E-Ticaret Siteleri için A/B Testleri İpuçları

E-ticaret siteleri için A/B testleri, dijital pazarlama stratejilerinin en etkili araçlarından birisidir. E-ticaret sitelerinde A/B testleri, daha iyi kullanıcı deneyimi sağlamak ve satışları artırmak için çok kritik bir rol oynar. Peki, nedir bu A/B testi? Ve bu testler e-ticaret siteleri için neden kritik öneme sahiptir? Bu yazımızda, bu sorulara yanıt ararken A/B testlerinin nasıl yapıldığını, e-ticaret sitelerine ne tür faydalar sağladığını ve A/B testi yaparken dikkat edilmesi gerekenleri tartışacağız.

A/B Testi Nedir?

A/B testi, e-ticaret sitelerinde bir sayfanın iki farklı versiyonunu karşılaştırarak hangi versiyonun daha iyi performans gösterdiğini anlamak üzere yürütülen testleri içeren deneysel bir yöntemidir.Bu testler iki ya da daha fazla versiyon versiyon arasında yapılan değişiklikleri inceleyerek, hangi değişikliğin daha fazla dönüşüm sağladığını anlamak için kullanılır. Bir A/B testi kurgularken A/B testi yapılacak sayfada tek bir değişken üzerinde değişiklik yapılabileceği gibi daha kapsamlı değişiklikler de test edilebilir. Önemli olan doğru bir hipotez hazırlamak, doğru metrikleri takip etmek ve sağlıklı veri toplamak, elde edilen sonuçları doğru yorumlamaktır.

Örneğin, bir e-ticaret sitesi, ürün sayfasında “Satın Al” butonunun rengini maviden yeşile çevirmek gibi basit bir test ile başlayıp ürün açıklamalarının yerlerini değiştirmek, ücretsiz kargo ya da kolay iade gibi hizmet avantajlarını sayfanın farklı yerlerinde öne çıkarmak, ürün görsellerini farklı şekillerde kullanarak sayfanın farklı versiyonlarını test edebilir. Kullanıcılar rastgele ilgili sayfanın farklı versiyonlarına yönlendirilir ve hangi versiyonun daha fazla tıklama aldığı takip edilir.

E-Ticaret Sitelerinde Neden A/B Testleri Yapılır?

E-ticaret siteleri için A/B testleri, kritik öneme sahiptir zira her e-ticaret sitesinin temel amacı satışlarını artırmaktır ve A/B testleri bu amaca ya da bu amacı destekleyecek yan faydaları iyileştirmeye odaklanır.

Öncelikle, sürekli değişim gösteren dijital pazarlama ortamında, kullanıcı davranışları daima değişmektedir. İyi bir kullanıcı deneyimi sunmak ve kullanıcı ihtiyaçlarını karşılamak için bu değişimler göz önünde bulundurulmalı ve test kültürü benimsenerek düzenli olarak bu değişimlere uyum sağlayacak iyileştirmeler planlanmalıdır.

A/B testleri, hangi stratejilerin en iyi sonuçları verdiğini anlamak için veri odaklı bir yaklaşım sunar. Örneğin, bir giyim markası yeni bir koleksiyon sunarken, web sitesinin ana sayfasını yeniden tasarlamak istiyor olabilir ancak yapılacak bu tarz radikal değişikliklerin sonuçları katastrofik olabilir. Bu değişikliği bir anda ve “bence”lere dayandırarak yapmak yerine A/B testleri sayesinde, bu yeni tasarımın mevcut tasarımdan daha fazla etkileşim alıp almadığı ölçülebilir ve bu doğrultuda değişiklik tüm kullanıcılara sunulabilir ya da bu değişiklikten hızlıca dönülebilir.

E-Ticaret Siteleri İçin A/B Testi Yapmanın Önemi

E-ticaret siteleri için A/B testi yapmanın önemi, temelde kullanıcıların satın alma kararlarını etkileme potansiyelinde yatmaktadır. Doğru değişiklikler ile dönüşüm oranları artırılabileceği ve daha fazla gelir elde edilebileceği gibi büyük yanlışlardan dönülerek potansiyel gelir kayıplarının da önüne geçilebilir.

A/B testleri, sitenizin hangi unsurlarının işe yaradığını anlamanıza yaradığı kadar aslında hangilerinin işe yaramadığını da anlamanıza olanak tanır. Her A/B testi aslında bir öğrenme fırsatıdır, kullanıcılarımızın neyi isteyip istemediğini anlamamızın matematiksel bir yoludur.

Küçük değişiklikler zaman zaman büyük farklar yaratabilir. Örneğin, Amazon, Etsy, Trendyol veya Hepsiburada gibi dev e-ticaret siteleri, düzenli olarak birçok A/B testi yürütmektedir. Bu büyük platformlar, kullanıcı deneyimlerini optimize etmek için farklı unsurları test ederken, her bir değişikliğin dönüşüm oranlarını nasıl etkilediğini dikkatle inceler.

A/B testleri uygulanarak yapılan basit değişiklikler, bu devasa e-ticaret sitelerine büyük miktarlarda gelir artışları sağlarken aynı zamanda önemli tasarrufları da beraberinde getirebilir.Bu tür testlerle elde edilen veriler, sadece daha fazla satış değil, aynı zamanda müşteri sadakatini artırma potansiyeli de taşır. Kullanıcıların, her ziyaretlerinde daha iyi bir deneyim yaşamaları, onları sürekli müşteriler haline getirebilir. Dolayısıyla, e-ticaret sitelerinin A/B testlerine yatırım yapması, hem kısa vadeli hem de uzun vadeli başarılı sonuçlar elde etmesine olanak tanır.

A/B Testi Türleri Nelerdir?

A/B testleri üç ana türde gerçekleştirilebilir:

1. Klasik A/B Testi
2. A/B/n Testleri
3. Çok Değişkenli Testler

Klasik A/B Testi

Klasik A/B testi, iki versiyon arasındaki performans farkını ölçmek için kullanılan en temel yöntemdir. Bu yöntemle, belirli bir değişkenin, örneğin bir ürün sayfasının iki farklı başlığını test edebilirsiniz. Kullanıcılara, rastgele olarak sayfanın bu iki farklı versiyonu gösterilir ve hangi başlığın daha fazla dönüşüm sağladığı analiz edilir.

Örneğin, “Yaz Ayları için Şık Elbiseler” başlığı ile “Yaz Koleksiyonumuz: Yeni Şıklık” başlığının performansını karşılaştırmak, hangisinin kullanıcıları daha fazla etkilediğini belirlemenizi sağlar. Bu değişiklikler küçük gibi görünse de aslında kullanıcı perspektifini etkileyen önemli değişikliklerdir ve bu ufak değişikliğin etkisi yeterli ölçekleme ile büyük bir çığ etkisi yaratabilir. Bu basit ama etkili yöntem, kullanıcı tercihlerini anlamak ve sayfa tasarımını optimize etmek için kritik öneme sahiptir.

A/B/n Testleri

A/B/n testleri, birden fazla değişkenin daha fazla versiyonunu aynı anda test etme imkanı sunar. Bu yöntem, e-ticaret sitelerinin ürün sayfalarındaki farklı fiyatlandırma stratejilerini, ürün görsellerini veya tasarım unsurlarını karşılaştırarak etkilerini analiz etmelerine olanak tanır.

Örneğin, bir ürünün üç farklı fiyatı, farklı renk seçenekleri ve alternatif görsel stilleri aynı anda test edilebilir. Kullanıcılara, rastgele bu kombinasyonlardan biri gösterilir ve etkileşimleri takip edilir. Bu sayede, hangi değişkenlerin dönüşüm oranlarını artırdığını belirlemek daha kolay hale gelir. A/B/n testleri, kullanıcı ihtiyaçlarını derinlemesine anlamak ve stratejik kararlar almak için değerli veriler sağlar.

Çok Değişkenli Testler

Çok değişkenli testler, birden fazla faktörü aynı anda test etmek için kullanılır ve bu sayede kullanıcı deneyimini daha kapsamlı bir şekilde analiz etme imkanı sunar. Örneğin, bir ürün sayfasında buton rengi, yazı tipi ve başlık gibi unsurların farklı kombinasyonlarını aynı anda test edebilirsiniz.

Ancak bu tür testler doğası gereği daha karmaşık bir yapıdadır ve doğru bir analiz ve yorumlama gerektirir. Bu nedenle, öncelikle klasik A/B testleri ve A/B/n testleri gibi yöntemlerle başlayıp ilerleyen süreçte çok değişkenli testlere geçmenizi ve uzman bir ekipten destek alarak bu testleri yürütmenizi öneririz.

E-ticaret Siteleri için A/B Test Faydaları Nelerdir?

A/B testleri, e-ticaret siteleri için kullanıcı deneyimini optimize etmenin en etkili yöntemlerinden biridir. E-ticaret siteleri, A/B testleri sayesinde kullanıcı davranışlarını derinlemesine anlayarak dijital pazarlama stratejilerini bu doğrultuda geliştirebilir. A/B testlerinin e-ticaret sitelerine sağladığı en önemli faydaları sıralamak gerekirse:

• Radikal bir değişiklik yapmadan önce kullanıcıların ne isteyip istemediğini anlamanıza olanak sağlar. Bu da potansiyel bir yanlıştan erken dönmenize olanak sağlar.
• Dönüşüm oranlarınızın iyileşmesini sağlar. Bu da web sitenizin trafiği sabit kalsa da kullanıcıların daha fazla satın alma gerçekleştirmesi, dolayısıyla daha fazla kazanç demektir.
• Müşterilerin ihtiyaç ve beklentilerini anlamak, sadakati artırarak müşteri kaybını azaltır. Bu da uzun vadede daha iyi CLTV, yani müşteri başına daha fazla gelir kazancı demektir.
• Kullanıcılarınızdan gerçek zamanlı geri bildirimler almanızı sağlar. Kullanıcılar ne istediklerini her zaman açık bir şekilde ifade etmezler, böyle zamanlarda matematiksel modellere güvenmek ve kullanıcı davranışlarını bu modellere göre yorumlamak kullanıcı taleplerini anlamanızı kolaylaştırabilir.

Bu faydalar, e-ticaret sitelerinin günümüzün rekabetçi yapısında öne çıkmasını ve sürdürülebilir ve kalıcı bir büyüme elde etmesini sağlar.

A/B Testi Yaparken Nelere Dikkat Edilmelidir?

A/B testi yapılırken dikkat edilmesi gereken bazı önemli noktalar vardır:

1. Doğru Hipotez Kurma: Her A/B testi temelde bir hipoteze dayanmalıdır. Bu hipotezin karmaşık ya da basit olması farketmez ancak net olmalıdır. Hipotez ne kadar net olursa test o kadar sağlıklı gerçekleştirilir ve test sonuçları o kadar doğru değerlendirilebilir.
2. Yeterli Veri Toplama: Test sonucu için yeterli kullanıcı verisinin toplanması şarttır. Yeterli veri toplanmadan bitirilen testler gerekli güven aralığına ulaşmayacağı için rastgele elde edilen sonuçların doğru kabul edilmesini, dolayısıyla yanılma ihtimalini artırır.
3. Zamanlama: Testlerin doğru zaman diliminde yapılması, kullanıcı davranışlarını anlamak için önemlidir. Örneğin, tatil ya da black friday gibi özel dönemlerde kullanıcı davranışları farklılık gösterebileceği için test sonucunda elde ettiğiniz verileri yorumlamak güçleşebilir.
4. Tek Değişken Testi: A/B testlerinde sadece bir değişkeni değiştirip test etmek, net sonuçlar almayı kolaylaştırır. Test kapsamında birden fazla değişken üzerinde yapılacak değişiklik, hangi değişikliğin gerçekten sonuç üretip üretmediğini anlama noktasında işinizi zorlaştırabilir.
5. Sonuçları İzleme: A/B testinin sonuçları sürekli izlenmeli ve gerektiğinde testin güvenilirliğini destekleyecek yeni testler ya da devam testleri yapılmalıdır.

İyi bir A/B testi her şeyden öte doğru iş hedeflerine hizmet etmelidir. Örneğin; asıl iş hedefiniz daha fazla satış elde etmek ya da CLTV metriğinizi iyileştirmek iken sayfadan çıkma oranını nasıl düşürebileceğinize dair testler yürütüyorsanız yanlış bir yolda olabilirsiniz. Doğru iş hedeflerine hizmet etmeyen testler günün sonunda başarılı olsa da sizi hedefinize ulaştırmaz.

A/B Testi Nasıl Yapılır?

A/B testi yapmanın temel adımları şunlardır:

1. Hedef Belirleme: Testin amacını kesin olarak tanımlamanız gerekiyor. Bu amaç doğrultusunda net ve sınırları belirli bir hipotez oluşturmalısınız.
2. Önceliklendirme: Oluşturduğumuz hipotezler arasında bir önceliklendirme yapmanız kritik öneme sahiptir. Bu sayede kaynaklarınızı verimli kullanarak arzu edilen iş hedeflerine makul sürelerde ulaşabilirsiniz.
3. Test Edilecek Unsurların Seçimi: Oluşturduğunuz hipotez doğrultusunda test edeceğiniz değişkenleri belirlemelisiniz.
4. Prototip Oluşturma: Test edeceğiniz değişkenler doğrultusunda test prototipleri hazırlamanız gereklidir.
5. Testi Yürütme: Kullanıcıları gruplara ayırmalı ve her gruba farklı versiyonları sunmalısınız. Kullanıcı gruplarının birbirine denk olmasına ve rastgele dağılıma özen göstermeniz önemlidir, farklı kitleler üzerinde farklı versiyonları göstermek doğası gereği tek başına farklı sonuçlar üretebilir.
6. Veri Analizi: Testten elde edilen verileri iş hedefleriniz ve ana hipotez doğrultusunda analiz ederek hangi versiyonun daha iyi performans gösterdiğini belirlemelisiniz. Eğer yeterli veri toplanmamışsa testi devam ettirmeniz önemlidir.

A/B Testine Ait Sonuçlar Nasıl Yorumlanır?

A/B test sonuçlarını yorumlamak, öncelikle elinizdeki hipotez ve iş hedefleriniz ile doğrudan bağlantılıdır. İlk adım, yapılan testi tanımlayan hipotezi ve iş hedefleriyle ilişkisini doğru anlamaktır. Bu bağlamı kavradıktan sonra toplanan veriler analiz edilmeli ve versiyonlar arasındaki farklılıklar değerlendirilmelidir. Ayrıca, bir testi yürütürken ana hedefin yanına bazı yan hedefler de eklenebilir ve ana hedefin yanı sıra bu hedefler de ayrıca takip edilebilir. Örneğin, sepete ekleme aksiyonunun artışının hedeflendiği bir sayfada sepete ekle fonksiyonu testler arasında değişiklik göstermezken, bir yan hedef olan favorilere ekle aksiyonu ciddi oranda iyileşme göstermiş olabilir. Bu da size yeni bir bakış açısı sağlar.

Sonuçları değerlendirirken, istatistiksel anlamlılık mutlaka göz önünde bulundurulmalıdır. İstatiksel anlamlılık sizi rastgele ortaya çıkabilecek sonuçların yanıltıcı doğasından korur. P değeri, sonuçların rastgelelikten kaynaklanıp kaynaklanmadığını anlamak için önemli bir ölçüttür; genellikle p < 0.05 değeri, sonuçların istatistiksel olarak anlamlı olduğunu gösterir. Ayrıca, güven aralıkları da, sonuçların ne kadar güvenilir olduğunu anlamada yardımcı olur.

Bununla birlikte test boyunca gerçekleşen aksiyonların zamansal dağılımı da takip edilmelidir. Örneğin test süresi boyunca versiyonlar arasında major bir değişim gözlenmese de bir versiyon hep önde gitmiş olabilir. Bu da daha uzun bir zaman diliminde kazancın daha büyük olabileceğini gösterebilir.

Bu unsurların bir arada değerlendirilmesi, A/B testlerinin sonuçlarının sadece sayısal farklılıkları değil, aynı zamanda iş hedeflerine yönelik etkilerini de anlamak için gereklidir. Elde edilen bu bilgiler, stratejik kararlar almak ve kullanıcı deneyimini geliştirmek için kullanılabilir.

A/B Testi ve İstatistiksel Yaklaşım

A/B testleri için istatistiksel bir yaklaşım geliştirmek, sonuçların güvenilirliğini artırmak adına esastır. Bu, genellikle aşağıdaki adımlarla gerçekleştirilir:

1. Güç Analizi: Testin uygun büyüklüğünü belirlemek için istatistiksel güç analizi yapın.
2. P-değeri Hesaplaması: Sonuçların istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını anlamak için p-değerleri hesaplanır. Genel kanı olarak eğer p-değeri %0.05’ten düşükse, değişikliklerin anlamlı olduğunu kabul edebiliriz ancak p-değerinin %0.05’ten daha büyük olduğu durumlarda da testlerin başarılı olarak kabul edilebileceği durumlar vardır. Bunun analizi bir uzman eşliğinde yapılabilir.

A/B Testleri Sonrasında Yapılması Gerekenler Nelerdir?

A/B testleri tamamlandıktan sonra birkaç adım izlenmelidir:

1. Sonuçların Raporlanması: Elde edilen sonuçları detaylı bir rapor haline getirerek bir rapor formatı oluşturabilirsiniz. Bu sayede yaptığınız testleri, bu testlere ait sonuçları ve içgörüleri düzenli olarak takip edebilirsiniz.
2. Başarılı Değişiklikleri Uygulama: Eğer bir versiyon diğerinden belirgin şekilde daha iyi sonuç verdiyse, bu değişikliği sitenize kalıcı olarak entegre edebilirsiniz. Çoğu test aracı bu değişiklikleri kişiselleştirme olarak web sitenize üçüncü parti bir kod aracılığıyla entegre etmenize olanak sağlasa da en iyi performans için bu değişiklikleri kendi kod yapınıza entegre etmeniz en sağlıklı yöntemdir.
3. Yeni Testler Hazırlama: Test sonuçlarına göre yeni hipotezler geliştirip yeni test senaryoları hazırlayabileceğiniz gibi sonuçlanan testleriniz için alternatif senaryolar üreterek devam testleri kurgulayabilirisiniz.

Sonuçlar, sitenizin sürekli olarak gelişimine katkıda bulur.

E-Ticaret Sitelerinde Sıkça Yapılan A/B Testi Hataları

E-ticaret sitelerinde A/B testleri gerçekleştirirken yapılan bazı hatalar güvenilir ve anlamlı sonuçlar elde etmeyi zorlaştırabilir. İlk olarak, yetersiz örneklem boyutu, güvenilir verilerin toplanmasında kritik bir faktördür. Küçük bir kullanıcı grubu, sonuçların istatistiksel anlamlılığını bozabilir ve genel kullanıcı davranışlarını yansıtma noktasında yanıltıcı olabilir. Dolayısıyla A/B testlerinde acele etmemek ve yeterli kullanıcı sayısına ulaşmak kritik önem taşır. Hipotez oluştururken hızlıca yeterli kullanıcı sayısına ulaşabileceğinizi düşündüğünüz sayfalar üzerinde yapacağınız testleri önceliklendirebilirsiniz.

Diğer bir yaygın hata ise yanlış hedef belirlemedir. Belirlenen hedeflerin, uygulanan değişikliklerle uyumlu olmaması, testlerin sonuçlarının yanıltıcı olmasına yol açar; bu da stratejik kararların hatalı bir şekilde alınmasına neden olabilir. Genellikle hipotez aşamasında yapılan hatalar ya da hipotezin yeterli netlikte yazılmaması bu duruma neden olabilir. A/B testi kurgularken her aşamada “bu testin amacı nedir” sorusuna cevap aramaya özen göstermenizi öneririz.

Yanlış test zamanlaması da zaman zaman düşülen tuzaklardan birisidir. Yaklaşan bir tatil dönemi, alışveriş trendlerinin doğal olarak artması beklenen bir dönem ya da ulusal düşeyde yaşanan bir krize denk gelen testlerde elde edilen veriler yanlış içgörüler oluşturmanıza neden olabilir. Bu gibi durumlarda mevcut testi durdurmanızı ve bu dönemler geçtikten sonra testi tekrar sıfırdan başlatmanızı öneririz.

Son olarak, çok kısa süreli testler yapmak, sonuçların sağlıklı bir biçimde değerlendirilmemesine yol açabilir. Kullanıcı davranışları, zaman içinde değişebilir, bu nedenle testlerin yeterli bir süre zarfında gerçekleştirilmesi önemlidir. Bu yaygın hataların farkında olmak, A/B testlerinin etkinliğini artırarak, daha güvenilir ve uygulanabilir sonuçlar elde edilmesini sağlar. Yeterli kullanıcı sayısına çok hızlı şekilde ulaşılsa dahi bir A/B testinin ortalama en az 2 hafta yayında kalması test sonuçlarının güvenilirliğini artıracaktır.

En İyi A/B Testi Araçları

A/B testleri yürütmek için kullanabileceğiniz birçok popüler araç bulunmaktadır. Bu araçlar, e-ticaret sitelerine kullanıcı deneyimini optimize etme ve dönüşüm oranlarını artırma konusunda önemli avantajlar sunar. Bu araçlardan başlıcalarına bakarsak:

• Insider: Türkiye’den çıkan ve alanında globalde de öncü bir platform olan Insider, kullanıcıların veri odaklı kararlar almasına yardımcı olur ve kolay entegre olabilen araçları ile A/B testi süreçlerini kolaylaştırır.
• Optimizely: Özelleştirilebilir testler yapmanıza olanak tanıyan zengin bir platformdur; çoklu değişken testleri ile kullanıcı deneyimini derinlemesine analiz etmenizi sağlar.
• VWO (Visual Website Optimizer): Kullanıcı etkileşimlerini artırmak amacıyla tasarlanmış görsel bir test aracıdır; basit arayüzü ile kullanıcılar üzerinde hızlı ve etkili değişiklikler yapmanızı sağlar.

Bu araçlar, e-ticaret sitelerinin test süreçlerini daha verimli hale getirerek, stratejik karar alma süreçlerini güçlendirir. Hedefleriniz ve yetkinlikleriniz doğrultusunda size en uygun aracı seçmek hızlıca A/B testlerine başlamanıza olanak sağlar. Örneğin özelleştirilmiş testler yapmanıza olanak sağlayacak bir yazılım ekibiniz yoksa, hazır araçlar ve tasarımlar yönünden zengin bir platform sizin için daha doğru bir seçim olabilir.

E-ticaret siteleri için A/B testleri, dönüşüm oranlarını artırmak ve müşteri memnuniyetini sağlamak için vazgeçilmezdir. Deneyimlerinizi ve sonuçlarınızı sürekli test ederek, işletmenizi daha da ileriye taşıyabilirsiniz. Unutmayın ki, doğrudan veri odaklı kararlar vermek, başarıyı birlikte getirir!

Diğer blog içeriklerimize göz atmak için tıklayabilirsiniz.