Her pazarlama ve reklam kampanyasının perde arkasında, büyük ihtimalle çok fazla belirsizlikle karşı karşıya olan bir pazarlamacı vardır. Günümüzde pazarlama uzmanları, her ay yeni tekniklerin ve stratejilerin ortaya çıktığı, sürekli gelişen bir dünyada faaliyet göstermektedir. Bu nedenle pazarlamacılar, her yeni trendin işletmeleri için doğru olup olmadığına düzenli olarak karar vermeli ve izlenecek en iyi uygulamaları belirlemelidir. trendler genel pazarlama planına Neyse ki, A/B test araçlarının varlığı, pazarlamacıların bu kararları alırken varsayımlara dayanmak zorunda kalmadıkları anlamına gelir. Bunun yerine, test sürecinde belirli ilkeleri izlemeleri koşuluyla, tekrarlanabilir sonuçlar üreten bilimsel deneyler yapabilirler.
A/B TESTİ NEDİR?
A/B-testen is een methode die in e-ticaret wordt gebruikt om twee versies van een marketingcampagne te vergelijken om te beoordelen welke beter zou presteren. Bij A/B-testen, ook wel split-testen genoemd, worden twee versies van een enkele campagne of webpagina gemaakt en wordt een steekproef van de doelgroep die interactie heeft met elke variabele willekeurig verdeeld in twee groepen. Door de prestaties van de twee groepen te vergelijken, kunnen marketeers dus bepalen welke versie effectiever is en data gestuurde beslissingen nemen om hun marketingstrategieën te verbeteren.
E-posta konu satırları, başlıklar ve alt başlıklar, e-posta kopyası, form tasarımları, açılış sayfaları ve harekete geçirici mesaj düğmeleri, A/B testine tabi tutulabilecek çeşitli değişkenlere örnektir. Örneğin, markalı e-postalarının açılma oranını optimize etmek isteyen bir pazarlamacı, e-postayı gönderen kişinin adı üzerinde bir bölme testi çalıştırabilir. Böyle bir durumda, A değişkeni kontrol görevi gören orijinal gönderen adı olurken, B değişkeni yeni bir ad olacaktır. Daha sonra her değişkene iki rastgele grup atanır ve bir süre analiz edilir. Sonuçlar geldiğinde pazarlamacı, test edilen iki isimden hangisinin istenen sonucu verdiğine karar verebilir ve ardından deneme yanılma yerine sonuçlara dayalı olarak stratejik eylemde bulunabilir.
A/B testi e-ticaretin önemli bir yönüdür pazarlama çünkü pazarlamacıların kampanyalarının dönüşüm oranlarını optimize etmelerine ve dolayısıyla yatırım getirilerini artırmalarına olanak tanıyor. Şu anda, amaçlanan hedeflere verimli ve hızlı bir şekilde ulaşılabilmesi için bölünmüş testin daha ince ayrıntılarını otomatikleştirebilen çok sayıda araç bulunmaktadır. Bu yazılım, bu deneyleri yürütme ve yararlı bilgiler keşfetmeye yönelik genel süreci basitleştirmek için segmentasyon yetenekleri, analizler ve raporlama sağlar.
A/B TESTİNİN FAYDALARI NELERDİR?
BigCommerce tarafından yapılan bir araştırmaya göre, A/B testi e-ticaret işletmeleri arasında viral hale geliyor ve 80% e-ticaret pazarlamacısı dönüşüm oranlarını artırmak için bu yöntemi kullanıyor. Bu, bölünmüş testin ne kadar yaygın olarak kullanıldığını ve popülaritesinin, onu uygulamanın faydalarının doğrudan bir sonucu olduğunu gösterir.
A/B testini kullanmanın beş büyük avantajını burada bulabilirsiniz:
İYİLEŞTİRİLMİŞ DÖNÜŞÜM SÜRELERİ
Bölünmüş testin temel hedeflerinden biri, dönüşümleri artırmaktır ve istatistikler, A/B testi kullanmanın pazarlamacıların daha fazla müşteriyi ve potansiyel müşteriyi dönüştürmesine yardımcı olduğunu göstermektedir. Bir HubSpot araştırması, A/B testinin ortalama 49% dönüşüm artışına yol açabileceğini buldu. Şirketler, müşterilere iki farklı değişkeni basitçe gösterip yanıtlarını analiz ederek, dönüşüm oranlarını optimize etmelerine yardımcı olacak uzun vadeli stratejiler geliştirebilir.
DAHA İYİ KULLANICI DENEYİMİ
A/B testi, şirketlerin web sitelerinin veya pazarlama kampanyalarının, kullanıcıların markayla farklı temas noktalarında etkileşim kurarken etkileyici veya sinir bozucu bulduğu öğelerini belirlemesine yardımcı olabilir. Invesp'e göre, kullanıcı deneyimini geliştirmenin bir sonucu olarak, markalar kullanıcı katılımını yaklaşık 20% artırabilir. Daha fazla kullanıcı katılımı, daha düşük hemen çıkma oranlarına ve daha güçlü marka-müşteri ilişkilerine yol açar.
VERİYE DAYANIKLI KARAR VERME
A/B testi, şirketlerin gerçek dünyadaki performans ölçümlerine dayalı olarak veriye dayalı kararlar almasına olanak tanır. Bu, şirketlerin neyin işe yarayacağına dair varsayımlara veya tahminlere güvenmekten kaçınmasına ve bunun yerine deney yoluyla işe yaradığı kanıtlanmış olana odaklanmasına yardımcı olabilir.
DAHA ETKİLİ KAYNAK TAHSİSİ
A/B testi, şirketlerin önemli kaynaklar ayırmadan yeni fikirleri test etmelerini sağlar. Markalar, yeni fikirlerinin etki yaratacağı umuduyla finansal ve insan kaynaklarına yatırım yapmak yerine, daha önceki denemeleri yaparak daha stratejik ve uygun maliyetli bir yaklaşım benimseyebilir. Bu, yeni kampanyaların başarı oranlarını artıracak ve ayrılan kaynakların doğru bir şekilde kullanılmasını sağlayacaktır.
DAHA FAZLA GELİR
Sonuç olarak, A/B testinin amacı, pazarlama kampanyası performansını ve daha fazlasını iyileştirmektir. gelir üretmek için. Bir çalışma, A/B testinin 44% satış artışına yol açabileceğini göstermiştir. İşletmeler A/B testi yoluyla kampanyaları optimize ederek daha fazla trafik oluşturabilir, dönüşüm oranlarını artırabilir ve sonuçta pazarlama çabalarından daha fazla gelir elde edebilir.
ETKİLİ VE GÜVENİLİR A/B TESTİ İÇİN EN İYİ UYGULAMALAR NELERDİR?
A/B testi için ezici kanıtları okuduktan sonra, bu deneyi denemek mantıklı. Ancak, her pazarlamacı A/B testlerinden istenen sonuçları almakla övünemez. Bunun nedeni, deneyleri optimize etmek ve bölünmüş testlerden mümkün olan en iyi sonuçları almak için belirli taktiklerin kullanılması gerektiğidir.
Test sürecinizi ve sonuçlarınızı iyileştirmek için uygulayabileceğiniz en iyi uygulamalardan altı tanesini burada bulabilirsiniz:
HEDEFLERİNİZİ AÇIKÇA BELİRLEYİN
Deney için hedeflerinizi net bir şekilde tanımlamadan bir A/B testi başlatmak yalnızca zaman ve kaynak israfına neden olur. Bu nedenle, A/B testinizle geliştirmek istediğiniz belirli metriği veya temel performans göstergesini (KPI) belirlemeniz çok önemlidir. Bu, net ve ölçülebilir bir sonuca odaklanmanıza yardımcı olarak test sonuçlarının yorumlanmasını kolaylaştırır. Bir KPI seçmek için pazarlamacının net bir hipotezi olmalıdır. Örneğin, bir pazarlamacı, açılış sayfasındaki CTA düğmesinin konumunu değiştirmenin tıklama oranını artıracağını varsayabilir. A/B testlerini yönlendirecek KPI, bu hipotezden zaten bellidir. Bu nedenle, bu özel deneyin yararlı içgörüler vermesi için iyi bir şans var.
TESTLERİ UYGUN BİR ZAMANDA YAPIN
A/B testleri çalıştırırken, güvenilir sonuçlar elde etmek için testi yeterince uzun süre çalıştırmak önemlidir. Bu, rastgele dalgalanmaların etkisini en aza indirmeye yardımcı olur ve uzun vadeli etkileri yakalamanızı sağlar. Ancak, testi çalıştırma süresinin uzunluğunu belirlemek zor olabilir. Dikkate alınması gereken faktörler mevsimsellik ve trafik hacmini içerir.
Trafik veya satış modellerinizdeki mevsimsel veya döngüsel eğilimleri göz önünde bulundurun. Örneğin, tipik olarak yoğun bir dönem olan Noel sırasında bir test yapmak, satışların düşük olduğu bir dönemdekinden farklı sonuçlar verebilir. Trafik hacmi ne kadar düşükse, güvenilir veri toplamak o kadar uzun sürer. Genel olarak, bir A/B testi yapmak için doğru zaman, işletmenize ve pazarlama hedeflerinize özgü birkaç faktöre bağlıdır. Testinizin etkili olduğundan ve anlamlı içgörüler sağladığından emin olmak için bu faktörleri dikkatlice göz önünde bulundurmanız ve buna göre plan yapmanız önemlidir.
DOĞRU NUMUNE BOYUTUNU SEÇİN
A/B testinde yeterince büyük bir örneklem boyutu seçmek önemlidir çünkü bu, test sonuçlarınızın istatistiksel olarak anlamlı ve doğru olmasını sağlamaya yardımcı olur. İstatistiksel önem, elde ettiğiniz sonuçların şansa veya rastgele varyasyona bağlı olmadığı, bunun yerine temel popülasyonun doğru bir temsili olduğu anlamına gelir. Örnek boyutunuz çok küçükse, test grupları arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark tespit edemeyebilirsiniz. Bu yanlış sonuçlara yol açabilir. Öte yandan, örneklem boyutunuz çok büyükse, gereksiz verileri toplayarak kaynak ve zaman harcıyor olabilirsiniz. Bu nedenle, anlamlı bir farkı tespit etmek için gereken minimum katılımcı sayısını tahmin etmek için bir örneklem büyüklüğü hesaplayıcısı veya istatistiksel araçlar kullanmak önemlidir.
BİR SEFERDE BİR DEĞİŞKENİ TEST EDİN
A/B testinde her seferinde yalnızca bir değişkeni test etmek önemlidir çünkü bu, test sonuçlarınızdaki değişikliğe neden olan belirli faktörü belirlemenize olanak tanır. Yalnızca bir değişkeni izole edip test ederek, test gruplarınız arasında gözlemlediğiniz farklılıkların başka bir faktörden değil, o değişkenden kaynaklandığından daha emin olabilirsiniz. Örneğin, bir açılış sayfasındaki hem başlığı hem de resmi aynı anda test edip dönüşümlerde bir artış görürseniz, değişiklikten hangi öğenin sorumlu olduğundan emin olamazsınız. Son olarak, her seferinde bir değişkeni test etmek, zamandan ve kaynaklardan tasarruf etmenize yardımcı olur.
RANDOMİZE TEST GRUPLARI
Test gruplarının rastgele seçilmesi, önyargıyı ortadan kaldırdığı ve test sonuçlarınızın tüm hedef kitlenizi temsil etmesini sağladığı için A/B testinde önemli bir adımdır. Randomizasyon sürecine yardımcı olacak birkaç değerli yöntem vardır. Açık kurabiye tabanlı hedefleme, katılımcıları test gruplarına rastgele atamak için tanımlama bilgilerinin kullanılmasını içerir. Benzer şekilde, IP tabanlı hedefleme, katılımcıları IP adreslerine göre atar. Her iki yöntem de test süresi boyunca aynı grupta kalmalarını sağlamaya yardımcı olur. Doğru sonuçları garanti ederken rastgeleleştirme sürecine yardımcı olabilecek üçüncü taraf araçları da vardır.
KAZANAN SEÇENEĞİ HEMEN UYGULAYIN
Testlerinizi çalıştırdıktan ve sonuçlarınızı inceledikten sonra, bir sonraki adım, kazanan varyantı hemen devreye almaktır. Bu, şirketin keşfettiğiniz iyileştirmelerden yararlanmasını ve avantajlarından hemen yararlanmasını sağlar.
Kısacası, A/B testi, pazarlama çabalarınızı iyileştirebilecek doğru ve eyleme geçirilebilir sonuçlara ulaşmak için çok önemlidir. Bu uygulamaları takip etmek, A/B testinizin etkili olmasını sağlar ve performansın artmasına yol açar. Bu en iyi uygulamalar önyargıyı ortadan kaldırmaya, doğruluğu artırmaya ve veriye dayalı kararlar almanıza ve pazarlama hedeflerinize ulaşmanıza yardımcı olan değerli içgörüler oluşturmaya yardımcı olur.
