A/B Testi, en az iki farklı versiyon ve hedef kitleye belirli bir sürede sürüm performanslarının ölçümlenmesidir. Kontrol grubu ve varyasyonları bulalan bir deney aracı olarak da ifade edilebilir. Kullanıcı deneyimi en iyi şekilde sunan doğru ve kesin sonuçlar elde edilmektedir.
A/B testi, esasından bir kullanıcı deneyimini sonuçlandırma çalışmasıdır. İki farklı içeriği veya tasarımları kullanıcı üzerindeki sonucu ifade etmektedir.
Bölünmüş test veya kova testi olarak da bilinen A/B testing, başarı oranını ölçmek için kullanılan bir metottur. Başka bir deyişle bir ölçümleme aracıdır.
Örneğin bir web sitesinin veya mobil uygulamanın önceki ve şimdiki versiyonları karşılaştırdığınız zaman kullanıcıya en çok cazip gelen hangisi olduğunu anlayabilirsiniz. Kullanıcı etkileyen çalışmaları ve başarı düzeyini göstermektedir.
Kullanıcıyı veya ziyaretçiyi gözlemleyip yorumlayarak sonuca ulaşmadan uzak yani tahmine dayalı sonuçlardan tamamen uzaktır. Bunun yerine doğru ve kesin sonuç verilerini ortaya koymaktadır.
A/B testinin sonuçları, metrikler veya kontrol sağlanacak içerikleri farklı kullanıcılarda uygulayarak gözlemlenmektedir. Dolayısıyla bu testi uygulamak için farklı içeriklere sahip olmanız gerekir. Örneğin bir web sitesinin satın al butonun rengini değiştirerek kullanıcı üzerinde etkili olanı bulabilirsiniz.
A/B testi aşamaları:
Teste başlamadan önce hangi sonuca varmak isteğinizi, neyi test etmek istediğinizi bilmeniz gerekir. Bir web sitenizde harcanan süreyi mi yoksa web sitenizin tıklama oranlarını mı ölçmek istiyorsunuz? Buna yönelik test etmek istediğiniz verileri toplayın.
Test etmek istediğiniz birçok değişken bulanmaktadır. Fakat bu çoklu değişkenler karışıklık yaratmaması için ulaşmak istediğiniz öncelikli hedefinizi belirleyin.
Bu aşamada uygulayacağınız testin nasıl ve niçin daha iyi olabileceğine yönelik hipotezler geliştirin.
Örneğin, bir e-ticaret web sitenizin üyelik butonu gri renginde olduğunu varsayalım. Kullanıcın renk faktöründen dolayı üyelik sayılarının az olduğunu düşünerek üyelik rengini test etmek istiyorsunuz. A/B testi uygulayacağınız rengi, nasıl fayda sağlayacak gibi varsayımlar oluşturmalısınız. Gri rengine karşılık turuncu rengi test etmek istediniz. Turuncu rengi tüketicide aciliyet hissi oluşturur. Ayrıca üyelik sayısı artar ve ürün satış oranları artar gibi hipotezler hedefe kolay ulaştırır.
İçeriklerinizi iki farklı hedef kitleye rastgele seçerek deneme çalışmalarına başlayın ve ziyaretçileri bekleyin. Bu noktada web sitenize veya uygulamanıza kontrol ve varyasyonlar atanır.
Deneme bittikten sonra test verilerine ulaşabilirsiniz. İki sürümün de performansını ortaya çıkan istatiksel verilere göre fark olup olmadığını görebilirsiniz.
Kullanıcı deneyimleri stratejilerine en doğru verileri sunan A/B testing, kullanıcıların verdiği tepkiyi ölçmek için birbirinden farklı varyasyonlardan faydalanır. Bu sebeple iyi tasarlanmış A/B testleri, dijital pazarlama çalışmalarına büyük oranda olumlu bir şekilde etkilemektedir.
Düzenli ve istikrarlı bir test akışı daha fazla performans ve fayda sağlamaktadır. Hatta test uygulanabilen birçok seçenek olduğundan dolayı sürekli test yapmak mümkündür.
Web site sayfalarından e-postaya pazarlama kampanyalarına, dijital reklamlardan mobil uygulamalara kadar birçok kapsamlı alanda uygulanmaktadır.
Hangi çalışmaların işe yarayıp yaramadığını belirleyen A/B testleri, kampanya ve reklam stratejilerinden büyük rol oynar. Özellik geliştirilmesi gereken planlamalara en doğru şekilde ulaşmayı sağlamaktadır.
Ücretli veya ücretsiz çok sayıda A/B testing araçları bulunmaktadır. Bu araçlar:
