Herhangi bir web projesinin geliştiricisinin veya şirketlerin hedefi, dönüşüm oranını (Conversion Rate) optimize etmektir. Kaliteli içerikler, ürünler ve artan trafiğin, yükselen bir E-Ticaret veya işletme Sitesi için umut verici unsurlar olması rağmen, bir satın alma işlemi, bir tıklama veya bir iletişim formu doldurma gibi istenen sonuçların elde edilmediği durumlarda neredeyse etkisiz olur. Ziyaretçi sayıları, sosyal medya pazarlaması, SEO, SEA, Backlink oluşturma vb. gibi birçok farklı önlemle etkilenebilirken, dönüşümlerin sayısı özellikle iki faktöre bağlıdır: Kullanıcıların markaya, ürüne veya web sitesine güveni ve kullanıcı dostu web tasarımı, aynı zamanda kullanılabilirlik (Usability) olarak da adlandırılır.
Sonuncusunu tutarlı bir şekilde geliştirmek için, „çok değişkenli testler“ (Multivariate Testing), geliştiriciler ve pazarlamacılar arasında giderek daha fazla popülerlik kazanmaktadır. A/B testi de sıklıkla yapılan modern test prosedürü, test edilen öğelerin zayıflıklarının tespit edilip giderilmesiyle, kullanıcıların içeriğe erişimini kolaylaştırmak için tasarlanmıştır. Ziyaretçiler kendilerini rahat hissettiklerinde, Web sitelerde daha fazla zaman harcarlar ve sıklıkla istenen eylemi (dönüşümü) gerçekleştirirler.
İçindekiler
Çevrimiçi pazarlama alanında çok değişkenli test nasıl tanımlanır
Çoklu değişkenli test, web sitelerinin kullanıcı dostluğunu artırmak için birden fazla öğenin değiştirildiği ve kullanıcılara farklı sürümlerde sunulduğu bir test prosedürünü tanımlar. Amacı, en büyük başarıyı vaat eden kombinasyonu belirlemektir. Bu amaçla, her bir test öğesi için önce bir hipotez oluşturulmalıdır, ki sonunda test sonuçları tarafından doğrulanan bir hipotez olacaktır. Esasında çok değişkenli testler, sadece tek bir değişkenle test edilen bir alternatif web sitesi sürümü içeren birçok aynı anda gerçekleştirilen A/B testlerinden oluşur. Çevrimiçi alanın yanı sıra, çok değişkenli test prosedürleri tüketici ve pazar araştırmalarında veya endüstride kalite kontrol ve güvence gibi alanlarda da kullanılmaktadır.
Multivariate testing in marketing
Wikipedia (İngilizce)
İngilizceden çevrilmiştir-Pazarlamada, çok değişkenli test veya çok değişkenli test teknikleri, genellikle web sitelerindeki tüketiciler olmak üzere çok değişkenli sistemlerde istatistiksel hipotez testlerini uygular. Çok değişkenli istatistik teknikleri kullanılır.
Çok değişkenli analiz yöntemi çalışma şekli
Belirli bir ürünün web sitesinin optimize edilmesi hedeflenir. Ürün açıklaması ve kullanılan görsel testin kritik kriterleri olarak seçilir. Analiz yöntemi, A ve B farklı ürün açıklamaları ile 1 ve 2 farklı ürün görsellerinin dönüşüm oranını nasıl etkilediğini gösterir. Bu amaçla, görseller ve açıklamalar birleştirilir ve aşağıdaki kombinasyonlar oluşur:
- Açıklama A, Şekil 1
- Açıklama A, Şekil 2
- Açıklama B, şekil 1
- Açıklama B, Şekil 2
Bu basit örnekte maksimum dört farklı kombinasyon olasıdır – her bir ek değişkenle birlikte, kombinasyonların sayısı mantıken artar. Dört farklı versiyon potansiyel müşterilere sunulur ve bu müşteriler, ilgili ürün sayfasını ziyaret ederler. Trafik (Traffic), dört varyant arasında eşit olarak dağıtılır. Gerçekleştirilen dönüşümler, bu durumda yapılan satın alma işlemleri, analiz araçları yardımıyla test süresince kaydedilir, böylece Multivariate Testin tamamlanmasından sonra dört varyant için bir Dönüşüm Oranı hesaplanabilir. Trafik ne kadar yüksek olursa ve gözlem süresi ne kadar uzun sürerse, sonuçlar da o kadar anlamlı olacaktır.
Çok değişkenli testin artıları ve eksileri nelerdir
Multivariate testler, A/B testleri gibi, web sitesi, uygulama veya e-ticaret sitesi zaten çevrimiçi olduğunda gerçekleştirildiğinden, proje geliştirme aşamasında yapılan kullanılabilirlik testlerine kıyasla çok daha fazla test kullanıcısı avantajına sahiptir. Bu nedenle, nicel veri toplama yöntemleri olarak da adlandırılırlar. Cok değişkenli testlerin yürütülmesi son derece karmaşık görünse de, çeşitli araçlar sayesinde oldukça kolaydır. Bu nedenle, farklı test sayfaları hızlı bir şekilde yapılandırılabilir ve web projelerine kod parçacıkları (Code Snippet) aracılığıyla uygulanabilir. Sonuçlar, kolayca en başarılı kombinasyonları belirlemek için anlaşılır tablolarda gerçek zamanlı olarak görselleştirilir.
Code Snippets ne işe yarar?
Snippet, kodun içinde kısayollar yoluyla kullanılan ve kendi başına çalışmayan, sözlük anlamı makasla kesilmiş parça olan kaynak kod parçacıklarıdır. Sık kullanılan kod parçacıkları kısayollarla ilişkilendirilir ve ihtiyaç duyulduğunda kolayca çağrılabilir hale getirilir. Bu prensip, kod yazımını hızlandırmak ve daha verimli hale getirmek için kullanılır.
Snippet Kullanımı – İTÜ Bilgi İşlem Daire Başkanlığı
A/B testlerinden farklı olarak, çok değişkenli testler prensipte iki karşılaştırma versiyonu ile sınırlı değildir. Bu, birkaç farklı bileşenin kontrol edilmesini çok daha kolaylaştırır ve ayrıca eğitimli gözlemciye bileşenlerin etkileşimi hakkında kapsamlı bilgi sağlar. Çünkü çok değişkenli testler, yalnızca bireysel bir senaryoda hangi kombinasyonların dönüşüm oranı üzerinde pozitif veya negatif bir etkiye sahip olduğunu ortaya koymakla kalmaz; aynı zamanda hangi bileşenlerin bir web projesinin genel başarısına ve nasıl katkıda bulunduğuna dair somut, istatistiksel olarak kanıtlanmış bir tablo sunarlar. Bu nedenle, çok değişkenli testlerden elde edilen bilgiler gelecekteki projelerin geliştirilmesinde önemli bir rol oynayabilir.
Testlerin sonucunu etkileyen trafik unsuru
Web sitenizin kullanılabilirliğini nasıl test edeceğiniz birçok şeye bağlıdır, ancak trafik miktarı kesinlikle en önemli unsurdur! Web sitenize yeni yayına aldıysanız ve yalnızca az sayıda ziyaretçiniz varsa, farklı sürümlerin başarısı hakkında, onlara daha uzun bir süre boyunca baksanız bile güvenilir istatistikler elde edemezsiniz. Bu durumda, her bir değişkenin işlevselliğini bir dizi A/B testinde teker teker test etmek en iyisidir. Öte yandan, web siteniz çok fazla trafik alıyorsa, çok değişkenli testler size çok zaman ve emek kazandırır.
Doğru test prosedürü nasıl elde edilir ve sürecler
Web projenizin kullanılabilirliğini en iyi hangi yöntemle test edeceğiniz, farklı faktörlere bağlı olacaktır ve tabii ki trafik miktarı en önemli rolü oynar. Web siteniz henüz başlangıç aşamasındaysa ve sınırlı sayıda ziyaretçiye sahipseniz, çok değişkenli testlerle bile uzun bir gözlem süresi boyunca her bir varyasyonun başarısını gösteren güvenilir istatistikler elde edemeyebilirsiniz. Bu durumda, değişkenlerin işlevselliğini sırayla A/B testleriyle doğrulamanız önerilir. Diğer yandan, web siteniz yoğun bir trafikle karşı karşıyaysa, çok değişkenli testler daha az uğraş ve zaman harcatır.
Her iki yöntem için de test edilen unsurlar için açık hipotezler ve sonuç ölçütleri belirleyebilmeniz gerekmektedir. Aksi takdirde, test sonuçlarını yorumlamak zor olabilir. Geliştirme süreci boyunca yapılan kullanılabilirlik testlerinin aksine, canlı testlerde dönüşüm oranının geçici olarak düşebileceği olasılığıyla karşılaşabilirsiniz. Bu nedenle, sadece yeni fikirlerin veya varyasyonların denendiği durumlarda, çok değişkenli testler ne verimli ne de yararlı olabilirler ve A/B testleri sınırlı kalabilir. Burada daha küçük çerçevede önceden yapılan ve net bir şekilde tanımlanmış sorulara yanıt arayan ön araştırmalar, çok daha etkili ve aynı zamanda riski azaltan bir çözüm sunmaktadır.
Web projeniz yeterli trafiğe sahipse ve çok değişkenli test yapmaya karar verirseniz, gereksiz yere çok fazla değişken veya versiyon eklemek için bir özgürlük belgesi olarak görmeyin. Optimal sonuç için, mümkün olduğunca stratejik ilerleyin ve yalnızca en önemli rakip-test-içerikleri birbirleriyle rekabet etmesine izin verin. Herhangi bir test yönteminde, dönüşüm oranındaki istatistiksel artış için hiçbir garanti olmadığını, bu değerin sadece bir eğilim belirttiğini akılda tutmanız gerektiğini unutmayın. Ayrıca, bir sonraki A/B testi ile test sonucunu ek olarak kontrol edebilirsiniz.
Kullanabileceğiniz bazı Çok Değişkenli test araçları
Her A/B test aracı, çok değişkenli test için uygun olmayabilir. Hem A/B testi hem de çok değişkenli test yapabilen bazı araçlar listeye ekledik:
| Araç (Tool) | Teknoloji | Çoklu Hedefler |
|---|---|---|
| Adobe Target | Server-Side | ✔ |
| Kameleoon | Client-Side | ✔ |
| qubit | Client-Side | ✔ |
| AB Tasty | Client-Side | ✔ |
| Optimizely | Client-Side | ✔ |
Kaynak
https://www.ayhankaraman.com/cok-degiskenli-testler-ne-zaman-ve-nerede-kullanilmali/