A/B Testi Nedir? (Tanım + A/B Testi Nasıl Çalıştırılır)

Pazarlama kampanyaları yürütüyor, e-posta gönderiyor veya web sitenizden potansiyel müşteriler elde etmeye çalışıyorsanız, takipçileriniz için düzenli olarak değerli içerikler üretiyorsunuz demektir.

Ancak bu içeriğin ne kadar iyi performans gösterdiğini biliyor musunuz?

Gördüğünüz sonuçlardan memnun musunuz? Bazı içerik parçalarının neden diğerlerinden çok daha başarılı olduğunu anlamaya çalışıyorsanız, bir A/B testi yapmayı düşünebilirsiniz.

Bu değerli araç, içerik stratejinizdeki varsayımları ortadan kaldırır ve işletmeniz için en iyi kararları vermeniz için ihtiyaç duyduğunuz verileri sağlar. A/B testinin ne olduğundan veya nasıl çalıştırılacağından emin değil misiniz? Bu kılavuzla doğrudan temel bilgilere gidiyoruz, böylece kısa sürede kendi testlerinizi gerçekleştirebileceksiniz!

A/B Testi Nedir?

Başarılı bir pazarlama stratejisinin önemli bir bileşeni, neyin işe yaradığını bilmek ve bu bilgiyi kullanmaktır. A/B testi size bu temel bilgiyi sağlar ve neyin en iyi sonucu verdiğini tahmin etme ihtiyacını ortadan kaldırır. A/B testi ile, farklı gruplarla paylaştığınız iki benzer içerik parçasını kullanarak rastgele bir deneme yürütür ve hangisinin istenen sonuçları verdiğini görmek için izlersiniz.

Bu genellikle e-postalarla yapılır; burada farklı konu satırları veya açılar test etmek için kullanılabilir ve bu da daha yüksek bir açılma oranıyla sonuçlanır. Veya hangi sürümün daha yüksek tıklama oranı sağladığını görmek için aynı teklif için iki reklamı biraz farklı kopyalarla test edebilirsiniz.

Daha iyi sonuç kümesi üreten içerik parçaları 'kazanan' örnek olarak kabul edilir ve gelecekteki kampanyalarda veya başka pazarlama materyalleri oluşturmak için kullanılır. Her iki numunenin de aynı veya benzer sonuçlara sahip olduğunu fark ederseniz, bunları doğru şekilde test etmek için her birini daha belirgin hale getirmeniz gerekebilir.

Elbette bu, 'kaybeden' örneğin kötü olduğu anlamına gelmiyor. Aslında, performansından elde edilen içgörü, hedef kitlenizin daha küçük bir kesimiyle en iyi nasıl iletişim kuracağınıza veya gelecekte ne yapmaktan kaçınacağınıza karar vermenize yardımcı olması açısından çok önemli olabilir.

Neden A/B Testi Yapmalısınız?

AB testi olmadan aslında kör uçuyorsunuz. İçerik paylaşıyorsunuz ve çekmeye çalıştığınız kitle için doğru mesajı hazırladığınızı umuyorsunuz. A/B testi yapmanın ana nedeni, hedef kitleniz ve içeriğinize nasıl yanıt verdikleri hakkında bilgi toplamaktır. Bu, ürettiğiniz içeriği, paylaşılma sıklığını ve hatta yayınlandığı platformu geliştirmek için kullanabileceğiniz verilerle sizi donatır.

İlk içerik üretim aşamalarında size yol göstermesi için genel bilgileri kullanıyorsunuz ancak A/B testi yaklaşımınıza ince ayar yapmanıza olanak tanıyor. Bir e-postada A/B testi yaptıysanız ve bir gruba sabah 10'da ve diğer gruba öğleden sonra 3'te gönderdiyseniz, e-postalarınızı göndermek için en iyi zamanı belirlemek için her birinin açılma oranlarını kullanabilirsiniz. Benzer şekilde, abonelerinizden hangisinin daha iyi yanıt verdiğini görmek için konu satırlarında veya e-posta önizlemesinde küçük değişiklikler yapabilirsiniz.

A/B Testi Nasıl Çalışır?

A/B testi kulağa oldukça basit geliyor ancak güvenilir sonuçlar elde etmek için düzgün bir şekilde yürütülmesi gerekiyor. Zaman, yazılım ve insanlar gibi bir dizi kontrolsüz değişkenle çalışıyorsunuz, bu nedenle büyük bir hata payı var. Doğru planlamanın yardımcı olabileceği yer burasıdır. Başarılı bir AB testi yapmak ve doğru sonuçlar elde etmek için izlemeniz gereken bazı önemli adımlar şunlardır.

Adım 1. Hangi Değişkeni Test Etmek İstediğinize Karar Verin

İlk adım, tam olarak neyi test edeceğinizi bilmektir. Çalıştırdığınız her AB testi için yalnızca bir şeye odaklanmanız gerekir. Bu değişken, konu satırınız veya bir dizi e-posta için kişiselleştirme kullanımınız veya harekete geçirici mesajınız için kullanılan kopya olabilir. Tek bir içerik parçası için birden çok değişkeni test edebilirken, her bir değişken grubunu farklı zamanlarda test ettiğinizden emin olun. Aynı anda birden fazla değişkeni test etmeye çalışırsanız, hangi değişkenin gerçekten daha etkili olduğunu söyleyemezsiniz.

Ek olarak, tam olarak neyi test etmek istediğinizi daraltarak, değişkenleri nasıl oluşturacağınıza daha iyi karar verebilirsiniz. Açık oranlarınızı artırmada kişiselleştirmenin ne kadar etkili olduğunu test etmek istiyorsanız, bir dizi e-postanın kişiselleştirme içermesi gerekeceğini ve diğerinin gerektirmeyeceğini bilirsiniz. Benzer şekilde, metninizin tıklama oranlarınızı nasıl etkilediğine odaklanıyorsanız, iki farklı harekete geçirici mesaj kopyası oluşturmaya odaklanacaksınız.

Adım 2. Hangi Metriğe Odaklanacağınızı Belirleyin

Ayrıca neyi ölçmek istediğinizi de bilmeniz gerekir. Tıklama oranlarınız mı? Açık oranlarınız? Yeni abone sayısı? Metrik konusunda net olarak, hangi sürümün en etkili olduğuna karar verirken tam olarak hangi verilere odaklanacağınızı bilirsiniz.

Bazı durumlarda, özellikle mevcut verileriniz varsa, akılda gerçek bir hedef veya hatta bir hipotez bulunmasına yardımcı olur. Örneğin, bazı kelimelerin açık oranınızı olumsuz etkilediğini fark etmiş olabilirsiniz ve bunun doğru olup olmadığını görmek için bir AB testi yapmayı düşünüyorsunuz. Hipoteziniz , konu satırımda 'tükenmişlik' kelimesini kullanmanın açık oranımı %3 oranında azalttığı olabilir. Amacınız, hangi konu satırının daha yüksek bir açık oran ile sonuçlandığını belirlemek olacaktır.

Adım 3. Bir Kontrol ve Meydan Okuyucu Ayarlayın

İlk iki adımı tamamlayarak değişkenlerinizi ve istediğiniz sonucu belirlediniz. Artık 'kontrolünüzün' ve 'meydan okumanızın' ne olduğuna karar vermeye hazır olacaksınız. Kontrolünüz için içeriğinizi normalde yaptığınız gibi oluşturacaksınız.

Konu satırlarını test ederek açılma oranlarını artırmaya çalışma örneğimize geri dönersek, konu satırınızın tipik biçimini 'tükenmişlik' kelimesini ekleyerek kullanırsınız. Örneğin, Yaratıcı Olarak Tükenmişliği Önlemenin On Kanıtlanmış Yolu .

Meydan okuyucunuz, sahip olduğunuz hipoteze göre ayarlamalar yapmaya başlayacağınız yerdir. Bu durumda konu satırınız şöyle görünebilir: Yaratıcı Enerjinizi Yakıtlandırmanın On Yolu.

Adım 4. Gerekirse Numunenizi Eşit Bir Şekilde Bölün

Örneğinizi nasıl böleceğiniz, test ettiğiniz içeriğin türüne ve kullandığınız araca göre belirlenir. E-postalar için, numunenizi genellikle eşit olarak bölersiniz, böylece her grup oldukça benzer olur, ancak AB test aracınız tarafından rastgele bölünmesini de seçebilirsiniz.

Açılış sayfası veya reklamlar gibi üzerinde daha az kontrole sahip olduğunuz diğer içerikler için örneğiniz rastgele bölünecektir.

Adım 5. Örnek Boyutunuzu Seçin

Numunenizi nasıl böleceğinizi seçmek gibi, kullandığınız araca ve hangi içeriği test ettiğinize bağlı olarak gerçek numune boyutunu belirleyeceksiniz. E-postalar için, genellikle kontrolünüzü ve meydan okuyucunuzu e-posta listenizin küçük bir alt kümesine gönderebilirsiniz. Belirli bir hedefe ulaşıldığında, 'kazanan' kalan kişilere gönderilecektir.

Web sayfaları ve reklamlar, onları görmeyi beklediğiniz belirli sayıda insan olmadığı için çok farklıdır. Bu nedenle, örnek boyutunuz içeriğin ne kadar süre paylaşıldığına veya reklama ne kadar para harcandığına göre belirlenir.

Hangi yöntem kullanılırsa kullanılsın, kesin sonuçlara ulaşmak için testinizin yeterince uzun süre çalışmasına izin verdiğinizden emin olmak istersiniz.

Adım 6. Sonuçlarınızın Ne Kadar Önemli Olacağını Belirleyin

Odaklanmak istediğiniz metriği belirlemek için önceki adımı hatırlıyor musunuz? Burası özellikle önemli hale geliyor. 'Kazanan' veya daha iyi performans gösteren içeriği seçmek için sonuçlarınızın ne kadar önemli olması gerektiğini belirlemeniz gerekir. Burada istatistiksel anlamlılık devreye giriyor. Bir istatistik dersi yaptığınızdan bu yana bir süre geçtiyse, hızlı bir tazeleme zamanı.

İstatistiksel önem, sonuçlarınızın hata veya şanstan kaynaklanma olasılığının ne kadar olduğunu gösterir. İstatistiksel anlamlılığınız ne kadar yüksekse, sonuçlarınız o kadar güvenilirdir, çünkü bu, sonuçlarınızın rastgele veya yanlışlıkla elde edilmiş olma ihtimalinin düşük olduğu anlamına gelir.

Unutmayın, testinizin çıktısı pazarlama stratejinizi, reklam harcamanızı nasıl bütçelendireceğinizi ve hedef kitlenizle nasıl iletişim kuracağınızı belirlemek için kullanılacaktır. Bu nedenle, bu kararları yönlendiren verilerin doğru olduğundan mümkün olduğunca emin olmak istersiniz. Genellikle en az %95 güven düzeyine sahip olmak istersiniz ancak %99'a kadar çıkabilirsiniz.

İstatistiksel anlamlılığınızı ve güven düzeyinizi hesaplamak oldukça karmaşık bir süreç olabilir ama neyse ki bunu sizin için halledebilecek kullanışlı araçlar var.

Adım 7. Bir A/B Test Aracı Seçin

Piyasadaki popüler dijital pazarlama araçlarının çoğu, A/B testleri yapmak için kullanılabilir. Facebook Ads Manager, Google Optimizer, Hubspot, ActiveCampaign, Adobe Target ve Visual Website Optimizer gibi araçlar, e-postalar, web sayfaları veya reklamlar için A/B testleri çalıştırabilen yazılımlara sadece birkaç örnektir.

Bir araç seçerken, onu nasıl kullanacağınızı, ne tür içerik veya kampanyaları test edeceğinizi, satın alınabilirliğini ve kullanım kolaylığını göz önünde bulundurmak istersiniz. Odaklanması gereken bir diğer önemli özellik, verilerin nasıl toplandığı ve paylaşıldığıdır. Bu sayılar, ihtiyacınız olan en önemli çıktılardır, bu nedenle, anlaşılması kolay bir biçimde ayrıntılı raporlar sağlayan bir araç seçmek istersiniz.

Adım 8. A ve B Sürümlerini Aynı Anda Test Edin

Testinizin hem kontrolünüz hem de rakibinizle aynı anda yapılması gerekiyor. Bu, bugün A e-postasını ve önümüzdeki hafta B'ye e-posta gönderemeyeceğiniz veya her bir reklam günü arayla yayınlayamayacağınız anlamına gelir. Aynı koşullar altında test edilmeleri gerekir, tek fark değiştirilmiş öğe ve içeriği gören gerçek kişilerdir.

Bu kuralın tek istisnası, testin zamanlamanızla ilgili olmasıdır. Hedef kitlenize ulaşmak için doğru zamanı veya günü bulmaya çalışıyorsanız, doğal olarak içeriğinizi farklı zamanlarda paylaşacaksınız. Ancak bu durumda, kontrol ve meydan okuyucu arasındaki tek fark zaman olacaktır.

Adım 9. Analizi Birincil Hedefinize Odaklanın

Testinizi yaptıktan ve sonuçlarınızı toplamaya başladığınızda, verilerle dolup taşacaksınız. Tüm bunlar alakalı olsa da, ölçmek için belirlediğiniz metriğe öncelik vermeniz gerekir. Birincil hedefiniz açık oranınız için en iyi olanı bulmaksa, analizinizin odak noktasının bu olması gerekir. Belirleyici faktör veya ikisinden hangisinin başarılı olduğu bu olacaktır.

Bu, kalan verileri atmanız gerektiği anlamına gelmez. Bu, hedef kitlenizi daha iyi anlamanıza ve hatta içeriğinizi daha da geliştirmenize yardımcı olmak için kullanılabilir. Hatırlanması gereken en önemli şey, bu ek verilere sahip olmanın sadece güzel olduğudur – testin ana odak noktası değil.

Adım 10. Bir A/B Test Hesaplayıcı ile Sonuçlarınızı Ölçün

Bu aşamada tüm verilere sahipsiniz ve sayıların üzerine döküyorsunuz. Peki sonuçlarınızı gerçekten nasıl ölçüyorsunuz ve bunların stratejinizde değişiklik yapmaya yetecek kadar önemli olup olmadığını nasıl belirliyorsunuz?

Hubspot veya Survey Monkey'in A/B testi hesaplayıcısı gibi araçlar, tahminde bulunmayı ortadan kaldırabilir. Bu araçları kullanarak, her bir değişkeni alan kişi sayısını ve kaç kişinin harekete geçtiğini gireceksiniz. Bu, her biri için dönüşüm oranlarını üretecek ve hangisinin daha iyi performans gösterdiğine dair net bir gösterge verecektir.

Adım 11. Bir Sonraki Eyleminize Yol Göstermek İçin Sonuçlarınızı Kullanın

Artık sağlam verileriniz olduğuna göre, stratejinizde hangi değişikliklerin gerekli olduğunu belirlemek için bunu güvenle kullanabilirsiniz. AB testinin her zaman tek seferlik bir etkinlik olmadığını unutmayın. Ürettiğiniz şeyin optimum sonuçlar üreteceğinden emin olana kadar daha fazla fikir edinmek için kazanan içeriğinizi başka bir rakiple test edebilirsiniz.

Ve sonuçlardan memnun değilseniz, her zaman tamamen yeni içerik setleriyle baştan başlayabilirsiniz. Harika olan şu ki, sonuçlar tatmin edici olmasa bile, yine de kullanabileceğiniz değerli bilgiler sağlıyorlar.

A/B Test Sonuçları Nasıl Yorumlanır?

Testinizden aldığınız bilgilerin ne kadar değerli olduğundan biraz bahsettik ama nasıl doğru yorumluyorsunuz? Bir kez daha birincil hedefinize odaklanmanız gerekiyor. Odaklandığınız metrik açık oranlarsa, önce bunlara bakacaksınız. Bu, A/B test aracınıza ekleyeceğiniz sayıdır.

Ardından, dönüşüm oranlarındaki farklılıklara bakacaksınız. A e-postası için %3'lük bir dönüşüm oranı, B e-postası için ise %95'lik bir güven düzeyiyle %7'lik bir dönüşüm oranı görmüş olabilirsiniz. Bu sonuçların istatistiksel olarak anlamlı olduğu kabul edilir ve gelecekteki e-postalar için modeliniz olarak B e-postasını kullanmanın daha yüksek bir dönüşüm oranıyla sonuçlanmasını bekleyebilirsiniz.

Ayrıca, yaş, cinsiyet, konum, cihaz türü veya e-postalarınızın açıldığı günün saati gibi hedef kitle demografisi gibi diğer bilgileri de inceleyebilirsiniz. Tüm bu bilgiler, hedef kitlenizin kim olduğu ve onlar için neyin işe yarayabileceği konusunda size daha geniş bir bakış açısı sağlar.

Kaçınılması Gereken Yaygın A/B Testi Hataları

Deneyimli pazarlamacılar bile AB testlerinde sonuçlarını ve buna bağlı olarak stratejiyi olumsuz etkileyebilecek hatalar yapar. İşte en yaygın hatalardan bazılarına ve bunları yapmaktan kaçınmak için atabileceğiniz adımlara bir göz atın.

Testin Yeterince Uzun Sürmesine İzin Vermemek

AB testleri tipik olarak belirli bir platform üzerinden yapılır ve bu platformlar gerçek zamanlı olarak veri sağlar. Şimdi bu, sabırlı olduğunuz sürece büyük bir fayda sağlayabilir. Hızlı bir karar vermek istediğiniz için testin ilk performansını görmek ve zamanından önce bitirmek kolaydır. Bununla ilgili sorun, testin size büyük resme bakmanıza yetecek kadar uzun süre çalışmasına izin vermemenizdir. Testinizi birkaç saat sonra bitirirseniz, gerçek sonuçları almak için yeterli zaman olmayacaktı.

Bunu önlemek için, planlama aşamasında testlerinizin ne kadar sürmesini istediğinize karar verin. 24 saate karar verirseniz, içeriğin performansı ne olursa olsun, bu 24 saat boyunca hiçbir şey yapmayın .

Ayrıca insanların testlerini yapmak için yeterli zaman ayırmaması sorunu da var. Farklı içerik türlerinin farklı koşullar altında test edilmesi gerektiğini unutmayın. Reklamlarınız, örneğin e-postalarınız veya açılış sayfalarınızla aynı süre boyunca test edilemez. Ek olarak, daha büyük kitlelere daha fazla zaman tanımak isteyeceksiniz. 50 kişilik küçük bir grubun, 35.000 kişilik bir gruptan daha kısa sürede önemli sonuçlar üretmesi beklenebilir.

Aynı Anda Çok Fazla Değişkeni Test Etme

AB testi olarak adlandırılmasının bir nedeni var – A öğesini B öğesine karşı test ediyorsunuz. Çok değişkenli testler olsa da, bu tamamen farklı bir test şeklidir ve farklı koşullar altında yapılır. Bir AB testi çalıştırdığınızda ve çok fazla değişken eklediğinizde ne olur, sonuçlara güvenilemez. Sonucu etkilemiş olabilecek çok fazla hata veya rastgele şans örneği olacaktır. E-postalarınızı farklı zamanlarda gönderirseniz, konu satırını değil, açık oranı zorlayan şey bu olabilir. Harekete geçirici mesaj düğmesinin tasarımını ve kopyayı değiştirirseniz, hangisinin fark yarattığından emin olamazsınız.

Bu nedenle hedefinizi bilmek ve bunu testinizin nasıl yürütüleceğine rehberlik etmek için kullanmak çok önemlidir. Açık oranlara odaklanmak istiyorsanız, değişkeniniz bununla ilgili olmalıdır. Daha fazla web sitesi ziyareti elde etmeye çalışıyorsanız, yalnızca bununla ilgili tek bir değişkeniniz olmalı ve başka bir şey olmamalıdır. Bunu yaptığınızda, sonuçlara daha güvenle güvenebilirsiniz.

Çok Yakında Test Ediliyor

Bu biraz kafa karıştırıcı gelebilir ama bana katlanın. Ne kadar çok trafiğiniz olursa, hedef kitleniz o kadar büyük olur, testinize o kadar çok insan dahil edebilirsiniz ve sonuçlarınız o kadar güvenilir olur.

Bu, yeni başladığınızda içeriğinizi test etmemeniz gerektiği anlamına gelmez, ancak elde ettiğiniz verilere çok fazla güvenemezsiniz. Sayılarınız arttıkça tekrar test etmeniz gerekecek. Diğer bir uyarı ise, testin çok erken yapılmasının, testinizi çarpıtabilecek daha iyi sayıları görmek için bir çaresizlik duygusu tarafından yönlendirilebileceğidir. Bu, testi yaparken sabırsız olmanıza neden olur ve çok erken bitirme tuzağına düşebilir ve sizi sonuçsuz veya başarısız verilerle baş başa bırakabilirsiniz.

Bu hatayı yapmaktan kaçınmanın en iyi yolu sadece sabırlı olmaktır. Orijinal içeriğinizin performans gösterme şansı olana kadar bekleyin ve ardından iyileştirme için yer olup olmadığına karar verin. Verilerin gerçekten sizinle alakalı olması için hedef kitlenizi büyütmeye ve ideal hedeflerinizi çekmeye başlamak için kendinize biraz zaman verin. Yeterli zamanla bir test yapmanız gerekmeyebilir - kampanyalarınız hız kazanmaya başlayacak ve olmazsa kararı siz verebilirsiniz.

Pazarlama Stratejinizi Geliştirmek için AB Testini Kullanmaya Hazır mısınız?

A/B testinin başarılı bir pazarlama stratejisinin hayati bir parçası olduğuna şüphe yok, ancak iyi uygulanması gerekiyor. Bu, hedefinizi, birincil metriği, kullanmanız gereken araçları ve değişkenlerinizi belirlemek anlamına gelir.

Yukarıda özetlenen adımları kullanarak testinizi uygun şekilde planladıysanız, sonuçları toplamak ve yorumlamak kolay olmalıdır. Verileri hesap makinenize girin ve farkın içeriğinizde değişiklik yapmaya yetecek kadar önemli olup olmadığına karar verin.

Eğer öyleyse, verilere gerçekten bakmak ve sonuçlarınızı yorumlamak için zaman ayırın. Ardından, pazarlama stratejinizi desteklemek için bulgularınızı kullanın.

Ve siz farkına bile varmadan, siz ve işiniz AB testinin avantajlarından yararlanacaksınız.