Kalite bir eylem değil, bir alışkanlıktır.
Kalite bir eylem değil, bir alışkanlıktır.
Bir pazarlamacı olarak, muhtemelen en az bir kez bu kafa karıştırıcı senaryoyla karşılaşmışsınızdır: Pazarlama kampanyanız beklenen performansı göstermiyor ve bir değişiklik yapmanız gerektiğini biliyorsunuz, ama nereden başlayacaksınız?
Önce içeriğinizi mi değiştirmelisiniz? Belki de farklı pazarlama kanalları seçmeye odaklanmanız gerekir. Ya da sorun, tüketicilerin zevklerinin değişmesinden kaynaklanıyor olabilir.
Elbette, bu değişikliklerin çoğunu tek tek denemek zaman alıcıdır ve her zaman en iyi seçenek olmayabilir. Neyse ki, farklı seçenekleri aynı anda test etmenizi sağlayan bir çözüm var: A/B testi.
A/B testi, farklı seçenekleri aynı anda test ederek performanslarını karşılaştıran, kanıtlanmış ve yerleşik bir metodolojidir. Başlangıçta çeşitli alanlarda kullanılan bu yöntem, günümüzde pazarlamanın temel stratejilerinden biridir. Bu makalede, A/B testinin en iyi uygulamaları ve örnekleri ele alınmaktadır.
👀 Biliyor muydunuz? Günümüzde birçok önde gelen şirket, her yıl 10.000'den fazla A/B testi gerçekleştiriyor ve bunların çoğu milyonlarca kullanıcıyı kapsıyor.
A/B testi nedir?
A/B testi, bir şeyin iki sürümünü karşılaştırarak hangisinin daha iyi performans gösterdiğini belirler. İlkeleri 1920'lerde istatistikçi Ronald Fisher tarafından oluşturulmuş ve daha sonra 1960'larda ve 1970'lerde pazarlamacılar tarafından kampanyalarının kullanıcı deneyimini değerlendirmek için benimsenmiştir.
Bildiğimiz şekliyle modern A/B testi, 1990'ların başında ortaya çıktı. Temel kavramlar değişmemiş olsa da ölçek değişti: Testler artık milyonlarca kullanıcıya ulaşıyor, gerçek zamanlı olarak yürütülüyor ve anında sonuçlar veriyor.
A/B testlerinden ne gibi faydalar elde edebileceğinizi merak mı ediyorsunuz? Avantajlarını ve işiniz için etkili kararlar almanıza nasıl yardımcı olabileceklerini keşfedin.
A/B Testinin Avantajları
A/B testinin avantajlarını anlamak, bu testin pazarlama araçlarınızda neden vazgeçilmez olduğunu ortaya koyar.
Anahtar avantajlarına göz atalım.
- Kullanıcı etkileşimini ölçün: Web sayfaları, CTA'lar ve e-posta konu satırları gibi öğelerin varyasyonlarını test ederek kullanıcı davranışları üzerindeki etkilerini ölçün
- Veriye dayalı kararlar alın: Kararlarınızda tahminlere yer vermeyerek istatistiksel olarak anlamlı sonuçlar elde edin
- Dönüşüm oranlarını artırın: Düzenli A/B testleriyle pazarlama kampanyalarındaki dönüşüm oranlarını artırın
- Analizi basitleştirin: Kullanıcı etkileşimi, dönüşüm oranları, site trafiği vb. gibi metrikleri kolayca belirleyerek testlerinizin başarısını ve başarısızlığını kolayca ayırt edin
- Anında sonuç alın: Küçük veri kümeleriyle bile daha hızlı optimizasyon için hızlı sonuçlar elde edin
- Tüm öğeleri test edin: Ziyaretçi davranışlarını ve dönüşümleri iyileştirmek için reklamlarda, uygulamalarda veya web sitelerinde başlıkları, CTA düğmelerini ve hatta yeni özellikleri test edin. Her fikir, bir test çalışmasından elde edilen kullanıcı bilgilerine göre onaylanabilir veya reddedilebilir
Bu test formunu kullanmanın avantajlarını öğrendiğinize göre, şimdi uygulamanın anahtar bileşenlerine bakalım.
Ayrıca okuyun: En İyi 20 B2B Pazarlama Yazılımı Aracı
A/B Testinin Anahtar Bileşenleri
A/B testi tasarlamak titiz bir süreçtir.
Doğru sonuçları elde etmek için dikkate almanız gereken birkaç anahtar bileşen vardır:
- Hipotez: Test ettiğiniz bir değişikliğin etkisi hakkında net bir ifade belirleyin
- Varyasyon ve kontrol grupları: Farklı sürümleri ayrı gruplara atayarak, önyargıları önlemek için demografik özellikler ve davranışlarda minimum varyasyon sağlayın
- Örnek boyutu: Anlamlı farklılıkları tespit etmek için beklenen etkiler ve istatistiksel öneme göre grup boyutlarını ayarlayın
- Gizleme: Önyargıyı azaltmak için varyasyonu katılımcılardan, araştırmacılardan veya her ikisinden gizleyip gizlememeye karar verin
- Süre: Değerli içgörüler elde etmek için yeterince önemli verileri toplamak ne kadar sürecek? Önemli verileri toplamak için yeterince uzun süre testler gerçekleştirin, ancak alakasız etkilerden kaçınmak için testleri gereğinden fazla uzatmayın
- Birincil metrik: Hipotezi doğrudan yansıtan ölçülebilir bir değişken tanımlayın
- İkincil metrikler: Sonuçlar hakkında daha derin içgörüler elde etmek için ek metrikleri izleyin
- Analiz yöntemi: İstatistiksel anlamlılığı belirlemek için analizi gerçekleştirmek üzere bir test yöntemi seçin
- Raporlama süreci: Sonuçları, içgörüleri ve önerileri paydaşlarla paylaşmak için basit bir yol oluşturun. Bu sayede, gelecekteki testlerin planlanması ve önemli iş kararlarının alınması kolaylaşır
Ayrıca okuyun: Bir Pazarlama Yöneticisinin Günlük Hayatı: Uzman Görüşleri
Şimdi, tüm bu anahtar bileşenleri pratik testler için bir araya getiren süreci inceleyelim.
A/B Test Süreci
A/B testi, veri toplama, test senaryoları oluşturma ve sonuçları analiz etme gibi anlamlı içgörüler elde etmeyi içerir. Tüm A/B testi stratejileriniz için kullanabileceğiniz basit bir çerçeve üzerinden gidelim:
Adım #1: Veri toplayın
Google Analytics gibi araçları kullanarak raporlar oluşturun ve kaliteli veriler toplayarak hipotezler geliştirin.
Hızlı bir şekilde içgörüler toplamak için yüksek trafik alan sayfalardan başlayın ve yüksek hemen çıkma veya terk etme oranlarına sahip alanlara odaklanın. Isı haritaları, oturum kayıtları ve anketler gibi yöntemler iyileştirme alanlarını ortaya çıkarabilir.
Adım #2: Hipotez oluşturun
Veriler hazır olduğunda, A/B testi hedefinizi kesinleştirin. Yeni fikirler ve bunların mevcut sürümü nasıl geride bırakabileceği üzerine bir hipotez geliştirin.
Test hipoteziniz şunları içermelidir:
- Sorunu veya zorluğu net bir şekilde belirleyin
- Hedefe yönelik bir çözüm önerin
- Çözümün beklenen etkisini tanımlayın
Adım #3: Varyasyonlar oluşturun
Hipotezinizi hazırladıktan sonra, düğme rengi, web sitesi metni veya CTA yerleşimi gibi öğeleri değiştirerek test varyasyonları oluşturun. Süreci basitleştirmek için görsel düzenleyicilere sahip A/B testi araçlarını kullanın.
Adım 4: Testi gerçekleştirin
Bu aşamada, deneyinizi gerçekleştirin ve ziyaretçi davranışlarından içgörüler elde edin. Web sitesi ziyaretçilerini rastgele kontrol veya varyasyon grubu örneklerine atayabilirsiniz.
Tahmin edebileceğiniz gibi, A/B testleri yürütmek hassasiyet ve odaklanma gerektirir. Çok fazla değişken olması, testlerin planlandığı gibi ilerlemesini zorlaştırabilir.
Tüm verilerinizi doğru araçlarla düzenlemek mümkündür. Bu araçlardan biri, test sürecinizi optimize edebilen çok yönlü bir proje yönetimi aracı olan ClickUp'tır. Özelliklerini birlikte inceleyelim.
ClickUp A/B Testi Şablonu
Örneğin, ClickUp A/B Test Şablonu'nu ele alalım. Bu şablon, testinizi verimli bir şekilde izlemenizi ve programı, varyasyonları, dönüşüm oranı optimizasyonu için metrikleri ve çok daha fazlasını izlemenizi ve görselleştirmenizi sağlar.
Bu şablonla A/B testlerinizi nasıl basitleştirebileceğinizi öğrenin:
- Test iş akışlarını düzenleyin: Özel Alanlar ve durumlar içeren Liste ve Pano Görünümlerini kullanarak test girişimlerinizi yapılandırın ve kolayca yönetin
- Zaman çizelgelerini görselleştirin: Takvim ve Zaman Çizelgesi Görünümleri ile başlangıç ve bitiş tarihlerini kolayca planlayın ve ayarlayın
- Anahtar metrikleri izleyin: Özel Alanları kullanarak ilerlemeyi, test sonuçlarını, dönüşüm oranlarını ve diğer önemli ayrıntıları izleyin
- Süreçleri optimize edin: Planlama ve başlatmadan sonuçların analizine kadar özel durumlar kullanarak test aşamaları hakkında güncel bilgiler edinin
Ayrıca, ClickUp Otomasyonları'nı kullanarak verimsiz görevleri otomatikleştirip zaman kazanabilirsiniz. Belirli tetikleyicilere göre durumları değiştirmek için otomasyon oluşturabilirsiniz. AI tarafından oluşturulan proje raporları almak için tetikleyiciler de ayarlayabilirsiniz.
Ayrıca okuyun: Web Sitesi Dönüşümünü Artırmak için En İyi 10 CRO Aracı
Adım #5: Sonuçları bekleyin
Deneyin süresini bekleyin. Süre, hedef kitlenizin boyutuna bağlıdır. Sonuçlar istatistiksel olarak anlamlı ve güvenilir olduğunda analiz için hazır olduklarını bilirsiniz. Aksi takdirde, değişikliğin bir etkisi olup olmadığını söylemek zordur.
Hatırlatıcı: Sonuçları almak için acele etmeyin veya geciktirmeyin. A/B testinin istatistiksel olarak anlamlı olması için verilerin bir model oluşturmasını beklemeniz gerektiğinden bu çok önemlidir.
Adım 6: Test sonuçlarını analiz edin
Deney tamamlandı! Şimdi sonuçları görme zamanı. A/B testi aracınız, her sürümün performansına ilişkin veriler sağlar. Sonuçları değerlendirmek için istatistiksel anlamlılığı kontrol edin. Gelecekteki testleri iyileştirmek için hem başarılar hem de başarısızlıklardan elde edilen içgörüleri kullanın. Gelecekteki tüm testler için bu süreci takip edebilirsiniz.
ClickUp Gösterge Panelleri
Bir başka harika özellik ise ClickUp Gösterge Panelleri. Analizleriniz için çok çeşitli gösterge paneli şablonları sunar. Pazarlama Gösterge Panelini, belirli North Star metriklerine ve KPI'lara göre özelleştirebilirsiniz.
Analiz hazır olduğunda, bilgileri tüm paydaşlara sunabilirsiniz.
Burada etkili iletişim anahtar rol oynar, çünkü sürece bazı paydaşları dahil etmemiş olabilirsiniz ve onlar kararlarını yalnızca analize dayalı olarak verecektir.
Küresel ve bölgesel pazarlama kampanyalarımızın durumunu ve performansını iş birimlerimize iletmek, optimal olmaktan çok uzaktı. Yeni Gösterge Panellerimizle zamandan tasarruf ediyoruz ve paydaşlarımız ihtiyaç duydukları bilgilere ihtiyaç duydukları anda gerçek zamanlı olarak erişebiliyorlar.
Küresel ve bölgesel pazarlama kampanyalarımızın durumunu ve performansını iş birimlerimize iletmek hiç de kolay değildi. Yeni Gösterge Panelleri ile zamandan tasarruf ediyoruz ve paydaşlarımız ihtiyaç duydukları bilgilere gerçek zamanlı olarak erişebiliyor.
ClickUp Sohbet
Sonuçlarınız hazır olduğunda, analizlerinizi meslektaşlarınız ve paydaşlarınızla paylaşın. Bu, ClickUp Sohbet ile daha da kolay hale getirilebilir. Sohbet ile, bağlam veya park hakkında soru sormak için başka bir platforma geçmenize gerek yoktur. Her şey iş akışınıza sorunsuz bir şekilde entegre edilmiştir.
ClickUp Sohbet, A/B testleri ile ilgili iletişimi merkezileştirmenize ve tartışmaları gerçek zamanlı işbirliği için doğrudan görevlere bağlamanıza olanak tanır.
Anahtar sohbet içgörülerini eyleme geçirilebilir öğelere dönüştürerek raporlamayı kolaylaştırır ve paydaşların önceki konuşmaları kaçırmış olsalar bile bilgilendirilmelerini sağlamak için otomatik özetler sağlar. Bu, test süreci boyunca daha iyi organizasyon ve daha hızlı karar alma süreçleri sağlar.
Pazarlamacılar için A/B testi kitleri
Doğru araçlar olmadan A/B testi zahmetli olabilir. Süreci basitleştirmek için çeşitli A/B test kitleri mevcuttur.
Bu kitler genellikle aşağıdakileri içerir:
- A/B testi kılavuzu
- Test etmek istediğiniz öğenin farklı sürümlerini oluşturmanıza yardımcı olacak bir araç
- Testlerinizi etkili bir şekilde tasarlamak ve yönetmek için bir A/B testi aracı
- Önemlilik hesaplayıcı
- Testlerinizi izlemek ve iyileştirmek için proje yönetimi şablonları veya araçları
Böyle bir kit ve ClickUp gibi araçlar kullanmak, iş akışlarınızı A/B testine tabi tutmanıza ve sonuçları verimli bir şekilde yönetmenize yardımcı olabilir.
Gerçek Hayattan A/B Testi Örnekleri
A/B testlerinin şirketlerin stratejilerini ve unsurlarını iyileştirmesine nasıl yardımcı olduğunu gösteren pratik örnekleri inceleme zamanı. Bu örnekleri incelemeden önce, A/B testlerini farklı bağlamlarda uygulayabileceğinizi anlamanız gerekir.
İşte bu bağlamlara ilişkin kısa bir genel bakış.
- Web sitesi: Testler, trafiği artırmak veya kayıtları çoğaltmak için açılış sayfaları gibi öğeleri değiştirmeye odaklanır
- E-posta: Tıklama oranlarını artırmak veya içgörüler toplamak için farklı e-posta sürümleri farklı kitlelere gönderilir
- Sosyal medya: Öncelikle dijital pazarlamada, gelir artışı amaçlı varyasyonları test etmek için kullanılır
- Mobil: Kullanıcı etkileşimini artırmak için mobil uygulamalara veya web sitelerine odaklanır
Bu bağlamlara dayalı vaka çalışmalarını inceleyerek bunları daha iyi anlamanıza yardımcı olacağız.
1. Web sitesi A/B testi örnekleri
Aşağıda, web sitelerinde test öğelerini bölmeye karar veren bazı iş örnekleri yer almaktadır.
Grene
Tarımsal ürünlerde uzmanlaşmış Polonyalı bir e-ticaret markası olan Grene, web sitesinde A/B testlerini başarıyla uyguladı. Testlerinden biri, kullanıcı deneyimini iyileştirmek için mini sepet sayfasını yenilemekti.
Sorun: Grene'nin takımı, mini sepet sayfasında birkaç sorun tespit etti: kullanıcılar, "Ücretsiz Teslimat" etiketinin daha fazla ayrıntı için tıklanabilir olduğunu yanlışlıkla düşündü, öğe maliyetlerini göremedi ve "Sepete git" düğmesini bulmak için aşağı kaydırmak zorunda kaldı. Bu faktörler, kullanıcı deneyimini ve dönüşümleri olumsuz etkiledi.
Bu sayfanın kontrol sürümü şöyle görünüyordu:
Çözüm: Takım, üst kısma "Sepete git" düğmesi ekleyerek, öğe maliyetlerini ve kaldırma düğmesini görüntüleyerek ve alt düğmenin boyutunu "Ücretsiz Teslimat" etiketinden daha belirgin hale getirerek mini sepeti iyileştirdi. Bu değişiklikler, gezinmeyi ve genel kullanıcı deneyimini iyileştirmeyi amaçlıyordu.
Varyasyonları şöyle görünüyordu:
Sonuç: Grene, sepet sayfası ziyaretlerinde artış, dönüşüm oranında %1,83'ten %1,96'ya genel bir sıçrama ve toplam satın alma miktarında 2 kat artış gibi önemli sonuçlar elde etti.
ShopClues
Hindistan'da yükselen bir e-ticaret giyim markası olan ShopClues, Flipkart ve Amazon gibi devlerle rekabet etmektedir. Yeni bir şirket olmasına rağmen, ürün ve hizmetlerini geliştirmek için web sitesinde aktif olarak denemeler yapmaktadır.
Sorun: ShopClues, ana sayfasından siparişlere yönlendirilen ziyaretlerin sayısını artırmayı hedefliyordu. Ana sayfa öğelerini analiz ettikten sonra, üst çubuktaki ana gezinme çubuğu bağlantılarının, özellikle Toptan Satış bölümünün önemli sayıda tıklama aldığını gördüler. Kullanıcıların ana sayfada gezinmesine izin vermektense, trafiği kategori sayfalarına yönlendirmenin daha etkili olacağını fark ettiler.
Kontrol sürümleri şöyledir:
Çözüm: Takım, Toptan Satış kategorisini Süper İndirim Pazarı gibi diğer kategorilerle değiştirmeyi ve Toptan Satış düğmesini üstten sola taşıyarak yeniden konumlandırmayı önerdi. Hedef, görsel uyumu iyileştirmek ve ziyaretçileri kategori sayfalarına daha verimli bir şekilde yönlendirmekti.
Sayfayı nasıl yenilemeye karar verdiklerini aşağıda görebilirsiniz:
Sonuç: Bu test , siparişlere yapılan ziyaretleri %26 artırdı ve "Toptan Satış" düğmesinin tıklama oranını iyileştirdi.
Beckett Simonon
Beckett Simonon, el yapımı deri ayakkabıların satıldığı bir çevrimiçi mağazadır. Etik iş standartları ve sürdürülebilirlik konusunda titizdir.
Sorun: Şirket, dönüşüm oranlarını ve ücretli edinim etkinliğini artırmak istiyordu. Kontrol sürümleri, diğer e-ticaret açılış sayfaları gibiydi.
Çözüm: Niteliksel bir web sitesi analizinin ardından şirket, ürün kalitesine odaklanarak sürdürülebilir iş uygulamalarını vurgulayan mesajlar ekledi.
Varyasyon, aşağıdaki sayfada ortaya çıktı:
Sonuç: Etik sorumluluk ve sürdürülebilirliği vurgulayan mesajların yer aldığı web sayfaları. Ayrıca, ürünlerin dönüşüm oranlarında %5'lik büyük bir artış ve yıllık yatırım getirisinde %237'lik bir artış görüldü.
Dünya Vahşi Yaşam Federasyonu
Dünya Vahşi Yaşam Federasyonu, vahşi yaşamı ve nesli tükenmekte olan türleri koruyan bir STK'dır. Ayrıca iklim değişikliği, gıda ve su krizleri gibi daha önemli küresel tehditler üzerinde de çalışmaktadır.
Sorun: Aylık haber bülteni abonelik oranını artırmaya odaklanmak istiyorlardı.
Haber bültenine kayıt olma sayfası şöyleydi:
Çözüm: Takım, kayıt formunda iki basit değişiklik yaptı: kullanıcıların neye kaydolduklarını anlamalarına yardımcı olmak için sağ tarafa haber bülteninin bir önizlemesini eklediler ve CTA düğmesini kullanıcının görsel yoluyla daha iyi hizalanması için ortadan sola taşıdılar.
İşte oluşturdukları varyasyon:
Sonuç: Bu iki sürümün kayıtları arasında %83 gibi muazzam bir fark vardı .
2. E-posta A/B testi örnekleri
Sırada, e-postalardaki en basit değişikliklerin nasıl daha fazla kullanıcıyı çekebileceğini gösteren e-posta A/B testi senaryosu var
MailerLite
E-posta pazarlama şirketi MailerLite, rekabet gücünü korumak ve etkileşim için en etkili stratejileri belirlemek amacıyla konu satırları üzerinde düzenli olarak A/B testleri gerçekleştirir.
Sorun: Takım, abonelerinin gösterişli ve jargonlarla dolu konu başlıklarını mı yoksa açık ve öz bilgileri mi tercih ettiğini kontrol etmek istedi. Bu deney için bir bölünmüş test hipotezi oluşturdular.
Çözüm: Şirket, bu hipotezi test etmek için farklı hedef kitlelere farklı sürümlerde konu satırları gönderdi. Bu testte başarı ölçütü, abonelerin e-postayı açtıktan sonra makale bağlantısına tıklama sayısıydı. Test şu şekilde gerçekleştirildi:
Sonuç: Deneyden, hedef kitlenin açık ve öz konu başlıklarını tercih ettiği açıkça ortaya çıktı.
3. Sosyal medya A/B testi örnekleri
Bu sosyal medya vaka çalışmaları, A/B testlerinin dijital pazarlama stratejilerinde nasıl işlediğini gösterecektir.
Vestiaire
Vestiaire, lüks moda öğeleri için küresel bir pazardır.
Sorun: TikTok'ta yeni doğrudan alışveriş özelliği hakkında farkındalık yaratmak istiyorlardı. Ayrıca Z kuşağı arasında farkındalıklarını artırmayı hedefliyorlardı.
Çözüm: Vestiaire'nin dijital pazarlama ajansı, markanın hedefleriyle uyumlu farklı CTA'lar içeren içerikler oluşturmak için sekiz farklı influencer ile iletişime geçti. Ajans, bu influencer'lara çeşitli sosyal medya gönderileri geliştirmeleri için geniş bir yaratıcı özgürlük tanıdı.
Sonuç: Bu gönderiler, Vestiaire için 1.000'den fazla organik yükleme sağladı. Ayrıca, en iyi performans gösteren reklam öğelerini seçip ücretli reklamlar olarak yayınlamaya başladılar. Bu, 4.000'den fazla yükleme ve yükleme başına maliyetin %50 azalmasıyla sonuçlandı.
Palladium Hotel Group
Palladium Hotel Group, İspanya'da kurulmuş lüks bir otel grubudur. Dünya çapında birçok lüks tesisi bulunan grup, müşterilerine birinci sınıf hizmet sunmaktadır.
Sorun: Meta'nın teklif çarpanı özelliğini ve Advantage+ alışveriş kampanyasını kullanarak işlerini büyütmeyi denemek istediler.
Çözüm: Bir A/B testi gerçekleştirdiler. Birinde normal Advantage+ alışveriş kampanyasını, diğerinde ise Advantage+ alışveriş kampanyasına ek olarak teklif çarpanları kullandılar. Her iki kampanyada da eşit dağıtılmış reklam harcamalarıyla fotoğraf ve video reklamlar yayınlandı. Her iki set de promosyon tekliflerini içeriyordu ve ABD'deki yetişkinlere gösterildi.
Sonuç: Test 15 gün sürdü ve otel grubu, Advantage+ alışveriş kampanyalarının tek başına en iyi fonksiyonu gösterdiğini tespit etti. Reklam harcamalarında %84 daha yüksek dönüş, satın alma başına %50 daha düşük maliyet ve 2 kat daha fazla satın alma sayısı elde edildi.
La Redoute
La Redoute, müşterilerinin aile yaşamlarını iyileştirmeyi amaçlayan şık ve sürdürülebilir tasarımlarıyla tanınan bir Fransız mobilya ve ev dekorasyonu markasıdır.
Sorun: Marka, yeni kitlelere ulaşmak ve çevrimiçi satışlarını artırmak istiyordu.
Çözüm: La Redoute'un pazarlama ajansı, popüler içerik oluşturucularla işbirliği yaparak sosyal medya makaralarına uygun bir tarzda reklamlar tasarladı. İçerik oluşturucular, reklamları hedef kitle için ilgi çekici, samimi ve eğlenceli hale getirmek için görsel efektler, müzik ve hikaye anlatımı kullandı.
Ajans daha sonra, her zamanki Advantage+ kampanyalarını ve sosyal medya reklamlarını şık "reel dili" reklamlarıyla karşılaştırarak A/B testine tabi tuttu ve kampanyalarını yeniledi.
Sonuç: Oluşturucu tarafından yönetilen reklamlar, La Redoute'un sosyal medya varlığını ve satışlarını artırdı. 35 gün içinde, "reel dili" reklamları reklam harcamalarının getirisini %51 artırdı, satın alımları %35 artırdı, satın alma başına maliyeti %26 düşürdü ve reel ve hikayelerde gösterimlerde %37 artış sağladı.
4. Mobil A/B testi örnekleri
Son olarak, mobil uygulamalarda ve mobil cihazlar için optimize edilmiş web sayfalarında bölünmüş testlere ilişkin bazı örnekler.
Basitçe
Simply, insanların farklı müzik aletlerini eğlenceli ve basit bir şekilde öğrenmelerine yardımcı olan bir mobil uygulamadır.
Sorun: Satın alma ekranını yenileyerek satışlarını artırmayı hedefliyorlardı. Potansiyel sorun, CTA'nın yeterince göze çarpmamasıydı. Ayrıca, beyaz simgeler anlamlı bilgiler vermiyordu ve yatay yerleşim kullanıcı dostu değildi.
Mevcut sayfaları şöyle görünüyordu:
Çözüm: Video veya alıntı formunda referanslar içeren satın alma ekranı için birden fazla seçenek oluşturdular ve satın alma işlemi için gereken tıklama sayısını azalttılar. Ayrıca, yeni tasarımlarda içgörülerin listesi dikey olarak düzenlendi:
Sonuç: Sonuçları ilk günden itibaren yakından izlediler, ancak yeterince büyük bir örnek seti elde edene kadar analiz yapmayı beklediler. Analizleri hazır olduğunda, yeni tasarımın satın alımlarda %10 artış sağladığını ortaya çıkardı.
Hospitality Net
Hospitality Net, kullanıcıların masaüstü bilgisayarları veya mobil cihazları üzerinden çevrimiçi otel rezervasyonu yapmalarını sağlayan bir otel rezervasyon motorudur.
Sorun: Pandemi sonrasında mobil rezervasyonlar hızla arttı. Bu artıştan yararlanmak için, mobil rezervasyon motorunun "basitleştirilmiş" ve "dinamik" olmak üzere iki sürümünü ayrı ayrı test etmek istediler
İşte "basitleştirilmiş" ve "dinamik" rezervasyon modellerinin hızlı bir karşılaştırması:
Çözüm: Testlerini gerçekleştirmek için yönlendirme A/B testi türünü kullandılar. Tüm oturumlar, basitleştirilmiş ve dinamik rezervasyon motorları arasında eşit olarak bölündü. Test 34 gün sürdü ve bu süre zarfında 113.617 oturumdan veri toplandı.
Sonuç: Şirket, iki rezervasyon motoru arasında %10-15'lik bir dönüşüm oranı farkı bekliyordu. Ancak dinamik rezervasyon motoru, dönüşümlerde %33'lük bir artış gösterdi.
Kaçınılması gereken yaygın A/B testi hataları
A/B testi, önemli çaba ve kaynak gerektirir. Önlenebilir hatalar nedeniyle istenen sonuçları elde edememek sinir bozucu olabilir. Paydaşların sıkça yaptığı bazı hataları inceleyerek bunları önlemenize yardımcı olalım.
Erken kararlar
Çoğu yönetici, testin tamamlanmasını beklemez. Sonuçları gerçek zamanlı olarak görebildikleri için, zaman kazanmak amacıyla genellikle aceleci kararlar alırlar. Bu da, eksik bilgilere dayalı kararların alınmasına neden olabilir.
Odaklanmamış metrik seçimi
Aynı anda birçok metriğe bakarsanız, yanlış korelasyonlar oluşturmaya başlarsınız. İdeal bir test tasarımı, izlemek için yalnızca önemli metrikleri seçmenize olanak tanır. Birçok metriği ölçmeye karar verirseniz, rastgele dalgalanmalar görme riskiyle karşı karşıya kalırsınız. Ayrıca, belirli bir değişkene odaklanmaktan uzaklaşıp potansiyel olarak önemsiz değişikliklere dikkatinizi verme riski de vardır.
Yetersiz yeniden test
Yeniden test yapan şirket sayısı çok fazla değildir. Çoğu şirket, sonuçlarının doğru olduğuna inanma eğilimindedir. İstatistiksel anlamlılığı yüksek olsa bile, bazı sonuçlar yanlış pozitif olabilir.
Yöneticiler genellikle önceki bulgularını zayıflatmak istemedikleri için yeniden testler yapmak oldukça karmaşık olabilir. Ancak, ne kadar çok A/B testi yaparsanız, sonuçlardan en az birinin yanlış olma olasılığı o kadar yüksek olur.
A/B Testi ve ClickUp ile İçgörüleri Etkiye Dönüştürün
A/B testi, rakiplerinize karşı önemli bir avantaj sağlayabilir. Her başarılı test, müşterilerinize daha yakın olmanıza yardımcı olur. Her yinelemede, hedef kitleniz için en iyi sonucu veren şeyi bulursunuz.
ClickUp, içgörüleri izleyerek ve sonuçları görselleştirerek A/B test sürecinizi optimize etmek için geniş gösterge panelleri ve şablonlar sunar. Bu, zeka gerektiren görevlere odaklanmak için size daha fazla alan sağlar.
ClickUp Sohbet gibi özellikler, çalışma alanınız ve iletişim kanalınız olarak işlev görerek verimliliği artırabilir.
Sınıfının en iyisi araçları kullanmak ve işinizi büyütmek için bugün ücretsiz bir ClickUp hesabı açın!