Hangi reklamların en iyi sonucu verdiğini bulmak için A/B testini nasıl kullanıyoruz. Deney yapmak için en iyi siteyi seçme sürecinde, test için bir dizi hizmet test ettik ve derledik. Yararlı yorumlarla. Ve sizinle paylaşıyoruz!

Hangi işlevsellik bizim için önemliydi?

• Hizmeti tam olarak ücretsiz olarak test etme yeteneği. Yani, büyük ziyaretçi akışlarına sahip gerçek bir reklam kampanyasında.
• Sayfanızın sürümünü yükleme imkanı. Bu demek oluyor ki kendi güzel sayfamızı oluşturup servise yüklemek, oradaki online editörde değişiklikler yapmak ve testi çalıştırmak istiyoruz.
• Kullanışlı ve hatasız çevrimiçi sayfa düzenleyici.
• Test hedeflerinin doğru şekilde takılması. Basit hedefler doğrudan hizmetlerde yapılandırılabilir. Aslında, onlara ve ara hedeflere göre, seçeneklerin dönüşümlerini karşılaştırabilir ve kazananı seçebilirsiniz.

Koleksiyon nasıl sıralanır?

• Hizmet- hizmetin adresi, burada her şey basit.
• A/B veya MVT- test seçeneklerinden hangisinin hizmeti desteklediği.

1. A/B testi, test edilen sayfanın varyantlarının bir değişken (farklı düğme, farklı başlık vb.) ile farklılık gösterdiği zamandır. . Örneğin, bir versiyonda “Sipariş” düğmesi kırmızı, diğerinde yeşildir. Genel olarak, sayfalar aynıdır.
2. MVT çok değişkenli testtir. Test edilen sayfanın varyasyonları birçok farklı şekilde farklılık gösterdiğinde. İlk sürüm mavidir, kırmızı bir "Sipariş" düğmesi ve sayfa başlığında bir kelebek deseni vardır. İkinci seçenek, yeşil bir "Sipariş" düğmesi ve bir tek boynuzlu at deseni ile mor. Üçüncü seçenek genellikle siyah beyaz olup, yanıp sönen bir “Sipariş” düğmesi ve arka planda müşterinin bir fotoğrafı bulunur.

Bazı açılış sayfası hizmetleri yalnızca A/B testini desteklerken, bazıları hem A/B hem de MVT'yi destekler.

• tarife planları- hizmetin hizmetleri için ne kadar para istediği. Tarife planının serinliğini hangi parametreler belirler?

1. Sayfaya gidebilecek ziyaretçi sayısı (tarife planının izin verdiğinden daha fazla ziyaretçi varsa deneme devre dışı bırakılır).
2. Açılış sayfalarını barındıran alan sayısı.
3. Hizmette çalıştırılabilecek denemelerin sayısı.
4. Hizmette oluşturulabilecek hesap sayısı.

Farklı tarifeler farklı parametreler içerir, burada ne tür bir hizmet çok değerlidir.

• Şablonlar\çevrimiçi düzenleyici- Bir yerde hazır şablonlar var, bir yerde değişkenleri değiştirebileceğiniz bir editör var.
• Demo versiyonu- Bu hizmeti kaç gün ücretsiz kullanabilirsiniz.
• Yorumlar- her hizmetin çalışması hakkında kişisel yorumlarımız.

A/B testi için bir dizi hizmet

Rusça hizmetler

Hizmet #1

• Hizmet: http://abtest.ru/
• Test desteği: A/B
• Tarife planları: test ücretsizdir, hizmet ölmektedir ve beta sürümündedir.
• şablonlar\editör:çevrimiçi editör.
• Yorumlar: Açılış sayfalarınızı yüklemenizi sağlar. Korkunç buggy editörü.

Hizmet #2

• Hizmet: http://lpgenerator.ru/
• Test desteği: A/B.
• Tarife planları:

1. $37 , 3500 ziyaretçi, 2 alan, 25 sayfa.
2. $58 , 9000 ziyaretçi, 5 alan, 50 sayfa.
3. $119 , trafik, alan sayısı ve sayfa sayısı sınırlı değildir, kendi alanlarınızı birbirine bağlar.
4. $440 , trafik, alan adı ve sayfa sayısı sınırlı değildir, kendi alanlarınızı bağlama, 15 müşteri hesabı, kişisel markalaşma.

• Şablonlar\Düzenleyici:şablonlar ve çevrimiçi düzenleyici.
• Demo sürümü: 14 gün.
• Yorumlar: Bir dizi şablon var ve ücretli ve ücretsiz. Düzenleyicide düzenlemek üzere kendi sitelerinizi yüklemek için hiçbir araç yoktu. Editör basittir ancak öğrenmesi zaman alır.

İngilizce dil hizmetleri

Hizmet #3

• Hizmet: http://unbounce.com/
• Test desteği: A/B.
• Tarife planları:

1. $49 - 5.000 ziyaretçi.
2. $99 - 25.000 ziyaretçi.
3. $199 — 200.000 ziyaretçi

Tüm planlarda: Tüm planlarda, istatistiklerde, çevrimiçi sayfa oluşturucuda sınırsız sayıda test ve sayfa.

• Şablonlar\Düzenleyici:şablonlar ve çevrimiçi kurucu(!).
• Demo sürümü: 30 gün.
• Yorumlar: Editör oldukça kullanışlı ve kullanımı keyifli. Sayfanızı düzenlemek için nasıl yükleyeceğinizi bulamadım. Sayfa şablonları sıkıcı ve ilgi çekici değil. Hizmetin yalnızca bir çevrimiçi blok düzenleyicisi değil, aynı zamanda sıfırdan basit bir web sitesi oluşturabileceğiniz tam teşekküllü bir çevrimiçi oluşturucusu vardır.

Hizmet #4

• Hizmet: https://vwo.com/
• Destek test edildive ben: A/B, MVT ve mobil uygulama testi.
• Tarife planları:

1. $49 , 10.000 ziyaretçi.
2. $129 , 30.000 ziyaretçi.
3. Bireysel tarife planı- ayda yaklaşık bir milyon ziyaretçi, mobil cihazlarda test, bağlantılı hesaplar, kişisel danışman.

• şablonlar\editör:çevrimiçi editör.
• Demo sürümü: 14 gün.
• Yorumlar: hizmetin güzel bir arayüzü var, ancak sayfasını yüklerken sorunlar var.

Hizmet #5

• Hizmet: http://www.convert.com/.
• Test desteği: A/B&MVT
• Tarife planları:

1. $9 , 2000 ziyaretçi.
2. $29 , 10.000 ziyaretçi, MVT.
3. $59 , 30.000 ziyaretçi, MVT.
4. $99 , 50.000 ziyaretçi, MVT + mobil site testi.
5. $139-$1499 , ajanslar için tarife planları. Sınırsız sayıda proje ve test, online destek, Google-Analytics ile entegrasyon.

• şablonlar\editör:çevrimiçi editör.
• Demo sürümü: 15 gün.
• Yorumlar: Sayfalarınızın uygun düzenleyicisi. Şablon yok. Her şey güzel, sulu ve kullanışlı, ancak zaman zaman hedefleri saymayı durduruyor, hizmetin hataları / sığlıkları tespit edildi, teknik destek tarafından düzeltildi, ancak ertesi gün hedeflerin toplanması bilinmeyen bir nedenden dolayı tekrar uçtu.

Hizmet #6

• Hizmet: http://www.clickthroo.com/
• Test desteği: A/B.
• Tarife planları:

1. $195 , 50.000 ziyaretçi, 5 proje.
2. $395 , 100.000 ziyaretçi, 10 proje.
3. $695 , 100.000 ziyaretçi, sınırsız sayıda proje.
4. $1195 , 250.000 ziyaretçi, sınırsız sayıda proje.

• şablonlar\editör:şablonlar ve çevrimiçi düzenleyici.
• Demo sürümü: 14 gün demo erişimi.
• Yorumlar: Büyük bir form doldurarak demo erişim talebinde bulunuyorsunuz ve alamıyorsunuz. Tamam, anladınız, ancak birkaç iş günü sonra.

Hizmet #7

1295 $ - ayda 10.000 ziyaretçiye kadar. Sınırsız sayıda proje, sayfa, test, domain, teknik destek.

şablonlar\editör:şablonlar ve çevrimiçi düzenleyici.

Demo sürümü:Ücretsiz demo.

Geliştirme, belirli bir başarıya ulaşmak için gerekli olan ana bileşenlerden biridir. Herhangi bir işletmenin gelişmeye ihtiyacı vardır; onsuz, basitçe ölecek, alaka düzeyini kaybedecektir. Piyasa çok oynak. Her zaman kendi özel ürününe ihtiyaç duyar. Dünyanın durmadığı gerçeği nedeniyle, her işletmenin hedef kitleye uyum sağlaması, yeni, daha iyi gelişme yolları araması gerekiyor.
Tabii ki, her şeyden önce, bir girişimcinin yeni benzersiz satış teklifleri yapması gerekir. Onlar da çok sayıda müşteriyi çekmek için yüksek kalitede ve ilgi çekici olmalıdır. Değişikliklerin iş üzerinde olumsuz bir etkisi olacağından korkanlar için bir AB testi var.

AB testi, hangi değişikliklerin projeye en çok fayda sağlayacağını anlamanıza yardımcı olmak için aynı konumda birden fazla değişikliği test etme uygulamasıdır.

Bu yöntem, hedeflenen eylemlerin sayısını, kullanıcıların proje sayfanızda harcadıkları zamanı gösterecek, ayrıca gelir miktarını ve hemen çıkma oranını gösterecektir.

Kurulum rehberi:

Google Analytics, "Davranış" kategorisine, "Deneyler" bölümüne gidin.Size basit bir örnek vereyim:ürün sayfasındaki kırmızı düğmeyi mavi olarak değiştirmeyi denemek istiyorsunuz. Bunun etkili olup olmadığını test etmek için sayfanın iki versiyonunu oluşturmanız gerekir. Eski sürümün adını "A", yeni sürümün adını "B" verin. Ziyaretçilere örneğin bir hafta boyunca iki farklı seçenek göstermek için Google Denemeleri'ni kullanın.

Test edilecek sayfaları belirtin. Test için ek seçenekler belirtmek mümkündür.

• Deneme kodunu yalnızca ANA SAYFA, B seçeneği için deney kodunu yüklemeniz gerekmez. Oysa standart Google Analytics kodu her ikisinde de olmalıdır.

Kodu siteye yapıştırıyoruz veya programcıya gönderiyoruz

• Test, bir web sayfasının görünümünü değiştirmeyi içeren birçok görev için harikadır. Sitenizdeki herhangi bir öğeyi test edebilirsiniz: farklı fotoğraflar, farklı başlıklar, farklı içerik. Sadece farklı öğeleri hareket ettirmek bile performans üzerinde çarpıcı bir etkiye sahip olabilir.Sayfanın sağındaki iletişim formunu soldaki aynı formla test edin ve bu formdan gönderilen mesajların iki katı kadar alabilirsiniz. Kodu yerleştirdikten sonra, denemenin adını ve “Çalışıyor” durumunu göreceğiz:

Durum devam ediyor"

• Üzerine tıkladığınızda, tüm test istatistiklerini göreceğiz:

Deney istatistikleri, üzerine tıklayarak erişilebilir olacak

• Şimdi, test edilen sayfayı ziyaret ederken, kullanıcılar şu biçimde bir bağlantı görecekler:

Bu arada denemenin nasıl çalıştığını ve doğru yapılandırılıp yapılandırılmadığını görmek istiyorsanız farklı tarayıcılardan test edilen siteye gidin 3-5 denemeden sonra Google B seçeneğini gösterecektir. doğru yapılandırılmış.

Kendi sitenizde değişiklik yapmasanız bile küçük farklılıklar ve dalgalanmalar göreceğinizi unutmayın. Bu, yılın mevsimi, trafik kaynakları, olaylar, ekonomi, rakip faaliyetleri gibi çeşitli faktörlerden etkilenir. Bu nedenle, hafta boyunca test yapmayı denediyseniz, bir sonraki hafta tekrarlamak veya testi hemen 2 haftalığına kurmak daha iyidir.

Ve sitenizin farklı öğelerini aynı anda test edebileceğinizi unutmayın, bir sonrakine başlamadan önce bir testi bitirmeniz gerekmez.

AB testi— projenizin içeriğini geliştirmek için harika bir fırsat!
Mavi rengi seviyorsanız bu sitedeki mavi butonların başarılı olduğu anlamına gelmez)
Yararlı bir özel haber bültenine abone olun

Dmitry Demans

Bildiğiniz gibi, iş dünyasında statik durumlar yoktur. Şirket, mevcut piyasa durumunu, müşterilerin ve mal sahiplerinin ihtiyaçlarını karşılamak için sürekli gelişmelidir. Geliştirmeyi durdurduktan sonra proje hemen bozulmaya başlar. Örneğin bir online mağaza oluşturamaz, siteye 200 ürün ekleyip aylık 100 bin ruble kar elde edemezsiniz. Projenin karlılığının en azından düşmemesi için, girişimcinin ürün yelpazesini sürekli olarak genişletmesi, reklam ve faydalı içerik yayınlayarak izleyicinin erişimini artırması, sitenin davranış ölçütlerini ve dönüşüm oranını iyileştirmesi gerekir.

Web projeleri geliştirmek için kullanılan araçlardan biri A/B testidir. Bu yöntem, izleyici tercihlerini ölçmenize ve dönüşümler, sayfada geçirilen süre, ortalama sipariş değeri, hemen çıkma oranı ve diğer metrikler dahil olmak üzere temel site performans göstergelerini etkilemenize olanak tanır. Bu makalede, A/B testini nasıl düzgün bir şekilde gerçekleştireceğinizi öğreneceksiniz.

A/B Testi Nedir?

A/B testi, bir web sayfasının performansını değerlendirmek ve yönetmek için kullanılan bir pazarlama tekniğidir. Bu yönteme ayrıca bölünmüş test denir (İngiliz bölünmüş testinden - ayrı testten).

A/B testi, bir web sayfasının iki versiyonunun nicel performansını değerlendirmenize ve bunları birbirleriyle karşılaştırmanıza olanak tanır. Ayırma testi, yeni tasarım öğeleri veya harekete geçirici mesajlar eklemek gibi sayfa değişikliklerinin etkinliğinin değerlendirilmesine de yardımcı olur. Bu yöntemi kullanmanın pratik anlamı, etkinliğini artıran sayfa bileşenlerini bulmak ve uygulamaktır. Tekrar dikkat edin, A / B testi, bir web projesinin dönüşümünü etkileyebileceğiniz, satışları canlandırabileceğiniz ve karlılığını artırabileceğiniz uygulamalı bir pazarlama yöntemidir.

Bölünmüş test, mevcut bir web sayfasının (A, kontrol sayfası) metriklerini değerlendirmek ve onu iyileştirmenin yollarını aramakla başlar. Örneğin, bir çevrimiçi mağaza oluşturdunuz. Bu mağazanın %2'lik bir dönüşüm oranına sahip açılış sayfasını hayal edin. Pazarlamacı bu rakamı %4'e çıkarmak istiyor, bu yüzden bu sorunu çözmeye yardımcı olacak değişiklikler planlıyor.

Diyelim ki bir uzman, bir dönüştürme düğmesinin rengini nötr maviden agresif kırmızıya değiştirmenin onu daha görünür hale getireceğini düşünüyor. Bunun daha fazla satış ve daha fazla dönüşüme yol açıp açmayacağını görmek için pazarlamacı, web sayfasının geliştirilmiş bir sürümünü oluşturur (B, yeni sayfa).

Bölünmüş test araçlarının yardımıyla uzman, A ve B sayfaları arasındaki trafiği rastgele yaklaşık iki eşit parçaya böler. Göreceli olarak, ziyaretçilerin yarısı A sayfasına, diğer yarısı B sayfasına gelir. Aynı zamanda, pazarlamacı trafik kaynaklarını akılda tutar. Testin geçerliliğini ve tarafsızlığını sağlamak için sosyal ağlardan, doğal aramadan, içeriğe dayalı reklamcılıktan vb. siteye gelen ziyaretçilerin %50'sini A ve B sayfalarına yönlendirmek gerekir.

Pazarlamacı yeterli bilgiyi topladıktan sonra test sonuçlarını değerlendirir. Yukarıda belirtildiği gibi, Sayfa A'nın dönüşüm oranı %2'dir. B Sayfasında %2,5 olsaydı, dönüştürme düğmesini maviden kırmızıya çevirmek, inişin etkinliğini gerçekten artırdı. Ancak, dönüşüm oranı istenen %4'e ulaşmadı. Bu nedenle pazarlamacı, A / B testi yoluyla sayfayı iyileştirmenin yollarını arıyor. Bu durumda, kırmızı dönüştürme butonunun bulunduğu sayfa bir kontrol sayfası görevi görecektir.

Ne test edilecek

Yukarıda belirtildiği gibi, bölünmüş test, çeşitli web sitesi ölçümlerini etkilemenize izin veren uygulamalı bir yöntemdir. Bu nedenle, test nesnesinin seçimi, pazarlamacının kendisi için belirlediği amaç ve hedeflere bağlıdır.

Örneğin, bir açılış sayfasının hemen çıkma oranı %99 ise ve çoğu ziyaretçi açılıştan 2-3 saniye sonra açılış sayfasını terk ediyorsa, sayfanın görsel bileşenlerini değiştirmeyi düşünmeye değer. Bir A/B testinin yardımıyla, bir pazarlamacı en iyi sayfa düzeni seçeneğini bulabilir, çekici bir renk şeması ve resimler seçebilir ve okunabilir bir yazı tipi kullanabilir. Pazarlamacı, abonelik sayısını artırma göreviyle karşı karşıya kalırsa, ilgili dönüşüm biçimini değiştirmeyi deneyebilir. Bölme testi, bir uzmanın en uygun düğme rengini, en iyi metin seçeneğini, abonelik formundaki alan sayısını veya konumunu seçmesine yardımcı olacaktır.

Çoğu zaman, pazarlamacılar web sayfalarının aşağıdaki öğelerini test eder:

• Dönüştürme düğmelerinin metni ve görünümü ile konumları.
• Ürünün başlığı ve açıklaması.
• Dönüşüm formlarının boyutları, görünümü ve yeri.
• Sayfa düzeni ve tasarımı.
• Ürünün fiyatı ve iş teklifinin diğer unsurları.
• Ürün resimleri ve diğer çizimler.
• Bir sayfadaki metin miktarı.

Hangi bölünmüş test araçlarını kullanmalı

A/B testi gerçekleştirmek için bir pazarlamacının özel hizmetlerden birini kullanması gerekir. Bunların en popüleri, Analytics sisteminin kullanıcılarına sunulan Google'ın İçerik Denemeleridir. 2012 yılının ortasına kadar bu araca Google Web Sitesi Optimize Edici adı verildi. Bununla başlıklar, yazı tipleri, dönüştürme düğmeleri ve formlar, resimler ve daha fazlası dahil olmak üzere çeşitli sayfa öğelerini test edebilirsiniz. İçerik Denemeleri hizmeti, ana avantajlarından biri olan ücretsiz kalır. Dezavantajları, HTML koduyla çalışma ihtiyacını içerir.

Ayrık test için aşağıdaki Rusça ve yabancı araçları da kullanabilirsiniz:

• Optimizely, internetteki en popüler ücretli A/B test hizmetidir. Kullanmanın maliyeti, abonelik türüne bağlı olarak 19 ila 399 ABD Doları arasında değişmektedir. Bu hizmetin avantajları, pazarlamacıyı test edilen sayfaların HTML koduyla çalışmaktan kurtaran görsel bir arayüzde deneyler oluşturma yeteneğini içerir.
• RealRoi.ru, A / B testi yapmanıza izin veren başka bir yerli hizmettir. Başlıca avantajları arasında, ücretsiz ve kullanımı çok kolay olduğu söylenebilir. Aşağıdaki videoda nasıl çalıştığını ayrıntılı olarak görebilirsiniz:
• Visual Website Optimizer, bir sayfanın çeşitli öğelerini test etmenize olanak tanıyan ücretli bir hizmettir. Bu aracı kullanmak için bir pazarlamacının HTML koduna aşina olması gerekir. Abonelik fiyatları 49$ ile 249$ arasında değişmektedir.
• Unbounce, açılış sayfaları oluşturmak ve optimize etmek için tasarlanmış bir hizmettir. Özellikle A/B testi yapmanızı sağlar. Kullanmanın maliyeti ayda 50 ila 500 dolar arasındadır. Yerli analog - LPGenerator. Bu hizmet, yalnızca onunla oluşturulan sayfaları test etmenize olanak tanır.

İçerik Denemeleriyle A/B Testi Nasıl Yapılır?

Google Analytics Deneyleri hizmeti, bir sayfanın beş varyasyonunun etkinliğini aynı anda test etmenize olanak tanır. Pazarlamacılar bunu kullanarak, her biri birkaç yeni öğeye sahip olabilen birkaç yeni sayfanın performansını izleme yeteneğiyle standart A/B deneylerinden farklı olan A/B/N testi gerçekleştirebilir.

Pazarlamacı, teste dahil olan trafiğin oranını bağımsız olarak belirleme yeteneğine sahiptir. Testin minimum süresi iki hafta, maksimum süresi üç ay ile sınırlıdır. Uzman, test sonuçlarıyla ilgili verileri e-posta ile alabilir.

İçerik Denemeleri ile testi bölmek için şu adımları izleyin:

1. Google Analytics hesabınızda oturum açın, performansını test etmek istediğiniz siteyi seçin. Bundan sonra, "Davranış - Deneyler" menüsünü seçin.

1. Test edeceğiniz sayfanın URL'sini uygun forma girin ve "Denemeyi Başlat" düğmesini tıklayın.

1. Test için bir ad ve amaç seçin. Denemeye katılan trafiğin yüzdesini belirleyin. Test ilerlemesiyle ilgili e-posta bildirimleri almak isteyip istemediğinize karar verin. Gerekli seçenekleri belirledikten sonra "İleri" düğmesini tıklayın.

1. Test edilecek sayfanın varyasyonlarını seçin. Bunları uygun formlara ekleyin ve ileri'ye tıklayın.

1. Bir deneme kodu oluşturun. Sayfaya nasıl yerleştireceğinizi bilmiyorsanız, "Kodu Web Yöneticisine Gönder" seçeneğini seçin. HTML kodundan bahsederken ter dökmezseniz, "Kodu Manuel Olarak Ekle" seçeneğini seçin.

HTML kodunu nasıl kullanacağınızı biliyorsanız "Kodu manuel olarak ekle"yi seçin

1. Önceki resimde işaretlenen kodu kopyalayın ve kontrol sayfasının kaynak koduna yapıştırın. Kod, etiketten hemen sonra eklenmelidir . Bu işlemi tamamladıktan sonra "Değişiklikleri Kaydet" düğmesine tıklayın.

1. Kontrol sayfasındaki test kodunu kontrol edin ve "Denemeyi Başlat" düğmesini tıklayın. Kodun yalnızca kontrol sayfasına eklenmesi gerektiğini unutmayın.

Deneyin başlamasından birkaç gün sonra ilk test sonuçlarını değerlendirebileceksiniz. Test sonuçlarını takip etmek için listeden uygun deneyi seçin ve raporlar sayfasına gidin.

Bölünmüş test ile kesinlikle test edilmesi gereken fikirler

Yukarıda belirtildiği gibi, A/B testi web sayfalarının etkinliğini artırmaya yardımcı olur. Bu pazarlama yönteminin sonuç getirmesi için, pazarlamacının belirli site ölçümlerini olumlu yönde etkileyebilecek fikirler üretmesi gerekir. Tavandan herhangi bir değişiklik alıp uygulayamaz ve etkinliğini test edemezsiniz. Örneğin, sayfa arka planını maviden açık yeşile değiştirmeye karar verirseniz, site metriklerinin değişmesi olası değildir.

Bir pazarlamacının sayfaları iyileştirmenin yollarını bulması ve neden çalışması gerektiğini anlaması gerekir. Bölünmüş test, uzmanın varsayımlarını test etmeye yardımcı olur. Ancak her pazarlamacı bazen kendisini tüm fikirlerin test edildiği ancak istenen sonuca ulaşılamadığı bir durumda bulur. Kendinizi bu durumda bulursanız, aşağıdaki değişiklikleri uygulamayı deneyin ve işe yarayıp yaramadıklarını görün:

• Dönüştürme formundan fazladan alanları kaldırın. Belki de potansiyel aboneleriniz pasaport bilgilerini ifşa etmek istemiyorlar.
• Dönüşüm sayfasına "ücretsiz" veya ücretsiz kelimelerini ekleyin. Tabii ki, izleyiciler haber bültenine aboneliğin ücretsiz olduğunu biliyor. Ama bazen bedava kelimesi gerçek mucizeler yaratır çünkü bedava sirke tatlıdır.
• Açılış sayfanıza bir video gönderin. Bunun genellikle hemen çıkma oranı, dönüşüm oranı ve sayfada geçirilen süre dahil olmak üzere bir dizi ölçüm üzerinde olumlu bir etkisi vardır.
• Kullanıcıların ürününüzü ücretsiz olarak test edebileceği süreyi artırın. Bu, yazılım ve web hizmetleri satan şirketler için dönüşümleri artırmanın basit ve etkili bir yoludur.
• Dönüştürme düğmelerinin rengiyle denemeler yapın. Bazı durumlarda agresif kırmızı düğmeler iyi çalışır. Ancak, bazen kullanıcıları rahatsız ederler. Siteniz için en etkili düğme rengini bulmak için bir A/B testi kullanın.
• İlk 10 veya 100 alıcıya (abonelere) ikramiye sözü verin. Promosyon sona erdikten sonra bile bu sözü kaldırmak için acele etmeyin. Birçok kullanıcı şanslı olanlar arasında olmayı beklemiyor, ancak yine de bilinçsizce karlı bir teklife tepki veriyor.

Farklı sayfa varyasyonları nasıl ve neden test edilir?

Bölünmüş test, web sayfalarında yapılan değişikliklerin etkinliğini değerlendirmenize olanak tanır. Bu pazarlama yöntemi değer uygulamıştır. Çeşitli metrikleri geliştirerek sayfaları neredeyse sürekli iyileştirmenize olanak tanır.

Bunu veya bu değişikliği test etmek için sayfanın yeni bir sürümünü oluşturmanız ve eskisini kaydetmeniz gerekir. Her iki seçeneğin de farklı URL'leri olmalıdır. Bundan sonra, örneğin İçerik Denemeleri gibi bölünmüş testler yapmak için hizmetlerden birini kullanmalısınız. Test sonuçlarının değerlendirilmesi, deneyin başlamasından en az iki hafta sonra yapılabilir.

A/B testi yapmaya değer mi sizce? Bu pazarlama yöntemi hangi durumlarda zaman kaybı olarak kalır?

kak-provodit-a-b-testirovanie

(bölünmüş test, A / B testi, Bölünmüş test) sitede kontrol (A) ve test (B) eleman gruplarının izlenmesinden oluşan bir pazarlama yöntemidir - yalnızca bazı göstergelerde farklılık gösteren site sayfaları site dönüşümünü artırın. Sayfalar dönüşümlü olarak eşit paylarda ziyaretçilere gösterilir ve gerekli gösterim sayısına ulaştıktan sonra alınan verilere göre en fazla dönüşüm seçeneği belirlenir.

A/B testinin aşamaları

Genel olarak, tüm A/B testi süreci 5 adımda özetlenebilir:

Aşama 1. Hedef belirleme (iş hedefleri, dönüşüm, web sitesi hedefleri)

Adım 2İlk istatistiksel verileri düzeltme

Aşama 3 Test kurulumu ve süreci

4. Adım Sonuçların değerlendirilmesi ve en iyi seçeneğin uygulanması

Adım 5 Deneyi diğer sayfalarda veya gerektiğinde diğer öğelerle tekrarlayın

Test süresi

Denemenin süresi, sitedeki mevcut trafiğe bağlıdır. Dönüşüm oranı ve test edilen seçeneklerdeki farklılıklar. Birçok hizmet süreyi otomatik olarak belirler. Ortalama olarak, sitede 100 dönüşüm işlemi yeterlidir ve yaklaşık 2-4 hafta sürer.

Test edilecek sayfalar

Test için sitenin dönüşüm açısından önemli olan herhangi bir sayfasını seçebilirsiniz. Çoğu zaman bu, ana sayfa, kayıt / yetkilendirme sayfaları, satış hunisi sayfalarıdır. Bu durumda, aşağıdaki noktalara dikkat etmek daha iyidir:

1. En çok ziyaret edilen site sayfaları
2. Yüksek ziyaret edilen sayfalar
3. ret sayfaları

Birincisi deneyin saflığı için, ikincisi ve üçüncüsü sahadaki zayıflıkları belirlemek için gereklidir.

Çoğu zaman, düğmeler, metin, eylem çağrısı sloganı ve bir bütün olarak sayfanın düzeni test için seçilir. Bir öğe seçmek için aşağıdaki eylem algoritmasını kullanabilirsiniz:

• Ziyaretçinin davranışı hakkında bir hipotez ileri sürülür.
• Elemanları değiştirmek için bir çözüm önerildi (1-2 almak daha iyidir, daha fazla değil)

1. "Ücretsiz" kelimesini ekleyin
2. Açıklayıcı video gönder
3. Kayıt düğmesini sayfanın üstüne yapıştırın
4. Uygulamadaki alan sayısını azaltın
5. Özel teklif sayacı ekle
6. Ücretsiz Deneme Ekle
7. Düğme renklerini veya üzerlerindeki metni değiştirin

Test Otomasyonu

Test sürecini farklı özelliklerle otomatikleştirmek için çeşitli ücretli ve ücretsiz araçlar vardır. Büyük bir liste görüntülenebilir. En popüler olabilir Google Analytics'teki deneyler. Ücretsizdir, Rusçadır, öğrenmesi kolaydır ve sitede bir sayaç kuruluysa, ilk verilerin toplanmasını beklemenize gerek yoktur ve sadece birkaç tıklamayla deneyi başlatabilirsiniz.

Google Analytics ile A/B testi

Google Analytics'te bir test oluşturma sürecini düşünün. Bunu yapmak için Raporlar->Davranış->Deneyler sekmesine gidin. Test ettiğiniz sayfanın URL'sini girin ve "Denemeyi Başlat"ı tıklayın.

Sonraki adım, alanları doldurmaktır: denemenin adı, hedef (site için yapılandırılmış hedeflerden seçim yapabilirsiniz), site ziyaretçilerinin deneme için kapsamı (%100 olarak ayarlamak daha iyidir).

İkinci adımda, ana (kontrol) sayfasının adreslerini ve varyantlarını belirtmeniz gerekecektir.

Her şey doğru yapılırsa, sistem teste başlamak için yeşil ışık verir.

Deneyin sonucu çok görseldir ve şöyle görünebilir:

Popüler inanışın aksine (sonuçta yinelenen sayfalar oluşturulur), bu tür testlerin sitenin konumu üzerinde olumsuz bir etkisi yoktur. Alternatif sayfalara rel="canonical" yazmanız yeterlidir.

A/B testi hakkında önemli

1. Sayfaların test sürümleri 2 öğeden fazla farklılık göstermemelidir
2. Sayfalar arasındaki trafik eşit olarak dağıtılmalıdır
3. Ayarları yaparken yeni site ziyaretçilerini seçin
4. Sonuçlar yalnızca geniş bir örneklem, tercihen en az 1000 kişi tarafından değerlendirilebilir.
5. Sonuçları aynı anda değerlendirin
6. Kendinize güvenmemelisiniz, tüm kullanıcılar sizin gibi düşünmez, bu nedenle tercih ettiğiniz seçenek kazanan olmayabilir.
7. A/B testinin sonuçları, dönüşümlerin artmasında her zaman istenen sonuçları getirmeyebilir. Bu nedenle, diğer unsurlarla deneme yapmanız gerekir.

Tasarım karar süreci her zaman popüler bir tartışma konusu olmuştur. Neden bazı tasarımcılar diğerlerinin yapmayacağı seçimler yapıyor ve neden bazı tasarımlar diğerlerinden daha iyi çalışıyor?

Akademik araştırmalardan eskizlere ve anekdotlara kadar tasarım dünyası süreç konusunda tutkulu. Google ve mavinin 41 tonu hakkındaki şaka en uzun süre oyalandı.

Bağlantı metni için mavinin 2 tonundan hangisinin kullanılacağını belirlemeye çalışan Google, yalnızca ana 2'yi değil, aradaki 39'u da test etti. Hikaye, kabaca dakikadaki bir kararı anlatıyor, ancak karar vermede hızla büyüyen bir yaklaşımı vurguluyor. Deneylere, alternatiflere ve en önemlisi verilere dayanmaktadır.

"A/B testi değer sağlayabilir, ancak tasarımın diğer alanlarının pahasına olmamalıdır."

Ancak Google neden mavinin 41 tonunu test etti ve bu yaklaşım size veya kuruluşunuza nasıl yardımcı olabilir? Bu makalede, A/B testine (veya çok değişkenli teste) bakacağız: ne olduğu, neden kullanılması gerektiği ve sınırlamaları.

Özetle A/B ve çok değişkenli testler

Kısacası, A/B testi, hangi sürümün daha iyi olduğunu belirlemek için bir şeyin 2 sürümünü birbiriyle karşılaştırma yöntemidir. Test konusu bir resim, bir düğme, bir başlık vb. olabilir.

Çok değişkenli test, 2'den fazla sürümün karşılaştırıldığı ve (genellikle) daha fazla varyasyonun dahil edildiği A/B testinin bir uzantısıdır. Bu, aynı anda birkaç öğeyi ve bunların nasıl etkileşime girdiğini deneyimlemenize izin verecektir.

Basit olması açısından, bu makalenin geri kalanı yalnızca A/B testini kapsayacaktır, ancak çok değişkenli testler için ilkeler aynı kalacaktır.

Neden A/B Testi

A/B testinin amacı, web sitenizde veya uygulamanızda kademeli iyileştirmeler yapmanızı sağlamaktır. Uygulamanızı veya web sitenizi bir veya daha fazla varyasyonla karşılaştırarak tasarımınızı sürekli olarak iyileştirebilir, gerçek kullanıcılardan doğrulama alabilirsiniz.

A/B testinde her test, neyin işe yarayıp neyin yaramadığı hakkında yeni veriler üretir. Hangi işler bir web sitesine veya uygulamaya dahil edilebilir ve yeni ve geliştirilmiş bir tasarım oluşturabilir.

Gerçek dünyada A/B testi

A/B testinin nasıl kullanılabileceğini ve sizin için neler yapabileceğini anlamak için Hangi Test Kazandı gibi web sitelerinde yüzlerce örneğe göz atabilirsiniz. Bu popüler çalışmalara da göz atabilirsiniz:

Temel A/B test süreci

1. Adım: Nerede test edilir

A/B testi yapmak için bir web sitesine veya uygulamaya ihtiyacınız olacak. (A/B testi, mevcut bir ürünün aşamalı olarak iyileştirilmesini teşvik eder ve yeniden tasarımların veya yeni ürün ve hizmetlerin test edilmesi için uygun değildir.)

Sitenizin veya uygulamanızın hangi alanını keşfetmek istediğinize karar vermeli ve ideal olarak geliştirmeye çalışmalısınız. Çalışma alanı çeşitli kaynaklara göre seçilebilir:

• Analitik: analizlerinizin belirli bir sayfanın veya ekranın kullanıcılar için can sıkıcı olduğunu gösterip göstermediği. Tüm kullanıcılarınız aynı sayfadan mı çıkıyor?
• Kullanılabilirlik testi: Kullanılabilirlik testi bir sorun alanı veya etkileşimi ortaya çıkardı mı? Yeni bir çözümü test ettiniz ve şimdi büyük ölçekte test etmek mi istiyorsunuz?
• Sezgi veya kişisel hoşlanmama: Bir şeyin geliştirilebileceğine inanıyor ve onu verilerle test etmek istiyor musunuz? Her zaman sevmediğiniz bir şey var mı ve alternatifleri nereye uygulamak istiyorsunuz?

Çoğu zaman, bu üç kaynak testin konusunu belirler. Bu bilgiyle donanmış olarak 2. adıma geçebilirsiniz.

Adım 2: Neyin test edileceği (ve neyin ölçüleceği)

A/B testinin en önemli yönlerinden biri, aynı anda yalnızca bir değişkeni değiştirmenizdir. İlk bakışta, bu basit bir görev gibi görünüyor, ancak sessizce işaretin üzerine çıkıp daha fazla değişken ekleyebilirsiniz.

Örneğin, bir düğmeyi test etmek istiyorsanız metnini değiştirmeyi deneyebilirsiniz:

Veya rengi değiştirin:

Ancak her iki seçeneği de birleştirir ve düğmeyi farklı metin ve farklı renklerle test ederseniz, testin değerini büyük ölçüde düşürürsünüz.

Bu iki düğmeyi birbiriyle kıyasladığınızda neden farklı sonuçlar verdiğini, metin değişikliğinin ne tür bir performans kazanımı getirdiğini veya renk değişikliğinin ne olduğunu anlayamazsınız.

"Değerli A/B testi yapmak için değişiklikleri tek bir değişkenle sınırlamak çok önemlidir."

Bu nedenle, değerli A/B testi yapmak için değişiklikleri tek bir değişkenle sınırlamak önemlidir. Aynı anda birden fazla değişkeni test etmek istiyorsanız, bu birden çok değişkeni test edebileceğiniz ve her bir değişikliğin ne gibi bir etkisi olduğuna dair daha iyi bir fikir edinebileceğiniz çok değişkenli bir test yapmalısınız.

Hangi testi çalıştırmayı seçerseniz seçin, izleyeceğiniz temel metriği de vurgulamalısınız. Düğmeler söz konusu olduğunda, büyük olasılıkla üzerine tıklayan kişilerin sayısını ölçeceksiniz. Başlık değişiklikleri söz konusu olduğunda, muhtemelen hemen çıkma oranlarına veya sitede geçirilen süreye bakacaksınız.

İzlediğiniz şey, test ettiğiniz şey olur. A/B testine başlamadan önce neyi geliştirmeye çalıştığınızı bildiğinizden emin olun.

Adım 3: Nasıl Test Edilir

Artık neyi ve nerede test edeceğinizi anladığınıza göre, bunu nasıl yapacağımızdan bahsedelim. A/B testi için birçok uygulama vardır. İşte en popülerler:

• Google Analytics
• en iyi şekilde
• Görsel Web Sitesi Optimize Edici
• A/B Lezzetli

Bunlar (ve diğerleri) temel bir A/B test süreci sunar, ancak özelliklerde farklılık gösterir. Seçiminiz, geliştirici becerilerinize, ihtiyacınız olan esnekliğe veya yalnızca fiyata bağlı olacaktır.

Birçok büyük kuruluş, gereken iş miktarına veya kişisel tercihe bağlı olarak genellikle birden fazla araç kullanır, bu nedenle doğru aracı seçmek kişisel koşullarınıza bağlı olacaktır.

Adım 4: Test ne kadar büyük?

Yani, testin yeri, optimize edeceğiniz değişkenler ve teknik olarak hepsini nasıl uygulayacağınız konusunda anlaştınız. Cevaplanması gereken son soru şudur: Kaç kullanıcı test edilecek?

Bazı araçlar (Google Analytics gibi), orijinal sürümü kimin, alternatif sürümü kimin göreceğini ve hatta testin ne kadar süreceğini belirlemenize izin vermez. Yeni başlayanlar için bu, tüm süreci basitleştirdiği için kullanışlı bir özellik olabilir.

"A/B testi size doğru sorunu çözüp çözmediğinizi söyleyemez."

Bu değişkenleri kendiniz ayarlamak istiyorsanız, testin ne kadar süreceğini ve kullanıcının yüzde kaçının orijinal sürümü ve alternatifin yüzde kaçının göreceğini düşünmeye değer.

Risk kabul etmeyen bir kuruluşta çalışıyorsanız, alternatifi kullanıcıların yalnızca %5-10'una gösterin ve gerisini 50:50'ye bölün. Sonuç olarak seçim, hedeflerinize ve web sitenizin veya uygulamanızın aldığı trafik düzeyine ve türüne bağlı olacaktır.

Testin nasıl bölüneceği ve ne kadar sürmesi gerektiği sorusunu cevaplarken kendinize sorun: Sonuçların doğru olduğundan emin olabilmem için test ne kadar büyük olmalı?

Bu, "istatistiksel önem" veya "istatistiksel önem" teknik terimiyle ifade edilir. Amacınız, %95'in üzerinde bir kesinlikle "Bu sonuca onların değişikliği neden oldu" diyebilmeniz için yeterince büyük bir örneklem büyüklüğüne sahip bir test oluşturmaktır.

Testi nasıl böleceğiniz size bağlıdır, ancak ne kadar süreceği, web sitesinin veya uygulamanın aldığı trafik miktarına bağlı olabilir. Endişelenmeyin, kulağa korkutucu gelse de, sonuçlarınızın istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını veya test sürenizi artırmanız gerekip gerekmediğini anlamanıza yardımcı olacak birçok çevrimiçi hesap makinesi var.

• Visual Website Optimizer'ın önem hesaplayıcısı
• Kissmetrics değer hesaplayıcısı

Adım 5: Analiz Edin ve Karar Verin

Sonuçlar burada! Testi yaptınız, istatistiksel olarak anlamlı olduğundan emin oldunuz ve şimdi sayılar sizde.

Yapılan tüm çalışmalar, dahil olan insan sayısı göz önüne alındığında, herkes aşağıdaki gibi bir sonuç görmeyi bekliyor:

Ancak çoğu zaman elde edeceğiniz şey şudur:

Hayal kırıklığına uğramayın (ve umutsuzluğa kapılmayın) - A/B testi kademeli iyileştirmeler yapar. Ve büyük değişiklikler mümkün olsa da, herhangi bir iyileştirme harika bir başlangıçtır ve sizi doğru yola sokar.

Veriler herhangi bir iyileştirme yapmadığınızı gösterse bile, neyin işe yarayıp neyin yaramadığını bildiğiniz için artık daha güçlü bir konumdasınız.

"Veri anlayışa eşit değildir"

Test başarılı olduysa, sonraki adımlar size kalmış. En kısa sürede yeni bir sürüm gönderebilirsiniz. Ya da küçük bir test yaptıysanız, birçok kişiyle başka bir test yapabilirsiniz.

Elde edilen bilgilerle ne yapacağınız nihayetinde size kalmış!

A/B Testinin Sınırlamalarını Anlamak

A/B testi ne kadar güçlü olursa olsun, eksikliklerini ve sınırlamalarını anlamak da önemlidir. Artan popülaritesine rağmen, A/B testi herhangi bir şirketi kurtarabilecek her derde deva değil, cephaneliğinizdeki başka bir araçtır.

A/B testinin kullanımını değerlendirirken, neler yapamayacağını anlamak önemlidir:

• Nedenini söyle. A/B testi, neyin işe yarayıp neyin yaramadığını anlamanıza yardımcı olacak harika bir araçtır. Ancak, size nedenini söyleyemez. Bunu yapmak için, yüksek kaliteli kullanıcı araştırması yapmanız gerekir. Verilerin anlamakla aynı anlama gelmediğini anlamanız çok önemlidir.
• Uygulamanızı veya web sitenizin yeniden tasarımını test etmenize yardımcı olun. Teoride, tüm sayfa tasarımını alternatifle karşılaştırabilir ve başarı verilerini elde edebilirken, tasarıma ilişkin farkı yaratan şeyin ne olduğunu çözemezsiniz. Kullanıcı araştırması yapana kadar sonuç anlamsız olacaktır.
• Doğru sorunu çözüp çözmediğinizi söyleyin. A/B testinin artan doğası nedeniyle, web sitenizi veya uygulamanızı sürekli olarak geliştirmek için güçlü bir araç olabilir. A/B testi size doğru sorunu çözüp çözmediğinizi söyleyemez. Testlerinizi ana sayfaya odaklayabilir ve iyileştirmeleri görebilirsiniz, ancak sitenin başka bir kısmı sorun olabilir. Bu, yerel maksimum olarak bilinen bir kavramdır.

A/B testi sizin için ne yapabilir?

Tüm bunlar A/B testi için iştahınızı kabarttıysa, muhtemelen başlamak için ihtiyacınız olan bilgilere zaten sahipsiniz. Bazı küçük ayrıntılar farklılık gösterebilir veya kuruluşunuzun belirli gereksinimleri olabilir, ancak genel ilkeler aynı kalır.

A/B testi, doğru kullanıldığında harika bir araç olabilir. Şirketinizin kademeli olarak iyileşmesini ve başarınızı artırmasını sağlayabilir.

Ancak A/B testinin, herhangi bir tasarımcının çok daha büyük cephaneliğinde yalnızca bir araç olduğunu anlamak önemlidir. Google'ın eski görsel tasarım başkanı Doug Bowman da istifa notunda Google'ın 41 mavi tonuyla ilgili anekdotu hatırlattı. Bu nedenle, A/B testi büyük bir değer sağlayabilse de, tasarımın diğer alanlarının pahasına olmamalıdır.