7 A/B Test Hatası Kaçınmanız Gerekiyor
A/B testi, herhangi bir site dönüşüm seviyesini (satış, abonelik veya ilgilendiğiniz diğer eylemler) artırmak için en iyi araçtır. Web sitenizdeki iki veya daha fazla sayfa sürümü veya yayın oluşturduktan sonra, en başarılı olan varsayımlarla değil verileri öğrenebilirsiniz.
En basit haliyle, A/B testi, trafiği rastgele iki gruba ayırmayı önerir, böylece ziyaretçilerin% 50’si tasarımı bir süre görürler. Her grubun seviye dönüşümü ve ikisi arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark varsa, kazananın tasarımını belirtir. Ancak teori iyi olsa da, uygulamaya dikkat edin. Sayfanızdaki A/B’yi test etmeye başlamadan önce, illüzyon sonuçlarına yol açabilecek hatalar yapmadığınızdan emin olun. Para kaybı ve herhangi bir şekilde kaçınmanız gereken zamanla sonuçlanabilir.A/B testi yaparken hangi hatalardan kaçınmanız gerektiğine bakalım … #1 Farklı bir zaman dilimini karşılaştırarak, ziyaretçilerinizin herhangi bir sayfada belirli bir süre boyunca davranışlarını ve dönüşümünü ayrıntılı olarak analiz etmeye cazip gelebilirsiniz. Ardından, web’de değişiklik yapın ve sitenizdeki davranışsal ayrıntıların yeniden analizini yapın. Bu bağlamda, birinci veya ikinci dönemde daha iyi sonuçlar elde ederseniz, o dönemde test edilen versiyonun diğerlerinden daha iyi olduğu sonucuna varmak oldukça kolay görünmektedir. Bunun iyi bir fikir olmadığını söylediğim için üzgünüm. Her şeyden önce, web sitenize ulaşan trafiğin miktarı ve kalitesi günler ve haftalar arasında değişebilir. Aynı sayfa% 15 ve ertesi gün veya ertesi hafta% 12 dönüştürmek için bir gün veya hafta olabilir. Bu değişiklik, web sitenizle ilgili olmayan faktörlerden kaynaklanabilir (ekonomik iklim, ziyaretçilerinizin ruh hali, vb.) . Örneğin, viral hale gelen bir tweet sayesinde web sitenizdeki trafiği artırırsınız. Ancak trafik türü daha az kalitelidir ve web sitenize ulaştıktan sonra dönüşüm daha azdır. Başka bir örnek: Google’da, reklamlar aracılığıyla web sitenize gelen ve daha sonra çok yüksek dönüşüm yapan ziyaretçilerin teklifleri ve yüzdesi ile yeni bir reklam başlatıyorsunuz. Bu nedenle, tüm bu faktörleri dikkate almanın tek yolu, her varyantın aynı dönemde orantılı sayısına gösterildiği A/B testi yapmaktır. Aynı hafta ziyaretçilere rastgele iki (veya daha fazla) versiyon görüntüleyerek, sonuçların istatistiksel olarak alakalı olma olasılığı daha yüksektir.
Bu yüzden testi önce ve sonra yapmayı unutun çünkü sonuçların hangi sürümün daha iyi olduğuna karar vermek için ne kadar alakalı olduğunu tam olarak bilemezsiniz. #2 Testi erken tamamlayın Şimdi A/B testi yapmanız gerektiğini biliyorsunuz, Nelio A/B testini yeni yüklediniz ve ilk sayfa testinizi başlatmak için istekli.
Sonuçları toplamaya başlarsınız ve hızlı bir şekilde varyant orijinal sayfadan daha fazla dönüşüm yapmaya başlar. Neden zaman harcıyor? Neden hızlı bir şekilde değişiklik yapmıyor ve yeni bir kalıcı varyant yaratmıyorsunuz? Bu dönüşümü daha hızlı artıracaktır … A/B testinin hacmi istatistiklere dayanır ve bu nedenle numunenizin boyutunun önemli olduğunu hatırlamak önemlidir – temsilci olmalıdır. Başka bir deyişle, testimizden yeterince sonuç elde ettiğimizden emin olmalıyız, böylece testin gerçekliği yansıtması için yeterli. A/B Nelio testi gibi A/B testi yapmak için özel bir araç kullanırsanız, aracın kendisi test sonuçlarınızın istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını size söyleyecektir. Test, A/B Nelio’nun test edilmesiyle sonuçlanır, o zaman, çok fazla trafiğe sahip bir web siteniz olduğu için, yakında en başarılı olanın sonuçlarını alacağınızı düşünebilirsiniz.
Dikkatli süre! A/B testi yapılırken dikkate alınması gereken başka faktörler de vardır. Sadece bir hacim meselesi değil, aynı zamanda testinizin iş döngüsünüzü içerecek kadar uzun sürdüğünden emin olun. Yani, örneğin, aldığınız trafik türü hafta içi ve hafta sonları farklıysa, testlerin temsil edilen her türlü trafik için en az zaman içinde gerçekleştiğinden emin olun. Sonuçların istatistiksel olarak anlamlı olması için A/B testi ile sahip olması gereken daha fazla süreyi ve boyutu keşfetmenizi öneririm. Unutmayın: Önceki sonuca girmek sezgi ile karar vermekle aynıdır.
#3 Geç testi bitirme şimdi başka bir uç noktaya gidiyoruz: yeni bir test başlattınız ve farklı sonuçlar elde edersiniz. Çok hızlı sonuç çıkaramayacağınızı bildiğiniz için, kesin veri alana kadar beklemeye karar verirsiniz, değil mi? Günler geçti ve diğerlerinden daha iyi görünen hiçbir varyant yoktu, bu yüzden belki beklemeye devam etmelisiniz … iyi, acele etmemeyi söyledik, ancak ikna edici sonuçlar olmadan üç ay geçirdiyseniz, zaman kaybediyor olabilirsiniz. Ve dönüşümü nasıl optimize edeceğiniz hakkında size çok daha alakalı bilgiler verebilecek diğer test türlerini kaçırmanız için basit bir nedenden dolayı boşa harcıyorsunuz. Başkalarının web sitenize her zaman uygulanmaması konusunda endişeli. Yani, en başarılı olanı harekete geçirmek için davet düğmesinin renginin kırmızı olduğunu yorumlayan birkaç makale okumuş olabilirsiniz.
Teori çok iyi ama gerçek şu ki, bu sonucun ilk önce web sitenizde test etmeden faydalı olacağına karar vermiyorsunuz. Diğer insanların vaka çalışmaları özel davalarınız hakkında karar vermek için yararlı değildir. Hangi şeyleri test edebileceğiniz hakkında yeni fikirlere sahip olmanız için yararlı olacaktır.
#5 Çalışma testini değiştirmek, web sitenizdeki AB testini başlattıktan sonra yapabileceğiniz en kötü hatalardan biri olabilir. En fazla, algıladığınız küçük yazım hatalarını düzeltin, ancak yeni bir varyant oluşturmayın veya zaten çalışanları değiştirmeyin. Bu değişiklik elde edilen sonuçları gerçekten iptal edebilir. Devam eden A/B testinde değişiklik yapmak istediğiniz bir durumdaysanız, tamamen durdurun ve yeni testler çalıştırın. Her iki ayrı test de size geçerli sonuçlar verecektir. İsterseniz, her iki sonucu birlikte yorumlamayı deneyin, ancak devam eden A/B testinde değişiklikler yaparsanız güvenilir sonuçlar alamayacağınızı bilin. B. Aynı anda çok fazla değişikliği analiz etmeye çalışırsanız, her testin sonuçlarını yorumlamayı çok zor bulacaksınız. Çok farklı bir sürüm görüntüleyen iki veya daha fazla sayfa varyantı yapabilirsiniz. Bunu yapmak sorun değil ve aslında büyük değişikliklerin dönüşüm üzerinde daha büyük bir etkisi olabileceği öğrenildi. Ancak, aynı anda birçok test yapmaya çalışmayın. Yaptığınız her yeni test için, daha önce yapılanlarla birlikte çeşitli varyant kombinasyonları için yeni trafik bölümü yapılacaktır. Ve nihayet ne kadar çok varyant varsa, trafiğiniz o kadar çok bölünür ve önemli sonuçları istatistiksel olarak elde etmek için daha fazla maliyet harcarsınız.
#7 Testinizin amacını bilmiyorum ve bu kaçınmanız gereken en önemli hata olmalı. A/B’yi test etmenin amacı dönüşümü optimize etmektir. Peki. Buradan sağduyu uygulayın. Tüm sayfaların ve yayınların web sitenizde hedefleri vardır: sunduğunuz ürün ve hizmetler hakkında sizi bilgilendirmek, kendinizi bilgilendirmek, ürün veya hizmetin nasıl çalıştığının ayrıntılarını açıklamak, Veri Koruma Yasası’na uyduğunuzdan emin olmak için. vb. Her şey önemli olsa da, bazıları dönüşüm hunilerinde çok daha önemlidir. Örneğin, bir E-Niaga’nız varsa, en alakalı sayfa tüm ürünleri, ürün ayrıntılarını görüntüleyen sayfaları ve ödemenin yapıldığı sayfaları görüntüleyen bir sayfadır. Bu nedenle, başlamak için, diğer sayfaları analiz ederek ve bu sayfayı optimize etmeye odaklanarak karıştırmayın. Ayrıca, her hedefteki en önemli amaç hakkında dikkatli düşünün: Ziyaretçilerin ürünü satın almasına izin verin.
Diğer ilgili ürünleri görmelerini isteyin.
Ürünü üçüncü taraflara satın almayı önermek için.
Daha fazla bilgi için sizinle iletişime geçmek için.
Hedeflerinizi iyi tanımlayın ve bunu başarmanıza yardımcı olabileceğini düşünün. Oradan, inandığınız test mantıklı olacak ve web sitenizi geliştirmeye yardımcı olacaktır. Sarah Kilian’ın UNSSPLASH’DA Üstün Görüntü.
