UX'in (user experience/kullanıcı deneyimi) temel düşüncesi kullanıcıların isteklerini ve ihtiyaçlarını anlayarak bu isteklere ve ihtiyaçlara uygun iyileştirmeler yapmaktır. Kullanıcıların duygularını, düşüncelerini anlamak için UX testleri adı verilen yöntemler kullanılır. Sık kullanılan UX testlerinin başında da A/B testleri gelir. A/B testlerinin nerelerde uygulandığına, nasıl yapıldığına detaylıca bakalım.

A/B Testi Nedir, Nerelerde Uygulanır?

Kullanıcı deneyimini önceleyen, UX alanında tecrübelerden faydalanarak geliştirmeler yapmaya yardımcı olan A/B Testi, bir değişkenin (web sitesi, buton rengi, metin biçimi gibi) iki farklı versiyonundan hangisinin daha iyi performans gösterdiğini belirlemek amacıyla yapılır. Canlı bir kitlenin üzerinde yapılan testte orijinal tasarım A, değişken sürümse B olarak adlandırılır. İdeal bir A/B testinde iki versiyon arasında sadece bir öge (buton, resim veya açıklama) farklı olur. 

A/B testinde değişkenin performansını ölçmek için kullanıcı trafiği iki alternatife de eşit şekilde yönlendirilir. Kullanıcı trafiği verileri; dönüşüm oranı, tıklama oranı veya satış gibi önceden belirlenen göstergeler doğrultusunda ölçülür. İşlemin sonunda iki versiyon arasında daha yüksek performans gösteren unsur tasarımın içine yerleştirilir. B değişkeni en iyi sonuçlar elde edilene kadar çeşitli varyantlarla değiştirilebilir.

A/B testleri kullanıcı davranışlarını analiz ederek daha iyi sonuçlar elde etmek amacıyla farklı alanlarda kullanılabilir.

A/B Testlerinin Kullanım Alanlarına Örnekler 

Web sitelerinde, mobil uygulamalarda bulunan birçok özellik A/B testleri kullanılarak iyileştirilebilir. Buton renkleri ve boyutları, metin başlıkları, içerik yerleşimleri ve navigasyon menüleri için mümkün olan en iyi versiyon bulunabilir. Örneğin "Satın al" butonuyla "Hemen satın al" butonu, biri A diğeri B şeklinde teste tabi tutulur ve kullanıcıların satın alma oranlarındaki değişiklikler ölçülür. "Hemen satın al" ibaresinin satışları artırdığı görülürse butonlar bu veri ışığında güncellenir.

Reklamlar, açılış sayfaları (landing pages), e-posta başlıkları, içerikleri ve hatta e-postaların gönderim zamanları A/B testi uygulanarak belirlenebilir. İki farklı e-posta formatının yanı sıra farklı zamanlarda gönderilen aynı e-posta da farklı değişkenler olarak değerlendirilebilir. Testlerin sonucuna göre tıklama oranlarında artışa yol açan değişkenler tercih edilir.

e-Ticaret sitelerinde/uygulamalarında satışı yükseltmek, sosyal medyada etkileşimini artırmak gibi amaçlar için bu testlerden elde edilecek verilerden yararlanılabilir. Ek olarak bülten, kısa mesaj, reklam ve daha birçok dijital pazarlama ürünü için kullanılabilir.

7 Adımda Hızlı ve Etkili A/B Testi

A/B testlerinin verimli sonuçlar vermesi için belirli adımların takip edilmesi gerekir. Hızlı ve etkili bir A/B testi yürütmek için yapılması gerekenler şunlardır:

1. Hedef Belirleme

A/B testine başlarken çözülmesi gereken problem veya geliştirilmesi gereken alan net bir şekilde belirlenir. Hedefin net ve ölçülebilir olması testin başarı şansını yükselten faktörlerdir. Örneğin sağlıkla alakalı mobil uygulamalarda günlük hatırlatmaların tıklanma oranını %25 artırmak gibi hedefler hem ürünün değerine hem kullanıcı sadakatine katkı sağlayabilir.

Kullanıcı güvenliğinin ve hassasiyetinin ön planda tutulması gereken finans, sağlık gibi alanlarda hedef belirlerken kullanıcı deneyimini iyileştirmeye ve güven oluşturmaya yönelik metriklere odaklanmak öncelikli olmalıdır. Bu şekilde net ve sektöre özgü bir hedef belirlemek testin sonuçlarını daha anlamlı kılar.

2. Değişkenleri Tanımlama

Hedef belirleme aşamasında neyin geliştirilmesi gerektiği belirlendiğine göre sıra değişkenleri seçmekte. Değişken tanımlanırken sadece bir ögeyle sınırlanmasına ve yapılması planlanan değişikliklerin dar bir kapsamda tutulmasına dikkat edilir. UX araştırması, değişkenleri tanımlamada da oldukça önemli bir dayanaktır. Doğru değişkenin üzerinde yapılan değişikliklerin ölçülmesi sonucun verimli olmasını sağlar. Yaygın tercih edilen değişkenler arasında buton rengi ve boyutu, metnin dizilimi, görsel kullanımı ve tasarım düzeni sayılabilir.  

3. Hipotez Oluşturma

Üçüncü aşamaya gelindiğinde hangi değişkenlerin ne tür etkilere sahip olacağına dair bir hipotez oluşturulur. Hedef belirleme aşamasında elde edilen verilere dayanarak kurulan hipotezler testin doğru sonuçlar vermesine yardımcı olur. Karmaşık hipotezler yerine sade ve anlaşılması kolay olanların tercih edilmesi önerilir. Örneğin "Buton renginin maviye çevrilmesi tıklama oranını %20 artırır." veya "Ürün sayfalarında büyük görsel kullanılması satışları %5 yükseltir." gibi.

4. Doğru Metrikleri Seçme

A/B testi yaparken değişikliğin etkisini ve başarısını ölçebilmek için metriklerin açık bir şekilde belirlenmesi gerekir. A/B testi iki çeşit metrik seçilerek uygulanır. Birincil metrikler (primary metrics) değişikliğin kullanıcı davranışı üzerinde gerçekten bir etkisi olup olmadığının anlaşılmasını sağlar. Koruyucu metrikler (guardrail metrics) ise değişikliğin etkisinin yüzeysel mi yoksa hakikaten etkili mi olduğunu belirler. Birincil metrik kullanılarak butonun tıklama oranı ölçülürken koruyucu metrik kullanılarak ürün sayfasına tıklayan kullanıcının ürün alma oranı analiz edilir. 

5. Zaman Aralığı Belirleme

Zaman aralığı test için gerekli olan örneklemin büyüklüğüne göre tespit edilir. Zaman aralığı belirlenirken üç faktöre dikkat edilmelidir: başlangıç değeri, minimum algılanabilir etki ve istatistiksel güven eşiği. Başlangıç değeri mevcut veriyi ifade eder (örneğin buton tıklama oranı). Minimum algılanabilir etki, ölçmek istediğiniz en küçük değişim oranıdır (örneğin %10'luk bir artış). İstatistiksel güven eşiğiyse sonuçların güvenilirliğini sağlamak için belirlenir (genellikle %95).

Örneğin satın al butonunun tıklama oranını artırmak için bir A/B testi yapmayı planlıyorsunuz. Mevcut veriler doğrultusunda başlangıç değerini %5 olarak belirliyorsunuz. Tıklama oranında en az %15'lik bir artış hedefliyorsanız bu minimum algılanabilir etkide %5 ± 0,75’lik bir değişim anlamına geldiğini gösterir. Yani tıklama oranının %5,75'e yükselmesi bu değişimin fark edilebileceğini ifade eder. Sonuçların %95 güvenilirlik düzeyinde olmasını istediğinizde örneklem büyüklüğü hesabı test için 20.000 kullanıcı gerektiğini ortaya koyar. Günlük 1.000 kullanıcıya sahip bir web sitesi için testin en az 20 gün sürmesi gerektiği sonucuna ulaşılır.

6. Hipoteze Dayalı Varyasyonlar Belirleme

A ve B değişkenlerinden biri kontrol diğeri rakip varyasyon olarak saptanır. Kontrol değiştirilmemiş varyasyonu ifade eder. Örneğin kırmızı olan buton rengi kontrol varyasyonu olan A değişkeniyken B değişkeninde mavi buton uygulanır. Ürün sayfasındaki mevcut görsellerin satışa etkisini saptamak için A değişkeninin karşısına daha büyük görsellerin bulunduğu B değişkeni yerleştirilir. 

7. Sonuç Analizi

Son aşamada metrikler dikkatle analiz edilir. Eğer varyasyonların arasında fark yoksa hipotez ve deney tasarımı gözden geçirilebilir. Strateji değişikleriyle deneylere devam edilir. Elde edilen verilerin, içgörülerin gelecekteki geliştirmelere ışık tutmak üzere saklanması son derece önemlidir. Bu nedenle bulgular analiz edilir, gelecekteki testlerde de uygulanır. Bu veri odaklı yaklaşım uzun vadeli hedeflere ulaşmak için önemli bir odak noktası oluşturur.

VOYA ile Deneyimi Dönüştürün

VOYA olarak her markanın ve ürünün ihtiyacı olan MVP ürün tasarımından UX denetimine ve araştırmasına, geliştirme servisinden SaaS tasarımına kadar birçok hizmet sunuyoruz. UX denetimi hizmetimizle kullanıcıların markalara bağlılığını artıran, ihtiyaçlarına cevap veren ve beklentilerini karşılayan deneyimler sunmasına yardımcı oluyoruz. Kullanıcılarınızı çok daha iyi anlamak, başarılı dijital ürünler yaratmak için hemen bizimle bir görüşme planlayabilirsiniz!