Kaçınmanız Gereken 7 A/B Test Hatası

A/B Testleri, herhangi bir sitenin (satışlar, abonelikler veya ilgilenebileceğiniz diğer herhangi bir işlem) dönüşüm oranını artırmak için en iyi araçtır. Web sitenizdeki herhangi bir sayfanın veya yayının iki veya daha fazla sürümünü oluşturduktan sonra, hangisinin en iyi sonucu verdiğini varsayımlarla değil verilerle öğrenebilirsiniz.

Ancak teori iyi olsa da, pratiğe dikkat edin. Sayfalarınızda A/B testleri yapmaya başlamadan önce, yanıltıcı sonuçlara yol açabilecek hatalar yapmadığınızdan emin olun. Bu, ne pahasına olursa olsun kaçınmanız gereken bir para ve zaman kaybı olabilir.

A/B testleri oluştururken hangi hatalardan kaçınmanız gerektiğini görelim…

#1 Farklı Zaman Dönemlerini Karşılaştırma

Belirli bir süre boyunca herhangi bir sayfanızdaki ziyaretçilerinizin davranışını ve dönüşümünü ayrıntılı olarak analiz etmek cazip gelebilir. Ardından, web'de değişiklikler yapın ve sitenizdeki davranışın ayrıntılarını yeniden analiz edin.

Bu bağlamda, birinci veya ikinci zaman diliminde daha iyi sonuçlar aldıysanız, bunun nedeni, o dönemde test edilen sürümün diğerinden daha iyi olduğu sonucuna varmak oldukça kolay görünüyor.

Bunun iyi bir fikir olmadığını söylediğim için üzgünüm. Başlangıç ​​olarak, web sitenize ulaşan trafiğin miktarı ve kalitesi günler ve haftalar arasında değişebilir. Aynı sayfa bir gün veya hafta %15 ve sonraki gün veya hafta %12 dönüştürebilir.

Bu değişiklik, web sitenizle tamamen alakasız faktörlerden (ekonomik iklim, ziyaretçilerinizin ruh hali vb.) kaynaklanıyor olabilir. Örneğin, viral olan bir tweet sayesinde web sitenizin trafiğini artırırsınız. Ancak trafik türü daha az kalitelidir ve web sitenize ulaştıktan sonra daha az dönüşüm sağlar. Başka bir örnek: Google'da bir teklifle yeni bir reklam yayınlıyorsunuz ve reklam aracılığıyla web sitenize gelen ve ardından dönüşüm sağlayan ziyaretçilerin yüzdesi çok yüksek.

Bu nedenle, tüm bu faktörleri hesaba katmanın tek yolu, her bir varyantın aynı dönemde orantılı sayıda ziyaretçiye gösterildiği bir A/B testi yapmaktır. Aynı hafta içinde iki (veya daha fazla) sürümü ziyaretçilere rastgele göstererek, sonuçların istatistiksel olarak alakalı olma olasılığı çok daha yüksektir.

Bu nedenle, hangi sürümün daha iyi olduğuna karar vermek için sonuçların ne kadar alakalı olduğundan emin olamayacağınız için önce ve sonra test yapmayı unutun.

#2 Testi Erken Bitirmek

Artık A/B testleri yapmanız gerektiğini bildiğinize göre, Nelio A/B Testing'i yeni yüklediniz ve ilk sayfa testinizi başlatmaktan heyecan duyuyorsunuz.

Sonuçları toplamaya başlarsınız ve hızlı bir şekilde varyant, orijinal sayfadan daha fazla dönüşüm elde etmeye başlar. Neden zaman kaybı? Neden hızlı bir değişiklik yapıp yeni varyantı kalıcı hale getirmiyorsunuz? Bu, dönüşümleri daha hızlı artıracaktır…

Hacim

A/B testleri istatistiklere dayalıdır ve bu nedenle örneklem büyüklüğünüzün önemli olduğunu, temsili olması gerektiğini akılda tutmak önemlidir. Başka bir deyişle, testin gerçeği yeterince yansıtması için testimizden yeterli sonuç aldığımızdan emin olmalıyız.

A/B testleri yapmak için Nelio A/B Testing gibi özel bir araç kullanırsanız, test sonuçlarınızın istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını aracın kendisi size bildirecektir.

O zaman, çok fazla trafik alan bir web siteniz olduğu için, en iyi sonuç verenlerden hızlı bir şekilde sonuç alacağınızı düşünebilirsiniz.

Süre

Dikkat et! A/B testleri oluştururken dikkate alınması gereken başka bir faktör daha vardır. Bu sadece bir hacim meselesi değil, aynı zamanda testlerinizin işinizin bir döngüsünü kapsayacak kadar uzun sürdüğünden emin olun. Yani, örneğin, aldığınız trafik türü hafta içi ve hafta sonu farklıysa, bir testin tüm trafik türleri için minimum süre boyunca sürdüğünden emin olun.

Sonuçlarının istatistiksel olarak anlamlı olması için bir A/B testinin sahip olması gereken süreyi ve boyutu biraz daha keşfetmeniz için CXL hesaplayıcısını tavsiye ederim.

Unutmayın: önceden sonuç çıkarmak, sezgiyle karar vermekle aynıdır.

#3 Testi Çok Geç Bitirmek

Şimdi diğer uca geçiyoruz: az önce bir test başlattınız ve farklı sonuçlar alıyorsunuz. Hemen sonuca varamayacağınızı bildiğiniz için, kesin veriler elde edene kadar beklemeniz gerektiğine karar veriyorsunuz, değil mi? Günler geçiyor ve hiçbir değişken açıkça diğerinden daha iyi görünmüyor, bu yüzden belki de beklemeye devam etmelisiniz…

Pekala, zaten acele etmemenizi söyledik, ancak üç aydır kesin sonuç alamadıysanız, muhtemelen zamanınızı boşa harcıyorsunuzdur. Dönüşümü nasıl optimize edeceğiniz konusunda muhtemelen size çok daha alakalı bilgiler verebilecek diğer test türlerini kaçırıyor olmanız gibi basit bir nedenden dolayı bunu boşa harcıyorsunuz.

#4 Başkalarının Testlerine Güvenmek

Başkalarından öğrenebiliriz ve öğrenmeliyiz, ancak korkarım başkalarının istatistiksel verileri web siteniz için geçerli olmayabilir. Başka bir deyişle, muhtemelen en iyi sonucu veren harekete geçirici mesaj düğmesinin renginin kırmızı olduğunu söyleyen bir makale okumuşsunuzdur.

Teori çok iyi ama gerçek şu ki, bu sonucun faydalı olacağına önce web sitenizde test etmeden karar vermiyorsunuz. Başkalarının vaka çalışmaları, sizin özel durumunuz hakkında karar vermek için yararlı değildir. Test edebileceğiniz şeyler hakkında yeni fikirlere sahip olmanız için faydalı olacaktır.

#5 Çalışan Testi Değiştirme

Belki de web sitenizde bir AB testi başlattıktan sonra yapabileceğiniz en kötü hatalardan biri, onu durdurmak, belirli değişiklikler yapmak ve devam ettirmektir. En iyi ihtimalle, tespit ettiğiniz küçük bir yazım hatasını düzeltin, ancak yeni varyantlar oluşturmayın veya halihazırda çalışmakta olanları değiştirmeyin. Bu değişiklikler elde edilen sonuçları tamamen geçersiz kılabilir.

Kendinizi devam eden bir A/B testinde değişiklik yapmak istediğiniz bir durumda bulursanız, tamamen durdurun ve yeni bir test çalıştırın. İki test ayrı ayrı size geçerli sonuçlar verecektir. İsterseniz, her ikisinin sonuçlarını birlikte yorumlamaya çalışın, ancak çalışan herhangi bir A/B testinde değişiklik yaparsanız güvenilir sonuçlar elde edemeyeceğinizi unutmayın.

#6 Aynı Anda Birçok Testi Çalıştırmak

A/B testleri ile hayatınızı basit tutun. Aynı anda çok fazla değişikliği analiz etmeye çalışırsanız, her bir testin sonuçlarını yorumlamak özellikle zor olacaktır. Bir sayfanın tamamen farklı versiyonlarını gösteren iki veya daha fazla varyantı oluşturabilirsiniz. Bunu yapmakta bir sakınca yoktur ve aslında, büyük değişikliklerin dönüşüm üzerinde daha büyük bir etkisi olabileceği araştırılmıştır.

Ancak, aynı anda birçok test yapmaya çalışmayın. Oluşturduğunuz her yeni test için, daha önce oluşturulmuş olanlarla birlikte olası farklı varyant kombinasyonları için yeni bir trafik bölümü oluşturulacaktır. Ve tam olarak ne kadar çok değişkene sahip olursanız, trafiğiniz o kadar fazla bölünür ve istatistiksel olarak anlamlı sonuçlar elde etmek size o kadar pahalıya mal olur.

#7 Testinizin Amacını Bilmemek

Ve bu kaçınmanız gereken en önemli hata olmalıdır.

A/B testinin amacı, dönüşümü optimize etmektir. Peki. Buradan sağduyuyu uygulayın. Web sitenizdeki tüm sayfaların ve gönderilerin bir amacı vardır: sunduğunuz ürün ve hizmetler hakkında bilgi vermek, kendinizi tanıtmak, ürün veya hizmetin nasıl çalıştığına ilişkin ayrıntıları açıklamak, veri koruma yasasına uymanızı sağlamak vb. Hepsi önemli olsa da, bazıları dönüşüm hunisinde çok daha kritik.

Örneğin, bir e-ticaretiniz varsa, en alakalı sayfalar tüm ürünleri gösteren, bir ürünün detayını gösterenler ve ödemeli satın almanın yapıldığı sayfa olacaktır. Bu nedenle, başlangıç ​​olarak, diğer sayfaları analiz ederek kafanız karışmasın ve bu sayfaları optimize etmeye odaklanın.

Ayrıca, her birindeki en önemli hedefler hakkında iyi düşünün:

• Ziyaretçinin o ürünü almasına izin verin.
• Ziyaretçinin o ürünü istek listesine veya alışveriş sepetine eklemesine izin verin.
• Diğer ilgili ürünlere bakmalarını sağlayın.
• Bu ürünlerin satın alınmasını üçüncü şahıslara tavsiye etmek.
• Daha fazla bilgi için sizinle iletişime geçmek için.

Hedeflerinizi iyi belirleyin ve hangi iyileştirmelerin onlara ulaşmanıza yardımcı olabileceğini düşünün. Oradan, mantıklı olacağına ve web sitenizi geliştirmeye yardımcı olacağına inandığınız testler.

Sarah Kilian tarafından Unsplash'ta öne çıkan görsel.