Deneme Döngüsü Tanıtımı

Teknolojik ilerlemenin tarihine bir göz atın.

İleri teknolojinin birdenbire ortaya çıkmadığını görebilirsiniz. Bir ilerlemenin diğerinin temeli haline gelmesiyle gelişti.

Örneğin, akıllı telefon endüstrisi çok sayıda teknolojik atılımın temelinde duruyor. İlk sabit hatlı telefonlardan kablosuz telefon kavramı ortaya çıktı, bunu mobil iletişimin bilgi işlem gücüyle entegrasyonu izledi.

Zamanla, BlackBerry cihazları gibi kişisel dijital asistanlardan akıllı telefon endüstrisinin önünü açan iPhone'un ortaya çıkışına kadar bir evrime tanık olduk.

Bu, her ilerlemenin daha fazla ilerlemeye yol açan yeni fırsatlar yarattığı bir döngü gibidir. Döngü, teknolojimizde devrim yarattı çünkü bir ilerlemeden sonra asla yarım bırakmadık.

Dijital mülkler üzerinde deney yapmak için aynı yaklaşımı izleseydik ne olurdu?

Deney, bazen dönüşüm oranınızı beklentilerin üzerine çıkarabilir ve bazen umut verici bir hipotez için bile düşebilir. Bu, sürecin bir parçasıdır.

Ancak, sonuçları aldıktan sonra testi kapatmak gibi doğrusal bir yaklaşıma bağlı kalırsanız ve yeni bir şeyi test etmeye devam ederseniz, bu size nadiren ilerleme sağlayacaktır. Dönüşüm oranlarını iyileştirme fırsatlarını kaçıracak ve gelecekteki başarı için değerli içgörüleri gözden kaçıracaksınız. En iyi senaryoda, büyüme oranınızı sabitleyecektir.

Bu nedenle, web sitelerinizin ve mobil uygulamalarınızın gerçek dönüşüm potansiyelini gerçekleştirmek için doğrusal yaklaşımdan çıkıp Deney Döngüsü ile stratejik bir yaklaşım benimsemenin zamanı geldi.

Ama Deney döngüsü nedir? Gelin bu büyüleyici konsepte bir göz atalım.

Deneme Döngüsü nedir?

Bir Deney Döngüsü, davranış analizi yoluyla bir sorunu belirlemek ve bir hipotez şeklinde bir çözüm oluşturmakla başlar. Ardından, hipotezi test etmek için deneyler yaparsınız. Ya kazanırsınız ya da kaybedersiniz, ancak lineer bir yaklaşımla deney döngüsünü burada durdurursunuz. Ancak Deneme Döngüsü ile değerli içgörüleri ortaya çıkarmak için test sonuçlarını araştırırsınız. Ortaya çıkarılan içgörüler, sürekli bir öğrenme ve optimizasyon döngüsü yaratan daha fazla deneye yol açan yeni hipotezler türetebilir.

İşte Deney Döngüsünün nasıl çalıştığına dair görsel bir örnek:

Deney Döngüleri ile sadece sonuçlar üzerinde durmakla kalmaz, sonuçların arkasındaki nedenleri anlamak, anormallikleri belirlemek ve belirli izleyicilerin (veya deneyin katılımcılarının) diğerlerinden farklı tepki verip vermediğini keşfetmek için daha derine inersiniz. Bu, yeni hipotezinizin ve deneylerinizin temeli olur.

Kullanıcı davranışının sürekli geliştiği günümüzün sürekli değişen dijital ortamında özellikle kritiktir. Deney Döngüleri tarafından sağlanan sürekli öğrenme ve optimizasyonu benimseyerek, eğrinin önünde kalabilir ve dönüşüm oranınızı artırmaya devam edebilirsiniz.

Deney Döngüsünü Bir Örnekle Anlamak

İşte Deney Döngüsünün nasıl çalıştığını açıklayan varsayımsal bir örnek:

Müşteri adayları oluşturmak amacıyla oluşturulmuş bir açılış sayfası düşünün. Sayfanın orijinal versiyonu, ilk katta teklifin bir açıklamasını ve ardından iletişim formuna yönlendirecek harekete geçirici mesaj (CTA) düğmesini içerir.

Açılış sayfasının davranışsal analizinin, birçok ziyaretçinin ilk kattan ayrıldığını ortaya çıkardığını varsayalım. Bu, etkileşimi iyileştirmek için ekranın üst kısmına bir CTA ekleme hipotezine yol açar. Bu şekilde, orijinal sürümü ve varyasyonu ekranın üst kısmında ek CTA ile karşılaştırmak için bir A/B testi oluşturursunuz.

İşte orijinalin görsel temsili ve açılış sayfasının varyasyonu:

Testin, dönüşüm oranı (yani CTA'daki tıklama sayısı) açısından orijinalinden daha iyi performans gösteren varyasyonla sona erdiğini varsayalım. Burada, geleneksel yaklaşım testi sonuçlandırır. Ancak deney döngüsüyle, daha fazla hipotez ortaya çıkarmak ve iyileştirme için birden fazla fırsat yaratmak için sonuçları analiz etmeye çalışacağız.

CTA düğmesinin test edilmesini gerektiren hipotezi sıfırladığımızı varsayalım. Ardından, ikinci tur, düğmeyi optimize etmek için CTA metninin ve CTA renginin birden fazla varyasyonunun ortaya çıkmasını içerecektir. Burada, en iyi varyasyonu bulmak için, orijinal versiyonu ve farklı kombinasyonlara sahip çoklu varyasyonları karşılaştırmak için çok değişkenli bir test çalıştırabiliriz.

Testin sonunda, dönüşümde geleneksel yaklaşımla mümkün olmayan bir artış olabilir. Test, dönüşüm oranında bir artış elde edemezse, kullanıcılar hakkında daha fazla bilgi edinmeye yardımcı olabilecek içgörülere yol açar.

Aynı şekilde, belirli bir kitle segmentinin düğmeyle diğerlerinden daha fazla etkileşimde bulunup bulunmadığını (ve ortak özelliklere sahip olup olmadığını) öğrenmek için sonuçları kontrol edebiliriz. Bu durumda, bu, başlıkların kişiselleştirilmesini veya segmentin davranış, demografik veya coğrafi özelliklerine göre CTA'dan önce alt başlık.

Böylece, bir Deneme Döngüsü, silolar halinde ve doğrusal bir yaklaşımla mümkün olmayan iyileştirme fırsatı sunar.

Ancak Deney Döngüsünü başarılı bir şekilde yürütmeyi nasıl gerçekleştirebilirsiniz?

Deney döngüsü üç adımdan oluşur ve bu adımların her birini bir sonraki bölümde inceleyeceğiz.

Deneme Döngüsünde üç adım

Aşağıda, dönüşümleri iyileştirmek için Deneme Döngüsünde yer alan üç temel adım yer almaktadır.

1. Adım: Sorunları tanımlayın

Deneme Döngüsü, kullanıcı deneyiminde var olan sorunun tanımlanmasıyla başlar. İlk olarak, kullanıcı yolculuğunda düşük performans gösteren sayfaları belirlemek için dönüşüm oranı, hemen çıkma oranı ve sayfa görüntülemeleri gibi temel metriklerden geçmeyi içeren nicel bir analiz yaparsınız.

Zayıf halkaları sıfırladıktan sonra, sorunlu noktaları anlamak için niteliksel bir analiz yapabilirsiniz. Dönüşüm oranını etkileyen her bir öğenin performansını öğrenmek için oturum kayıtlarını ve ısı haritalarını kontrol edebilirsiniz.

Öğelerle ilişkili sorunu tanımladığınızda, bir hipotez taslağı hazırlamanıza yardımcı olabilir.

2. Adım: İçgörülerden hipotez oluşturun

Dönüşümü olumsuz etkileyen öğeleri belirledikten sonra, bunu anlamlandırmak için içgörü verilerini incelemeye başlayabilirsiniz.

Örneğin, tüm nicel ve nitel analizlerden sonra blogun yüksek hemen çıkma oranının nedeni olarak banner görsel konumunu belirlediniz. Ardından, yüksek hemen çıkma oranı için bir çözüm sunan bu görüntünün konumu hakkında bir hipotez oluşturabilirsiniz.

Hipotez çerçevesini oluştururken, ölçülecek temel performans göstergesini (KPI), beklenen artışı ve test edilecek öğeyi belirtmelisiniz.

Ardından, denemeyi çalıştırmak için ilerlersiniz.

3. Adım: Denemeleri çalıştırın

Hipoteze dayalı olarak A/B testi, çok değişkenli test, bölünmüş URL ve çok sayfalı test gibi testler arasından seçim yaparsınız. Test istatistiksel bir anlamlılığa ulaşana kadar çalıştırırsınız.

Test, dönüşüm oranında bir değişiklikle sonuçlanabilir ve yeni deneyime yönelik kullanıcı davranışıyla ilgili içgörüler, denemenin ikinci döngüsü için alanları belirlemek üzere kapılar açabilir.

Böylece Deneme Döngüsü, dönüşümü iyileştirmek için sürekli olarak bir yol açacaktır.

Deneme Döngüsü ve satış hunisi

Dönüşüm hunisinin her aşamasında Deneme Döngüleri çalıştırmak, dönüşüm oranını önemli ölçüde artırabilir ve gelişigüzel bir yaklaşım yerine hipotezleri test etmek için stratejik bir çerçeve sağlayabilir.

Aynı öğenin dönüşüm oranını artırmak için A/B testinden Çok Değişkenli teste geçiş örneğinde görüldüğü gibi bir Deneme Döngüsü çalıştırabilirsiniz.

Alternatif olarak, testin ikinci döngüsüne yol açabilecek diğer metrikleri nasıl etkilediğini görmek için bir metriği iyileştiren bir testten elde edilen bilgileri analiz edebilirsiniz.

Mesela farkındalık aşamasını ele alalım. Bu aşamadaki amaç, kullanıcıları çekmek ve onları dijital bir platformda ürün veya hizmetlerle tanıştırmaktır.

Web sitesine daha fazla kullanıcı çekmek için Arama Ağı reklamlarında bir A/B testi yaptığınızı ve ziyaretçi sayısı gibi metrikleri izlediğinizi varsayalım.

Diyelim ki test trafikte bir iyileşme sağladı. Şimdi, açılış sayfası için kaydırma derinliği yüzdesi ve hemen çıkma oranı gibi diğer ölçümleri analiz etmeye ve iyileştirme alanlarını belirlemeye geçebilirsiniz. Kullanıcıların ayrıldığı belirli alanları belirlemek için kaydırmalı haritalar, ısı haritaları ve oturum kayıtları gibi araçları kullanabilirsiniz. Analiz, deneyin ikinci ayağı için hipotezler oluşturmanıza yol açabilir. Görsel bir unsuru veya akılda kalıcı bir başlığı test ederek kullanıcı etkileşimini artırmayı içerebilir.

Aynı şekilde, Deney Döngüsünü dönüşüm hunisinin diğer aşamalarında çalıştırmak, müşterinin her bir dönüşüm hunisi aşamasında yaptığı mikro yolculuğu optimize edebilir. Dahası, Deneme Döngüsü, bir dönüşüm hunisi aşamasından diğerine hipotez oluşturulmasına yol açarak silolu bir yaklaşımla elde edilmesi zor olan kusursuz bir deneyimle sonuçlanabilir.

Frictionless Commerce, dönüştürme metin yazarlığı için Deneme Döngülerini nasıl kullanır?

Bir dijital ajans olan Frictionless Commerce, yeni alıcı yolculuklarında A/B testi yapmak için on yılı aşkın bir süredir VWO'ya güveniyor. Önceki öğrendiklerine dayanarak yeni deneyler inşa ettikleri bir sistem kurmuşlardır. Yinelemeli deneyler yoluyla, ilk kez alıcı kararlarını etkileyen dokuz psikolojik etken belirlediler.

Son zamanlarda, şampuan bar endüstrisindeki bir müşteriyle çalıştılar ve burada dokuz sürücünün tümünü içeren bir açılış sayfası kopyası oluşturdular. Testi beş hafta çalıştırdıktan sonra, dönüşüm oranında %5,97'lik bir artış gördüler ve 2778 yeni siparişle sonuçlandı.

Deney Döngülerinin nasıl değerli içgörüler sağlayabileceğini ve kullanıcı deneyiminizi bir sonraki seviyeye nasıl taşıyabileceğini gösterir.

Frictionless Commerce'in deneme süreci hakkında daha fazla bilgiyi onların örnek olay incelemesinde bulabilirsiniz.

Çözüm

Deney Döngüleri tarafından sağlanan sürekli öğrenme ve optimizasyonu benimsemek, eğrinin önünde kalmak ve dönüşüm oranlarını iyileştirmek isteyen işletmeler için çok önemlidir.

Dijital mülkünüzden gerçekten başarı elde etmek için doğrusal kalıbı kırmanın ve Deney Döngüsünü kucaklamanın zamanı geldi. İşletmeler, gelişigüzel bir yaklaşım yerine hipotezleri test etmek için stratejik bir çerçeve kullanarak dijital tekliflerini sürekli olarak optimize edebilir ve geliştirebilir.

Dünyanın önde gelen deney platformu VWO'yu kullanarak Deney Döngüleri oluşturabilirsiniz. VWO, ayda 5000'e kadar izlenen kullanıcı için ücretsiz test sunar. Daha fazla bilgi için planlar ve fiyatlandırma sayfamızı şimdi ziyaret edin.