Sonuçlar ölçülebilir ve müşterilere net bir şekilde iletilebilir. A/B testi ile 36% daha fazla sepet kapatma sağlayan bir e-ticaret stratejisi veya potansiyel müşterileri 638% artıran bir sağlık hizmetleri pazarlama testi gibi yüzlerce başarı öyküsü vardır.
Ancak bu düzeyde sonuçlar elde etmek kolay değildir. A/B testi kullanarak dönüşümü optimize etmek için şirketlerle çalışırken, ister büyük ister küçük, ister B2B ister B2C, ister e-ticaret ister potansiyel müşteri olsun, şirketlerin karşılaştığı zorluklarda bazı ortak noktalar gözlemledik.
Zorluk 1: Neyi test edeceğinizi bilmek
Aynı iletişim parçasının iki versiyonunu yayınlayıp etkileşim metriklerinde bir artış bekleyemezsiniz. Pazarlamacılar, uygulaması kolay olduğu için cazip gelen bazı küçük değişikliklerin değişim yaratacak kadar etkili olmadığını çabuk öğrenirler. Ayrıca dramatik değişikliklerin kayıplara yol açabileceğini de bilirler.
Neyi test edeceğinizi bilmek için önce nerede test edeceğinizi bilmeniz gerekir. İşte bu noktada müşteri verileriniz çok belirleyici olabilir. Yaşam döngüsü, satış hunisi veya yaptığınız iletişim türü içindeki metriklerin analizini yaparak onları bir durumdan diğerine taşıyın ve nerede filtrelendiklerini belirleyin. Potansiyel müşteriler nereye düşüyor?
Zorluk 2: Geçerli testleri çalıştırma
Burada, durum böyle değilken, dönüşümü artırmak için bir formül keşfedildiğine inanmak gibi bir hata yapılabilir. Bir başka olası hata da dönüşümdeki artışı göz ardı etmektir.
A/B testi, tahmin gücü nedeniyle başarılı bir taktiktir. Test sonuçlarının gerçekten öngörücü bir rol oynayabilmesi için müşterinin davranışını yansıttığından ve yeni sonuçları tetikleyenin testte yapılan değişiklik olduğundan emin olmanız gerekir.
Bunu başarmak için, deney bilimsel bir şekilde kurulmalı ve izlenmeli ve geçerliliğe yönelik tehditlerden kaçınılmalıdır:
- Teslim edilebilirlik etkileri: Örneğin, sunucu arızası nedeniyle 10.000 mesaj teslim edilmedi.
- Tarihin etkileri: Örneğin, testin tam olarak yapıldığı zamanda ürünle ilgili beklenmedik reklamlar, talebi geçici olarak bir yöne kaydıran bir pazarlama kampanyası, hafta sonu trafiğinin çok farklı davrandığı bir Salı günü yalnızca 20 saat boyunca bir test yapmak veya e-ticaret sitenizde yüksek motivasyonlu Aralık tatili trafiğiyle bir test yapmak ve Ocak ayında aynı sonuçları almayı beklemek.
- Seçilim etkileri: Örneğin, başka bir bölüm, siz testinizi gerçekleştirirken aynı anda kampanyalarındaki bir açılış sayfasına trafik çeken bir tıklama başına ödeme reklamı yayınlar veya müşteriler hangi tedaviyi göreceklerini otomatik olarak seçerler.
- Bozulma etkilerinin örneklenmesi: Bu, rastgele olasılığın üstesinden gelmek için yeterli bir örneklem büyüklüğünün toplanmamasıdır. Örneğin, 100 yanıta dayanarak bir testin geçerli olduğunu belirlemek.
Zorluk 3: Test Sonuçlarını Yorumlama
Diyelim ki 1. ve 2. maddeleri başarıyla yerine getirdiniz ve harika bir sonuç elde ettiniz. Hala cevaplanması gereken temel bir soru var: Neden? Müşteriler neden böyle davranıyor? Müşteri hakkında ne öğrendiniz ve bu bilgiyi nasıl kullanabilirsiniz?
Test sonuçlarının yorumlanması, testin uygulanmasından hemen sonraki zamanla sınırlı olmamalıdır. Aslında, sonuçları yorumlamanın anahtarı uygulamanın hemen öncesinde yatmaktadır. Bu, algılanan değeri artırıp algılanan maliyeti azaltabilmeniz için huninizdeki önemli teslimat noktalarında müşterinin düşünce süreçlerini derinlemesine anlamak amacıyla hipotez oluşturmakla ilgilidir.
Potansiyel müşterilerin satın alma sürecinin her aşamasında ne düşündüğünü anlayarak, motivasyonlarını daha iyi karşılayabilir ve onları satış hunisinde daha hızlı ilerletebilirsiniz.
Amaç sadece bir KPI'yı (temel performans göstergesi) artırmak değil, pazarlama mesajlarınızla, satış sürecinizle ve hatta ürünlerinizle müşteriye nasıl daha iyi hizmet verebileceğinizi anlamak olmalıdır. Ve bu anlayış sayesinde sonuçları iyileştireceksiniz.
Dolayısıyla, test uygulamanız daha az dönüşümle sonuçlansa bile bu bir kayıp sayılmaz çünkü müşteri içgörüsü elde etmiş olursunuz. İnternet çağının para birimi veri ise, müşteri içgörüsü de altın standarttır: tüm pazarlamanın doğrudan bağlı olması gereken merkezi veri parçası.
Ve nihayetinde, A/B testi ile uzun vadeli kazanımlar bu şekilde elde edilir.
