A/B testi, hangisinin daha iyi performans gösterdiğini anlamak için, bir kampanyanın veya içeriğin iki farklı sürümünün hedef kitleniz üzerinde test edildiği bir pazarlama denemesidir. Açılış sayfası, reklam metni, başlık, harekete geçirici mesaj (CTA) veya diğer herhangi bir çevrimiçi-çevrimdışı kampanyanın iki türünü ya da varyasyonunu denemek ve karşılaştırmaktır. Eğer bu testi uygulamıyorsanız doğrudan rakiplerinizin gerisinde olabilirsiniz.
A/B testi, potansiyel değişikliklerin etkinliğini göstererek veriye dayalı kararları mümkün kılar ve olumlu etkiler sağlar. Aynı zamanda web sitesi optimizasyonunun tüm tahminlerini ortadan kaldırır ve optimize edicilerin deneyim verilerini baz alarak karar vermesini sağlar.
Azalan Hemen Çıkma Oranı
Web sitenizin performansını değerlendirmek için izlenecek en önemli ölçütlerden biri, hemen çıkma oranıdır. Hemen çıkma oranının yüksek olmasının ardında; beklentilerin uymaması, kafa karıştırıcı tasarım, çok fazla teknik jargon kullanımı gibi nedenler olabilir. Farklı web siteleri; farklı hedeflere hizmet ettiği ve farklı kitle segmentlerine hitap ettiğinden, hemen çıkma oranını azaltmak için herkese uyan tek bir çözüm yoktur. Ancak, bir A/B testi yapmak faydalı olabilir. A/B testi ile mümkün olan en iyi sürümü bulana kadar web sitenizin bir öğesinin birden çok varyasyonunu test edebilirsiniz.
Bu; ziyaretçilerin sorunlu noktalarını bulmanıza yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda web sitenizin genel deneyimini iyileştirmeye yardımcı olarak bu kişilerin sitenizde daha fazla zaman geçirmesini ve hatta ödeme yapan bir müşteriye dönüşmelerini sağlar.
A/B Testi ile Artan Dönüşüm Oranları
A/B testi, ziyaretleri üyelik ve satın alma işlemlerine dönüştürmek için en iyi içeriği belirlemenin basit ve etkili yoludur. Neyin işe yarayıp neyin yaramadığını bilmek, daha fazla potansiyel müşteriyi alıcıya dönüştürmeye yardımcı olur.
A/B testi ile ne tür içeriğin daha fazla web sitesi ziyaretçisini alıcıya dönüştürdüğünü anlayabilirsiniz. Bu pazarlama taktiği sayesinde hedef kitlenizde neyin işe yarayıp neyin yaramadığını görmek son derece kolaydır.
Geliştirilmiş Kullanıcı Etkileşimi
A/B testi yapılacak bir sayfanın, uygulamanın, reklamın veya e-postanın öğeleri arasında; başlık, konu satırı, görüntüler, harekete geçirici mesaj (CTA) formları, dil, düzen, yazı tipleri ve renkler bulunur. A/B testinde A, orijinal test değişkenini ifade eder. Oysa B, orijinal test değişkeninin varyasyonunu veya yeni bir versiyonunu ifade eder.
Bir seferde bir değişikliği test etmek, bu durumun hangi kullanıcıların davranışını etkileyip hangilerinin etkilemediğini gösterecektir. Bu sayede platformu işe yarayan değişikliklerle güncellemek, kullanıcı deneyimini toplu olarak iyileştirecek ve sonuç olarak başarı için optimize edecektir.
Örneğin; bir firmanın Facebook reklam grafiklerini test ettiği bir deneyde, sonuçlar hangi görüntü stilinin veya renklendirmenin kullanıcılar üzerinde daha etkili olduğunu gösterdi. Bu teste göre reklam grafiğinin B Sürümü 2000’den fazla tıklama almış ve %20 daha fazla etkileşim sağlamıştı. O zamandan beri görsellerin stilini B sürümüne benzer olacak şekilde değiştiren firma, Facebook reklamlarındaki etkileşimde sürekli bir artış yaşadı.
A/B Testi ve Artan Satışlar
Sonunda A/B testinin işletmeniz için sağlayabileceği en önemli avantaja geldik: Artan satışlar!
Daha iyi müşteri katılımı, daha fazla müşteri dönüşümü ve yukarıda belirtilen diğer faydaların tümü; işletmeniz için artan satış hacmine yol açar.
İşletmeniz benzersizdir ve onu hedef kitleniz için karşı konulmaz kılan farklı özelliklere sahiptir. Müşterileriniz için ideal kombinasyonu bulmak ve bu özellikleri pazarlamak için A/B testini uygulamak gerekir. Böylece, onlara yalnızca daha iyi deneyimler sağlamakla kalmaz, aynı zamanda markanıza ve şirketinize olan güveni de beslemiş olursunuz. Ziyaretçiler, sağladığınız değer nedeniyle, şirketinize güvenmeye başlar. Artan satışlar ve sadık müşteriler bu işin doğal bir sonucudur.
İlginizi çekebilir: SEO Araçları
Analiz Kolaylığı
Bir A/B testinin kazananını ve kaybedenini belirlemek basittir: Hangi varyasyonun ölçümleri hedeflerine daha yakın? (Harcanan zaman, dönüşümler vb.)
A/B testinin en iyi yanlarından biri de, gerçek ve olgusal sonuçları analiz etmenin çok basit olmasıdır. Bu testten elde edilen verileri analiz ederken basit, anlaşılır ölçümlere (Örneğin; sayfada geçirilen süre, dönüşümler vb.) dayalı olarak bir “kazanan” ve bir “kaybeden” belirlemek nispeten kolaydır.
A/B testi, her sürümü kullanıcılara rastgele sunar. Sonuçları analiz ederek çevrimiçi deneyimin farklı varyasyonlarından hangisinin daha iyi performans gösterdiğini belirlemeye çalışır.. Örnek olarak farklı bir pazarlama stratejisine sahip iki kartvizit oluşturduğunuzu ve iki ayrı telefon numarası verdiğinizi düşünün. En çok çağrı alan numara, kazanan karttır.
