Web Siteleri için A/B Testi: Kullanıcı Deneyimi Kazanmaları için Testler Nasıl Tasarlanır?

Tüm web sitenizin ziyaretçileri için üstün kullanıcı deneyimini (UX) tasarlamak ister misiniz? UX tasarımınızın tam potansiyeline ulaşmanın veriye dayalı yollarını keşfetmek için bugün web siteleri için A/B testine katılın.

A/B analizi, uzman pazarlamacıların işlerini geliştirmek için kullandıkları denenmiş ve test edilmiş bir tekniktir. Tıklama başına ödeme (PPC) reklamlarından sosyal medya kampanyalarına ve hatta kullanıcı deneyimi tasarımına kadar dijital pazarlamacılar, uygulamalarını optimize etmek için önemli öngörüleri keşfetmek amacıyla sıklıkla bu tür denemelerden yararlanır.

Dolayısıyla, ister bir giyim markasının e-ticaret platformunu onarıyor olun ister tıbbi web siteleri için A/B testi yapıyor olun, kullanıcı deneyimi optimizasyon ihtiyaçlarınız için etkili deneyler tasarlamak için bir ipucu ve teknik listesi isteyeceksiniz. Propelrr'in hazırladığı bu kılavuzla, çevrimiçi kullanıcıların bugün ziyaret edebileceği erişilebilir, kullanışlı ve keyifli bir kullanıcı deneyimi geliştirmek için bölünmüş deneyleri kullanmanın nasıl ve nedenlerini göreceksiniz.

Öncelikle A/B denemesinin temellerine girerek bu mükemmel dijital pazarlama hizmetine başlayalım.

A/B testi kullanıcı deneyimi tasarımını geliştirmenize nasıl yardımcı olabilir?

Bölünmüş test olarak da adlandırılan A/B testi, bir web sitesinin, web sayfasının veya web öğesinin iki sürümünü karşılaştırma işlemidir; böylece çevrimiçi hedef kitleniz için hangisinin en iyi sonucu verdiğini belirleyebilirsiniz. Bu süreç aynı zamanda PPC reklamcılığı , sosyal medya pazarlaması, etkileyici pazarlama ve daha fazlası gibi diğer dijital pazarlama ortamlarında da yaygın olarak kullanılır.

Bölünmüş test, UX tasarım optimizasyonunuz için birçok açıdan yararlı olabilir. Örneğin, markanızın ihtiyaçlarına en uygun sürümü keşfedebilmek için A/B testiyle web sitelerinin farklı açılış sayfalarını kolayca deneyebilirsiniz. Farklı cihazlarda tam uyumluluk sağlamak amacıyla mobil web siteleri için A/B bölünme testi de yapabilirsiniz.

Test etme ve denemeler , bir tasarımı sonuna kadar nasıl optimize edebileceğiniz konusunda fikir edinmenize yardımcı olabileceğinden, UX'in önemli bir parçasıdır. Bu uygulamalar, hipotezleri test etmenize, yeni anlayışlar keşfetmenize ve günümüzde stratejik ve bilimsel bir süreçle desteklenen başarılı değişiklikleri uygulamanıza yardımcı olacaktır.

UX optimizasyonu için A/B testleri tasarlama teknikleri

Web sitenizin kullanıcı deneyimini geliştirmenize yardımcı olacak deneyler tasarlama tekniklerini derinlemesine incelemeye hazır mısınız? Sitenizi hemen arama için optimize etmeye yönelik en iyi ipuçları ve uygulamalar için bu kapsamlı kılavuza göz atın.

1. A/B testine hazırlanma.

Bir deney tasarlarken uygulamanız gereken ilk teknik, net bir hedef hazırlamak ve tanımlamaktır.

Optimizasyon için belirli anahtar kelimeleri mi karşılaştırıyorsunuz? Eğer öyleyse, neden bunu ilk etapta yapıyorsunuz? Bir test için hedefinizi net bir şekilde tanımladığınızda, temel ölçümleriniz, hedef kitle segmentleriniz ve daha fazlası gibi hedefinizin daha fazla yönünü tanımlayabilirsiniz.

Metrikleriniz müşteri deneyiminden memnuniyeti ölçmeye yardımcı olmalı, kitleniz ise hedefli testlere olanak tanıyan anlamlı gruplara ayrılmalıdır. Tüm bu hususları önceden açıklığa kavuşturarak denemenizi, uzun vadede iş hedeflerinize ulaşmanıza yardımcı olacak bir hedefi açıkça ele alacak şekilde ayarlayacaksınız.

2. Bir hipotezin formüle edilmesi.

Analizinizin temellerini hazırladıktan sonra uygulamanız gereken bir sonraki teknik, etkili bir hipotez formüle etmektir.

Bir hipotez, deneyiniz tarafından cevaplanabilecek bir soruyu ortaya koymalıdır. Etkili olabilmesi için web sitenizin trafiği, elde tutma oranı, hemen çıkma oranı ve diğer geçmiş veri biçimleri gibi veriye dayalı analizlere dayanması gerekir.

Belirlediğiniz veriye dayalı hipotez, kullanıcı deneyiminizde uygulanabilir ve etkili bir değişikliği belirlemenize yardımcı olacaktır. Örneğin, web sitenizi mobil cihazlarda optimize etmek istiyorsanız, site yükleme süresindeki ve ardından hemen çıkma oranındaki azalmayı izleyen bir hipotez oluşturabilirsiniz.

3. Varyasyonların tasarlanması.

Hedefinizi, ölçümlerinizi, hipotezinizi ve hedef kitlenizi göz önünde bulundurarak, karşılaştırma ve kontrast için kullanıcı deneyiminizde varyasyonlar oluşturabilirsiniz. Varyasyonlarınız arasında bir "kontrol" veya kullanıcı deneyiminizin mevcut sürümü ile bir "varyant" veya tasarımınızın yeni sürümü bulunur. Değişken yalnızca tek bir değişkendeki değişimi ifade etmelidir, aksi takdirde karşılaştırmayı karmaşık hale getirir ve net sonuçlar almayı zorlaştırırsınız.

Denemenizin süresi boyunca, genel hedefinize en iyi şekilde ulaşmanıza yardımcı olacak sürümü belirlemek için iki varyasyonu birbiriyle karşılaştıracaksınız. Karşılaştırmalı denemeyi hedef kitle segmentleriniz üzerinde çalıştırırken, önyargıyı azaltmak ve testin geçerliliğini korumak için kullanıcıları kontrol ve varyant gruplarına rastgele atamanız da gerekecektir.

Son olarak, hedef kitlenizin örnek boyutunun alakalı sonuçları elde edecek kadar büyük olduğundan emin olmalısınız. Çok küçükse, istatistiksel anlamlılığa ulaşmak için yeterli veri toplayamazsınız; çok büyükse analiziniz çok uzun sürecek ve gereğinden fazla kaynak tüketecektir.

4. A/B testlerini yalnızca web siteleri için uygulamak.

Artık araştırma ve hazırlık aşamalarınız tamamlandığı için, karşılaştırmayı kullanıcı deneyiminizde uygulamaya yönelik teknikleri kullanabilirsiniz. Etkili bir deneme oluşturup yürütmenin en iyi yolu, uygulamanızı otomatikleştiren ve bölünmüş analizinizden bulguların toplanmasına yardımcı olan A/B araçlarını ve altyapısını kullanmaktır.

Bu otomatik araçlar, denemenizi belirli bir süre boyunca hedef kitleler üzerinde çalıştırmanıza da yardımcı olacaktır. Karşılaştırma için uygun miktarda önemli veri toplayabilmeniz için bu süreyi önceden belirlediğinizden emin olun.

Karşılaştırmanızı uygulamak için UX tasarım araçlarını da kullanabilirsiniz. Genel olarak adil bir karşılaştırma yapmak amacıyla, kitle segmentlerinizde tutarlı deneyimler sağlayan kullanıcı deneyimi varyasyonları oluşturmak için bunları kullanın.

5. Verilerin izlenmesi ve toplanması.

Analizinizle çalışmaya başladıktan sonra sonuçları izlemeniz ve gerçek zamanlı olarak veri toplamanız gerekir. Bu uygulama, denemenin ilerleyişini takip etmenize ve deneme boyunca tutarlı performans sergilemenize yardımcı olacaktır.

Bu uygulama aynı zamanda beklenmedik anormallikleri hemen tespit etmenize yardımcı olur, böylece analizinizin ilerleyişini bozmazlar. Daha önce bahsedilen A/B araçlarını kullanarak sonuçları izleyin ve izleme mekanizmalarını kurun; böylece bugün analiz ihtiyaçlarınız için yeterli sayıda ilgili kitle verisi toplayabileceksiniz.

6. İstatistiksel anlamlılığın oluşturulması.

Testiniz normal seyrini tamamladıktan sonra bulgularınızı analiz edebilir, anlamlı sonuçlar çıkarabilir ve sonuçları kullanıcı deneyiminize uygulayabilirsiniz. Bu, belirlenmiş ölçümlerinize ve hedeflerinize dayalı olarak uygun bir istatistiksel yöntemin seçilmesini gerektirir.

Verdiğiniz analiz için hangi istatistiksel anlamlılık düzeyi en iyi sonucu verir? Sonuçları istatistiksel olarak anlamlı ilan edebilmeniz için ne kadar geçerli veri toplamanız gerekiyor? Seçenekleriniz arasında başarılı bir şekilde kazananı belirleyebilmek için bu sınırları açıkça belirlediğinizden emin olun.

A/B testinizi doğru bir şekilde ayarladığınız ve herhangi bir kesinti veya anormallik olmadan çalıştığı sürece, iki test çeşidi arasında net ve kesin bir kazanan belirleyebilmelisiniz. Bu içgörülerle donanmış olarak, mevcut kullanıcı deneyiminizi tasarlamanıza ve geliştirmenize yardımcı olacak veriye dayalı bir karar verebilirsiniz.

7. Bilgiye dayalı kararlar vermek.

Analizin sonuçlarını kullanıcı deneyiminize uygularken güncellemenin pratik sonuçlarını takip ettiğinizden emin olun. Sonuçları uygulamanın ve artık bir gün olarak nitelendirmenin ötesinde, öngörülen bulgularınızla uyumlu olup olmadıklarını görmek için bu değişikliklerin kullanıcılarınızın deneyimleri üzerindeki gerçek hayattaki etkisini izlemeniz gerekir.

Bu bulguları kaydederek, gelecekte A/B analizinizin tasarımını nasıl geliştirebileceğinizi görmek için denemeleriniz etrafında bilinçli iş kararları almaya devam edebilirsiniz.

8. Sürekli olarak yinelenmek ve gelişmek.

Pazarlama denemeleri hakkında bilmiyor olabileceğiniz bir şey, bunun tek bir testle bitmemesidir. Aslında yolculuğunuz daha yeni başladı. Hedef kitleniz için neyin işe yarayıp neyin yaramadığı hakkında daha fazla bilgi edindikçe, markanızın web sitesinin her yinelemesini sürekli olarak iyileştirmek için daha da fazla analiz yapmanız gerekecektir.

Ardı ardına yapılan testler ve aşamalı iyileştirmeler yoluyla, web tasarımınızın müşteri deneyimini tam potansiyeline ulaşması için kademeli olarak optimize edebileceksiniz. Bu nedenle, sonuçlardan sürekli olarak öğrendiğinizden, yeni bilgiler dahil ettiğinizden ve kullanıcı deneyiminizi bugün sürekli olarak yinelediğinizden emin olun.

9. A/B analizinin yatırım getirisi.

Bu bölünmüş deneme süreci, acemi dijital pazarlamacılara zorlu ve hiç bitmeyen görünebilir. Sonuçta markanızın kendi web sitesi tasarımı üzerinde aynı tür testleri tekrar tekrar yapmak gereksiz değil mi?

Gerçek şu ki aslında aynı testi tekrar tekrar yapmıyorsunuz. Kurulum aynıdır ancak aslında her yinelemede web sitenizin tasarımının farklı öğelerini, değişkenlerini ve varyantlarını karşılaştıracaksınız. Bu yinelemeli süreç, her çalıştırmada nasıl değerli bilgiler elde edeceğiniz ve böylece bu sürekli süreç için değerli bir yatırım getirisi (ROI) yaratacağınız anlamına gelir.

10. Sonuçların iletilmesi

Artık tutarlı A/B testleri yoluyla kullanıcı deneyiminizi geliştirmenin değerini bildiğinize göre, denemenizin sonuçlarını şirket içindeki ve dışındaki paydaşlara iletebilirsiniz.

Tasarımınızın zaman içindeki gelişimini izleyen veri görselleştirme yoluyla sonuçları etkili bir şekilde iletebilirsiniz. Daha fazla test yürüttükçe ve bulgularını buna göre uyguladıkça, tekniklerinizin bugün marka için olumlu ve kesin sonuçlar getirdiğini kanıtlamak üzere paydaşlara sunabileceğiniz çok sayıda veriye sahip olacaksınız.

Başarılı pazarlama denemeleri için yol haritası

Web sitenizin kullanıcı deneyimini sonuna kadar optimize etmek uzun ve dolambaçlı bir yoldur. Ancak bölünmüş test ile yönünüzü verilerle tanımlayabilir ve uzun vadede yolu çok daha az kayalık hale getirebilirsiniz.

A/B analizinin temel ilkelerini yinelenen web sitesi tasarım sürecinize uygulamayı unutmayın. Bu ilkeler sayesinde, genel olarak daha iyi bir kullanıcı deneyimi için karar vermenizi destekleyecek yeni bulguları ve bilgileri sürekli olarak toplayabilirsiniz.

Temel çıkarımlar

Bugün A/B testiyle kullanıcı deneyiminizi geliştirmenin yeni yollarını keşfedin. Bu yeni pazarlama deneme uygulamasıyla yola çıkarken bu önemli çıkarımları yanınızda getirmeyi unutmayın:

• Kararları verilerle yönlendirin. Verileri test ederek, toplayarak ve verilerle strateji oluşturarak, daha iyi kullanıcı deneyimi optimizasyon kararları alırken aynı zamanda zengin bir tarihsel bulgu kaynağını da koruyabilirsiniz.
• Kullanıcılarınızı aklınızda bulundurun. Her zaman gerçek hayattaki müşteri deneyimini de aklınızda bulundurun. Veriler karar vermenize yardımcı olsa da, kullanıcılar bu kararların gerçekten işe yarayıp yaramayacağını gerçek zamanlı olarak belirleyecek.
• Uzmanlıkları birleştirirken yardım isteyin. Pazarlama deneylerini UX tasarımına uygulamak, çok çeşitli dijital pazarlama becerileri gerektirir; bu nedenle, bu iki alanda yardım almak için bugün Propelrr'deki uzmanlara ulaşmaktan çekinmeyin.

Başka sorularınız varsa Facebook, X ve LinkedIn hesaplarımız aracılığıyla bize mesaj gönderin. Muhabbet edelim!

Bu makalenin ve diğer içeriğimizin ihtiyaçlarınıza yardımcı olduğunu düşünüyorsanız Propelrr bültenine de abone olun.