Bölünmüş test veya kova testi olarak da bilinen A/B testi, veri analizi ve deneme alanında kullanılan güçlü bir istatistiksel yöntemdir.
İşletmelerin ve araştırmacıların, belirli bir sonuç veya ölçüm açısından hangisinin daha iyi performans gösterdiğini belirlemek için bir web sayfası, bir uygulama özelliği veya bir pazarlama kampanyası gibi belirli bir değişkenin iki veya daha fazla sürümünü karşılaştırarak bilinçli kararlar almasına olanak tanır.
A/B testi istatistiklerinin temel kavramlarını, stratejileri optimize etmedeki önemini ve gelişmiş performans ve başarı için veriye dayalı kararları yönlendirmedeki rolünü keşfedin.
Şirketler Neden A/B Testine İhtiyaç Duyar?
AB testi pek yeni bir kavram değildir; AB testinin genellikle web siteleri ve uygulamalarla bağlantılı olmasına rağmen, bir yüzyıldan fazla süredir kullanılmaktadır. Bununla birlikte, bu platform perakendecilerin %75'inden fazlası tarafından kullanılıyor.
Resim kredisi: Pexels
İşletmeler AB testini aşağıdaki amaçlarla kullanabilir:
- Dönüşüm hunisinin kullanıcılarının sorunlu noktaları hakkında bilgi edinin.
- İşletmeler mevcut trafiklerinden nasıl geri dönüş alabilir?
- Kullanıcı deneyimi nasıl daha iyi hale getirilir.
- AB Testi neden şimdi bu kadar önemli?
Geçtiğimiz yıl yaşanan pandemik krizin bir sonucu olarak müşterilerin davranışları hızla değişiyor. Sonuç olarak firmalar, gelişen davranış kalıplarına ayak uydurabilmek için AB testine uyum sağlamalıdır. Sonuç olarak firmalar daha iyi seçimler yapabilirler.
İşletmeler, markalar ve müşteriler arasındaki boşluğu doldurmak için hızlı bir şekilde çevrimiçi moda geçmeli ve çevrimiçi işlerini geliştirmelidir. AB testi, onları yararlı bilgilere yönlendirmek için en hızlı tekniktir.
Çeşitli Sektörlerdeki Değişiklikler:
- Giderek daha fazla işletme çevrimiçi dünyaya taşınıyor ve bu da fiziksel mağaza vitrinlerinin sona erdiğinin sinyalini veriyor.
- Birçok kuruluş, giderek daha derin bir müşteri memnuniyeti sağlamaya odaklanıyor ve kar odaklı şövalyeler yerine daha insan merkezli hale geliyor. Örneğin Shopify, müşterilere yardımcı olmak amacıyla doksan günlük ücretsiz deneme süresi sağlamıştır.
- Müşterilerin “bilmek istiyorum”dan “yapmak istiyorum”a kaymasıyla birlikte konuşma etkileşimi de yükselişte. Sonuç olarak, şimdi daha fazla potansiyel müşteri oluşturmak için yüksek içerikli tüketicileri birbirine bağlamanın tam zamanı.
- Birçok işletme, pazarlama taktiklerini müşteriyi elde tutmaktan yeni müşteri kazanımına doğru değiştiriyor.
- Müşteri davranışındaki tüm bu değişimler, müşteri sorunlarını çözmek için müşteri araştırması yürütmeyi ve yeni test fikirleri geliştirmeyi gerektirir. Ab test prosedürünü elden geçirmenin zamanı geldi.
Genel Olarak A/B Test İstatistikleri
Resim kredisi: Pexels
1. A/B test yazılımı pazarı 1,151 yılına kadar %2025'lık bir Bileşik Büyüme Oranıyla 11.6 milyon $'a ulaşacak:
QY Research rakamlarına göre A/B testi yazılım sektörünün değeri 485 yılında 2018 milyon dolar olarak gerçekleşti ve 2019 yılında da büyümeye devam etmesi bekleniyor.
A/B test yazılımına yönelik küresel pazarın 1,151 yılına kadar %2025'lık bir Bileşik Büyüme Oranıyla 11.6 milyon dolara ulaşması bekleniyor.
Ayrıca, analiz, endüstrinin bir milyar doların biraz üzerine çıkacağı tahmin edildiğinde, yıllık büyümenin 12.1'in sonuna kadar yüzde 2025'de sabit kalmaya devam edeceğini öngörüyor.
(Kaynak: QY Araştırması)
2. A/B testi en etkili CRO stratejisidir:
Son tahminlere göre, A/B testi, dönüşüm oranlarını iyileştirmek için reklamcılık profesyonelleri tarafından kullanılan önde gelen yaklaşımdır; kuruluşların yüzde 60'ı zaten bunu kullanıyor ve yüzde 34'ü de kullanmayı planlıyor.
Pazarlamacıların yüzde 59'u günlük işlerinde metin optimizasyonunu kullanıyor ve yüzde 29'u gelecekte de bunu yapmayı planlıyor.
Pazarlamacılar, A/B testine (yüzde 58) ek olarak çevrimiçi anketler ve müşteri geri bildirimlerini (yüzde 55) ve kullanıcı yolculuğu analizini kullandıklarını iddia etti. İşletmelerin %49'u için dönüşüm oranının iyileştirilmesi kullanılabilirlik testiyle başlıyor.
(Kaynak: Smart Insights)
3. A/B testi Dönüşüm Oranlarını Artırmada Son Derece Faydalıdır:
Dönüşüm oranlarını artırma söz konusu olduğunda firmaların yüzde 60'ı A/B testinin son derece faydalı olduğunu düşünüyor.
Dönüşümleri birçok faktör etkilese de, mevcut A/B testi araştırması, çoğu işletmenin dönüşümleri artırmanın en iyi yollarından biri olduğuna inandığını gösteriyor.
Ankete katılanların yaklaşık üçte ikisi (yüzde 63) için A/B testinin uygulanması zor değil. Sadece %7'si aynı fikirde değil ve A/B testini uygulamaya koymanın zor bir iş olduğunu kabul ediyor.
(Kaynak: InvespCRO)
4. E-Ticaret Sitelerinde A/B Testi Ziyaretçi Başına Geliri %50.7 Artırabilir:
E-Ticaret sitelerinde etkili A/B testi, kişi ziyaretçi başına tipik gelirde yüzde 50.7'lik bir artışa neden olabilir
Etkili bir şekilde yapılırsa, A/B testi oldukça faydalı olabilir. E-Ticaret web sitelerinde, benzersiz ziyaretçi başına ortalama kazanç 3 ABD dolarıdır. Uygun A/B testi ile bu gelir önemli ölçüde artırılabilir.
A/B testçilerinin 1/3'ü, A/B test eğilimlerine göre yüzde 20 test başlıkları, yüzde 20 test harekete geçirici mesaj düğmeleri, yüzde 10 test düzenleri ve yüzde 8 test web sitesi kopyaları gibi özellikleri gözden geçirerek başlar.
(Kaynak: VWO)
5. A/B Testinde İstatistiksel Önem için Minimum 5000 Tekil Ziyaret gereklidir:
Birçok pazarlamacının A/B testinden amaçlanan sonuçları alamamasının başlıca faktörlerinden biri trafik eksikliğidir.
A/B testinde istatistiksel anlamlılık için 5000 tekil ziyaret eşiği gereklidir. A/B testine göre istatistik, her yedi A/B testinden sadece biri, dönüşüm oranlarını artırmak için istatistiksel olarak yeterince önemlidir.
Başka bir çalışmaya göre, istatistiksel olarak anlamlı sonuçlara veya yüzde 5,000'lik bir güvenilirlik oranına ulaşmak için, varyasyon başına 100 benzersiz ziyaretten ve varyasyona göre her hedefte 95 dönüşümden oluşan bir A/B testi anketi seti gerekiyor.
(Kaynak: AB Tasty)
6. Şirketlerin %50'sinden fazlası Test Önceliklendirme Çerçevelerini kullanıyor:
Önceliklendirme çerçeveleri veya testleri önceliklendirme mekanizmaları, bir şirketin CRO sürecinin önemli bir parçasıdır.
A/B testi istatistiklerine göre, kuruluşların yüzde 56.4'ü bir test önceliklendirme çerçevesi kullanıyor ve bu da artan sayıda firmanın iyileştiğini gösteriyor.
İyi haber şu ki, test önceliklendirme çerçevesi kullanmayan firmaların oranı geçen yıl yüzde 43.6'dan yüzde 47.1'e yükseldi.
(Kaynak: CXL)
7. A/B Testi, CRO için Optimizasyon Uzmanlarından 4.3 üzerinden 5 Puan Alır:
CXL ve VWO tarafından yürütülen bir ankete göre A/B testi, dönüşüm oranı optimizasyonu profesyonelleri için en önemli önceliktir.
Uzmanlar mevcut CRO yaklaşımlarının başarısını derecelendirdiğinde, optimizasyon ve A/B testi rakamlarına göre A/B testine 4.3 üzerinden 5 puan verdiler.
Bu açıkça gösteriyor ki, pazarlamacılara neredeyse her türlü fikri veya planı test etme esnekliği ve bu kadar uzmanlık sunan çok az başka ortam var.
(Kaynak: Çevrimiçi Finans)
8. Kuruluşların %77'si web sitelerinde, %60'ı ise açılış sayfalarında A/B testi yapıyor:
A/B testi en yaygın olarak kurumsal web sitelerinin dönüşüm oranını artırmak için kullanılır ve şirketlerin yüzde 77'si bunu yapıyor. Yaklaşık yüzde 71'i ayda 2-3 benzer test yapıyor.
Bu arada, açılış sayfası A/B testi verileri, dönüşümlerin gerçekleştiği yerler oldukları için açılış sayfalarının herhangi bir çevrimiçi işletme için çok önemli olduğunu göstermektedir. Tüm firmaların yüzde 60'ının bu uygulamayı web sitelerinin performansını artırmak için kullanması şaşırtıcı değil.
(Kaynak: InvespCRO)
9. Pazarlamacıların 1/3'ü A/B testi sonrasındaki Dönüşüm Oranlarından Memnun:
Pazarlamacıların sadece yüzde 28'i A/B testinden elde edilen dönüşüm oranlarından memnun. Her şey nasıl yaptığınızla ilgili, bu yüzden. A/B testi yalnızca doğru yapıldığında etkilidir, bu nedenle biraz daha çaba gösterdiğinizden emin olun.
(CXL)
E-posta İstatistikleri A/B Testi:
Resim kredisi: Pexels
1. ABD şirketlerinin yüzde 93'ü postayla pazarlama faaliyetlerinde A/B testi kullanıyor:
Amerika'daki pazarlamacılar A/B testi veri analitiğini taktiklerine dahil eden ilk kişiler olduğundan, çoğu işletmenin bunu kullanması şaşırtıcı değil.
Dahası, özellikle e-postayla pazarlama girişimlerinin performansını değerlendirme konusunda bunu en çok yapanlar ABD'li pazarlamacılardır.
E-posta pazarlama istatistiklerine göre, Fransa'daki kuruluşların yüzde 79'u e-posta pazarlamalarında A/B testi kullanırken (bazen veya çoğu zaman), Almanya'da yüzde 77'si.
(Kaynak: Reklam Alanı)
2. Bir Kişinin kimliğini Gönderen olarak kullanmak Açık Oranları %0.53 Artırabilir:
için A/B testi istatistikleri e-posta pazarlama bazen küçük görünen ancak daha geniş bir ölçekte büyük değişikliklere neden olan sonuçlar sağlayabilir.
Örneğin, 'Gönderen' bölümünde, bir firma yerine bir kişiden daha kişiselleştirilmiş bir e-posta göndermek, açma ve tıklama oranlarını sırasıyla yüzde 0.53 ve yüzde 0.23 artırıyor.
(Kaynak: Kampanya Yönetimi)
3. Posta üzerinde A/B testi kuruluşların yüzde 59'u tarafından kullanılıyor:
Öne çıkan diğer bir dönüşüm kanalı, daha fazla pazarlama uzmanının deney yapması gereken bir sektör olabilen e-posta pazarlamasıdır.
Postayla ilgili A/B testi eğilimlerine göre, firmaların yüzde 59'u bunu zaten yapıyor. Yüzde 58'i ise A/B testi ile sponsorlu arama stratejilerini deniyor.
(Kaynak: InvespCRO)
4. Dünyadaki kuruluşların neredeyse %40'ı Bir E-postanın Konusunu Test Ediyor:
Bir e-postanın konu satırı en önemli kısımdır, dünya çapındaki kuruluşların %39'una göre müşterileri tıklamaya ikna etmek için kullanılan kancadır.
Göre A / B testi e-posta pazarlama istatistikleri, %37'si test metni, %36'sı test gönderme tarihleri ve saatleri, yüzde 32'si gönderen adresine yoğunlaşıyor ve yüzde 39'u e-postadaki resimleri görüntülüyor. Teklifler (yüzde 28) ve ön başlıklar (yüzde 23) A/B testinden geçen diğer iki şeydir.
(Kaynak: Çevrimiçi Finans)
5. Daha Az Kelime İçeren Konu Satırları %541 daha fazla yanıt alıyor:
E-posta konu satırlarındaki A/B testi sonuçlarına göre, yaratıcı olmanın en iyi yaklaşım olmadığı görülüyor. Kullanıcılar basit ve özlü konu satırlarını tercih etme eğilimindedir.
Yenilikçi konu satırlarıyla karşılaştırıldığında, daha az kelime içeren konu satırları yüzde 541 daha fazla yanıt alıyor
Bu bulgu, potansiyel müşterilerin en çok neyi takdir ettiğini belirlemeyi amaçlayan e-posta pazarlama testlerinden elde edilmiştir.
(Kaynak: HebergementWebs)
6. Her 1 vakadan 8'inde A/B testleri bir işletme için somut sonuçlar verir:
En iyi A/B testi yöntemini kullansanız bile sonuç bazen hayal kırıklığı yaratabilir.
Verilere göre her 1 A/B testinden yalnızca 8'i başarılı bir e-posta kampanyasıyla sonuçlanıyor, geri kalanı ise nadiren gelişiyor. İşletmelerin tahrişi azaltmak ve dönüşüm oranlarını artırmak için daha fazla değişken kullanması sıklıkla tavsiye edilir.
(Kaynak: Öğrenme Merkezi)
En Ünlü A/B Testi Örnekleri:
1. Microsoft Bing ayda ortalama 1,000 A/B testi gerçekleştirir.:
Büyük şirketler bu deneylerden çok fazla yapıyor ve her çevrimiçi olduğumuzda neredeyse kesinlikle bir tanesine katılıyoruz. Bing, her ay kullanıcı deneyiminin yaklaşık bin farklı bölümünü test eder.
(Kaynak: Pazarlama)
2. A/B testi Bing'in gelirini %12 artırmasına yardımcı oldu:
Microsoft'un geliştiricilerinden biri, 2012 yılında Bing aramalarında reklam başlıklarının görünme şeklini değiştirme konseptini ortaya attı.
Teklifinin A/B testi verileri şaşırtıcı sonuçları ortaya çıkardı ve Microsoft'un yalnızca Amerika Birleşik Devletleri'nde yıllık karını 100 milyon dolar artırmasına yardımcı oldu ve bu da onu Bing tarihindeki en iyi buluş haline getirdi.
(Kaynak: Harvard Business Review)
3. A/B testi Barack Obama'nın başkanlık kampanyasının 75 milyon dolar kazanmasına yardımcı oldu:
Eski Başkan Barack Obama'nın 2008'deki başkanlık kampanyası, muhtemelen harika A/B testi sonuçlarının en iyi ve en iyi bilinen örneklerinden biridir. Obama'nın dijital pazarlama ekibinin A/B testi e-posta analitiği, etkileyici örnek olay incelemesi materyali sağlıyor.
Çeşitli resimleri, videoları ve web sitesi düzenlerini test ettiler ve kampanyanın internete kaydolma oranını yüzde 140 artırmanın toplanan miktarı 75 milyon dolar artırdığını keşfettiler.
'Şimdi Bize Katılın', Şimdi Kaydolun' ve "Daha Fazla Bilgi Edinin" düğmeleriyle ilgili olarak birden fazla A/B testi yaptılar ve 'Daha Fazla Bilgi Edinin' standart 'Kaydolun'a göre ziyaretçi başına yaklaşık %20 daha fazla kayıt aldığını keşfettiler. ' Bu, A/B testi istatistiklerine göre yaklaşık dört milyon e-posta listesine kaydolmayla sonuçlandı.
(Kaynak: Kablolu)
4. 2000 yılında Google ilk A/B testini gerçekleştirdi:
Google, her sayfada kaç bulgunun gösterilmesi gerektiğini belirlemek için 2000 yılında ilk A/B testini gerçekleştirdi.
On yıl sonra, Google bu testlerden yılda 7,000'ini yapıyordu. A/B testi istatistiklerine göre Google, yılda yaklaşık 10,000 A/B testi gerçekleştiriyor.
(Kaynak: Öğrenme Merkezi)
5. Google, CTA'ları için 50 farklı mavi renk üzerinde A/B testi yaptı:
Google, hangi sürümün en çok kullanıcıyı dönüştürdüğünü görmek için harekete geçirici mesaj için 50 farklı mavi tonu denedi. Diğer işletmeler, renk için A/B testi analizlerini kullanarak dönüşümleri artırdı.
Örneğin, A/B test verilerine göre, turuncu rengin kullanılması SAP'nin dönüşüm oranını yüzde 32.5'e, kırmızı rengin kullanılması Performable'ın dönüşüm oranını yüzde 21'e çıkardı.
(Kaynak: Quicksprout)
FAQs
🧐 A/B testi nasıl çalışır?
A/B testi, bir grubu rastgele iki veya daha fazla bölüme ayırmayı ve her birini farklı değişkenlere maruz bırakmayı içerir. Daha sonra hangi varyantın daha iyi performans gösterdiğini belirlemek için istatistiksel analiz kullanılır.
📊Veri analizinde A/B testi neden önemlidir?
A/B testi, işletmelerin verilere dayalı kararlar almasına, stratejileri optimize etmesine ve seçenekleri karşılaştırıp en etkili olanı seçerek performansı artırmasına yardımcı olur.
📈 A/B testinde hangi istatistiksel teknikler kullanılıyor?
Yaygın istatistiksel teknikler arasında hipotez testleri, t testleri, ki-kare testleri ve güven aralıkları bulunur.
🎯 A/B testinde izlenecek bazı temel performans ölçümleri nelerdir?
Metrikler denemeye göre değişir ancak dönüşüm oranlarını, tıklama oranlarını, geliri ve kullanıcı etkileşimini içerebilir.
💡 A/B testlerini etkili bir şekilde yürütmek için en iyi uygulamalardan bazıları nelerdir?
En iyi uygulamalar arasında net hedeflerin tanımlanması, örneklerin rastgele seçilmesi, önyargıdan kaçınılması, testleri yeterli bir süre boyunca çalıştırma ve sonuçlara dayalı olarak sürekli yineleme yer alır.
📝 A/B testinin sonuçlarını nasıl yorumluyorsunuz?
Sonuçlar, bilinçli kararlar vermek için istatistiksel anlamlılık, güven aralıkları ve pratik önem analiz edilerek yorumlanır.
Hızlı Linkler:
- Bilmeniz Gereken En İyi Video Pazarlama İstatistikleri
- Bilmeniz Gereken TikTok İstatistikleri: TikTok İstatistiklerimi Nasıl Kontrol Edebilirim?
- Blog İstatistikleri: Blog İstatistiklerinin ve Gerçeklerin Nihai Listesi
- Bilmeniz Gereken Instagram İstatistikleri
Sonuç: A/B Test İstatistikleri 2024
Herhangi bir internet işletmesinin nihai hedefi, kullanıcıları ödeme yapan müşterilere dönüştürmektir. Herkes, reklam kampanyalarının değerli trafiğinin başarılı satışlara dönüştüğünü görmek ister.
A/B testi istatistiklerine göre bu araştırma yöntemi, optimizasyon için doğru yolda olup olmadığınızı belirlemek için ihtiyaç duyduğunuz araç olabilir ve bu da çevrimiçi olarak daha memnun müşteriler çekmenize yardımcı olur
kaynaklar: qyresearch, smartinsights, invespcro, cxl.com, finansonline, martech, g2.com, quicksprout
