A/B testi nedir ve A/B Testi Nasıl Yapılır?

Yeni bir ürün geliştirdiğinizde ya da bir ürünün tasarımı değiştirdiğinizde etkisinin ne olacağını önceden bilmek ister miydiniz? A/B testi, bu sürecin arkasındaki gizemi çözerek, iki farklı seçeneğin performansını karşılaştırmamıza olanak tanır. Dijital pazarlamadan finansal hizmetlere kadar geniş bir alanda kullanılan bu yöntem, kullanıcıların tercihlerini analiz etmek için vazgeçilmezdir. Hadi A/B testini inceleyerek veri odaklı stratejilerle başarımızı arttırmanın yollarını birlikte keşfedelim!

A/B testi nedir?

AB testi, iki stratejiyi analiz ederek daha avantajlı olanı seçmemize imkan tanıyan istatistiksel bir yöntemdir. A/B testi ile birbirinden farklı reklam stratejilerini, tasarımları ver ürünleri kıyaslayarak avantajlı olanı bulabiliriz. Peki A/B testi nasıl yapılır? Hadi devam edelim!

A/B Testi Nasıl Yapılır?

1) A/B testinin Hedefi ve Parametresi belirlenir.

A/B testini uygulamak için öncelikle hedef, değerlendirme metrikleri ve değişken belirlenmelidir. Örneğin bir ürünün rengini değiştirerek daha fazla müşteriye satış yapmak isteyebiliriz. Renk değişikliği yaptığımızda daha fazla satış yapıp yapamayacağımızı belirlemek için A/B testi kullanılır. 

A senaryosu (Mevcut durum): Ürünün şu anki durumudur.
B serayosu (Değişken): Üründe yapılmak istenen değişikliktir.
Hedef: Satışı arttırmak
Değerlendirme Metriği: Satış Miktarı

2) Veri Toplama

A/B testini başlatmak için gerekli adımlar tamamlandı. Peki ya sonra? Bu aşama veri toplama aşamasıdır. Müşterilerin ya da kullanıcıların hangi ürünü tercih ettiği bu aşamada gözlemlenir. Kullanıcılar iki gruba ayrılır. İlk grup (Kontrol Grubu) A senaryosunu deneyimlerken diğer grup ise yeni ürünü deneyimler. Veri toplama aşaması belirli bir süre devam eder.

3) AB Test Sonuçları Değerlendirilir

Bu aşamada AB testinde elde edilen sonuçlar değerlendirilir. İki senaryonun performansı istatistiksel olarak analiz edilir. Örneğin bir senaryo diğerinden yüzde 5 daha fazla satış miktarına sahip. Bu oran istatistiksel olarak yeterli mi? Bu sonuç beklentiyi karşılıyor mu? sorularına cevap aranır.

4) Karar Aşaması

Sonuçlar değerlendirildikten sonra AB testi için karar aşamasına geçilir. Eğer sonuçlar istatistiksel olarak yeterli düzeyde anlamlı değilse AB testine devam edilir. AB testi yeteri kadar anlamlıysa senayorların performansı değerlendirilir. Yeni ürün performansı beklentileri karşılamıyorsa eski ürün kullanılmaya devam edilir. Yeni ürün beklenen performansı sergiliyorsa bu ürün kulanılmaya ve pazarlanmaya başlanır.

A/B Testi Nerelerde Kullanılır?

AB test yöntemi pek çok sektörde aktif olarak kullanılan önemli bir tekniktir. A/B testinin kullanıldığı önemli alanları aşağıda inceleyebiliriz.

•  Dijital Pazarlama
•  Web ve Uygulama Geliştirme
•  Ürün Geliştirme
•  Reklam Stratejileri
•  Satış ve E ticaret
•  Finansal Hizmetler

A/B Testi neden Önemlidir?

Peki neden A/B testi yapmalıyız, A/B testi neden önemlidir? A/B testi karar verme süreçlerini veri odaklı bir hale getirmek için önemli bir yöntemdir. A/B testi ile karar verme süreci daha bilimsel ve güvenilir hale gelmektedir. Potansiyel riskler bu yöntemin kullanımı ile azalmaktadır. AB testi kullanılarak oluşturulan stratejilerde başarı oranı ve müşteri memnuniyeti artmaktadır. Bu da hem kişiler hem de markalar için çok önemli bir avantajdır.

A/B Testi Türleri Nelerdir?

1. Split A/B Testi Nedir?

Split A/B testi, tek bir değişkenin performans üzerindeki etkisini ölçmeye yarayan yöntemdir. Split AB testi ile bir ürünün ya da tasarımın iki farklı versiyonunu (A ve B) tek değişken üzerinden karşılaştırılarak daha iyi olan versiyon tespit edilebilir.

2) Çok Değişkenli A/B Test (Multivariate Test) Nedir?

Bu AB testi yönteminde ise birden çok değişkenin kombinasyonları analiz edilir. Örneğin bir arayüz üzerindeki butonun rengi ve büyüklüğünü değiştirmek istediğimizi varsayalım. Bu durumda renk ve büyüklük değişkenlerini beraber analiz edebiliriz. Bu analizi Multivariate test ile kolay bir şekilde yapabiliriz.

A/B Testi Nasıl Yorumlanır?

1. Performans Metriklerini İnceleme:

A/B testi sonuçlarını yorumlamak için belirli performans metriklerini inceleyebilir bu metriklere göre karar verebiliriz. AB testi her sektörde ve projede kullanılabileceği için başarı metrikleeri de bu projelere göre değişiklik gösterecektir. Buton örneğini incelemek gerekirse bu analizde kullanıcıların tıklama oranını bir metrik olarak kullanabiliriz. Tıklama oranındaki değişime göre de kararımızı verebiliriz

2. İstatistiksel Anlamlılık: 

Performans metrikleri incelenirken dikkat edilmesi gereken önemli nokta sonuçların istatistiksel olarak anlamlı ve güvenilir olmasıdır. Elde edilen sonuçlar hipotez testi kurularak ve güven seviyesi incelenerek istatistiksel olarak değerlendirilmelidir. Bu değerlendirme sonucunda AB testi yeteri kadar anlamlıysa daha iyi performans gösteren senaryo başarılı kabul edilir. İstatistiksel olarak yeterli güven yoksa AB testine devam edilir.

İstatistik ile ilgili gelişmelerden ve örnek çalışmalardan haberdar olmak isterseniz beni aşağıdaki hesaplardan takip edebilirsiniz.

Linkedin: www.linkedin.com/in/mustafabayhan/

Medium: medium.com/@bayhanmustafa

A/B testi ile İlgili Etiketler

a/b | a/b testi | Split A/B testi | Multivariate Test | Hipotez Testi