Uygulama: Çok Değişkenli Bir Test Nasıl Çalıştırılır (MVT Örneklem Boyutu Hesaplayıcısı)
İki dijital pazarlama ve kullanıcı deneyimi optimizasyonu test metodolojisi vardır A / B testi ve çok değişkenli test (MVT). Her iki yaklaşım da web sitesi performansını iyileştirmeyi amaçlar ancak karmaşıklık ve kapsam açısından farklılık gösterir. Bu makale her yöntemi tanımlayacak, güçlü ve zayıf yönlerini karşılaştıracak ve çok değişkenli testin uygulanmasına rehberlik edecektir.
A/B testinin nasıl yapılacağını merak ediyorsanız, bu makaleyi ve gerekli hesaplayıcıları da yayınladık.
İçindekiler
A / B Testi
A/B testi veya split test, hangisinin daha iyi performans gösterdiğini belirlemek için iki web sayfası veya uygulama arayüzü sürümünü karşılaştırır. Bir A/B testinde, sayfanızın iki sürümünü oluşturursunuz:
- Sürüm A: Kontrol (orijinal sürüm)
- Sürüm B: Tek bir öğenin değiştirildiği varyasyon
Trafik daha sonra bu iki versiyon arasında bölünür ve performans, tıklama oranları, dönüşümler veya etkileşim gibi önceden belirlenmiş metriklere göre ölçülür.
Çok Değişkenli Test
MVT, birden fazla değişkeni aynı anda karşılaştıran daha karmaşık bir test biçimidir. MVT, tek bir değişikliği test etmek yerine, bir sayfadaki farklı öğelerdeki değişiklik kombinasyonlarının genel performansı nasıl etkilediğini inceler.
Örneğin, aynı anda farklı başlıkları, görselleri ve harekete geçirici mesaj düğmelerini test edebilir, bu öğelerin birden fazla kombinasyonunu oluşturabilirsiniz.
Gerçek Dünya Senaryosu: MVT A/B Testinden Daha İyi Performans Gösteriyor
Bir düşünelim B2B proje yönetim aracı sunan bir yazılım şirketi. Şirket, demo kayıtlarının sayısını artırmak için demo istek sayfasını optimize etmek istiyor. Aşağıdaki öğeleri test etmeye karar veriyorlar:
- Başlık
- Resim
- Harekete Geçirici Mesaj (CTA) Buton
A/B Testi Yaklaşımı
Şirket ilk önce her bir unsur için ayrı A/B testleri yürütüyor:
Başlık Testi
- Kontrol: Proje Yönetiminizi Kolaylaştırın
- Varyasyon: Ekip Verimliliğini %30 Artırın
Sonuç: Varyasyon, demo kayıtlarında %5'lik bir artışla kazandı.
Görüntü Testi
- Kontrol: Gösterge Paneli Ekran Görüntüsü
- Varyasyon: İş ekibinin stok fotoğrafı
Sonuç: Kontrol, demo kayıtlarında %3'lük bir artışla kazandı.
CTA Testi
- Kontrol: Demoyu İste
- Varyasyon: ÜCRETSİZ deneme sürümünü başlat
Sonuç: Kontrol, demo kayıtlarında %2'lük bir artışla kazandı.
Bu A/B testlerine dayanarak şirket kazanan sürümleri uygulayacaktır: "Ekip Verimliliğini %30 Artırın" başlığı, yazılım panosu ekran görüntüsü ve "Demo İste" CTA düğmesi. Birleşik etki, demo kayıtlarında %10'luk bir artış sağlayabilir.
Çok Değişkenli Test Yaklaşımı
Şimdi, çok değişkenli bir testin nasıl farklı sonuçlar üretebileceğini görelim. Şirket, aşağıdaki varyasyonlara sahip bir MVT kurar:
Başlık
- Kontrol: Proje Yönetiminizi Kolaylaştırın
- Varyasyon: Ekip Verimliliğini %30 Artırın
Resim
- Kontrol: Gösterge Paneli Ekran Görüntüsü
- Varyasyon: İş ekibinin stok fotoğrafı
CTA
- Kontrol: Demoyu İste
- Varyasyon: ÜCRETSİZ deneme sürümünü başlat
Bu, sekiz olası kombinasyon yaratır (2 x 2 x 2). Testi çalıştırdıktan sonra, sonuçlar şunlardır:
| Başlık | Resim | CTA | Sonuç |
|---|---|---|---|
| Kontrol: “Proje Yönetiminizi Kolaylaştırın” | Kontrol: Yazılım panosunun ekran görüntüsü | Kontrol: “Demo İsteyin” | Temel |
| Kontrol: “Proje Yönetiminizi Kolaylaştırın” | Kontrol: Yazılım panosunun ekran görüntüsü | Varyasyon: “Ücretsiz Denemeye Başla” | 2% artış |
| Kontrol: “Proje Yönetiminizi Kolaylaştırın” | Varyasyon: Çeşitli ekiplerin işbirliği yaptığı görüntü | Kontrol: “Demo İsteyin” | 5% artış |
| Kontrol: “Proje Yönetiminizi Kolaylaştırın” | Varyasyon: Çeşitli ekiplerin işbirliği yaptığı görüntü | Varyasyon: “Ücretsiz Denemeye Başla” | 8% artış |
| Varyasyon: “Ekip Verimliliğini %30 Artırın” | Kontrol: Yazılım panosunun ekran görüntüsü | Kontrol: “Demo İsteyin” | 7% artış |
| Varyasyon: “Ekip Verimliliğini %30 Artırın” | Kontrol: Yazılım panosunun ekran görüntüsü | Varyasyon: “Ücretsiz Denemeye Başla” | 10% artış |
| Varyasyon: “Ekip Verimliliğini %30 Artırın” | Varyasyon: Çeşitli ekiplerin işbirliği yaptığı görüntü | Kontrol: “Demo İsteyin” | 12% artış |
| Varyasyon: “Ekip Verimliliğini %30 Artırın” | Varyasyon: Çeşitli ekiplerin işbirliği yaptığı görüntü | Varyasyon: “Ücretsiz Denemeye Başla” | 18% artış |
Makaleler
MVT, kombinasyonun Ekip Verimliliğini %30 Artırın (H2), bir iş ekibinin imajı (I2) ve Ücretsiz Deneme başlat (C2) en iyi sonuçları üretir, 18% artış demo kayıtlarında. Bu sonuç, A/B testlerinin önerdiğinden iki temel şekilde farklıdır:
- İş ekibinin imajı, bireysel A/B testinde kaybetmesine rağmen üretkenliğe odaklı başlıkla birlikte daha iyi performans gösteriyor. Bu, A/B testlerinde yakalanmayan başlık ve görüntü arasında bir etkileşim etkisi olduğunu gösteriyor.
- The Ücretsiz Deneme başlat CTA, bireysel A/B testinde kaybetmesine rağmen bu kombinasyonda en iyi şekilde çalışır.
Genel iyileştirme (%18), A/B testlerinden kazanan unsurların birleştirilmesiyle beklenenden (%10 civarı) önemli ölçüde daha yüksektir.
açıklama
Kazanan kombinasyondaki elementler arasındaki sinerji şu şekilde açıklanabilir:
- The Ekip Verimliliğini %30 Artırın Başlık, iş dünyasındaki karar vericilere hitap eden güçlü ve ölçülebilir bir vaatte bulunuyor.
- Bir iş ekibinin imajı, gelişmiş üretkenlik ve ekip çalışması fikrini güçlendirir, vaadi daha somut ve ilişkilendirilebilir hale getirir.
- The Ücretsiz Deneme başlat CTA, giriş engelini şu şekilde düşürür: Demoyu İstePotansiyel müşterilerin demo planlamadan üretkenlik artışını ilk elden deneyimlemelerine olanak tanır.
Bu kombinasyon, tutarlı bir hikayeyi etkili bir şekilde anlatıyor: İşte ekibinizin faydalanabileceğini görebileceğiniz önemli bir üretkenlik artışı (başlık) (görsel) ve herhangi bir taahhütte bulunmadan hemen deneyimlemeye başlayabilirsiniz (CTA).
Bu senaryo, çok değişkenli testin, yalnızca A/B testiyle gözden kaçabilecek güçlü öğe kombinasyonlarını nasıl ortaya çıkarabileceğini göstermektedir. Şirket, bu öğeleri birlikte test ederek, her bir öğeyi ayrı ayrı optimize etmekten daha iyi sonuçlar üreten sinerjik bir etki keşfetti. Bu, farklı sayfa öğelerinin kullanıcı davranışını etkilemek ve B2B bağlamında dönüşümleri yönlendirmek için nasıl birlikte çalıştığını belirlemede MVT'nin değerini vurgular.
Çok Değişkenli Testlerin Karmaşıklığı
Çok değişkenli test, birkaç nedenden ötürü A/B testinden doğası gereği daha karmaşıktır:
- Çoklu Değişkenler: MVT, birden fazla değişikliği aynı anda test eder, bu da olası kombinasyonların sayısını katlanarak artırır.
- Daha Büyük Örneklem Boyutu: Varyasyon sayısının artması nedeniyle MVT'nin istatistiksel anlamlılığa ulaşabilmesi için daha büyük bir örneklem büyüklüğüne ihtiyaç duyulmaktadır.
- Daha Uzun Süre: MVT testleri, daha önemli örneklem büyüklüğü gereksinimi nedeniyle genellikle A/B testlerinden daha uzun sürer.
- Daha Karmaşık Analiz:MVT sonuçlarını yorumlamak zor olabilir, çünkü farklı unsurların birbirleriyle nasıl etkileşime girdiğini anlamanız gerekir.
- Kaynak Yoğun:Birden fazla varyasyon oluşturmak ve yönetmek daha fazla zaman, çaba ve çoğu zaman uzmanlaşmış araçlar gerektirir.
Çok Değişkenli Testin Avantajları
Karmaşıklığına rağmen, çok değişkenli test birkaç önemli avantaj sunar:
- Bütünsel Optimizasyon: MVT, birden fazla sayfa öğesini aynı anda optimize etmenize olanak tanır ve performansı neyin yönlendirdiğine dair daha kapsamlı bir görünüm sunar.
- Etkileşim Etkileri: MVT'nin önemli faydalarından biri, farklı öğelerin birlikte nasıl çalıştığını ortaya çıkarma yeteneğidir. Bu, izole A/B testlerinde belirgin olmayabilecek öğeler arasındaki sinerjileri ortaya çıkarabilir.
- Verimli Test: Bireysel MVT testleri daha uzun sürebilirken, potansiyel olarak birden fazla ardışık A/B testinin yerini alabilir ve uzun vadede zamandan tasarruf sağlayabilir.
- İncelikli Analizler: MVT, kullanıcı tercihleri ve davranışları hakkında daha ayrıntılı bilgiler sağlayarak tasarım ve içerik stratejilerinizi ince ayarlamanıza yardımcı olabilir.
Çok Değişkenli Test Süreci
Çok değişkenli bir testin yürütülmesine ilişkin adım adım bir süreç şöyledir:
- Değişkenleri Tanımla: Sayfanızdaki hangi öğeleri test etmek istediğinizi belirleyin. Ortak öğeler arasında başlıklar, resimler, harekete geçirici mesajlar ve düzen bulunur.
- Varyasyonlar Oluşturun: Her bir element için alternatif versiyonlar yaratın. Unutmayın, toplam kombinasyon sayısı her bir elementin varyasyon sayısının çarpımı olacaktır.
- Testi Kurma: Testinizi kurmak için çok değişkenli bir test aracı kullanın. Bu, farklı kombinasyonlar oluşturmayı ve trafik tahsisi için kurallar belirlemeyi içerir.
- Örnek Boyutunu Belirleyin: İstatistiksel anlamlılığa ulaşmak için gereken örneklem büyüklüğünü hesaplayın. Bu, varyasyon sayısına ve istediğiniz güven düzeyine bağlı olacaktır.
Çok Değişkenli Test Örneklem Büyüklüğü Takvimi
%
%
- Testi Çalıştır: Testinizi başlatın ve gerekli örneklem büyüklüğüne veya önceden belirlenmiş bir zaman sınırına ulaşana kadar çalışmasına izin verin.
- Sonuçları Analiz Et: Farklı kombinasyonların performansını analiz etmek için test aracınızı kullanın. Hem kazanan kombinasyonları hem de eleman etkileşimleri hakkında içgörüleri arayın.
- Uygula ve Tekrarla: Kazanan kombinasyonu canlı sayfanıza uygulayın ve elde ettiğiniz içgörüleri gelecekteki testlere bilgi sağlamak için kullanın.
Çok Değişkenli Test Araçları
Çok değişkenli testlerde çeşitli araçlar yardımcı olabilir:
- Adobe Hedefi:Adobe Experience Cloud'un bir parçası olup, güçlü test ve kişiselleştirme özellikleri sunar.
- Optimizely:Gelişmiş çok değişkenli testleri destekleyen kapsamlı bir deney platformu.
- Unbounce: Öncelikle açılış sayfalarıyla bilinen Unbounce, aynı zamanda çok değişkenli test özellikleri de sunuyor.
- VWO'nun (Görsel Web Sitesi Optimizasyonu):Çok değişkenli testlerin kurulumu ve analizi için kullanıcı dostu bir arayüz sunar.
A/B testi daha basit ve uygulaması daha hızlı olsa da, çok değişkenli test daha kapsamlı bir optimizasyon yaklaşımı sunar. Her yöntemin güçlü ve zayıf yönlerini anlayarak, belirli ihtiyaçlarınız ve kaynaklarınız için doğru test stratejisini seçebilirsiniz.
İlgili bağlantılar Martech Zone İçerik
