UX tasarımında A/B testi (bölünmüş test olarak da adlandırılır), bir düğme, yazı tipi, renk, yerleşim veya başka herhangi bir entegre işlem olsun, bir şeyin bir versiyonunu diğeriyle doğrudan karşılaştırır. Dijital bir ürünün kullanıcıların kafasını karıştırabileceği ve onları yoldan çıkarabileceği her türlü alan vardır; neyi görmeyi tercih ettiklerini ve karar verme süreçlerini ve UX'i neyin daha avantajlı hale getireceğini anlamak, bir bileşenin bir versiyonunu diğerine karşı test etmek kadar basit olabilir.
Neden A/B testi yapıyoruz? UX tasarımı, ürünlerimizi kullanma olasılığı en yüksek olan kişiler etrafında döner. Bu kullanıcılar dönüşüm için öngörülen yolu izlemiyorsa, nerede yoldan çıktıklarını ve onları beklenen hedeflere nasıl daha verimli bir şekilde yönlendirebileceğimizi keşfetmemiz gerekir.
Ayrıca, engin deneyim ve uzmanlıklarına rağmen, tasarımcılar hedef kitleyle tam olarak uyuşmayan ilk seçimler ve kararlar alabilirler, bu nedenle bu gibi durumlarda, doğru yönde ilerlediğimizden emin olmak için bu unsurları test etmemiz gerekir.
A/B Testinin Faydaları
A/B testinin güzelliği, web sitelerini, uygulamaları veya dijital ürünleri aşamalı olarak iyileştirmek için en iyi performans gösteren unsurları sunmasıdır. Her UX tasarımcısı, veriye dayalı tasarım kararları almaya çalışır ve A/B testi, hedef kitleleriyle etkileşime girerek bu verileri sağlar. Bir seferde yalnızca bir değişkeni test etmek, test sonuçlarımızı tam olarak belirlememizi ve net bir kazanan elde etmemizi sağlar.
- Basit, nispeten hızlı, kullanıcı dostu ve ekonomik
- Tamamen kullanıcı davranışına dayalı
- Kaliteli ve yüksek performanslı unsurları doğrular
- Daha iyi performans gösteren alternatifleri ortaya çıkarır
- Bir ürünün neredeyse her unsurunu test edebilirsiniz
- Tahminleri ve yanlış varsayımları ortadan kaldırır
- Kullanıcı deneyimini iyileştirir ve ürün performansını en üst düzeye çıkarır
- İçeriği, düzeni, dönüşüm oranlarını, kayıtları ve daha fazlasını optimize eder
- Yüksek hemen çıkma oranlarını düşürmeye yardımcı olabilir
- Ve düşük dönüşüm oranlarını iyileştirin
A/B Testi Ne Zaman Kullanılmalı?
A/B testi, dijital ürün tasarım yolculuğunun her noktasında önemlidir.
İçin yeni ürünler veya özellikler: İdeal seçenekleri bulmak, lansmanda en iyi ürünü sunmanıza yardımcı olacaktır.
İçin mevcut ürünler: Canlı A/B testi, mevcut operasyonel ortamınızdaki en iyi performans gösterenleri belirlemeye yardımcı olabilir, zayıf veya iyi performans gösteren ürünleri ve süreçleri optimize edebilir.
Kendinizi kaptırıp her sayfadaki her şeyi test etmek kolay olabilir. Ancak bu, en uygun maliyetli sunumu sağlamayacaktır. Her test için bir nedene ihtiyacınız vardır; bu da net hedeflere sahip olmak ve değerli hipotezler belirlemek anlamına gelir.
A/B Testinde Test Edilebilecek Tasarım Unsurları
A/B testinin güzelliği, neredeyse her şeyi test edebilmenizdir. Anlamlı sonuçlar elde etmek için unutulmaması gereken kilit nokta, iki varyant içinde bir değişkeni test etmektir.
- Düzen
- Anlaşıldı
- Eyleme çağrı cümlesi
- Harekete geçirici mesaj düğmesi
- Düğmeler ve bağlantılar
- Resimler, videolar ve GIF'ler
- Simgeler ve illüstrasyonlar
- Kullanıcı arayüzü seçenekleri
- Navigasyon ve navigasyon öğeleri
- Yazı Tipleri
- Renkler
- E-posta kampanyaları
- Dijital pazarlama materyalleri
- Açılış sayfası tasarımı
- Görsellerde, metinlerde ve arka planlarda kültürel referanslar ve kullanıcı demografisi
A/B Testi Nasıl Yapılır?
Adım 1: Hedefleri ve amaçları tanımlayın
Beklediğiniz kayıtları, satışları, potansiyel müşterileri veya tıklamaları elde edemiyorsanız, muhtemelen düzeninizin, tanıtımınızın, metninizin veya navigasyonunuzun hangi kısmının kullanıcılarınızın süreci terk etmesine neden olduğunu merak ediyorsunuzdur.
Bu sorunları test ederek keşfedebilirsiniz, ancak testlerinizi neden yaptığınızı bilmeniz gerekir. Web sitenizin bir alanı düşük performans gösteriyorsa ve birkaç değişiklik yapmanın sorunları iyileştirmek için istenen eylemi gerçekleştireceğini düşünüyorsanız, bunları belgeleyin ve test edin. Bu, tasarım ekibinizi bilgilendirmek ve neden ve neyi test etmeleri gerektiğini anlamalarını sağlamak için bir zorunluluktur.
- Sorunlu alanları tespit edin ? Önceki testlerden veya düşük performans gösteren analitik ve veri akışlarından.
- Net bir hedef belirleyin? Neyi geliştirmeyi planlıyorsunuz?
- Neyin test edileceğini belirleyin? Kullanıcı sorunlarından hangi unsurlar sorumludur?
- Bir hipotez oluşturun? Hedefinize ve test sürecinize bağlı varsayım: Daha güçlü bir harekete geçirici mesajın/daha belirgin bir düğme konumunun talepleri/satışları/dönüşümleri artıracağına inanıyoruz.
Adım 2: Varyasyonlar oluşturun ve uygulayın
A/B testi hakkında hatırlanması gereken temel nokta, işleri basit tutmak ve testinizin iki versiyonunu karmaşıklaştırmamaktır. Tasarımcıların her testte yalnızca bir öğeyi değiştirmelerini şiddetle tavsiye ederiz. Neden mi? Diyelim ki bir harekete geçirici mesaj düğmesini test ediyorsunuz ve her ikisinde de farklı görseller, renkler, yazı tipleri ve boyutlar var. Nasıl değerlendirilirlerse değerlendirilsinler, hangi değişikliklerin en fazla etkiyi yarattığını nasıl anlarsınız? Söyleyemezsiniz, bu yüzden seçenekleri minimumda tutma eğilimindeyiz.
Birkaç öğeyi test etmeniz gerekiyorsa, bunları ayrı testlerde sunun. Örneğin, ilk testinizde iki renk seçeneği önerin; ikincisinde düğme boyutunda değişiklik gösterin ve üçüncüsünde farklı harekete geçirici mesaj cümlelerini test edin. Her test, tahminleri ortadan kaldırırken kullanıcı tercihlerini sunacaktır.
Adım 3: Kullanıcıları test gruplarına ayırın
Tüm UX araştırmalarında olduğu gibi, testler hedef kitleniz içinde yapılmalıdır. Test deneklerinizi demografik özelliklere göre adil bir şekilde ayırın ve her hizmet, site veya özellik sürümü için aynı örneklem büyüklüğünü sağlayın.
Adım 4: Testi çalıştırın ve veri toplayın
Testlerinizi nasıl yöneteceğiniz, neyi test ettiğinize ve hangi aşamada olduğunuza bağlı olacaktır.
Tasarım sürecinde test etmek için: Hangisinin en popüler olduğunu görmek için aynı gruba aynı bileşenin, sayfanın, navigasyonun vb. iki versiyonunu gösterebilirsiniz. Bu tür bir test, aşağıdaki tekniği gerektirir karşı dengeleme. Karşı dengeleme, her bir reklam öğesinin önce birinci, sonra ikinci olmak üzere eşit sırayla eşit kez görülmesini sağlar. A/B testinde olduğu gibi, birden fazla koşulun çok sayıda tasarım uygulamasını test etmek için de kullanılabilir.
Ürün geliştirme ile ilgili olarak, nitel araştırma yöntemleri kullanıcıların belirli seçenekleri nasıl ve neden tercih ettiklerini açıklar. A/B testi, tasarım ve oluşturma sürecinde bu bilgileri belirlemenin harika bir yoludur.
Canlı uygulamaların ve web sitelerinin özelliklerini ve bileşenlerini test etmek için: UX tasarımcıları, kullanıcıların farklı sürümlerle nasıl etkileşime girdiğini izlemek için bir web sitesine veya özelliğe gelen trafiği böler. Bu tamamen geçerlidir ve trafik hacmi nedeniyle sağlam bir ölçüm sağlar. Ancak, canlı testler analiz verilerinizi ve SEO'nuzu etkileyebilir, bu nedenle Google aşağıdaki konularda talimatlar sağlar UX tasarımcıları bu etkiyi nasıl en aza indirebilir?.
Profesyonel UX tasarımcılarıyla çalışmak, onların yöntemlerinin elde etmek için çok çalıştığınız performansın A/B veya kullanılabilirlik testlerinden etkilenmemesini sağlayacaktır.
Adım 5: Sonuçları analiz edin ve yorumlayın
Herhangi bir şeyi analiz etmeden önce, değerli içgörüler sunmak için yeterli veriye sahip olduğunuzdan emin olmalısınız; bu da uygun bir süre boyunca testler yapmak veya yeni tasarım seçeneklerinizi yeterli sayıda kullanıcının önüne koymak anlamına gelir. Bu şu şekilde bilinir i̇stati̇sti̇ksel anlamlilik/i̇stati̇sti̇ksel anali̇z.
Testler tamamlandığında, iki sürüm arasından en iyi seçeneğin, çoğu kullanıcının tercih ettiği seçenek olduğu oldukça açık olmalıdır. Ancak, değişiklik yapmak için görmeniz gereken iyileştirme düzeyine karar vermek farklılık gösterebilir. Genellikle 90% veya daha yüksek bir eşik bekleriz (veya umarız). Daha düşük eşiklerin aşağıdakileri sağlaması pek olası değildir istatistiksel olarak anlamlı sonuçlar ve hipotezlerinizin gerektirdiği uygulamadaki yükseliş.
Yalnızca marjinal iyileşmeler gösteren unsurlar için, belki de daha ileri testler eksikliğinize neden olan sorunları daraltabilir. Alternatif olarak, A/B testi sizin için sonuç vermiyorsa, belki de kullanılabilirlik testi ve izleme gibi diğer nicel veri kullanıcı araştırma yöntemlerine dönmenin zamanı gelmiştir.
A/B Testinde Sık Karşılaşılan Tuzaklar ve Zorluklar
- Seçim yanlılığı ve çarpık sonuçlar
- İstatistiksel anlamlılık eksikliği
- Nitel araştırma ile sonuçları doğrulamada başarısız olmak
- İşin kolayına kaçmak veya testleri sürecin çok başında bırakmak
- Mevsimsel değişiklikleri tespit edememek
A/B Testini Uygulamak için Araçlar
Çok sayıda A/B testi aracı var; birçoğu yalnızca profesyonel UX tasarımcılarına, araştırmacılara ve ürün yöneticilerine ve ekiplerine günlük izleme konusunda yardımcı olmayı amaçlıyor. Google, (her zaman ve her şeyde olduğu gibi) A/B testi ayarlama seçenekleri ile yardıma hazır Google Analytics ve Google Optimize.
Kendi A/B testinizi yapmayı düşünüyorsanız, hızlı bir arama size sayısız ticari seçenek, bunların temel özellikleri ve girişiminize uygunluğu ile çok önemli olan kullanıcı yorumlarını sağlayacaktır.
Etkili A/B Testi için En İyi Uygulamalar
- Hedefler etrafında temel testler
- Net hipotezlerin tanımlanması
- Örneklem büyüklükleri ve istatistiksel anlamlılık dikkate alındığında
- Test sırasında tek bir konuya odaklanmak
- Yinelemeli test ve sürekli iyileştirme uygulayın
- Sonuçları en üst düzeye çıkarmak için A/B testini diğer araştırma yöntemleriyle birleştirmek
Sonuç
A/B testi, bir ürünün kullanıcı deneyiminde kullanıcı tercihlerini belirlemenin hızlı ve ekonomik bir yoludur. Belirli bir alanda olumsuz etki gösteren bir bileşeni veya özelliği yükseltmek, yalnızca bir sorun noktasını çözmekle kalmaz, aynı zamanda genellikle dönüşüm oranını ve yatırım getirisini de artırır.
Hangi yöntemi veya aracı seçerseniz seçin, A/B testi ürün performansı üzerinde büyük bir etkiye sahip olabilir. Bu veya herhangi bir UX araştırma ve test yöntemi hakkında daha fazla bilgi edinmek isterseniz, UX24/7 size yardımcı olmaya hazırdır.
A/B testi ve bunun yüksek performanslı ürün ve hizmetler sunmanıza nasıl yardımcı olabileceği hakkında daha fazla bilgi edinmek isterseniz bize e-posta gönderin hello@ux247.com.