#35 A/B testi

1. Yöntemin adı

A/B testi

2. Alternatif isimler

Bölünmüş test, Kova testi

3. Kısa açıklama

A/B testi, bir şeyin (örneğin bir web sitesi, e-posta veya reklam) iki sürümünü karşılaştırarak hangisinin daha iyi sonuçlar verdiğini belirlemeye yarayan bir yöntemdir. Ziyaretçiler (veya kullanıcılar) rastgele iki gruba ayrılır: A grubu A sürümünü (kontrol grubu), B grubu ise B sürümünü (varyant) görür. Ardından, hangi versiyonun belirlenen hedefi (örneğin, dönüşüm oranı) daha iyi karşıladığı istatistiksel olarak değerlendirilir.

4. Amaç / Ne zaman kullanılır

Özellikle çevrimiçi pazarlama, ürün tasarımı ve UX/UI alanlarında, kullanıcı davranışlarına ilişkin gerçek verilere dayalı olarak optimizasyon ve iyileştirme amacıyla kullanılır. Tasarım, metin yazımı (copywriting), fiyatlandırma veya işlevsellikteki değişiklikleri test etmek için idealdir.

5. Uygulama / Nasıl uygulanır?

1. Hedefi ve hipotezi tanımlayın: Neler iyileştirmek istiyorsunuz (örn. “Satın Al” düğmesine yapılan tıklama sayısını artırmak)? Bir hipotez oluşturun (örn. “Düğmenin rengini maviden yeşile değiştirmek dönüşüm oranını artıracaktır”).
2. Varyant oluşturun (Sürüm B): Orijinal sürümden (Sürüm A) yalnızca tek bir test edilen unsurda farklılık gösteren ikinci bir sürüm oluşturun.
3. Testi başlatın: Bir A/B test aracı (örn. Google Optimize, Optimizely) kullanarak trafiği her iki versiyon arasında 50/50 oranında bölüştürün.
4. Veri toplayın: İstatistiksel olarak anlamlı miktarda veri toplayabilmek için testi yeterince uzun süre çalıştırın.
5. Sonuçları analiz edin: Hangi sürümün daha iyi sonuçlar verdiğini ve farkın istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını (yani sadece tesadüf olup olmadığını) değerlendirin.
6. Kazananı uygulayın: B varyantının açıkça kazandığı kanıtlanırsa, bunu tüm kullanıcılar için uygulayın. Aksi takdirde, A versiyonunda kalın. Sonuçtan ders çıkarın ve bir sonraki testi planlayın.

6. Uygulamadan bir örnek

E-mağaza, ana sayfasındaki başlığı test etti. A versiyonu (kontrol grubu) şu başlığı içeriyordu: "Herkes için kaliteli ayakkabılar." B versiyonu (varyant) ise şu başlığı içeriyordu: "Tüm ayakkabılarda ücretsiz kargo." Bir haftalık testin ardından, B versiyonunun dönüşüm oranının %30 daha yüksek olduğu ortaya çıktı. E-mağaza, tüm ziyaretçiler için B versiyonunu kullanıma sundu.

7. Avantajlar

- Veriye dayalı karar verme: Tahminlerin ve kişisel görüşlerin (“ben maviyi seviyorum”) yerini, kullanıcı davranışlarına ilişkin somut veriler alır.
- Düşük risk: Küçük bir örneklem üzerinde test yapmak, başarısız bir değişikliğin olumsuz etkisine yol açma riskini azaltır.
- Kademeli ve sürekli iyileştirme: Performansı yinelemeli olarak optimize etmenizi ve iyileştirmenizi sağlar
.- Müşterileri daha iyi anlama: Her test, müşterilerinizin tercihleri ve davranışları hakkında yeni bilgiler ortaya çıkarır.

8. Riskler / Sınırlar

- Yeterli ziyaretçi sayısına ihtiyaç: İstatistiksel olarak anlamlı sonuçlar elde etmek için yeterli sayıda kullanıcı gereklidir. Ziyaretçi sayısı düşük olan web siteleri için bu süreç çok uzun sürebilir
.- Birden fazla değişkenin aynı anda test edilmesi: Birden fazla şeyi aynı anda değiştirirseniz, hangi değişikliğin sonuca yol açtığını bilemezsiniz.
- Testin erken sonlandırılması: Sonuçlar istatistiksel olarak anlamlı hale gelmeden testin sonlandırılması, hatalı sonuçlara yol açabilir
.- Dış faktörler: Sonuçlar, mevsimsellikten veya test süresince devam eden pazarlama kampanyalarından etkilenebilir.

9. Uygulamadan İpuçları

- Her seferinde yalnızca bir şeyi test edin: Belirli bir değişikliğin etkisini belirlemek istiyorsanız, her seferinde yalnızca bir öğeyi değiştirin.
- A/A testi kullanın: A/B testini başlatmadan önce, test aracınızın doğru çalıştığından ve ziyaretçi trafiğini rastgele dağıttığından emin olmak için bazen bir A/A testi (her iki grup da aynı içeriği görür) yapın.
- Çok değişkenli test: Birden fazla değişikliği ve bunların kombinasyonlarını aynı anda test etmek istiyorsanız, daha gelişmiş bir yöntem olan çok değişkenli testi kullanın.