top of page

A/B Testi

A/B testi (A/B testing), iki veya daha fazla farklı versiyonunun karşılaştırılması amacıyla gerçek kullanıcılar üzerinde yapılan bir deney yöntemidir. A/B testi, bir değişiklik yapmadan önce kullanıcı davranışı ve tercihleri üzerindeki etkisini ölçmek için kullanılır.

A/B testi genellikle aşağıdaki adımları içeren bir süreç olarak uygulanır:

  1. Hedef Belirleme: A/B testi için belirli bir hedef veya anahtar performans göstergesi (KPI) belirlenir. Örneğin, bir web sitesinde daha yüksek dönüşüm oranı elde etmek veya bir e-posta kampanyasının açılma oranını artırmak gibi hedefler olabilir.

  2. Deney Tasarımı: Test için farklı versiyonlar (A ve B olarak adlandırılır) oluşturulur. Bu versiyonlar, farklı değişkenlerin (örneğin, bir başlık, bir düğme rengi veya bir arayüz tasarımı) kullanılmasıyla oluşturulur. A versiyonu mevcut durumu veya kontrol grubunu temsil ederken, B versiyonu yeni bir değişikliği veya deneme grubunu temsil eder.

  3. Kullanıcı Bölümlemesi: Test için bir kullanıcı grubu seçilir ve rastgele şekilde A veya B versiyonuyla karşılaştırılırlar. Bu bölümleme, test sonuçlarının istatistiksel olarak anlamlı olmasını sağlamak için önemlidir.

  4. Testin Yürütülmesi: Kullanıcılar, A veya B versiyonlarına maruz bırakılarak gerçek dünya senaryosunu simüle eden bir ortamda test edilirler. Kullanıcıların davranışları, tepkileri ve performansları izlenir ve ölçülür.

  5. Veri Analizi: Test sonuçları toplanır ve istatistiksel analizlerle değerlendirilir. Kullanıcı davranışı, dönüşüm oranları, tıklama oranları veya diğer KPI'lar üzerindeki farklılıklar incelenir. A ve B versiyonları arasındaki istatistiksel olarak anlamlı farklılıklar belirlenir.

  6. Sonuçların Değerlendirilmesi: A/B testi sonuçlarına dayanarak hangi versiyonun daha iyi performans gösterdiği belirlenir. Daha iyi performans gösteren versiyon, genellikle diğer versiyonun yerini alır veya optimize edilmiş bir versiyon olarak kullanılır.

A/B testi, web siteleri, mobil uygulamalar, e-posta kampanyaları, reklamlar gibi çeşitli dijital platformlarda kullanılabilir. Bu yöntem, verilere dayalı kararlar almak, kullanıcı deneyimini iyileştirmek ve dönüşüm oranlarını artırmak için değerli bir araçtır.

Son Yazılar

Hepsini Gör

Minimum Lovable Product (MLP)

MLP, kullanıcılarda sevgi ve bağlılık uyandıran, beğenilen ve tercih edilen bir ürünün en az işlevsel ve kullanılabilir hali olarak tanımlan

Yakma Oranı (Churn Rate)

Yakma oranı (Churn Rate), bir işletmenin belirli bir dönemde kaybettiği müşteri oranını ifade eder. Bu metrik, müşteri sadakatini ölçmek ve

Müşteri Edinme Maliyeti (CAC)

Müşteri Edinme Maliyeti (Customer Acquisition Cost - CAC), bir işletmenin yeni müşteriler kazanmak için yaptığı pazarlama ve satış harcamala

Comments


bottom of page