A/B testi nedir ve nasıl yapılır?

A/B testi nedir?

A/B testi, iki sürümün hedef bir metrik üzerinde nasıl performans gösterdiğini karşılaştıran kontrollü bir deneydir. Mevcut sürüm A, değiştirilmiş sürüm B olarak adlandırılır. Kullanıcılar rastgele iki gruba ayrılır, her grup yalnız bir sürümü görür ve sonuçlar karşılaştırılır.

Temel değeri, tahmini veriye çevirmesidir. Hangi başlığın daha çok tıklandığı, hangi formun daha çok doldurulduğu fikir tartışmasıyla değil, gerçek kullanıcı davranışıyla belirlenir. Bölünmüş test (split test) adı da aynı yöntem için kullanılır.

A/B testi adım adım nasıl yapılır?

Sağlıklı bir test, şu sırayla ilerler.

• Hedefi ve metriği belirleyin: tıklama oranı, kayıt oranı, satın alma oranı gibi tek ve net bir ana metrik seçin.
• Hipotez yazın: şu değişikliğin şu nedenle şu metriği artıracağını düşünüyoruz biçiminde.
• Yalnız bir değişkeni değiştirin; birden fazla değişiklik yapılırsa sonucun nedeni belirsizleşir.
• Kullanıcıları rastgele bölün ve iki grubun aynı dönemde test edildiğinden emin olun.
• Gereken örneklem büyüklüğünü ve test süresini önceden hesaplayın.
• Süre dolmadan sonucu yorumlamayın; anlamlılık değerlendirmesini önceden belirlenmiş kurallara göre yapın.
• Sonucu kaydedin ve öğrenmeyi sonraki testlere taşıyın.

Örnek: e-posta konu satırı testi

Örneğin bir eğitim kurumu bülten e-postasının açılma oranını artırmak istiyor olsun. Hipotez şudur: soru biçimindeki konu satırı, duyuru biçimindeki konu satırından daha çok açılır.

Abone listesi rastgele iki gruba bölünür. Bir gruba mevcut duyuru tarzı konu satırı, diğerine soru tarzı gönderilir. İçerik, gönderim saati ve liste özellikleri iki grupta aynı tutulur. Önceden belirlenen süre sonunda açılma oranları karşılaştırılır.

Fark istatistiksel olarak anlamlıysa kazanan sürüm kullanılır ve öğrenme kaydedilir. Anlamlı fark yoksa bu da bilgidir: konu satırı biçimi bu kitlede belirleyici değil demektir.

Nerelerde A/B testi yapılır?

• Web sayfası ve açılış sayfası: başlık, görsel, düğme metni, form uzunluğu.
• E-posta: konu satırı, gönderen adı, içerik düzeni, çağrı düğmesi.
• Reklam: görsel, metin, hedef kitle ve teklif.
• Ürün: yeni özellikler, onboarding akışı, bildirim zamanlaması.

Test edilecek şey, metriğe gerçek etki edebilecek bir değişiklik olmalıdır. Düğme renginin tonu gibi küçük farklar nadiren ölçülebilir fark yaratır; fikir önceliklendirmesi bu yüzden önemlidir.

A/B testinde sık yapılan hatalar

Sonuçların güvenilirliğini bozan yaygın hatalar şunlardır.

• Testi erken bitirmek: ilk günlerde görünen fark şansa bağlı olabilir.
• Yetersiz örneklemle karar vermek: az kullanıcıyla ölçülen fark güvenilir değildir.
• Birden fazla metrik izleyip uygun olanı seçmek: ana metrik önceden belirlenmelidir.
• Çok değişiklik yapmak: hangisinin etki ettiği anlaşılmaz.
• Mevsimsel etkiyi gözden kaçırmak: iki sürüm farklı dönemlerde çalıştırılırsa karşılaştırma bozulur.
• Sonucu dokümante etmemek: aynı testler tekrar tekrar yapılır.

A/B testi, çok değişkenli test ve kohort analizi

A/B testi tek değişkeni karşılaştırır. Çok değişkenli testte ise birden fazla öğenin kombinasyonları aynı anda denenir; bunun için çok daha fazla trafik gerekir. Kohort analizi ise deney değildir; kullanıcıları ortak özelliğe göre gruplayıp davranışlarını zaman içinde izler.

Yapay zeka ile test hızlandırma yaklaşımları da kullanılır. Temel mantık yine aynıdır: rastgele atama, tek hipotez ve önceden belirlenmiş başarı ölçütü.

Mindset programlarında A/B testi

A/B Test ile Pazarlama Optimizasyonu programı Test Hipotezi ve Kapsam Belirleme, A/B Test Bilimi ve Mantığı, Email Pazarlama Testleri, Landing Page ve Web Testleri, Reklam ve Kanal Testleri ile Sonuç Analizi ve Öğrenmelerden Ölçekleme modüllerini içerir. Dijital Ürün Yöneticiliği Sertifika Programında Ürün Analitiği Araçları ve A/B Testi ile Deney Tasarımı ve MVP Stratejisi modülleri yer alır.

Bu modüller, hipotez kurmaktan sonucu yorumlamaya ve öğrenmeyi ölçeklemeye kadar test sürecini çalışmak isteyenler için ilgili başlıklardır.