Söz konusu ister minimal bir e-mail taslağı olsun, ister geniş kapsamlı bir landing page; ister rengârenk bir banner, isterse de basit bir meta açıklaması… Sitenizde, kullanıcı dönüşümünü etkileyen herhangi bir bileşeni değiştirmeyi düşünüyorsanız, tatmin edici sonuçlar alabilmek için kendi kendinize “Acaba bu tutar mı?” diye sormak ile yetinemezsiniz. Zira gerçekçi bir yaklaşım için mümkün olduğunca somut verilere sahip olmalısınız ve bunun için de zaten büyük ihtimalle sandığınız seviyede olmayan tecrübeleriniz ve öngörülerinizden daha fazlasına ihtiyacınız var. Burada da devreye CRO(Content Rate Optimization – Dönüşüm Oranı Optimizasyonu) terimi altında toplanan uygulamalar giriyor. Daha yüksek dönüşüm oranları için yapmanız gereken optimizasyonları kapsayan bu uygulamalar, bugün ziyaretçileri müşteriye dönüştürmek isteyen her ciddi dijital pazarlamacının stratejisinin önemli bir parçasını oluşturuyor.

Bu yazıya konu olan A/B testleri de, en sık tercih edilen CRO yöntemlerinden bir tanesi. Basitçe anlatmak gerekirse bir A/B testinde, sitenin hâlihazırda yayında olan bir bileşeninin –basit bir call to action butonu gibi- farklı bir versiyonu, orijinaliyle eş zamanlı olarak yayına alınır ve siteye gelen ziyaretçilerin bir kısmı orijinal versiyonu görürken, bir kısmı da bu yeni versiyon ile karşılaşır. Yayında olan bu iki versiyondan hangisinin kullanıcılardan daha olumlu geri dönüş aldığı, yani hangisinin daha fazla dönüşüm sağladığı bir süre izlenir ve bildiğiniz ya da en azından artık tahmin edebileceğiniz gibi, alınan sonuçlara göre hangisinin kullanılacağına karar verilir.

Birçoğumuzun dijital pazarlama stratejisinde önemli bir karar verme aracı görevi gören ve görünüşte son derece basit olan A/B testleri, ne yazık ki yine de azımsanmayacak sayıda işletme için beklenen sonuçları vermeyerek hayal kırıklığı yaratıyor. Test sürecinde yapılan kendileri küçük ama etkileri büyük hata ve ihmalkârlıklar ise, bu hayal kırıklıklarının önde gelen nedenleri arasında yer alıyor. Bu yüzden de bu haftaki yazımızda, A/B testlerinde sık yapılan hatalara ve bu hatalara düşmemek için neler yapılabileceğine değinme gereği duyduk.

İşte A/B testlerinde sık yapılan 4 hata, ve çözüm önerileri:

1- Yanlış Araç Seçimi

A/B testlerinin popülerliği, geniş bir kalite ve fiyat yelpazesine yayılan çok sayıda farklı test aracının piyasaya çıkmasına neden oldu. Mevzubahis olan bu çok sayıda farklı test aracı da; farklı özellikleri, farklı artıları ve -tabii ki- farklı eksileri beraberlerinde getiriyor. Siteniz ya da gerçekleştirmek istediğiniz testler için ideal olmayan bir test yazılımını seçmeniz ya da kullandığınız yazılımı iyi tanımamanız, daha testlere bile başlamadan sitenize zarar veriyor olduğunuz anlamına gelebilir.

Örneğin bazı test yazılımları, kullanıldıkları siteleri önemli ölçüde yavaşlatabiliyor. Bildiğiniz gibi site hızının düşmesi de SEO performansının ve tabii ki yine dönüşüm oranlarının düşmesi anlamına geliyor.

Çözüm Önerisi: Yeni bir A/B testi yazılımını, ilk önce bir A/A testi yaparak deneyin. Bir bileşeni herhangi bir değişikliğe uğratmadan kendisi ile kıyasladığınızda dönüşüm oranları azalıyorsa, kullandığınız yazılım ile ilgili bir sorununuz var demektir.

2- İlk Önemli Sonuçtan Sonra Testi Durdurmak

Ne yazık ki birçok test aracı, kullanıcılarını elde ettikleri ilk kayda değer sonuçtan sonra testi durdurmaya teşvik ediyor. Bu durum, yanlış pozitif olarak da tanımlanan ve A/B testlerinde çok sık olmasa da ortaya çıkabilen hatalı sonuçlardan yola çıkarak hareket edilmesine, ve testin hedeflerine ulaşamamasına yol açıyor.

Çözüm Önerisi: Sabır, disiplin ve önceden belirlenmiş bir hedef… Test öncesinde, ulaşmanız halinde güvenli bir şekilde hareket edebileceğiniz bir kilometre taşı belirleyin, ve ondan önceki sonuçlar ne kadar umut verici olursa olsun testi sonlandırmayın. Ayrıca unutmayın; test sonuçlarını çok sık kontrol etmeniz halinde, yanlış pozitif değerlerin ortaya çıkma olasılığı da artacaktır.

3- Yalnızca Dönüşüme Odaklanmak

Gemideyken, sadece ufukta görünen kara parçasına odaklanırsanız etrafınızdaki diğer şeyleri gözden kaçırabilirsiniz. Aynı durumun A/B testlerinde de geçerli olduğu söylenebilir. Yalnızca dönüşümün sayısal ifadesine odaklanmanız, markanızı etkileyecek önemli noktaları gözden kaçırmanız anlamına gelebilir.

Örneğin; test etmekte olduğunuz bir değişiklik dönüşüm oranını arttırıyor olabilir. Fakat dönüşüm aldığınız yeni kullanıcıların arzuladığınız kitleye dahil olmaması, elde ettiğiniz tablonun aslında göründüğü kadar olumlu olmadığı anlamına gelir ve bu durum uzun vadede, işletmeniz için ilk başta sahip olduğunuzdan daha büyük bir problem demektir.

Çözüm Önerisi: Teste başlamadan önce, doğruluğunu –ya da yanlışlığını- kanıtlayabileceğiniz bir hipotez belirleyin. İşletmenize fayda sağlayacak bir KPI(Key Performance Indicator – Anahtar Performans Göstergesi) ile ilişkilendirebileceğiniz bu hipotezin testine yoğunlaşarak, yanıltıcı sonuçlardan korunmanız mümkün.

4- Önemli Bir Getirisi Olmayacak Artışlara Odaklanmak

Farklı buton renklerinin dönüşüm oranlarını karşılaştıran meşhur testin, A/B testine yeni başlayanlara faydasından çok zararının dokunduğunu söyleyebiliriz. Çünkü bu test, öyle bir amaçla ortaya çıkmamış da olsa, “A/B testi nasıl yapılmalıdır?” sorusu için standart bir cevap haline geldi ve bu arada A/B testlerine dair diğer pek çok detay, bir daha asla fark edilmemek üzere gölgede kaldı. Basit bir buton rengi değişikliği dev markalar için önemli sonuçlar anlamına gelebilir. Fakat dürüst olalım; bu ve benzer değişiklikler küçük – orta ölçekli işletmeler için fazla üzerinde durmaya değer şeyler değil. Dolayısıyla bunların üzerinde gereğinden fazla durmak, işletmeniz için daha önemli olan noktaları kaçırmanız anlamına gelebilir.

Çözüm Önerisi: Büyük değişikler yapın ve bunları periyodik olarak test edin. Bir diğer deyişle, eğer işler yolunda gidiyor olmasına rağmen dönüşüm oranları beklediğinizin altındaysa, belki de basit bir buton renginden daha fazlasını değiştirmenizin zamanı gelmiştir.