A\/B testi, farkl\u0131 \u00fcr\u00fcn de\u011fi\u015fkenlerinin kullan\u0131c\u0131 davran\u0131\u015flar\u0131n\u0131 belirlemek ve bu \u015fekilde en iyi performansa sahip olan\u0131 bulmak i\u00e7in pazarlama ve i\u015f stratejilerinde yayg\u0131n olarak kullan\u0131lmaktad\u0131r.<\/p>\n\n
A\/B testi, i\u015fletmelerin kullan\u0131c\u0131lara bir \u00fcr\u00fcn\u00fcn veya web sayfas\u0131n\u0131n farkl\u0131 versiyonlar\u0131n\u0131 g\u00f6stererek nas\u0131l tepki verdiklerini g\u00f6rmelerini sa\u011flayan bir y\u00f6ntemdir. Bu, \u015firketlerin hedef kitleleri i\u00e7in hangi unsurlar\u0131n en iyi sonucu verdi\u011fine ili\u015fkin verilere dayanarak karar vermelerine yard\u0131mc\u0131 olur. <\/p>\n\n
Bu blogda size bunun ne oldu\u011funu ve i\u015finizde bunlardan nas\u0131l yararlanabilece\u011finizi g\u00f6sterece\u011fiz.<\/p>\n\n
A\/B testi, bir de\u011fi\u015fkenin (bir web sayfas\u0131 veya web sayfas\u0131n\u0131n bir b\u00f6l\u00fcm\u00fc gibi) iki veya daha fazla versiyonundan hangisinin daha iyi \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6rmek i\u00e7in rastgele denemeler yapman\u0131n bir yoludur. <\/p>\n\n
Test A orijinal s\u00fcr\u00fcmd\u00fcr ve Test B yeni bir s\u00fcr\u00fcmd\u00fcr. Hangisinin daha iyi performans g\u00f6sterdi\u011fini bulmak i\u00e7in kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131l\u0131rlar. <\/p>\n\n
Bu y\u00f6ntem, bir web sitesinde rastgele insan gruplar\u0131na farkl\u0131 \u00fcr\u00fcn s\u00fcr\u00fcmlerinin g\u00f6sterilmesini i\u00e7erir. Sonu\u00e7lar\u0131n istatistiksel olarak analiz edilmesi, hangi s\u00fcr\u00fcm\u00fcn en \u00f6nemli etkiye sahip oldu\u011funun anla\u015f\u0131lmas\u0131na yard\u0131mc\u0131 olur ve i\u015f metriklerini iyile\u015ftirir. <\/p>\n\n
A\/B testi, b\u00f6l\u00fcnm\u00fc\u015f test veya kova testi olarak da bilinir. Web sitelerini geli\u015ftirme ve \u00e7evrimi\u00e7i al\u0131\u015fveri\u015f deneyimlerini y\u00f6netme konusunda uzmanla\u015fm\u0131\u015f ki\u015filer, veriye dayal\u0131 kararlar almak i\u00e7in A\/B testini kullan\u0131r. <\/p>\n\n
A\/B testi dijital deneyimleri iyile\u015ftirmek i\u00e7in \u00f6nemli bir y\u00f6ntemdir ve iki ana t\u00fcr\u00fc vard\u0131r: A’ya kar\u015f\u0131 B ve Split Test.<\/p>\n\n
Bu t\u00fcr bir A\/B testi, hangisinin daha iyi performans g\u00f6sterdi\u011fini g\u00f6rmek i\u00e7in ayn\u0131 web sayfas\u0131n\u0131n veya e-postan\u0131n iki versiyonunu kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131r. \u0130\u015fletmeler, tasar\u0131m, i\u00e7erik veya d\u00fczen de\u011fi\u015fiklikleri hakk\u0131nda kararlar almak i\u00e7in t\u0131klama oranlar\u0131 ve d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm oranlar\u0131 gibi metrikleri analiz eder. <\/p>\n\n
Kullan\u0131c\u0131 etkile\u015fimini art\u0131rmak ve belirli hedeflere ula\u015fmak i\u00e7in iki s\u00fcr\u00fcm\u00fc do\u011frudan kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rabilirsiniz.<\/p>\n\n
B\u00f6l\u00fcnm\u00fc\u015f test, kat\u0131l\u0131mc\u0131lar\u0131 her biri farkl\u0131 bir anket versiyonu alan rastgele iki gruba ay\u0131r\u0131r. Bu y\u00f6ntem, iki grup aras\u0131nda istatistiksel olarak anlaml\u0131 bir fark olup olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 belirlemeye yard\u0131mc\u0131 olur. <\/p>\n\n
B\u00f6l\u00fcnm\u00fc\u015f test, kullan\u0131c\u0131 tercihlerini veya davran\u0131\u015flar\u0131n\u0131 etkileyebilecek de\u011fi\u015fiklikleri de\u011ferlendirirken de\u011ferlidir ve i\u00e7erik, tasar\u0131m veya i\u015flevsellik varyasyonlar\u0131n\u0131n etkinli\u011fi hakk\u0131nda i\u00e7g\u00f6r\u00fc sa\u011flar.<\/p>\n\n
A\/B testi yaparken, anlaml\u0131 test sonu\u00e7lar\u0131 elde etmek i\u00e7in test edilecek do\u011fru unsurlar\u0131 se\u00e7meniz \u00e7ok \u00f6nemlidir. Web sitenizin performans\u0131n\u0131 \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde etkileyebilecek de\u011fi\u015fkenlere odaklan\u0131n. <\/p>\n\n
Bir d\u00fc\u011fmenin rengini test etmek size \u00f6nemli bilgiler vermeyebilir. Yine de sayfa d\u00fczeni veya harekete ge\u00e7irici mesaj i\u00e7eri\u011fi gibi de\u011fi\u015fkenlerin web sitenizin d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm oran\u0131n\u0131 olumlu y\u00f6nde etkileme olas\u0131l\u0131\u011f\u0131 daha y\u00fcksektir. <\/p>\n\n
Bu stratejik yakla\u015f\u0131m\u0131 benimsemek, A\/B testi \u00e7abalar\u0131n\u0131z\u0131n kullan\u0131c\u0131 deneyiminizi ger\u00e7ekten optimize eden ve istenen sonu\u00e7lar\u0131 elde eden de\u011fi\u015fikliklere odaklanmas\u0131n\u0131 sa\u011flar.<\/p>\n\n
A\/B testi, bir web sitesinin performans\u0131n\u0131 ve kullan\u0131c\u0131 deneyimini geli\u015ftirmeye yard\u0131mc\u0131 olan \u00e7e\u015fitli avantajlar sunar. \u0130\u015fte vurgulanan baz\u0131 temel faydalar: <\/p>\n\n
A\/B testi, kullan\u0131c\u0131 deneyiminde s\u00fcrekli iyile\u015ftirmeler yapmak i\u00e7in kullan\u0131\u015fl\u0131 bir ara\u00e7t\u0131r. Ekipler her seferinde bir de\u011fi\u015fiklik yapabilir, etkileri hakk\u0131nda veri toplayabilir ve ba\u015fl\u0131klar, g\u00f6rseller, formlar, harekete ge\u00e7irici mesajlar ve sayfa d\u00fczeni gibi unsurlar\u0131 iyile\u015ftirebilir. Bu yinelemeli s\u00fcre\u00e7, toplanan verilere dayanarak kullan\u0131c\u0131 deneyimini optimize etmeye yard\u0131mc\u0131 olur. <\/p>\n\n
A\/B testlerini ve \u0131s\u0131 haritalar\u0131 ve Google Analytics gibi ara\u00e7lardan elde edilen bilgileri kullanarak ziyaret\u00e7ilerin kar\u015f\u0131la\u015fabilece\u011fi yayg\u0131n sorunlar\u0131 bulabilir ve d\u00fczeltebilirsiniz. \u0130ster metni daha anla\u015f\u0131l\u0131r hale getirmek ister kullan\u0131c\u0131lar\u0131n \u00f6nemli d\u00fc\u011fmeleri kolayca bulmas\u0131na yard\u0131mc\u0131 olmak olsun, bu veri odakl\u0131 yakla\u015f\u0131m genel kullan\u0131c\u0131 deneyimini iyile\u015ftirir ve \u00e7e\u015fitli sekt\u00f6rlerde d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm oranlar\u0131n\u0131 art\u0131r\u0131r. <\/p>\n\n
E-ticaret i\u015fletmeleri, \u00e7ok say\u0131da ki\u015finin al\u0131\u015fveri\u015f sepetlerini sat\u0131n almadan terk etmesiyle m\u00fccadele ediyorsa, yard\u0131mc\u0131 olmak i\u00e7in A\/B testini kullanabilirler.<\/p>\n\n
\u015eirketler, \u00fcr\u00fcn resimleri, \u00f6deme sayfas\u0131n\u0131n nas\u0131l g\u00f6r\u00fcnd\u00fc\u011f\u00fc ve kargo \u00fccretlerinin nas\u0131l g\u00f6sterildi\u011fi gibi farkl\u0131 \u015feyleri deneyerek, insanlar\u0131 neyin terk etti\u011fini anlayabilir ve bu oranlar\u0131 d\u00fc\u015f\u00fcrmek i\u00e7in de\u011fi\u015fiklikler yapabilir. Bu da online al\u0131\u015fveri\u015f deneyimini herkes i\u00e7in daha iyi hale getirir. <\/p>\n\n
A\/B testi, d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm oranlar\u0131n\u0131 art\u0131rmak i\u00e7in yararl\u0131 bir y\u00f6ntemdir. Harekete ge\u00e7irici mesaj\u0131n (CTA) nereye yerle\u015ftirilece\u011fi, kullan\u0131lan renkler ve ba\u011flant\u0131 metinleri gibi \u00e7e\u015fitli unsurlar\u0131 sistematik olarak test eder. <\/p>\n\n
Bu b\u00f6l\u00fcnm\u00fc\u015f test, kullan\u0131c\u0131lar\u0131n a\u00e7\u0131l\u0131\u015f sayfalar\u0131na t\u0131klamalar\u0131n\u0131, formlar\u0131 doldurmalar\u0131n\u0131 ve potansiyel m\u00fc\u015fteri olmalar\u0131n\u0131 sa\u011flamak i\u00e7in en iyi stratejileri bulman\u0131za yard\u0131mc\u0131 olabilir. Sonu\u00e7 olarak, genel d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm metriklerinde \u00f6l\u00e7\u00fclebilir geli\u015fmeler g\u00f6rebilirsiniz. <\/p>\n\n
A\/B testi, web sitesi yeniden tasar\u0131mlar\u0131nda karar vermek i\u00e7in \u00e7ok \u00f6nemlidir. Ki\u015fisel g\u00f6r\u00fc\u015flere ba\u011fl\u0131 kalmak yerine verilere dayal\u0131 tasar\u0131m kararlar\u0131 verebilirsiniz. <\/p>\n\n
Yeniden tasar\u0131mdan sonra bile devam eden testler, se\u00e7ilen tasar\u0131m \u00f6\u011felerinin ziyaret\u00e7ileri ger\u00e7ekten yakalay\u0131p dahil etti\u011finden ve geli\u015fmi\u015f bir kullan\u0131c\u0131 deneyimi sunma amac\u0131n\u0131 destekledi\u011finden emin olabilirsiniz.<\/p>\n\n
\u0130yi web sitesi ziyaret\u00e7ileri elde etmekle ba\u011flant\u0131l\u0131 \u00f6nemli masraflar\u0131 anlayan A\/B testi, ziyaret\u00e7ilerinizden en y\u00fcksek de\u011feri elde etmek i\u00e7in ak\u0131ll\u0131 bir y\u00f6ntem haline gelir.<\/p>\n\n
Verilere dayal\u0131 bilgilerin rehberli\u011finde k\u00fc\u00e7\u00fck iyile\u015ftirmeler yaparak, yeni ziyaret\u00e7iler getirmek i\u00e7in daha fazla para harcamadan d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcmlerinizi art\u0131rabilirsiniz. Bu da b\u00fcy\u00fck bir yat\u0131r\u0131m getirisi sa\u011flar. <\/p>\n\n
<\/p>\n\n
Rastgele AB test gruplar\u0131 olu\u015fturmak, deneylerinizin ge\u00e7erlili\u011fini ve g\u00fcvenilirli\u011fini sa\u011flamada \u00e7ok \u00f6nemli bir ad\u0131md\u0131r. Bu s\u00fcre\u00e7, \u00f6nyarg\u0131lar\u0131 en aza indirmeye yard\u0131mc\u0131 olur ve d\u0131\u015f fakt\u00f6rler yerine ger\u00e7ek test unsurlar\u0131na odaklanman\u0131z\u0131 sa\u011flar. <\/p>\n\n
Rastgele AB test gruplar\u0131n\u0131z\u0131 \u015fu \u015fekilde olu\u015fturabilirsiniz:<\/p>\n\n
Teknik ayr\u0131nt\u0131lara girmeden \u00f6nce, rastgelele\u015ftirmenin neden gerekli oldu\u011funu anlamak \u00f6nemlidir. Bilimsel y\u00f6ntem varyans\u0131 kontrol etmeye dayan\u0131r ve rastgelele\u015ftirme bu kontrol\u00fc sa\u011flamak i\u00e7in g\u00fc\u00e7l\u00fc bir ara\u00e7t\u0131r. Test s\u00fcrecinize \u00f6nyarg\u0131 getirebilecek d\u0131\u015f fakt\u00f6rlerin etkisini azaltmaya yard\u0131mc\u0131 olur. <\/p>\n\n
M\u00fc\u015fteriler veya aboneler gibi test hedeflerinizle ilgili bir gruptan potansiyel anket yan\u0131tlay\u0131c\u0131lar\u0131n\u0131 veya kat\u0131l\u0131mc\u0131lar\u0131n\u0131 belirleyin.<\/p>\n\n
\u0130lk listeniz MS Excel’de ise, her kay\u0131t i\u00e7in rastgele bir say\u0131 olu\u015fturmak i\u00e7in rastgele i\u015flevini kullanabilirsiniz. Rastgeleli\u011fi sa\u011flamak ve orijinal listedeki herhangi bir s\u0131ralamay\u0131 ortadan kald\u0131rmak i\u00e7in bu rastgele say\u0131lar i\u00e7in yeni bir s\u00fctun ekleyin. <\/p>\n\n
Her kayda rastgele say\u0131lar atad\u0131ktan sonra, s\u00fctunu artan veya azalan s\u0131rada s\u0131ralay\u0131n. Bu ad\u0131m, veri k\u00fcmenizi rastgele da\u011f\u0131t\u0131ma haz\u0131rlamak i\u00e7in \u00e7ok \u00f6nemlidir ve orijinal listedeki herhangi bir do\u011fal s\u0131ran\u0131n rastgele olmas\u0131n\u0131 sa\u011flar. <\/p>\n\n
Hem MS Excel hem de SPSS kullan\u0131labilir, ancak geli\u015fmi\u015f istatistiksel analiz<\/a> i\u00e7in genellikle SPSS tercih edilir. Excel’de olu\u015fturulan rastgele listeyi temel alarak SPSS’te rastgele se\u00e7ilmi\u015f test gruplar\u0131 olu\u015fturun. <\/p>\n\n Anket<\/a> yazar\u0131 olarak, grup b\u00fcy\u00fckl\u00fc\u011f\u00fcn\u00fc sabit bir say\u0131 veya toplam veritaban\u0131n\u0131n bir y\u00fczdesi olarak se\u00e7ebilirsiniz. Bu, her bir test grubundaki kat\u0131l\u0131mc\u0131lar\u0131n oranlar\u0131n\u0131 kontrol etmenize olanak tan\u0131r. <\/p>\n\n Ba\u015far\u0131l\u0131 bir rastgelele\u015ftirmeden emin olmak i\u00e7in, metrik de\u011fi\u015fkenler i\u00e7in \u00e7apraz tablolar veya varyans analizi(ANOVA<\/a>) gibi testler yap\u0131n. \u00c7apraz tablolar i\u00e7in ki-kare de\u011ferleri veya ANOVA testleri i\u00e7in F istatistikleri \u00f6nemsizse, rastgele da\u011f\u0131t\u0131lm\u0131\u015f test gruplar\u0131n\u0131 ba\u015far\u0131yla olu\u015fturmu\u015fsunuz demektir. <\/p>\n\n Zaman i\u00e7inde istenmeyen kal\u0131plar\u0131n veya \u00f6nyarg\u0131lar\u0131n ortaya \u00e7\u0131kmad\u0131\u011f\u0131ndan emin olmak i\u00e7in randomizasyon s\u00fcrecinizi d\u00fczenli olarak g\u00f6zden ge\u00e7irin. Bu s\u00fcrekli teyakkuz, test gruplar\u0131n\u0131z\u0131n b\u00fct\u00fcnl\u00fc\u011f\u00fcn\u00fc korumaya yard\u0131mc\u0131 olur. <\/p>\n\n A\/B testleri yapt\u0131\u011f\u0131n\u0131zda, bir \u015feyleri nas\u0131l geli\u015ftirebilece\u011finizi \u00f6\u011frenebilirsiniz. \u0130\u015fte sadece 7 basit ad\u0131mda bir A\/B testi y\u00fcr\u00fctme s\u00fcreci: <\/p>\n\n Is\u0131 haritalar\u0131, \u00e7evrimi\u00e7i anketler veya biyometrik veriler gibi ara\u00e7lar\u0131 kullanarak veri toplayarak i\u015fe ba\u015flay\u0131n. Y\u00fcksek trafik alanlar\u0131na veya \u00f6nemli d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm ya da hemen \u00e7\u0131kma oranlar\u0131na sahip sayfalara odaklan\u0131n. <\/p>\n\n Test etmek istedi\u011finiz ba\u011f\u0131ms\u0131z de\u011fi\u015fkeni belirleyin. Ne kadar iyi performans g\u00f6sterdi\u011fini do\u011fru bir \u015fekilde \u00f6l\u00e7mek i\u00e7in bu de\u011fi\u015fkeni ayr\u0131 tutun. Bu, herhangi bir de\u011fi\u015fikli\u011fin s\u00f6z konusu belirli unsurla a\u00e7\u0131k\u00e7a ili\u015fkilendirilebilmesini sa\u011flamaya yard\u0131mc\u0131 olur. <\/p>\n\n \u00d6l\u00e7\u00fcm\u00fcn\u00fcz i\u00e7in bir d\u00fc\u011fmeye t\u0131klamak, bir sat\u0131n alma i\u015flemini tamamlamak veya bir e-postaya abone olmak gibi bir ana hedef se\u00e7in. Testleriniz kontrol edilebilir kitleleri (e-postalar gibi) i\u00e7eriyorsa, net ve kesin sonu\u00e7lar elde etmek i\u00e7in her grubun e\u015fit \u015fekilde temsil edildi\u011finden emin olun. <\/p>\n\n Hedefinizi belirledikten ve hedef kitlenizi tan\u0131mlad\u0131ktan sonra, iyile\u015ftirmeler i\u00e7in fikirler \u00fcretin. Bu \u00f6nerileri beklenen olumlu de\u011fi\u015fikliklere ve uygulamaya koyman\u0131n ne kadar zor olabilece\u011fine g\u00f6re s\u0131ralay\u0131n. <\/p>\n\n\n
Grup Boyutunu Belirtin<\/h3><\/li>\n<\/ul>\n\n
\n
Rastgeleli\u011fi Do\u011frulay\u0131n<\/h3><\/li>\n<\/ul>\n\n
\n
\u0130stenmeyen Modeller i\u00e7in \u0130zleme<\/h3><\/li>\n<\/ul>\n\n
A\/B testi nas\u0131l yap\u0131l\u0131r?<\/h2>\n\n
Ad\u0131m 1: Veri toplay\u0131n<\/h3>\n\n
Ad\u0131m 2: Test Edilecek Bir De\u011fi\u015fken Se\u00e7in<\/h3>\n\n
Ad\u0131m 3: Hedefleri ve Hedef Kitleyi Belirleyin<\/h3>\n\n
Ad\u0131m 4: Test Hipotezi Olu\u015fturun<\/h3>\n\n
Ad\u0131m 5: Tasar\u0131m Varyasyonlar\u0131 Yap\u0131n<\/h3>\n\n