Nihai E-ticaret A/B Test Kılavuzu: Strateji, Taktikler, Araçlar, Veri Bilimi ve Vaka Çalışmaları

Çevrimiçi alandaki herkes “A/B bölünmüş testi” ifadesini duymuştur. Ancak birçok pazarlamacı ve perakendeci konu kendi testlerini yapmaya geldiğinde tereddüt ediyor.

Beyin fırtınasından yazılım seçimine ve sonuçların analizine kadar bölünmüş test sürecinin tüm farklı bölümlerini nasıl koordine edeceklerinden emin değiller.

A/B ayırma testi çoğu insanın düşündüğü kadar kolay olmasa da, zor olmaktan da çok uzaktır. İyi yapılandırılmış ve test edilmiş A/B bölünmüş testi süreçlerini uygulamak için biraz zaman harcamak, çevrimiçi mağazanız için son derece olumlu olacaktır.

Bu kılavuzda, bölünmüş testler yapmak için size basit bir formül verilecektir. Ayrıca yaygın hatalar hakkında bilgi edinecek, gerçek hayattan bazı vaka çalışmalarını görecek ve hangi saha içi ve saha dışı unsurların test edileceğine dair pratik ve özel ipuçları alacaksınız.

Bu makalede ne bulacaksınız:

A/B Testi Nedir?
A/B Testi Nasıl Yapılır: Genel Bakış
1. Analiz
2. Öneriler
3. Prototip ve Tasarım
4. Kod ve Test
5. Sonuçlar
A/B Bölünmüş Test Numune Boyutunu Nasıl Hesaplarsınız?
Hangi Ürün Sayfası Öğelerini Bölme Testi Yapmalısınız?
Kaçınılması Gereken En Önemli 11 E-ticaret A/B Bölünmüş Testi Hatası
E-Ticaret için En İyi A/B Bölünmüş Test Araçlarına Bir Bakış
E-ticaret A/B Testi Örnek Olayları Örnekleri
1. Budapeşteli
2. Ayrılmış
3. 4F
Çözüm

Hadi başlayalım!

A/B Testi Nedir?

A/B testi, hangisinin daha iyi performans gösterdiğini görmek için iki farklı içerik parçasına (reklamlar, e-postalar, web sayfaları vb.) trafik çekmeyi içerir. Genellikle, denekler arasındaki tek fark, başlık, CTA (Harekete Geçirici Mesaj), resim, kopya parçası vb. gibi tek bir öğedir. Alternatif olarak, bölünmüş testler, Facebook gibi tamamen farklı iki içerik türü arasında olabilir. reklamlar, pazarlama e-postaları ve hatta tüm satış hunileri.

Peki A/B testindeki “A” ve “B” değişkenleri genellikle neyi temsil eder? Bir test yaptığınızda, bir dizi "zemin seviyesi" veya "kontrol" sonucuna ihtiyacınız vardır. "A" tipik olarak mevcut sonuçlarınızı veya test varyantınızın ilk yinelemesini içerir. “B”, “A”nın sonuçlarını karşılaştıracağınız varyasyondur.

A/B testinin genel bir örneği. (Kaynak)
Örneğin, bir ürün sayfasının günde birkaç yüz ziyaretçi aldığını varsayalım. "Sepete Ekle" düğmesinin yanına ertesi gün teslimat hakkında bir bildirim eklediğiniz bir bölme testi yapmaya karar veriyorsunuz. Böylece, A/B test yazılımınızı kullanarak, benzer bir sayfa oluşturur ve trafiği her iki sayfa arasında eşit olarak böler ve sonuçları ölçersiniz. Geçerli sayfa test konusu “A”dır. Varyant, test konusu “B”dir.

Alternatif olarak, abonelerinizi ücretsiz bir çekilişe katılmaları için bir açılış sayfasına yönlendirdiğiniz bir promosyon e-posta kampanyasına hazırlanıyor olabilirsiniz. “A” ve “B” olmak üzere iki açılış sayfası oluşturdunuz, ancak hangisinin daha fazla katılımcı çektiğini görmek istiyorsunuz. Yine, bölünmüş test yazılımınızı kullanarak, e-posta trafiğinin yarısını “A” sayfasına ve yarısını “B” sayfasına yönlendirirsiniz. Henüz bir sonuç almamış olsanız bile, “A” kontrol sayfası ve “B” meydan okuyucudur.

"Çok değişkenli test" aynı prensipte çalışır ancak birden fazla değişiklik içeren test varyantlarını içerir. Amaç, hangi değişken kombinasyonunun en iyi performansı gösterdiğini belirlemektir. Örneğin, bir A/B bölme testinde yeşil bir CTA düğmesini kırmızı olana karşı test edebilirsiniz. Çok değişkenli bir testte, hem rengi hem de CTA metnini aynı anda değiştirebilirsiniz. Sayfada iki değişiklik içeren bir testte bu, dört değişken oluşturacaktır:

1. bir renk ve bir metin,
2. bir renk ve metin iki,
3. iki renk ve bir metin,
4. ve iki renk ve iki metin.

Çok değişkenli testin yararı, birbiri ardına çok sayıda bölünmüş test çalıştırma ihtiyacını ortadan kaldırmasıdır. Dezavantajı, çok fazla trafik gerektirmesidir.

A/B Testi Nasıl Yapılır: Genel Bakış

A/B split testleri yapmak için temel bir formüle bakalım. Bu aşamada A/B testinin teknik yönü hakkında çok fazla endişelenmeyin. Sayfa oluşturmadan sonuçların yorumlanmasına kadar her şeyi düzene koymak ve otomatikleştirmek için kullanılabilecek bir dizi araç var ve en iyi uygulamaları ve çözümleri birazdan özetleyeceğiz.

A/B ayırma testi genellikle yerinde veya tesis dışında yapılır. Yerinde testler, ürün sayfaları, açılış sayfaları, ödeme formları vb. gibi şeyleri kapsar. Yerinde testler, örneğin bir mobil alışveriş veya sadakat programı uygulamanız varsa, bir uygulamanın sayfalarında da yapılabilir. Temel olarak, "yerinde test", sitenizdeki tek bir hedefi ve buna karşılık gelen birincil CTA'sı olan herhangi bir sayfa içindir.

Site dışı testler, reklam çeşitleri (özellikle ücretli reklamlar), e-postalar, sosyal medya gönderileri, anında iletme bildirimleri vb. içindir.

Testleri aynı trafik örneğiyle aynı anda çalıştırmak çok önemlidir . Trafik ve zaman periyodu, sonuçları çarpıtabilecek en büyük iki değişkeni oluşturur. Örneğin, biri Cadılar Bayramı'nda, diğeri Anneler Günü'nde test edilmişse, iki değişkenin sonuçlarını karşılaştırmanın kesinlikle hiçbir faydası yoktur.

Kendi A/B testlerinizi yapılandırmak için aşağıdaki süreci kullanın:

1. Analiz

Bu aşamada, hedeflerinizi belirler ve hangi sayfa öğelerinin ayrı ayrı test edileceğine öncelik verirsiniz.

Hedefler, temel dönüşüm metriklerinizi artırmaya odaklanacak ve "dönüşümler" tıklamalar, kayıtlar veya satışlar olabilir. Özellikle reklamları test ederken katılım veya erişim gibi "daha geniş" başarı ölçütlerini bile tercih edebilirsiniz. Durum ne olursa olsun, değişkenlerin göreceli başarısını veya başarısızlığını ölçmek için net bir metriğe ihtiyacınız var.

Hedefler belirledikten sonra, hangi testlerin çalıştırılacağını araştırabilir ve önceliklendirebilirsiniz. Hedefleriniz için en önemli olan sayfa şablonlarını (ürün sayfaları, kategori sayfaları, ödeme formları vb.) araştırmalı ve ardından hangilerinin iyileştirme potansiyelinin en yüksek olduğunu belirlemelisiniz. Hemen çıkma oranlarının yüksek, dönüşümlerin alışılmadık derecede düşük olduğu, etkileşimin düşük, terk edilme oranlarının yüksek vb. olduğu sayfalara bakın.

Hem önemli hem de potansiyele sahip sayfaları belirledikten sonra, bunları test etme kolaylığına göre sıralamalısınız. Özellikle yeni bir strateji uygularken , daha fazla veri elde ettikçe daha karmaşık testlere geçerek en düşük seviyedeki meyveye gitmek daha iyidir . Bu metodoloji, en kısa sürede en yüksek getiriyi sağlayacaktır.

Seçtiğiniz test öğesi, bir harekete geçirici mesaj, reklam metninde bir başlık, bir açılış sayfasındaki bir resim, bir e-postadaki bir konu satırı veya bir indirimin reklamını yapan bir sosyal medya gönderisi olabilir. Hatırlanması gereken kritik nokta, deneklerin genellikle tek bir unsur oluşturması gerektiği ve diğer her şeyin aynı kalması gerektiğidir. Bu kuralın istisnası, açılış sayfaları veya benzersiz e-postalardan ve sayfalardan oluşan satış hunileri gibi iki ayrı varyasyonu test ettiğiniz zamandır.

2. Öneriler

Hangi testleri yapmak istediğinizi belirledikten sonra, varyasyonlar üzerinde beyin fırtınası yapmanız ve hipotezler oluşturmanız gerekir.

"Hangi değişiklikler sayfalar için daha iyi sonuçlara yol açabilir ve neden?" Sorusunu sorun.

Hipotez, bir sayfanın veya öğenin neden olabileceği kadar iyi performans göstermediğine ve onu nasıl iyileştirebileceğinize ilişkin bir değerlendirmedir. Bir A/B testi yaptığınızda, aslında bir hipotezi test ediyorsunuz.

Örneğin, mevcut ürün sayfası CTA'larınızın yeterince öne çıkmadığı ve ziyaretçilerin bunları bulmakta zorlandığı sonucuna varabilirsiniz. Bu sorunu çözmenin yolu, CTA düğmesi için daha parlak bir renk kullanmak olacaktır.

Hipotez oluşturmanın en iyi yolu aşağıdaki basit şablonu kullanmaktır: Eğer…, o zaman…, çünkü….

Bir örneğe bakalım:

Düşük stok hakkında bilgi CTA yanında ürün sayfalarına eklenirse aciliyet-bina elemanları istemi ziyaretçi eylemde, çünkü o zaman eklenti to-cart oranı (ve dolayısıyla dönüşüm oranı), artacaktır.

3. Prototip ve Tasarım

Hipotezler oluşturduktan sonra birçok kişi devreye girer ve testi organize etmeye başlar. Ancak , tüm ekibin dahil olduğundan ve tüm fikirlerin dikkate alındığından emin olarak, farklı tasarım seçeneklerini uygun şekilde beyin fırtınası yapmak ve doğrulamak çok önemlidir .

Mümkün olduğu kadar çok olasılık için beyin fırtınası yaparak, önerilen değişikliklerin gevşek tel çerçevelerini oluşturarak başlamalısınız. En umut verici görünenleri doğruladıktan sonra, uygulama amaçları için tam prototipler oluşturabilirsiniz.

4. Kod ve Test

Örnek büyüklüğünüzü hesaplayarak başlayın. "Örnek boyutunuz", sonuçlardaki herhangi bir farklılığın tesadüften kaynaklanmadığını kesin olarak söylemeniz gereken trafik miktarıdır . Bu konuyu bir sonraki bölümde derinlemesine ele alıyoruz. Şu anda belirli bir sayfaya yüksek düzeyde trafik çekmiyorsanız veya siteniz geliştirme aşamasındaysa, her zaman trafik satın alabilirsiniz. Bu amaçla birçok hizmet mevcuttur.

Ardından, zemin hazırlandıktan sonra doğru araçları seçebilir ve teste başlayabilirsiniz. Farklı araçlar, farklı test gereksinimlerine hizmet eder. Tek tek sayfa öğeleri için tek gereken basit bir web düzenleyicisidir. Farklı satış hunilerinin karşılaştırılması gibi daha karmaşık bölünmüş testler için karmaşık araçlar gerekebilir. E-posta pazarlaması ve reklam kampanyaları için özel yazılımlar da mevcuttur.

Yerinde kod uygulamak için özel bir geliştirme ekibiniz varsa, önceki adımda oluşturduğunuz tasarımlar burada çok değerli olacaktır.

5. Sonuçlar

Test seyrini tamamladıktan sonra sonuçları değerlendirebilir ve yeni bölünmüş testler formüle edebilirsiniz. Değerlendirmenin iki amacı vardır: bir kazanan belirlemek ve gelecekteki testler için yeni fikirler üretmek. Bazen sonuçlar yetersiz olacak ve orijinal hipotezlerinizi gözden geçirmenize veya terk etmenize neden olacaktır. Diğer durumlarda, sonuçlar, diğer ilgili sayfalarda benzer testler isteyecek veya orijinal değişikliğinizin daha gelişmiş varyasyonlarını deneyecek kadar önemli olacaktır .

Bölünmüş testler en iyi şekilde uzun vadeli bir stratejinin parçası olarak gerçekleştirilir. Haftalar ve aylar boyunca birçok küçük değişiklik yapmayı hedeflemelisiniz. Tüm bu değişiklikler, toplam dönüşüm oranınızı önemli ölçüde ve tutarlı bir şekilde artıracak.

A/B Bölünmüş Test Numune Boyutunu Nasıl Hesaplarsınız?

Altta yatan kavramları anladıktan sonra, minimum örneklem büyüklüğünü hesaplamak nispeten kolaydır.

İşte bilmeniz gereken birkaç terim:

• Temel dönüşüm – Geçerli sayfanızın dönüşüm oranı.
• Minimum algılanabilir etki – Minimum algılanabilir etki, sizi heyecanlandıran temel dönüşüm oranından minimum değişim yüzdesidir: %2, %3, %5 veya %10 olabilir. A/B testinde nadiren %10'un üzerinde olmalıdır. Tabii ki, daha küçük yükseltmelere ulaşmak daha kolaydır, ancak kanıtlamak daha zordur çünkü daha fazla kullanıcıya ihtiyacınız olacaktır. Öte yandan, daha büyük artışların daha az kullanıcıyla kanıtlanması daha kolaydır. Ancak bu kadar derin bir etkiye sahip olacak bir test fikri bulmak genellikle zordur.
• İstatistiksel önem – İstatistiksel önem, sonuçlarınızdan “emin” olduğunuz derecedir . Bir e-ticaret ortamında, %80 ila %95 istatistiksel anlamlılığı hedeflemelisiniz.
• Önem düzeyi – Önem düzeyi, istatistiksel anlamlılığın tersidir. Örneğin %5 anlamlılık düzeyi, sonuçların rastgele şanstan kaynaklanma olasılığının %5 olduğu anlamına gelir. %5 ila %20 anlamlılık düzeyi normaldir.
• İstatistiksel güç – Genellikle A/B ayrık test kullanıcıları tarafından göz ardı edilen “istatistiksel güç”, bir testin var olduğu varsayılarak minimum saptanabilir etkiyi bulma olasılığını tanımlayan yüzdedir. Örneğin, minimum algılanabilir etkiyi %5'e ve istatistiksel gücü %80'e ayarladığınızı ve testin sonunda alternatif sürümünüz kazanmadığını varsayalım. Kaybedilen versiyonun %5 veya daha fazla daha iyi olmadığına %80 eminsiniz.

Minimum numunenizi hesaplamak için Evan Miller'ın bu hesaplayıcısını kullanın ve daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız istatistiksel önemle ilgili bu gönderiyi okuyun.

Hangi Ürün Sayfası Öğelerini Bölme Testi Yapmalısınız?

Ürün sayfaları, test adaylarını seçme kriterlerine mükemmel şekilde uyar. Bir e-ticaret sitesindeki en önemli ve en yüksek trafiğe sahip sayfalar arasındadırlar. Ayrıca testi bölmek kolaydır.

Dönüşümler üzerinde en büyük etkiye sahip olabilecek ürün sayfası öğelerinden bazıları şunlardır:

• Başlık – Başlık, müşterilerin bir ürün sayfasına geldiklerinde gördükleri ilk şeydir. Öğeyi tanımlar ve diğer ürünlerden ayırt eder. Marka adlarını, temel özellikleri ve USP'leri dahil ederek (veya hariç tutarak) ve genel ürün adının farklı sürümlerini örnekleyerek deneme yapabilirsiniz.
• Görseller – Ürün görselleri, dönüşümleri önemli ölçüde etkileyebilir. Özellikle, müşterilerin sonraki görsellerde gezinmeden önce ilk gördüğü amiral gemisi ürün görseli çok fazla ağırlık taşır. Müşterilerin hangisini daha çekici bulduğunu görmek için bu görüntünün farklı varyasyonlarını çalıştırın.
• Açıklama – İkna edici açıklamalar, müşterileri birincil CTA'yı tıklamaya zorlar. Kopyanıza ikna edici öğeler ekleyerek açıklamalarla denemeler yapmak ilginç sonuçlar verebilir. Ödüllerden, medyadaki sözlerden, ünlülerin onaylarından, göze çarpan incelemelerden ve daha fazlasından alıntı yapmayı düşünün.
• Fiyat – Bir sayfaya gelen hemen hemen her ziyaretçi fiyata bakacaktır. Renk, boyut, konum ve fiyatın hemen yanında yer alan tüm bilgiler dahil olmak üzere çok sayıda değişiklik test edilebilir - örneğin indirimlerden önceki orijinal çarpıcı fiyat veya bir promosyon fiyatı için son tarih gibi.
• Özellik Seçenekleri – Genellikle, ziyaretçilerin satın almadan önce renk ve boyut gibi ürün özelliklerini seçmeleri gerekir. Bu seçenekler net değilse veya kullanımı zorsa, alıcılar için çok fazla sürtüşme yaratabilir. Belirsiz stok seviyeleri de belirsizliğe yol açabilir.
• Teslimat bilgileri – Gönderim süresi ve maliyeti , karar verme sürecinde bir diğer önemli faktördür. Teslimat bilgilerini doğru bir şekilde göstererek şüpheleri ortadan kaldırabilir ve hatta ücretsiz, aynı gün veya ertesi gün teslimatı belirgin bir şekilde göstererek satın alma isteğini artırabilirsiniz.
• CTA – Bu büyük bir olay . CTA'lar söz konusu olduğunda üç özellik çok önemlidir: şekil, boyut ve renk. CTA'lar, sayfadaki diğer öğelerden sıyrılmalı ve özellikle mobil cihazlarda tıklaması kolay olmalıdır.
• Yıldız derecelendirmesi – Çevrimiçi alıcılar yorumları sever. Başlığınızın altında gösterilen yıldız derecelendirmesinin çeşitlerini test etmeyi düşünün ve müşterilerin incelemelere ayrılmış ürün sayfalarında gezinmesini kolaylaştırın.
• Aciliyet oluşturucu özellikler – Geri sayım sayaçları, zaman sınırlı teslimat, özel indirimli fiyatlar vb. gibi aciliyet oluşturucu unsurlar – bir sayfanın dönüşümlerini önemli ölçüde artırabilir. Ürün sayfalarında aciliyet oluşturma hakkında daha fazla bilgi edinin.

En iyi performans gösteren ürün sayfalarının bazı örneklerini ve dönüşümleri nasıl artıracağınıza ilişkin fikirleri görmek isterseniz, konuyla ilgili yayınımıza göz atın.

Başka bir test ilhamı arıyorsanız, web'de (veya bu konuda herhangi bir yerde) bulunan en kapsamlı e-ticaret optimizasyon kontrol listesini yazdık. Şimdi ücretsiz indirin!

Bunun gibi daha fazla içgörü ister misiniz?

Haftalık e-ticaret ipuçlarını, stratejilerini ve önde gelen sektör bilgilerini alın.Doğrudan gelen kutunuza teslim edilir.

on Gizlilik politikasını okudum ve haber bülteni hüküm ve koşullarını kabul ediyorum.

Devam etmek için lütfen bu onay kutusunu seçin

Woohoo! Az önce kaydoldunuz. Aboneliği onaylamak için gelen kutunuzu kontrol edin.

Kaçınılması Gereken En İyi 11 E-ticaret A/B Bölünmüş Testi Hatası"

Doğru yapılmadığında, bölünmüş test muazzam bir zaman ve para kaybı olabilir.

Aşağıdaki hataları yapmaktan kaçının:

1. Dönüşümleri etkilemeyen bölünmüş test sayfaları – Dönüşümleri önemli ölçüde etkilemeyen bölünmüş test sayfalarının hiçbir faydası yoktur. Sınırlı zaman ve kaynaklarla, test için en iyi adayları araştırmak ve önceliklendirmek çok önemlidir.
2. Tek bir testte birden çok öğeyi ayrı ayrı test etme – Testleri birden çok öğeyle çalıştırırsanız, olumlu sonuçlardan hangi varyasyonların sorumlu olduğunu bilemezsiniz. Bu, ileriye dönük hipotezler formüle etme yeteneğinizi olumsuz etkiler ve ayrıca testleri yürüttüğünüz sayfalar için idealden daha az sonuçlara yol açması da olasıdır.
3. Küçük bir örneklem büyüklüğü kullanmak – Eğer iyi bir veri bilimine bağlı kalmazsanız – %80 ile %95 arasında istatistiksel anlamlılığa sahip bir örneklem büyüklüğü hesaplamak – sonuçlarınız yetersiz olacaktır. Uzun vadede, bu, hedeflerinizde göz ardı edilebilir değişikliklere yol açmamaktan daha olasıdır.
4. Tüm test fikirlerinizi “ödünç almak” – Rakip araştırması ve hipotezlerinizi bilgilendirmek için vaka çalışmalarının kullanılması iyi bir uygulamadır. Sadece onlardan test fikirleri üretmeniz bir hatadır. En iyi sonuçlarınızın çoğu muhtemelen rakiplerinizin yapmadığı testlerden gelecektir.
5. Ara sıra bölünmüş test - Eskilerin dediği gibi: bölünmüş test sadece Noel için değil, yaşam içindir. En büyük dönüşüm kazanımları ve değişen tüketici davranışına uyum sağlayabilen bir strateji için, testler uzun vadede sürdürülebilir bir şekilde yapılmalıdır.
6. Tasarım ve geliştirme süreçleri arasında ayrım eksikliği – Fikirlerin beyin fırtınası (tasarım) ve uygulanması (geliştirme ve kodlama) söz konusu olduğunda görevler arasında net bir ayrım olmalıdır. Çoğu zaman, perakendeciler bu rolleri karıştıracak ve bu da ya etkisiz beyin fırtınası ya da kalitesiz uygulama ile sonuçlanacaktır. Her iki işten de bir kişi sorumlu olsa bile, bu kişilerin uygun becerilere sahip olduğundan emin olmak çok önemlidir.
7. Hipotezleri önsezilere ve varsayımlara dayandırmak – Her bölünmüş test ekibi, neyin “iyi bir test fikri” oluşturduğuna dair bir dizi varsayıma sahip olacaktır. Ancak mümkün olduğunca açık fikirli olmak ve mantıksız görünebilecek hipotezler oluşturmak önemlidir. Bölünmüş testin tüm amacı, olumlu orijinal değişiklikleri belirlemektir. Süreçler, mümkün olduğu kadar temel varsayımlara meydan okumalı ve tasarımcıları kalıpların dışında düşünmeye teşvik etmelidir.
8. Uygun hipotezler oluşturamama – Olumlu değişikliklerin arkasındaki nedenleri bilmek önemlidir. Herhangi bir öngörüde bulunmadan fikirler üretirseniz, kendinizi dezavantajlı duruma sokuyorsunuz. Başarılı sonuçların temelini anlamak, müşteri tabanınızın zaman içindeki davranışını daha net bir şekilde anlamanızı ve ileriye dönük sağlam hipotezler oluşturmanızı sağlar.
9. Sonuçların yetersiz analizi – Dolayısıyla, CTA “B” %10 oranında dönüştürürken CTA “A” yalnızca %5 oranında dönüştürür. Bu hikayenin sonu, değil mi? Numara! Test verileri, yüksek dönüşüm sağlayan segmentler, en yüksek dönüşüm süreleri, sayfa içi engeller ve daha fazlası hakkında bilgiler dahil olmak üzere müşteriler hakkında yararlı bilgiler içerir. Test sonuçlarını derinlemesine incelemek için Google Analytics gibi bir analiz platformu kullanın.
10. Küçük kazançları gözden kaçırmak – Perakendeciler genellikle büyük sonuçlar bekler ve çoğu zaman %2 veya %3'lük değişiklikleri önemsiz olarak değerlendirir. Bir bakıma bu anlaşılabilir. Web'deki son derece başarılı vaka çalışmalarının üstünlüğü, bizi aynı sonuçları denemek ve yansıtmak için şartlandırdı. Ama bu bir hata. Güçlü istatistiksel anlamlılığa sahip olduklarında küçük artışlar, daha büyük sonuçlar kadar geçerlidir. Yüksek istatistiksel güce sahip testler, küçük bir etkiyi algılayabilir ve hepsi eşit derecede geçerlidir.
11. Sonuçlara "göz atmak" - Ayrık testleri erken durdurmak (istediğiniz sayıda test edilmiş kullanıcıya ulaşmadan önce) büyük bir hayır- hayırdır . Çoğu zaman, testçiler, testin ortasındaki sonuçlara dayanarak bir varyantın diğerine göre etkinliğini sonuçlandıracaktır. Bunu yaptığınızda, bir test boyunca kendini gösterebilecek varyansı görmezden gelirsiniz ve varyasyonların belirli zamanlarda keyfi olarak birbirinden daha iyi performans göstermesi yaygın bir durumdur.
    

    E-Ticaret için En İyi A/B Bölünmüş Test Araçlarına Bir Bakış

    A/B split testi, pazarlama ve satış faaliyetlerinizin birçok yönünü kapsamalıdır. Sitenizle sınırlı kalmamalıdır. E-posta pazarlamanız, Facebook reklamcılığınız, sosyal medyanız vb. için olanlar gibi çoğu özel uygulama, kendi A/B bölünmüş test araçlarıyla birlikte gelir.

Bu liste, e-ticaret sitenizde bölünmüş testler yapmak için en iyi araçları özetlemektedir. Ayrıca, A/B ayırma testi söz konusu olduğunda her şeyiyle "en iyi" bir araç yoktur. Farklı çevrimiçi mağaza türleri için farklı çözümler tasarlanmıştır ve en iyi yazılım seçimi, büyüklük, sektör, tercih edilen pazarlama yöntemleri ve daha fazlası dahil olmak üzere bir dizi faktöre bağlıdır.

İşte en iyi beş e-ticaret A/B bölünmüş testi aracının özeti:

1. VWO – VWO, analiz yapmak, yeni fikirler geliştirmek ve testler yapmak için web'deki en popüler e-ticaret araçlarından biridir . Bir platform olarak, optimizasyon kampanyaları yürütmek için gereken tüm özelliklere sahiptir ve kurumsal şirketler ve küçük işletmeler (ve bunların arasındaki her şey) için çeşitli seçeneklerle çok yönlüdür. VWO, eBay'i müşteri listesine dahil eder.
2. Optimizely – Uluslararası e-ticaret alanındaki bir başka büyük isim olan Optimizely, “büyük isim” çevrimiçi perakendecilerinin favorisi . Yazılım, A/B testleri yürütmek için güçlü bir özellik paketi içerir ve numunelerin bölümlere ayrılmasına, tahminlere, hedeflemeye ve analize olanak tanır. Hem mobil hem de masaüstünde kullanım için mükemmeldir.
3. Google Optimize – Google Optimize'ın en büyük satış noktalarından biri, ücretsiz olduğu için “satış noktası” belki de yanlış kelime olmasına rağmen, Google analytics ile sorunsuz entegrasyonudur. Optimize, eksiksiz bir A/B test platformudur ve kendi görsel düzenleyicisine sahiptir. Rakiplerin kurumsal düzeydeki özelliklerinin çoğundan yoksun olduğu düşünüldüğünde, çoğunlukla küçük şirketler arasında büyük bir takipçi kitlesi bulmuştur. Kullanıcıların daha sonraki bir tarihte yükseltebilecekleri Optimize 360 ​​adlı ücretli bir sürüm vardır.
4. AB Tasty – AB Tasty, daha büyük kuruluşlar için tasarlanmıştır ve zengin özelliklere sahip bir analitik platformu, görsel düzenleyici ve testleri çalıştırmak için otomatik uygulama işlevselliği dahil olmak üzere eksiksiz bir test araçları seti ile birlikte gelir.
5. Swiftswap – Growcode'un yazılımı Swiftswap'ı dahil etmeden en iyi test araçlarının bir listesini derleyemezdik. Swiftswap'ı benzersiz kılan şey, test sürecini bilgilendirmek ve kolaylaştırmak için AI kullanmasıdır. Tüm e-ticaret platformları ile entegredir. Ayrıca, e-ticaret mağazalarına hızlı ve tutarlı optimizasyon değişiklikleri sağlamak için tasarlanmıştır ve Growcode'un dış kaynaklı optimizasyon paketinin bir parçası olarak mevcuttur.

E-ticaret A/B Testi Örnek Olayları Örnekleri

Peki, bir A/B bölünmüş testi pratikte neye benziyor?

İşte Growcode'un kendi vaka dosyalarından üç örnek:

1. Budapeşteli

Budapester, tasarım çantalar, ayakkabılar ve aksesuarlar satan büyük bir çevrimiçi perakendecidir. Şirket, uygun maliyetli, uzun vadeli bir test planı uygulamak istedi. Analiz, ürün sayfalarının ve alışveriş sepetinin iyileştirme için en büyük potansiyele sahip olduğunu gösterdi.

Örnek olay incelemesinin tamamını buradan okuyun.

Sonuç: Dönüşüm oranı %12,5 arttı.

Aşağıdaki hipotezler formüle edilmiş ve test edilmiştir:

Birinci hipotez: USP'nin tüm sayfalarda daha net bir şekilde iletilmesi, dönüşümleri artıracaktır.

Önce: Ücretsiz kargo ve anında ürün bulunabilirliğini içeren USP, ürün sayfalarında gösterilmedi.

Sonra: USP, ürün açıklamasının altına ve başlığa dahil edildi.

İkinci hipotez: başlık çok fazla yer kaplıyordu ve gereksiz bağlantılar ve bilgilerle ziyaretçilerin dikkatini dağıtıyordu.
Önce: Başlık belirsizdi, çok sayıda küçük düğme, okunması zor metin ve gereksiz bağlantılar vardı.

Sonra: Başlık sadeleştirildi ve ana düğmeler daha anlaşılır hale getirildi.

Üçüncü hipotez: Düzenli bir alışveriş sepeti, alışveriş sepetini terk etmeyi azaltır.
Önce: Satın alma onayı sayfasında ücretsiz teslimat bilgisi gösterilmedi ve indirimli fiyatlar vurgulanmadı.

Sonra: Ücretsiz teslimat, stok durumu ve indirimler, fark edilmelerini sağlamak için parlak renklere dahil edildi.

2. Ayrılmış

Reserved, Orta ve Doğu Avrupa bölgesindeki en büyük moda perakendecisidir. Online mağaza 2013 yılında açıldı.

Sonuç: %4,6 dönüşüm oranı artışı.

Örnek olay incelemesinin tamamını buradan okuyun.

Aşağıdaki hipotezler formüle edilmiş ve test edilmiştir:

Birinci hipotez: Ana sayfalara (ana sayfa, ürün sayfaları ve kategori sayfaları) USP'yi eklemek, ziyaretçileri Ayrılmış ile alışverişin benzersiz faydaları konusunda ikna etmeye yardımcı olacaktır.

Önce: Ana sayfada net USP görüntülenmedi.

Sonra: USP'ler ana sayfada başlığın hemen altında görüntülendi.

İkinci hipotez: Alışveriş sepeti sayfalarına USP'yi dahil etmek, alışveriş sepetini terk etmeyi azaltacaktır.
Önce: Bazı USP'ler gösterildi, ancak net bir şekilde açıklanmadı. 50 doların üzerindeki alışverişlerde ücretsiz teslimat ve ücretsiz kurye teslimatı hakkında bilgi gösterilmedi.

Sonra: Sayfanın sağına USP'ler hakkında bilgi veren bir bölüm eklendi.

3. 4F

4F, spor giyim ve spor aksesuarları satıyor. Şirket, geleneksel üretim süreçlerini modern tasarımlarla karıştırarak kalite konusunda bir itibar kazanmıştır.

Sonuç: %8 küresel dönüşüm oranı artışı.

Örnek olay incelemesinin tamamını buradan okuyun.

Aşağıdaki hipotezler formüle edilmiş ve test edilmiştir:

Birinci hipotez: Ürün sayfalarına ayrıntılı açıklamalar eklemek, şüpheyi giderecek ve daha fazla ziyaretçinin sepete ürün eklemesini sağlayacaktır.

Önce: Ürün bilgileri dağınıktı, taranması zordu ve CTA'dan çok uzaktaydı.

Sonra: Teslimat bilgileri de dahil olmak üzere ürün detayları taranabilir olacak şekilde yazılmıştır ve CTA'nın yanına yerleştirilmiştir.

İkinci hipotez: İndirimlerin yüzde olarak gösterilmesi, daha fazla müşterinin sepete ürün eklemesini sağlayacaktır.
Önce: İndirimli fiyatın üstü çizildi ve daha fazla bilgi olmadan mevcut fiyatın yanında gösterildi.

Sonra: Güncel fiyatın yanına indirimli fiyatı yüzde olarak gösteren bir rakam eklendi.

Üçüncü hipotez: Mağaza içi teslimatla ilgili bilgilerin gösterilmesi, müşterilerle oldukça alakalı olduğu ve 4F'nin iyi bilinen bir yerel mağaza zincirine sahip olduğu için dönüşümleri artıracaktır.
Önce: Mağaza teslimatı ile ilgili bilgiler sayfanın oldukça altındaydı.

Sonra: Doğrudan gönderim ve mağaza içi teslimat ayrıntıları, CTA'nın üzerinde yan yana görüntülendi.

Gördüğünüz gibi, test edilen sayfa öğelerinin çoğu oldukça genel A/B testi örnekleridir. “Güvenli” görünebilecekleri gerçeğine rağmen, yine de dönüşüm oranlarında önemli artışlar sağlayabilirler.

Çözüm

Bu gönderide özetlenen bilgilerle donanmış olarak, gerçek sonuçlar sağlayan ve sizi dönüşüm ve gelir hedeflerinize daha da yaklaştıran testler yapmaya başlayabilirsiniz.

Ama akılda tutulması gereken önemli bir nokta var.

Sürekli ve tutarlı bölünmüş testin önemini unutmayın.

Zaman içinde çok sayıda küçük değişiklik yapmayı içeren bir optimizasyon kampanyası uygulamak, sizi rakiplerinizin çok üstüne çıkaracaktır. Amazon gibi büyük oyuncuların sektör ortalamasının çok üzerinde dönüşüm oranları elde etmek için kullandıkları stratejidir.

Bu arada, test ilhamı arıyorsanız, web'de (veya bu konuda herhangi bir yerde) bulunan en kapsamlı e-ticaret optimizasyon kontrol listesini yazdık. Şimdi ücretsiz indirin!

Neden Growcode ile İletişime Geçmiyorsunuz?

Deneyimli bir ekibin optimizasyon stratejinizi üstlenmesini istiyorsanız, neden Growcode ile iletişime geçmiyorsunuz? Bölünmüş testler yürütme konusunda yılların deneyimine sahibiz ve kendinizi yönetmenin size maliyetinin çok altında bir uzun vadeli strateji uygulayabiliriz. Ayrıca sonuçlar garantilidir. Onları teslim edemezsek, size tam bir geri ödeme yapacağız.
Benzersiz, eller serbest yaklaşımımız hakkında buradan bilgi edinin.