Explore A/B Testing Examples for Better Business Decisions
Pazarlama

Daha İyi İş Kararları Almak İçin A/B Testi Örneklerini İnceleyin

Kalite bir eylem değil, bir alışkanlıktır.

Kalite bir eylem değil, bir alışkanlıktır.

Bir pazarlamacı olarak, muhtemelen en az bir kez şu kafa karıştırıcı durumla karşılaşmışsınızdır: Pazarlama kampanyanız beklenen performansı göstermiyor ve bir şeyler değiştirmeniz gerektiğini biliyorsunuz, ama nereden başlamalısınız?

Önce içeriğinizi mi değiştirmelisiniz? Belki de bunun yerine 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 makalede, A/B testine ilişkin en iyi uygulamalar ve örnekler ele alınmaktadır.

👀 Biliyor muydunuz? Günümüzde birçok önde gelen şirket, her yıl 10.000'den fazla A/B testi gerçekleştiriyor ve bunların çoğunda milyonlarca kullanıcı yer alıyor.

A/B Testi Nedir?

A/B testi, bir şeyin iki sürümünü karşılaştırarak hangisinin daha iyi performans gösterdiğini belirler. Bu testin ilkeleri 1920'lerde istatistikçi Ronald Fisher tarafından ortaya konmuş ve daha sonra 1960'lar ile 1970'lerde pazarlamacılar tarafından kampanyalarının kullanıcı deneyimini değerlendirmek amacıyla benimsenmiştir.

Bildiğimiz şekliyle modern A/B testi, 1990'ların başında ortaya çıktı. Temel kavramlar değişmemiş olsa da, testlerin ölçeği büyük bir dönüşüm geçirdi; artık testler milyonlarca kullanıcıya ulaşıyor, gerçek zamanlı olarak yürütülüyor ve anında sonuçlar sunuyor.

A/B testlerinden ne gibi faydalar elde edebileceğinizi merak mı ediyorsunuz? Bu testlerin avantajlarını ve işiniz için nasıl etkili kararlar almanıza yardımcı olabileceğini inceleyelim.

A/B Testinin Faydaları

A/B testinin faydalarını anlamak, bunun pazarlama araç setinizde neden vazgeçilmez bir unsur olduğunu ortaya koyar.

Şimdi de A/B testinin anahtar avantajlarına bir göz atalım.

  • Kullanıcı etkileşimini ölçün: Web sayfaları, eylem çağrıları (CTA'lar) ve e-posta konu satırları gibi öğelerin farklı versiyonlarını test ederek bunların kullanıcı davranışları üzerindeki 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: Testlerinizin başarısını ve başarısızlığını kolayca ayırt edebilmek için kullanıcı etkileşimi, dönüşüm oranları, site trafiği vb. gibi metrikleri belirleyin.
  • 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 reklamlarda, uygulamalarda veya web sitelerinde başlıkları, CTA düğmelerini ve hatta yeni özellikleri test edin. Her fikir, test sürecinden elde edilen kullanıcı içgörülerine göre onaylanabilir veya reddedilebilir.

Artık bu formu kullanmanın faydalarını öğrendiğinize göre, uygulamanın gerçekleştirilmesi için gerekli olan anahtar bileşenlere bir göz atalım.

Ayrıca şunu da okuyun: En İyi 20 B2B Pazarlama Yazılımı

A/B Testinin Anahtar Bileşenleri

Bir A/B testi tasarlamak titiz bir süreçtir.

Doğru sonuçlar elde etmek için dikkate almanız gereken birkaç anahtar unsur vardır:

  • Hipotez: Test ettiğiniz değişikliğin etkisiyle ilgili 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. Yeterli miktarda veri toplayacak kadar uzun süre testler yapın, ancak alakasız etkilerin önlenmesi için test süresini gereğinden fazla uzatmaktan kaçının.
  • 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: Sonuçları, içgörüleri ve önerileri paydaşlarla paylaşım yapmak için basit bir yöntem oluşturun; bu, gelecekteki testlerin planlanmasına ve önemli iş kararlarının alınmasına katkıda bulunabilir.

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:

1. Adım: Veri toplayın

Google Analytics gibi araçları kullanarak raporlar oluşturun ve kaliteli veriler toplayarak hipotezler formülize edin.

Hızlı bir şekilde içgörü elde etmek için trafiği yoğun 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.

2. Adım: Hipotez oluşturun

Veriler hazır olduğunda, A/B testi hedefinizi kesinleştirin. Yeni fikirler ve bunların mevcut sürümden nasıl daha iyi performans gösterebileceğine 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.

4. Adım: Testi gerçekleştirin

Bu aşamada, deneyinizi gerçekleştirin ve ziyaretçi davranışlarından içgörüler elde edin. Web sitesi ziyaretçilerini rastgele kontrol grubu veya varyasyon grubu örneklemine atayabilirsiniz.

Tahmin edebileceğiniz gibi, A/B testleri yürütmek hassasiyet ve odaklanma gerektirir; çok fazla değişken olması, planın gerisinde kalmamanızı zorlaştırabilir.

Tüm verilerinizi düzenlemek, doğru araçlarla mümkündür. Bu araçlardan biri de 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 Testi Şablonunu ele alalım. Bu şablon, testinizi verimli bir şekilde izlemenizi ve zaman çizelgesini, varyasyonları, dönüşüm oranı optimizasyonu için metrikleri ve çok daha fazlasını izlemenizi sağlar.

Deneyinizi izlemek için ClickUp A/B Testi Şablonunu kullanın

Bu şablonla A/B testlerinizi nasıl basitleştirebileceğinizi aşağıda bulabilirsiniz:

  • Test 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 başlatma aşamalarından sonuçların analizine kadar, özel durum güncellemeleri sayesinde test aşamaları hakkında her zaman bilgi sahibi olun

Ayrıca, ClickUp Otomasyonları'nı kullanarak verimsiz görevleri otomatikleştirebilir ve zamandan tasarruf edebilirsiniz. Belirli tetikleyicilere göre durumları değiştirmek için otomasyonlar oluşturabilirsiniz. Ayrıca, yapay zeka tarafından oluşturulan proje raporlarını almak için tetikleyiciler de ayarlayabilirsiniz.

5. Adım: Sonuçları bekleyin

Deneyin doğal seyrini izleyin. Süre, hedef kitlenizin boyutuna bağlıdır. Sonuçlar istatistiksel olarak anlamlı ve güvenilir hale geldiğinde, analiz için hazır olduklarını anlarsınız. Aksi takdirde, yapılan değişikliğin bir etki yaratıp yaratmadığını söylemek zordur.

Hatırlatıcı: Sonuçları almak için acele etmeyin veya geciktirmeyin. Bu çok önemlidir, çünkü A/B testinin istatistiksel olarak anlamlı olabilmesi için verilerin belirli bir eğilim göstermesini beklemeniz gerekir.

6. Adım: Test sonuçlarını analiz edin

Deney tamamlandı! Şimdi sonuçları inceleme zamanı. A/B testi aracınız, her bir sürümün nasıl bir performans gösterdiğine dair veriler sunar. Sonuçları değerlendirmek için istatistiksel anlamlılığı kontrol edin. Gelecekteki testlerinizi iyileştirmek için hem başarılarından hem de başarısızlıklarından elde ettiğiniz içgörülerden yararlanın. Gelecekteki tüm testlerinizde bu süreci takip edebilirsiniz.

ClickUp Gösterge Panelleri

Bir başka harika özellik ise ClickUp Gösterge Panelleri'dir. Analizleriniz için çok çeşitli gösterge paneli şablonları sunar. Pazarlama Gösterge Paneli'ni, belirli North Star metriklerine ve KPI'lara göre özel hale getirebilirsiniz.

ClickUp Gösterge Paneli: A/B testi örnekleri
ClickUp Gösterge Paneli'ni kullanarak görsel olarak çekici içgörüler ve analizler oluşturun

Analiz hazır olduğunda, bilgileri tüm paydaşlara sunabilirsiniz.

Etkili iletişim burada anahtardır; çünkü sürece bazı paydaşları dahil etmemiş olabilirsiniz ve bu paydaşlar karar verirken yalnızca analize güveneceklerdir.

Küresel ve bölgesel pazarlama kampanyalarımızın durumu ve performansı, iş birimlerimize aktarma sürecimiz, ideal olmaktan çok uzaktı. Yeni gösterge panellerimiz sayesinde 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 aktarma sürecimiz, ideal olmaktan çok uzaktı. Yeni gösterge panellerimiz sayesinde zamandan tasarruf ediyoruz ve paydaşlarımız ihtiyaç duydukları bilgilere, ihtiyaç duydukları anda gerçek zamanlı olarak erişebiliyorlar.

ClickUp Sohbeti

Sonuçlarınız hazır olduğunda, analizlerinizi meslektaşlarınız ve paydaşlarınızla paylaşın. Bu işlem, ClickUp Chat ile daha da kolay hale gelir. Chat sayesinde, bir konuyu veya sorunu sormak için başka bir platforma geçmenize gerek kalmaz. Her şey ş Akışınıza sorunsuz bir şekilde entegre edilmiştir.

Kanallara ve takım sohbetine sahip ClickUp Chat çalışma alanı
ClickUp Sohbeti'ni kullanarak paydaşlarınızla iletişim kurun

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 alma sürecini sağlamaya yardımcı olur.

Pazarlamacılar için A/B testi kitleri

Doğru araçlar olmadan A/B testi oldukça zahmetli olabilir. Süreci kolaylaştırmak 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
  • Testlerinizi etkili bir şekilde tasarlayıp yönetmenizi sağlayan bir A/B testi aracı
  • Anlamlılık hesaplayıcısı
  • Testlerinizi izlemek ve iyileştirmek için proje yönetimi şablonları veya araçları

Böyle bir kit ve ClickUp gibi araçları kullanmak, ş 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 iyileştirmelerine nasıl yardımcı olduğuna dair pratik örnekleri incelemenin zamanı geldi. 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 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

Bu bağlamlara dayalı vaka çalışmalarını inceleyerek, konuyu daha iyi anlamanıza yardımcı olacağız.

1. Web sitesi A/B testi örnekleri

Aşağıda, web sitelerindeki öğeleri bölünmüş testlere tabi tutmaya karar vermiş bazı işlerin örnekleri yer almaktadır.

Grene

Tarımsal ürünler konusunda uzmanlaşmış Polonyalı bir e-ticaret markası olan Grene, web sitesinde A/B testini başarıyla uyguladı. Yaptıkları testlerden biri, kullanıcı deneyimini iyileştirmek amacıyla mini sepet sayfasını yenilemeyi içeriyordu.

Sorun: Grene'nin takımı, mini sepet sayfasında birkaç sorun tespit etti: kullanıcılar yanlışlıkla "Ücretsiz Kargo" etiketine tıklayarak daha fazla ayrıntıya ulaşabileceklerini sanıyorlardı, öğe fiyatlarını göremiyorlardı ve "Sepete git" düğmesini bulmak için sayfayı aşağı kaydırmak zorunda kalıyorlardı. Bu faktörler, kullanıcı deneyimini ve dönüşüm oranlarını olumsuz etkiledi.

Bu sayfanın kontrol sürümü şöyle görünüyordu:

Grene Interface: A/B testi örnekleri
Kaynak: Grene

Çözüm: Takım, mini sepeti iyileştirmek için üst kısma bir "Sepete git" düğmesi ekledi, öğe fiyatlarını ve bir "Çıkar" düğmesini görüntüledi ve alt düğmenin boyutunu artırarak "Ücretsiz Kargo" etiketinden daha belirgin hale getirdi. Bu değişiklikler, gezinmeyi ve genel kullanıcı deneyimini iyileştirmeyi amaçlıyordu.

Varyasyonları şöyle görünüyordu:

Grene
Kaynak: Grene

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 sipariş 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.

İşte kontrol grubu sürümü:

ShopClues
Kaynak: VWO

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:

ShopClues: A/B testi örnekleri
Kaynak: VWO

Sonuç: Bu test, ziyaret-sipariş oranını %26 artırdı ve "Toptan Satış" düğmesinin tıklama oranını yükseltti.

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 sayfalarından farksızdı.

Beckett Simonon: A/B testi örnekleri
Kaynak: Marquiz

Çözüm: Nitel bir web sitesi analizinin ardından şirket, ürün kalitesine odaklanarak sürdürülebilir iş uygulamalarını vurgulayan mesajlar ekledi.

Varyasyonun şu sayfa olduğu ortaya çıktı:

Beckett Simonon

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 büyük küresel tehditler üzerinde de iş yapmaktadır.

Sorun: Aylık haber bülteni abonelik oranını artırmaya odaklanmak istiyorlardı.

Haber bülteni kayıt ol sayfası şu şekildeydi:

Dünya Vahşi Yaşam Federasyonu: A/B testi örnekleri
Kaynak: Marquiz

Çözüm: Takım, kayıt formunda iki basit değişiklik yaptı: Kullanıcıların neye kaydolduklarını daha iyi anlamaları için sağ tarafa haber bülteninin bir önizlemesini eklediler ve kullanıcının görsel yoluna daha iyi uyum sağlamak amacıyla CTA düğmesini ortadan sola kaydırdılar.

İşte oluşturdukları varyasyon:

Dünya Vahşi Yaşam Federasyonu

Sonuç: Bu iki sürüm arasındaki kayıt sayısı farkı tam%83'tü .

2. E-posta A/B testi örnekleri

Sırada, e-postalardaki en basit değişikliklerin bile daha fazla kullanıcının ilgisini 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 teknik terimlerle 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 yaptıkları tıklama sayısıydı. İşte sonuçlar:

MailerLite
MailerLite aracılığıyla

Sonuç: Deneyden, hedef kitlenin açık ve özlü konu satırlarını tercih ettiği açıkça ortaya çıktı.

3. Sosyal medyada A/B testi örnekleri

Bu sosyal medya vaka çalışmaları, A/B testinin dijital pazarlama stratejisi içinde nasıl işlediğini gösterecektir.

Vestiaire

Vestiaire, lüks moda ögeleri için küresel bir pazardır.

Sorun: TikTok'taki yeni doğrudan alışveriş özelliği hakkında farkındalık yaratmak istiyorlardı. Ayrıca Z kuşağı arasında da bilinirliklerini artırmayı hedefliyorlardı.

Çözüm: Vestiaire’in dijital pazarlama ajansı, marka hedefleriyle uyumlu farklı eylem çağrıları (CTA) içeren içerikler oluşturmak üzere sekiz farklı influencer ile iletişime geçti. Ajans, bu influencer’lara çeşitli sosyal medya paylaşımları geliştirmeleri için geniş bir yaratıcı özgürlük tanıdı.

Sosyal medyada A/B testi örnekleri: A/B testi örnekleri
Kaynak: Influencer MarketingHub

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 lüks bir 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 gerçekleştirdiler; birinde her zamanki Advantage+ alışveriş kampanyasını kullandılar, diğerinde ise Advantage+ alışveriş kampanyasına ek olarak teklif çarpanları uyguladılar. Her iki kampanyada da reklam bütçesi eşit olarak dağıtım yapıldı ve fotoğraf ve video reklamlar yayınlandı. Her iki reklam grubu da promosyon tekliflerini öne çıkardı ve ABD'deki yetişkinlere gösterildi.

Sonuç: Test 15 gün sürdü ve otel grubu, Advantage+ alışveriş kampanyalarının tek başına en iyi sonucu verdiğini tespit etti. Bu kampanyalar, reklam harcamalarına karşı %84 daha yüksek getiri, satın alma başına %50 daha düşük maliyet ve 2 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 formatına uygun tarzda reklamlar tasarladı. Oluşturucular, reklamları hedef kitle için ilgi çekici, samimi ve eğlenceli hale getirmek için görsel efektler, müzik ve hikaye anlatımı 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 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 göze çarpmamasıydı. Ayrıca, beyaz simgeler anlamlı bir mesaj vermiyordu ve yatay yerleşim kullanıcı dostu değildi.

İşte mevcut sayfalarının görünümü şöyleydi:

Mobil A/B testi örnekleri
Medium aracılığıyla

Çözüm: Satın alma ekranı için video veya alıntı formunda müşteri yorumları içeren çeşitli seçenekler oluşturdular ve satın alma işlemini tamamlamak için gereken tıklama sayısını azalttılar. Ayrıca, yeni tasarımlarda içgörü listeyi dikey olarak yer alıyordu:

Mobil A/B testi örnekleri
Medium aracılığıyla

Sonuç: İlk günden itibaren sonuçları yakından takip ettiler, ancak yeterince büyük bir örneklem kümesi elde edene kadar analiz yapmayı beklediler. Hazır olduklarında yaptıkları analiz, yeni tasarımın satın alımlarda %10'luk bir artış sağladığını ortaya koydu.

Hospitality Net

Hospitality Net, kullanıcıların masaüstü bilgisayarları veya mobil cihazları aracılığıyla çevrimiçi otel rezervasyonu yapmalarını sağlayan bir otel rezervasyon motorudur.

Sorun: Pandemi sonrasında mobil rezervasyonlar hızla arttı. Bu artıştan yararlanmak için, şirket mobil rezervasyon motorunun "basitleştirilmiş" ve "dinamik" olmak üzere iki sürümünü karşılaştırmalı olarak test etmek istedi.

İşte "basitleştirilmiş" ve "dinamik" rezervasyon modellerinin hızlı bir karşılaştırması:

Hospitality Net: A/B testi örnekleri
Kaynak: Hospitality Net

Çözüm: Testlerini gerçekleştirmek için yönlendirme türü A/B testini 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 yüzünden istenen sonuçlara ulaşamamak sinir bozucu olabilir. Bunları önlemenize yardımcı olmak için paydaşların sıkça yaptığı bazı hataları inceleyelim.

Aceleci kararlar

Birçok yönetici, testin tamamlanmasını beklemez. Sonuçları gerçek zamanlı olarak görebildikleri için, zaman kazanmak amacıyla genellikle aceleci kararlar alırlar. Bu da, yetersiz bilgilere dayalı kararların alınmasına yol açabilir.

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 dalgalanmalarla karşılaşma riskiniz olur. Ayrıca, belirli bir değişkene odaklanmaktan uzaklaşıp, potansiyel olarak önemsiz değişikliklere dikkatinizi yöneltme riskiniz de vardır.

Yetersiz yeniden test

Yeniden test yapan şirket sayısı pek fazla değildir. Çoğu şirket, 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 başarı, müşterilerinize bir adım daha yaklaşmanıza yardımcı olur. Her yinelemede, hedef kitleniz için en etkili olanı 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, hem çalışma alanınız hem de iletişim kanalınız olarak işlev görerek verimliliği artırabilir.

Sınıfının en iyisi araçları kullanmak ve işinizi büyütmek için bugün ücretsiz bir ClickUp hesapı açın!