar. Bu yüzden web analiz araçları daha doğru sonuçlar verecektir anketlere göre.

8) Başarı ölçütünü net bir biçimde belirleyin:

Dönüşüm optimizasyonu ile ilgili hedeflediğiniz ölçütü unutmamaya dikkat edin. Sosyal ağlarda paylaşım, tıklama oranları, mail açılma oranları değil sizin hedefiniz dönüşümse bu metriğe odaklanın.