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 şeyler yapmanız gerektiğini biliyorsunuz, ama nereden başlayacaksınız?
Önce içeriğinizi mi değiştirmelisiniz? Belki de farklı pazarlama kanalları seçmeye odaklanmanız gerekiyor. Ya da belki de sorun, sadece tüketicilerin zevklerinin değişmesidir.
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 karşılaştırmayı içeren, yerleşik ve kanıtlanmış bir metodolojidir. Başlangıçta çeşitli alanlarda kullanılan bu yöntem, günümüzde pazarlamanın temel stratejilerinden biri haline gelmiştir. Bu makale, A/B testine ilişkin en iyi uygulamaları ve örnekleri ele almaktadır.
👀 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 ortaya konmuş ve daha sonra 1960'lar 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 büyük bir dönüşüm geçirdi: Testler artık milyonlarca kullanıcıya ulaşıyor, gerçek zamanlı olarak yürütülüyor ve anında sonuçlar sunuyor.
A/B testinden ne gibi faydalar elde edeceğinizi merak mı ediyorsunuz? Avantajlarını ve bunların işiniz için nasıl etkili kararlar alınmasına yardımcı olabileceğini inceleyelim.
A/B Testinin Faydaları
A/B testinin faydalarını anlamak, bunun neden pazarlama araç setinizde olmazsa olmaz bir unsur olduğunu ortaya koyar.
Şimdi de A/B testinin anahtar avantajlarına bir göz atalım.
- Kullanıcı etkileşimini ölçün: Web sayfaları, CTA'lar ve e-posta konu satırları gibi öğelerin farklı versiyonlarını test ederek bunların kullanıcı davranışına etkisini ölçün
- Veriye dayalı kararlar alın: Kararlarınızı tahminlere dayandırmak yerine, istatistiksel olarak anlamlı sonuçlar elde edin
- Dönüşüm oranlarını artırın: Düzenli A/B testleri ile pazarlama kampanyalarındaki dönüşüm oranlarını artırın
- Analizi basitleştirin: Kullanıcı etkileşimi, dönüşüm oranları, site trafiği vb. gibi metrikleri kolayca belirleyerek testlerinizin başarısını ve başarısızlığını ayırt edin
- Anında sonuç alın: Küçük veri kümeleriyle bile daha hızlı optimizasyon için hızlı sonuçlar elde edin
- Tüm öğeleri test edin: Ziyaretçi davranışını ve dönüşümleri iyileştirmek için reklamlar, uygulamalar veya web sitelerinde başlıkları, CTA düğmelerini ve hatta yeni özellikleri test edin. Her fikir, bir test çalışmasından elde edilen kullanıcı içgörülerine göre onaylanabilir veya reddedilebilir
Bu test formunu kullanmanın faydalarını öğrendiğinize göre, şimdi de uygulamanın gerçekleştirilmesi için gerekli olan anahtar bileşenlere bir göz atalım.
Ayrıca okuyun: En İyi 20 B2B Pazarlama Yazılımı
A/B Testinin Anahtar Bileşenleri
A/B testi tasarlamak titiz bir süreçtir.
Doğru sonuçlar elde etmek için dikkate almanız gereken birkaç anahtar unsur vardır:
- Hipotez: Test ettiğiniz değişikliğin etkisine ilişkin belirli bir ifadeyi net bir şekilde tanımlayın
- Varyasyon ve kontrol grupları: Ayrı gruplara farklı sürümler atayın; önyargıyı önlemek için demografik özellikler ve davranışlar açısından varyasyonu en aza indirin
- Örnek boyutu: Anlamlı farklılıkları tespit etmek için beklenen etkilere ve istatistiksel anlamlılığa göre grup boyutlarını belirleyin
- Körleme: Önyargıyı azaltmak için varyasyonu katılımcılardan, araştırmacılardan veya her ikisinden de gizleyip gizlemeyeceğinize karar verin
- Süre: Değerli içgörüler elde etmek için yeterince anlamlı verileri toplamak ne kadar süreceğini belirleyin. Önemli verileri toplayacak kadar uzun süre testler yapın, ancak alakasız etkileri önlemek için test süresini gereğinden fazla uzatmayın.
- Birincil metrik: Hipotezi doğrudan yansıtan ölçülebilir bir değişken tanımlayın
- İkincil metrikler: Sonuçlar hakkında daha derinlemesine içgörüler elde etmek için ek metrikleri izleyin
- Analiz yöntemi: İstatistiksel anlamlılığı belirlemek üzere analizi gerçekleştirmek için bir test yöntemi seçin
- Raporlama süreci: Gelecekteki testlerin planlamasına ve önemli iş kararlarına yön verebilecek sonuçları, içgörüleri ve önerileri paydaşlarla paylaşım yapmak için basit bir yol oluşturun
Ayrıca okuyun: Bir Pazarlama Müdürünün Günlük Hayatı: Uzman Görüşleri
Şimdi, tüm bu anahtar bileşenleri pratik testler için bir araya getiren süreci inceleyelim.
A/B Testi Süreci
A/B testi, veri toplama, test senaryoları oluşturma ve sonuçları analiz etme gibi anlamlı içgörüler elde etmeyi içerir. Tüm A/B testi stratejilerinizde kullanabileceğiniz basit bir çerçeveyi inceleyelim:
Adım #1: Veri toplayın
Google Analytics gibi araçları kullanarak raporlar oluşturun ve kaliteli veriler toplayarak hipotezler formülize edin.
Hızlı bir şekilde içgörü elde etmek için trafiği yüksek sayfalardan başlayın ve yüksek hemen çıkma veya terk etme oranlarına sahip alanlara odaklanın. Isı haritaları, oturum kayıtları ve anketler gibi yöntemler iyileştirme gerektiren alanları ortaya çıkarabilir.
Adım #2: Hipotez oluşturun
Veriler hazır olduğunda, A/B testi hedefinizi kesinleştirin. Yeni fikirler ve bunların mevcut sürümü nasıl geride bırakabileceğine dayalı bir hipotez geliştirin.
Test hipoteziniz şunları içermelidir:
- Sorunu veya zorluğu net bir şekilde belirleyin
- Hedefe yönelik bir çözüm önerin
- Çözümün beklenen etkisini tanımlayın
3. Adım: Varyasyonlar oluşturun
Hipoteziniz hazır olduğunda, düğme renkleri, 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 kontrol veya varyasyon grubu örneklemine rastgele atayabilirsiniz.
Tahmin edebileceğiniz gibi, A/B testleri yürütmek hassasiyet ve odaklanma gerektirir; çok fazla değişken olması, hedefe odaklanmayı zorlaştırabilir.
Tüm verilerinizi düzenlemek, doğru araçlarla yapılacak. Bu araçlardan biri, test sürecinizi optimize edebilen çok yönlü bir proje yönetimi aracı olan ClickUp'tır. Gelin, özelliklerini birlikte inceleyelim.
ClickUp A/B Testi Şablonu
Örneğin, ClickUp A/B Test Şablonunu ele alalım. Bu şablon, testinizi verimli bir şekilde izlemenizi ve programı, varyasyonları, dönüşüm oranı optimizasyonu için metrikleri ve çok daha fazlasını izlemenizi sağlar.
Bu şablonla A/B testlerinizi nasıl basitleştirebileceğinizi burada bulabilirsiniz:
- Test ş akışlarını düzenleyin: Test çalışmalarınızı yapılandırılmış ve kolayca yönetilebilir tutmak için Özel Alanlar ve durumlarla birlikte Liste ve Pano Görünümlerini kullanın
- Zaman çizelgelerini görselleştirin: Takvim ve Zaman Çizelgesi Görünümleri ile başlangıç ve bitiş tarihlerini zahmetsizce planlayın ve ayarlayın
- Anahtar metrikleri takip edin: Özel Alanlar'ı 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 bilgi edinin
Ayrıca, ClickUp Otomasyonları'nı kullanarak verimsiz görevleri otomatikleştirebilir ve zaman kazanabilirsiniz. Belirli tetikleyicilere göre durumları değiştirmek için otomasyonlar oluşturabilirsiniz. Ayrıca, AI tarafından oluşturulan proje raporlarını almak için tetikleyiciler de ayarlayabilirsiniz.
Ayrıca okuyun: Web Sitesi Dönüşümünü Artıracak En İyi 10 CRO Aracı
Adım #5: Sonuçları bekleyin
Deneyin süreci tamamlanana kadar bekleyin. Süre, hedef kitlenizin boyutuna bağlıdır. Sonuçlar istatistiksel olarak anlamlı ve güvenilir olduğunda, analiz için hazır olduklarını anlarsınız. Aksi takdirde, yapılan değişikliğin bir etki yaratıp yaratmadığını söylemek zordur.
Nazik Hatırlatıcı: Sonuçları almak için acele etmeyin veya geciktirmeyin. Bu çok önemlidir, çünkü A/B testinin istatistiksel olarak anlamlı olması için verilerin belirli bir eğilim göstermesini beklemeniz gerekir.
6. Adım: Test sonuçlarını analiz edin
Deney tamamlandı! Şimdi sonuçları görme zamanı. A/B testi aracınız, her bir sürümün nasıl performans gösterdiğine dair veriler sağlar. Sonuçları değerlendirmek için istatistiksel anlamlılığı kontrol edin. Gelecekteki testleri iyileştirmek için hem başarılarından hem de başarısızlıklarından elde ettiğiniz içgörüleri kullanın. Gelecekteki tüm testler için bu süreci takip edebilirsiniz.
ClickUp Gösterge Panelleri
Bir başka harika özellik ise ClickUp Gösterge Panelleridır. Analizleriniz için çok çeşitli gösterge paneli şablonları sunar. Pazarlama Gösterge Paneli'ni belirli North Star metriklerine ve KPI'lara göre özel hale getirebilirsiniz.
Analiz hazır olduğunda, bilgileri tüm paydaşlara sunabilirsiniz.
Etkili iletişim burada anahtar rol oynar, çünkü sürece bazı paydaşları dahil etmemiş olabilirsiniz ve onlar karar verirken yalnızca analize güveneceklerdir.
Küresel ve bölgesel pazarlama kampanyalarımızın durumu ve performansı, iş birimlerimize iletme sürecimiz, ideal olmaktan çok uzaktı. Yeni gösterge panellerimiz sayesinde zamandan tasarruf ediyoruz ve paydaşlarımız ihtiyaç duydukları bilgilere istedikleri zaman gerçek zamanlı olarak erişebiliyorlar.
Küresel ve bölgesel pazarlama kampanyalarımızın durumunu ve performansını iş birimlerimize iletme sürecimiz, ideal olmaktan çok uzaktı. Yeni Gösterge Panellerimiz sayesinde zamandan tasarruf ediyoruz ve paydaşlarımız ihtiyaç duydukları bilgilere istedikleri zaman gerçek zamanlı olarak erişebiliyorlar.
ClickUp Sohbet
Sonuçlarınız hazır olduğunda, analizlerinizi meslektaşlarınız ve paydaşlarınızla paylaşın. Bu, ClickUp Chat ile daha da kolay hale getirilebilir. Chat ile, bağlam veya bir park hakkında soru sormak için başka bir platforma geçmenize gerek kalmaz. Her şey ş Akışınıza sorunsuz bir şekilde entegre edilmiştir.
ClickUp Chat, A/B testleriyle ilgili iletişimi tek bir yerde toplamanıza olanak tanır ve gerçek zamanlı işbirliği için tartışmaları doğrudan görevlere bağlar.
Önemli sohbet içgörülerini eyleme geçirilebilir öğelere dönüştürerek raporlamayı kolaylaştırır ve paydaşların önceki konuşmaları kaçırmış olsalar bile bilgilendirilmelerini sağlamak için otomatik özetler sunar. Bu, test süreci boyunca daha iyi bir organizasyon ve daha hızlı karar vermeyi sağlar.
Pazarlamacılar için A/B testi kitleri
Doğru araçlar olmadan A/B testi zahmetli bir iş haline gelebilir. Süreci basitleştirmek için çeşitli A/B testi kitleri mevcuttur.
Bu kitler genellikle aşağıdakileri içerir:
- Bir A/B testi kılavuzu
- Test etmek istediğiniz öğenin farklı sürümlerini oluşturmanıza yardımcı olacak bir araç
- Testinizi etkili bir şekilde tasarlayıp yönetmenizi sağlayan bir A/B testi aracı
- Anlamlılık hesaplayıcısı
- Testinizi izlemek ve iyileştirmek için proje yönetimi şablonları veya araçları
Böyle bir kit ve ClickUp gibi araçları kullanmak, ş akışlarınızı A/B test etmenize ve sonuçları verimli bir şekilde yönetmenize yardımcı olabilir.
Gerçek Hayattan A/B Testi Örnekleri
A/B testinin şirketlerin stratejilerini ve unsurlarını iyileştirmelerine nasıl yardımcı olduğuna dair pratik örnekleri inceleme zamanı geldi. Bu örnekleri incelemeden önce, A/B testini farklı bağlamlarda uygulayabileceğinizi anlamanız gerekir.
İşte bu bağlamlara ilişkin kısa bir genel bakış.
- Web sitesi: Testler, trafiği artırmak veya kayıt sayısını yükseltmek amacıyla açılış sayfaları gibi öğeleri değiştirmeye odaklanır
- E-posta: Tıklama oranlarını artırmak veya içgörüler elde etmek amacıyla farklı e-posta sürümleri ayrı hedef kitlelere gönderilir
- Sosyal medya: Dijital pazarlamada, gelir artışı amaçlı varyasyonları test etmek için kullanılır
- Mobil: Kullanıcı etkileşimini artırmak için mobil uygulamalara veya web sitelerine odaklanır
Bunları daha iyi anlamanıza yardımcı olmak için bu bağlamlara dayalı vaka çalışmalarını inceleyeceğiz.
1. Web sitesi A/B testi örnekleri
İşte web sitelerindeki öğeleri bölünmüş testlere tabi tutmaya karar vermiş bazı işlerin örnekleri.
Grene
Tarımsal ürünler konusunda uzmanlaşmış Polonyalı bir e-ticaret markası olan Grene, web sitesinde A/B testini başarıyla uyguladı. Testlerinden biri, kullanıcı deneyimini iyileştirmek amacıyla mini sepet sayfasını yenilemeyi içeriyordu.
Sorun: Grene'nin takımı, mini sepet sayfasında birkaç sorun tespit etti: kullanıcılar yanlışlıkla "Ücretsiz Teslimat" etiketinin daha fazla ayrıntı için tıklanabilir olduğunu sanıyor, öğe fiyatlarını göremiyor ve "Sepete git" düğmesini bulmak için sayfayı aşağı kaydırmak zorunda kalıyordu. Bu faktörler, kullanıcı deneyimini ve dönüşüm oranlarını olumsuz etkiledi.
Bu sayfanın kontrol sürümü şöyle görünüyordu:
Çözüm: Takım, üst kısma bir "Sepete git" düğmesi ekleyerek, öğe fiyatlarını ve bir kaldırma düğmesini görüntüleyerek ve alt düğmenin boyutunu artırarak "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 artış ve toplam satın alma miktarında 2 kat artış gibi önemli sonuçlar elde etti.
ShopClues
Hindistan'da yükselişte olan bir e-ticaret giyim markası olan ShopClues, Flipkart ve Amazon gibi devlerle rekabet ediyor. Yeni bir marka olmasına rağmen, ürün ve hizmetlerini geliştirmek için web sitelerinde aktif olarak denemeler yapıyorlar.
Sorun: ShopClues, ana sayfasından siparişlere dönüşüm oranını artırmayı hedefliyordu. Ana sayfa öğelerini analiz ettikten sonra, üst çubuktaki ana gezinme çubuğu bağlantılarının, özellikle de Toptan Satış bölümünün önemli ölçüde tıklanma aldığını fark ettiler. Kullanıcıların ana sayfada gezinmesine izin vermektense trafiği kategori sayfalarına yönlendirmenin daha etkili olacağını anladılar.
Bu, onların kontrol sürümüdür:
Çözüm: Takım, Toptan Satış kategorisini Super Saver Bazaar gibi diğer kategorilerle değiştirmeyi ve Toptan Satış düğmesini üstten sola kaydırmayı önerdi. Hedef, görsel uyumu iyileştirmek ve ziyaretçileri kategori sayfalarına daha verimli bir şekilde yönlendirmekti.
Sayfayı nasıl yenilemeye karar verdiklerini aşağıda görebilirsiniz:
Sonuç: Bu test, ziyaret-sipariş oranını %26 artırdı ve "Toptan Satış" düğmesinin tıklama oranını iyileştirdi.
Beckett Simonon
Beckett Simonon, el yapımı deri ayakkabılar satan bir çevrimiçi mağazadır. Etik iş standartlarına ve sürdürülebilirliğe büyük önem vermektedir.
Sorun: Şirket, dönüşüm oranlarını ve ücretli müşteri kazanımının etkinliğini artırmak istiyordu. Kontrol sürümü, diğer e-ticaret açılış sayfalarıyla aynıydı.
Çözüm: Nitel bir web sitesi analizinin ardından şirket, ürün kalitesine odaklanarak sürdürülebilir iş uygulamalarını vurgulayan mesajlar ekledi.
Varyasyonun şu sayfa olduğu ortaya çıktı:
Sonuç: Etik sorumluluk ve sürdürülebilirliği vurgulayan mesajlar içeren web sayfaları. Ayrıca, ürünlerin dönüşüm oranlarında %5'lik büyük bir artış ve yıllık bazda %237'lik bir yatırım getirisi elde edildi.
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 iş yapmaktadır.
Sorun: Aylık haber bülteni abonelik oranını artırmaya odaklanmak istiyorlardı.
Haber bülteni kayıt ol sayfaları şu şekildeydi:
Çözüm: Takım, kayıt formunda iki basit değişiklik yaptı: kullanıcıların neye kaydolduklarını anlamalarına yardımcı olmak için sağ tarafa haber bülteninin bir önizlemesini eklediler ve kullanıcının görsel yoluyla daha iyi uyum sağlamak için CTA düğmesini ortadan sola taşıdılar.
Oluşturdukları varyasyon şuydu:
2. E-posta A/B testi örnekleri
Sırada, e-postalardaki en basit değişikliklerin nasıl daha fazla kullanıcıyı etkileşime geçirebileceğini 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 satırlarında düzenli olarak A/B testleri gerçekleştirir.
Sorun: Takım, abonelerinin gösterişli ve jargonlarla dolu konu satırlarını mı tercih ettiklerini, yoksa açık ve özlü bilgilerin yeterli olup olmadığını kontrol etmek istedi. Bu deney için bir bölünmüş test hipotezi oluşturdular.
Çözüm: Şirket, bu hipotezi test etmek için farklı hedef kitlelere farklı konu satırı sürümleri gönderdi. Bu testte başarı ölçütü, abonelerin e-postayı açtıktan sonra makale bağlantısına tıklama sayısıydı. İşte sonuçlar:
Sonuç: Deneyden, hedef kitlenin açık ve özlü konu başlıklarını tercih ettiği açıkça ortaya çıktı.
3. Sosyal medyada A/B testi örnekleri
Bu sosyal medya vaka çalışmaları, dijital pazarlama stratejisinde A/B testinin nasıl işlediğini gösterecektir.
Vestiaire
Vestiaire, lüks moda ögeleri için küresel bir pazardır.
Sorun: TikTok'taki yeni doğrudan alışveriş özelliği hakkında bilinirliğini artırmak istiyorlardı. Ayrıca Z kuşağı arasında bilinirliklerini artırmayı hedefliyorlardı.
Çözüm: Vestiaire'in dijital pazarlama ajansı, marka hedeflerine uygun farklı CTA'lar içeren içerikler oluşturmak üzere 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 bunları ücretli reklamlar olarak yayınlamaya başladılar. Bu, yükleme başına maliyetin %50 azalmasıyla birlikte 4.000'den fazla yüklemeyle sonuçlandı.
Palladium Hotel Group
Palladium Hotel Group, İspanya'da kurulmuş bir lüks otel grubudur. Dünya çapında birçok lüks tesise sahip olan grup, müşterilerine birinci sınıf hizmetler sunmaktadır.
Sorun: Meta'nın teklif çarpanı özelliğini ve Advantage+ alışveriş kampanyasını kullanarak işlerini büyütmeyi denemek istediler.
Çözüm: Bir A/B testi yaptılar; birinde her zamanki Advantage+ alışveriş kampanyasını, diğerinde ise Advantage+ alışveriş kampanyasına ek olarak teklif çarpanlarını kullandılar. Her iki kampanyada da reklam dağıtımı eşit olarak yapıldı ve 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 fonksiyonunu gösterdiğini tespit etti. Bu kampanyalar, reklam harcamalarına karşı %84 daha yüksek getiri, satın alma başına %50 daha düşük maliyet ve iki kat daha fazla satın alma sayısı sağladı.
La Redoute
La Redoute, müşterilerin 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 oluşturucularla işbirliği yaparak sosyal medya Reels'e uygun bir tarzda reklamlar tasarladı. Oluşturucular, reklamları hedef kitle için ilgi çekici, samimi ve eğlenceli hale getirmek için görsel efektler, müzik ve hikaye anlatımını kullandılar.
Ajans daha sonra, her zamanki Advantage+ kampanyalarını ve sosyal medya reklamlarını şık "reels dili" reklamlarıyla karşılaştırmalı A/B testine tabi tuttu ve kampanyalarını yeniledi.
Sonuç: Oluşturucuların öncülüğünde hazırlanan reklamlar, La Redoute'un sosyal medyadaki varlığını ve satışlarını artırdı. 35 gün içinde, "Reels'in dili" reklamları, reklam harcamalarının getirisinde %51 artış, satın alımlarda %35 artış, satın alma başına maliyetinde %26 düşüş ve Reels ile Hikayelerdeki gösterim sayısında %37 artış sağladı.
4. Mobil A/B testi örnekleri
Son olarak, mobil uygulamalarda ve mobil cihazlar için optimize edilmiş web sayfalarında yapılan bölünmüş testlere ilişkin bazı örnekler aşağıda yer almaktadır.
Basitçe
Simply, insanların farklı müzik enstrümanlarını eğlenceli ve basit bir şekilde öğrenmelerine yardımcı olan bir mobil uygulamadır.
Sorun: Satış ekranını yenileyerek satışlarını artırmayı hedefliyorlardı. Tespit edilen potansiyel sorun, CTA'nın yeterince öne çıkmamasıydı. Ayrıca, beyaz simgeler anlamlı bir bilgi vermiyordu ve yatay yerleşim kullanıcı dostu değildi.
İşte mevcut sayfalarının görünümü:
Çözüm: Satın alma ekranı için video veya alıntı şeklinde müşteri yorumları içeren çeşitli formlar oluşturdular ve satın alma için gereken tıklama sayısını azalttılar. Ayrıca, yeni tasarımlarda içgörü listeği dikey olarak yer aldı:
Sonuç: İlk günden itibaren sonuçları yakından takip ettiler, ancak yeterince büyük bir örneklem seti elde edene kadar analiz yapmayı beklediler. Hazır olduklarında, analizleri yeni tasarımın satın alımlarda %10'luk bir artış sağladığını ortaya koydu.
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 motorlarının "basitleştirilmiş" ve "dinamik" olmak üzere iki sürümünü karşılaştırmalı 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 paylaştırıldı. Test 34 gün sürdü ve bu süre zarfında 113.617 oturumdan veri toplandı.
Sonuç: Şirket, iki rezervasyon motoru arasında dönüşüm oranlarında %10-15'lik bir fark bekliyordu. Ancak dinamik rezervasyon motoru, dönüşümlerde %33'lük bir artış gösterdi.
Kaçınılması Gereken Yaygın A/B Testi Hataları
A/B testi, önemli ölçüde çaba ve kaynak gerektirir. Önlenebilir hatalar nedeniyle istenen sonuçlara ulaşamamak sinir bozucu olabilir. Bunları önlemenize yardımcı olmak için paydaşların yaptığı bazı yaygın hataları inceleyelim.
Erken kararlar
Birçok yönetici, testin tamamlanmasını beklemez. Sonuçları gerçek zamanlı olarak görebildikleri için, zaman kazanmak amacıyla genellikle aceleci kararlar alırlar. Bu durum, yetersiz bilgilere dayalı kararların alınmasına neden olabilir.
Odaklanmamış metrik seçimı
Aynı anda çok sayıda metriğe bakarsanız, yanlış korelasyonlar kurmaya başlarsınız. İdeal bir test tasarımı, izlenecek önemli metrikleri seçmenize olanak tanır. Çok sayıda metriği ölçmeye karar verirseniz, rastgele dalgalanmalar görme riskiyle karşı karşıya kalırsınız. Ayrıca, belirli bir değişkene odaklanmaktan uzaklaşıp potansiyel olarak önemsiz değişikliklere bakma riskiyle de karşı karşıya kalırsınız.
Yetersiz yeniden test
Yeniden test yapan çok fazla şirket yoktur. Birçoğu, elde ettikleri sonuçların doğru olduğuna inanma eğilimindedir. İstatistiksel anlamlılığı yüksek olsa bile, bazı sonuçlar yanlış pozitif olabilir.
Yöneticiler genellikle önceki bulgularını sorgulamak istemedikleri için yeniden testler yapmak oldukça karmaşık olabilir. Ancak, ne kadar çok A/B testi yaparsanız, sonuçlarınızdan en az birinin yanlış olma ihtimali o kadar artar.
A/B Testi ve ClickUp ile İçgörülerden Etkiye Dönüşüm Sağlayın
A/B testi, rakiplerinize karşı size önemli bir avantaj sağlayabilir. Her başarılı test, müşterilerinize daha da yaklaşmanıza yardımcı olur. Her yinelemede, hedef kitleniz için en iyi sonuç veren yaklaşımı bulursunuz.
ClickUp, içgörüleri izleyerek ve sonuçları görselleştirerek A/B testi sürecinizi optimize etmenize yardımcı olacak kapsamlı gösterge panelleri ve şablonlar sunar. Bu sayede, zihinsel çaba gerektiren görevlere odaklanmak için daha fazla zaman kazanırsınız.
ClickUp Chat 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 hesapı açın!