A/B testi istifadəçi təcrübəsini (UX) təkmilləşdirmək üçün mühüm vasitədir. Beləliklə, A/B testləri nədir və onlar nə üçün vacibdir? Bu bloq yazısı A/B testinin əsas prinsiplərini, onun müxtəlif növlərini və istifadəçi davranışını anlamaqdakı rolunu araşdırır. O, uğurlu A/B testi üçün məsləhətlər təklif edir və uğursuz sınaqların ümumi səbəblərini həll edir. O, nəticələrin istifadəçi təcrübəsinə təsirini vurğulayaraq, A/B testi üçün ən yaxşı alətləri və ölçmə və təhlil üsullarını izah edir. O, A/B testi ilə bağlı faydalı məsləhətlərlə istifadəçi mərkəzli optimallaşdırma səyahətinizə rəhbərlik edir.

A/B testləri: Onlar nədir və nə üçün vacibdir?

A/B testləriTest istifadəçi təcrübəsini (UX) təkmilləşdirmək və dönüşüm nisbətlərini artırmaq üçün güclü bir üsuldur. Əsasən, hansı versiyanın daha yaxşı işlədiyini müəyyən etmək üçün təsadüfi istifadəçilərə veb saytınızın və ya tətbiqinizin iki fərqli versiyasını (A və B) göstərmək məqsədi daşıyır. Bu testlər konkret məlumatlarla dizayn, məzmun və ya funksionallıqda edilən dəyişikliklərin istifadəçi davranışına təsirini ölçməyə imkan verir.

A/B testi yalnız təxminlərə və ya intuisiyaya güvənmək əvəzinə, real istifadəçi məlumatlarına əsaslanaraq qərarlar qəbul etməyə imkan verir. Məsələn, e-ticarət saytında "Al" düyməsinin rəngini dəyişdirərək, hansı rəngin daha çox klik və deməli, daha çox satış cəlb etdiyini müəyyən etmək üçün A/B testindən istifadə edə bilərsiniz. Bu yanaşma istifadəçilərin nə istədiklərini və nəyə ən yaxşı cavab verdiklərini anlamağa kömək edir.

Metrik	Versiya A	Versiya B
Klikləmə dərəcəsi (CTR)	%2.5	%3.8
Dönüşüm dərəcəsi	%1.0	%1.5
Bounce Rate	%45	%38
Orta Sessiya Müddəti	2:30	3:15

A/B testinin əhəmiyyəti ondan ibarətdir ki, o, müəssisələrə davamlı olaraq təkmilləşməyə və rəqabət üstünlüyü əldə etməyə imkan verir. Kiçik dəyişikliklərin belə əhəmiyyətli təsir göstərə biləcəyini nəzərə alsaq, A/B testi istifadəçi təcrübəsini davamlı olaraq optimallaşdırmağa və biznes məqsədlərinə daha tez çatmağa imkan verir.

İşdə A/B testləri Bunun bu qədər vacib olmasının bəzi əsas səbəbləri bunlardır:

• Məlumata əsaslanan qərarlar: O, qərarları təxminlərə deyil, real istifadəçi davranışına əsaslanaraq qəbul etməyə imkan verir.
• İstifadəçi Təcrübəsinin Təkmilləşdirilməsi: Bu, istifadəçilərə veb saytınızda və ya tətbiqinizdə daha əyləncəli və məhsuldar vaxt keçirməyə imkan verir.
• Dönüşüm nisbətlərinin artırılması: O, satışlarda, qeydiyyatlarda və ya digər əsas göstəricilərdə təkmilləşdirmələr əldə etməyə kömək edir.
• Risklərin azaldılması: Bu, böyük dəyişikliklər etməzdən əvvəl kiçik miqyaslı sınaqlarla bağlı potensial problemləri müəyyən etməyə imkan verir.
• Davamlı Təkmilləşdirmə: Veb saytınızı və ya tətbiqinizi davamlı olaraq optimallaşdırmaqla rəqabət üstünlüyü əldə etməyə kömək edir.

A/B testləriBu, istifadəçi təcrübəsini yaxşılaşdırmaq, dönüşüm nisbətlərini artırmaq və biznes məqsədlərinə nail olmaq üçün vacib hissədir. Bu üsul istifadəçilərin nə istədiklərini anlamağa və onlara daha yaxşı təcrübə təqdim etməyə kömək edir.

A/B Testinin Əsas Prinsipləri hansılardır?

A/B testləriA/B testi istifadəçi təcrübəsini (UX) təkmilləşdirmək və dönüşüm nisbətlərini artırmaq üçün güclü bir üsuldur. Bu testlər hansı versiyanın daha yaxşı performans göstərdiyini müəyyən etmək üçün veb səhifənin, tətbiqin və ya marketinq materialının iki fərqli versiyasını (A və B) müqayisə edir. Bununla belə, A/B testinin effektiv olması üçün bəzi fundamental prinsiplərə əməl etmək vacibdir. Bu prinsiplər testlərin düzgün tərtib edilməsini, icrasını və təhlilini təmin etməyə kömək edir, nəticədə mənalı nəticələr verilir.

A/B testinin ən mühüm prinsiplərindən biri, hipotez yaratmaqdırHər bir testin bir səbəbi olmalıdır və bu səbəb müəyyən bir problemi həll etmək və ya müəyyən bir təkmilləşdirmə aparmaq üçün hazırlanmış bir fərziyyəyə əsaslanmalıdır. Məsələn, bir fərziyyə ola bilər ki, ana səhifəmizdəki "Al" düyməsinin rənginin qırmızıdan yaşıla dəyişdirilməsi klik nisbətlərini artıracaq. Hipoteza testin məqsədini aydın şəkildə müəyyənləşdirir və nəticələrin şərhini asanlaşdırır. Hipotezinizi dəstəkləmək üçün məlumatların olması da vacibdir; istifadəçi davranışı, bazar araşdırması və ya əvvəlki test nəticələri fərziyyənizin əsasını təşkil edə bilər.

A/B Sınaq Addımları

1. Hipotezin yaradılması: Təkmilləşdirmək istədiyiniz sahəni müəyyənləşdirin və hipotez yaradın.
2. Məqsəd Ayarı: Testin uğur göstəricisini aydın şəkildə müəyyənləşdirin (məsələn, klikləmə dərəcəsi, dönüşüm dərəcəsi).
3. Test Dizaynı: İki fərqli versiya yaradın (A və B) və test zamanı hansı istifadəçilərin hansı versiyanı görəcəyini müəyyənləşdirin.
4. Məlumatların toplanması: Testi başladın və kifayət qədər məlumat toplayın. Statistik cəhətdən əhəmiyyətli nəticələr əldə etmək üçün kifayət qədər istifadəçi sayına çatmaq vacibdir.
5. Təhlil: Toplanmış məlumatları təhlil edin və hansı versiyanın daha yaxşı işlədiyini müəyyənləşdirin.
6. TƏTBİQ: Qalib versiyanı tətbiq edin və istifadəçi təcrübəsini daim təkmilləşdirməyə davam edin.

A/B testində nəzərə alınmalı olan digər vacib prinsip: düzgün hədəf auditoriyasını müəyyən etməkdirTestlərinizin nəticələri hədəf auditoriyanızın xüsusiyyətlərindən asılı olaraq dəyişə bilər. Buna görə də, testlərinizi xüsusi demoqrafik, maraq və ya davranış nümunələri olan istifadəçilər üçün tərtib etmək daha dəqiq və mənalı nəticələr verəcəkdir. Bundan əlavə, testlərinizi müxtəlif seqmentlərə bölməklə, hansı seqmentlərin hansı dəyişikliklərə daha həssas olduğunu müəyyən edə bilərsiniz. Bu, fərdiləşdirilmiş istifadəçi təcrübəsi yaratmağınıza və dönüşüm nisbətlərinizi daha da artırmağınıza kömək edəcək.

davamlı sınaq və öyrənmə "A/B testi" prinsipi A/B testlərinin müvəffəqiyyəti üçün çox vacibdir. A/B testi birdəfəlik həll yolu deyil; davamlı təkmilləşdirmə prosesinin bir hissəsidir. Test nəticələrinizi diqqətlə təhlil edərək, istifadəçi davranışı ilə bağlı dəyərli fikirlər əldə edə və gələcək testləri buna uyğun düzəldə bilərsiniz. Uğurlu sınaq yalnız istifadəçi təcrübəsini yaxşılaşdırmır və dönüşüm nisbətlərini artırır, həm də istifadəçilərinizin nə istədiyini və dəyərini anlamağa kömək edir. Bu da öz növbəsində uzunmüddətli perspektivdə müştəri loyallığını və marka dəyərini artırır.

Uğurlu A/B Testi üçün göstərişlər

A/B TestləriBu, istifadəçi təcrübəsini (UX) davamlı olaraq təkmilləşdirməyin və dönüşüm nisbətlərini artırmağın ən təsirli yollarından biridir. Bununla belə, uğurlu nəticələr əldə etmək üçün bəzi əsas məqamları nəzərə almaq lazımdır. Bu məsləhətlərə əməl etməklə siz testlərinizin daha təsirli və mənalı nəticələr verməsini təmin edə bilərsiniz.

A/B testində müvəffəqiyyətin açarlarından biri dəqiq fərziyyələrin formalaşdırılmasıdır. Bu fərziyyələr məlumatların təhlilinə və istifadəçi davranışına əsaslanmalıdır. Məsələn, ana səhifənin başlığını daha diqqət çəkən etmək kliklənmə nisbətlərini artıra biləcəyini fərz edə bilərsiniz. Unutmayın ki, yaxşı bir fərziyyə test nəticələrinizi şərh etməyi və tətbiq etməyi asanlaşdıracaq.

Test üçün tələblər

• Aydın və ölçülə bilən məqsədlər qoyun.
• İstifadəçi davranışını təhlil edərək fərziyyələr yaradın.
• Eyni anda yalnız bir dəyişəni sınayın.
• Kifayət qədər trafik həcminiz olduğundan əmin olun.
• Test müddətini düzgün təyin edin (adətən 1-2 həftə).
• Test nəticələrini diqqətlə təhlil edin və şərh edin.

Uğurlu A/B testi də düzgün alətlərdən istifadə etməkdən asılıdır. Google Optimize, Optimizely və VWO kimi platformalar A/B testlərini asanlıqla yaratmağa, idarə etməyə və təhlil etməyə imkan verir. Bu alətlər sizə test nəticələrinizi daha ətraflı təhlil etməyə və istifadəçi davranışını daha yaxşı başa düşməyə imkan verir. Bundan əlavə, bu alətlər tez-tez müxtəlif istifadəçi qrupları üçün ayrıca testlər keçirməyə imkan verən seqmentləşdirmə xüsusiyyətlərini təklif edir.

İpucu	İzahat	Əhəmiyyət
Məqsədin düzgün qurulması	Testin məqsədini aydın şəkildə müəyyənləşdirin (məsələn, klikləmə dərəcəsi, dönüşüm dərəcəsi).	Yüksək
Tək Dəyişən Testi	Hər test üçün yalnız bir elementi dəyişdirin (məsələn, başlıq, düymə rəngi).	Yüksək
Kifayət qədər Trafik	Test üçün kifayət qədər ziyarətçinin olduğundan əmin olun.	Yüksək
Statistik əhəmiyyəti	Nəticələrin statistik cəhətdən əhəmiyyətli olduğundan əmin olun.	Yüksək

A/B test nəticələrini qiymətləndirərkən statistik əhəmiyyətə diqqət yetirmək vacibdir. Statistik əhəmiyyət kəsb edən nəticələrin təsadüfi olmadığını və real təsir göstərdiyini göstərir. Buna görə də, test nəticələrinizi qiymətləndirərkən etimad intervallarını və p-dəyərlərini yoxlamalısınız. A/B Testidavamlı öyrənmə və təkmilləşdirmə prosesinin bir hissəsidir.

A/B testləri: A/B testlərinin müxtəlif növləri hansılardır?

A/B testləriA/B testi istifadəçi təcrübəsini (UX) təkmilləşdirmək və dönüşüm nisbətlərini artırmaq üçün güclü bir üsuldur. Bununla belə, bütün A/B testləri bərabər yaradılmır. Fərqli məqsədlər və ssenarilər üçün uyğun olan müxtəlif növ A/B testləri mövcuddur. Bu müxtəliflik marketoloqlara və məhsul tərtibatçılarına test proseslərini daha effektiv idarə etməyə və optimallaşdırmağa imkan verir.

A/B testləri Hansı növün sizin üçün ən uyğun olduğuna qərar vermək testinizin uğuru üçün çox vacibdir. Bu qərarı qəbul edərkən testin məqsədini, mövcud resursları və nəzərdə tutulan nəticələri nəzərə almaq vacibdir. Məsələn, sadə başlıq dəyişikliyinin təsirini ölçmək üçün ənənəvi A/B testi kifayət ola bilər, çoxdəyişənli test isə daha mürəkkəb səhifə dizaynının təsirini anlamaq üçün daha uyğun ola bilər.

• A/B Testinin növləri
• Klassik A/B Testləri
• Çoxvariantlı Testlər
• Çox Səhifəli Testlər
• Server tərəfində testlər
• Fərdi Testlər

Aşağıdakı cədvəldə müxtəlif növ A/B testlərinin əsas xüsusiyyətləri və onlardan nə vaxt istifadə olunmalı müqayisə edilir. Bu müqayisə layihəniz üçün hansı növ testin daha yaxşı olduğuna qərar verməyə kömək edəcək.

Test növü	Əsas Xüsusiyyətlər	Nə vaxt istifadə etməli?	Nümunə Ssenari
Klassik A/B Testi	Tək dəyişənin iki fərqli versiyasını müqayisə edir.	Sadə dəyişikliklərin təsirini ölçmək üçün.	Düymənin rənginin dəyişdirilməsi.
Çoxvariantlı Test	Çox dəyişənlərin birləşmələrini yoxlayır.	Mürəkkəb səhifə dizaynlarını optimallaşdırmaq üçün.	Başlıqların, şəkillərin və mətnin birləşmələrinin sınaqdan keçirilməsi.
Çox Səhifəli Test	O, bir sıra səhifələrdə istifadəçinin davranışını yoxlayır.	Satış hunisinin optimallaşdırılması üçün.	Ödəniş prosesində sınaq addımları.
Server tərəfində sınaq	Server tərəfində edilən dəyişikliklərin təsirini yoxlayır.	Alqoritmlərin və ya arxa funksiyaların təsirini ölçmək üçün.	Tövsiyə mühərrikinin performansının sınaqdan keçirilməsi.

Klassik A/B Testləri

Klassik A/B testləriA/B testi ən əsas və geniş istifadə olunan test növüdür. Bu üsulda veb səhifənin və ya proqramın tək elementi (məsələn, başlıq, düymə və ya şəkil) müxtəlif versiyalara qarşı sınaqdan keçirilir. Məqsəd hansı versiyanın daha yaxşı performans göstərdiyini müəyyən etməkdir (məsələn, daha yüksək klik sürəti və ya dönüşüm nisbəti). Klassik A/B testinə üstünlük verilir, çünki tez və asan həyata keçirilir.

Çoxvariantlı A/B Testləri

Çoxvariantlı A/B testləriDaha mürəkkəb test növü birdən çox dəyişənin eyni vaxtda sınaqdan keçirilməsini əhatə edir. Bu üsul müxtəlif elementlərin (məsələn, başlıq, şəkil və mətn) müxtəlif kombinasiyalarının yaradılmasını və istifadəçilərin bu müxtəlif variasiyalara məruz qalmasını nəzərdə tutur. Məqsəd hansı kombinasiyanın ən yaxşı performans göstərdiyini müəyyən etməkdir. Çoxvariantlı test mürəkkəb səhifə dizaynlarını və ya marketinq kampaniyalarını optimallaşdırmaq üçün xüsusilə faydalıdır.

A/B Testi ilə İstifadəçi Davranışını Anlamaq

A/B testləriİstifadəçilərin veb saytınız, tətbiqiniz və ya marketinq materiallarınızla necə qarşılıqlı əlaqədə olduğunu başa düşməyin güclü yolu. İki versiya yaratmaqla (A və B) və hansının daha yaxşı performans göstərdiyini müşahidə etməklə siz istifadəçi davranışı haqqında dəyərli fikirlər əldə edə bilərsiniz. Bu məlumat dönüşüm nisbətlərini artırmaq, istifadəçi məmnuniyyətini artırmaq və ümumi biznes məqsədlərinizə nail olmaq üçün istifadə edilə bilər.

A/B testi yalnız hansı dizaynın daha yaxşı göründüyünü müəyyən etməyə kömək etmir, həm də istifadəçilərin niyə müəyyən şəkildə davrandığını anlamağa kömək edir. Məsələn, bir düymənin rənginin dəyişdirilməsinin kliklənmə dərəcələrinə necə təsir etdiyini və ya fərqli başlığın istifadəçilərin səhifədə sərf etdiyi müddətin necə dəyişdiyini görə bilərsiniz. Bu daha dərin anlayış sizə gələcək dizayn qərarlarını daha məlumatlı qəbul etməyə imkan verir.

Metrik	Variasiya A	Variasiya B	Nəticə
Klikləmə dərəcəsi (CTR)	%5	%7	B varyasyonu %40 daha iyi
Dönüşüm dərəcəsi	%2	%3	B varyasyonu %50 daha iyi
Bounce Rate	%40	%30	B varyasyonu %25 daha iyi
Səhifədə qalma müddəti	2 dəqiqə	3 dəqiqə	B varyasyonu %50 daha iyi

A/B testindən əldə edilən məlumatlar istifadəçi təcrübəsini yaxşılaşdırmaq üçün konkret addımlar atmağa imkan verir. Bu məlumatlar istifadəçilərin nəyi qiymətləndirdiyini, harda mübarizə apardığını və onları nəyin idarə etdiyini daha yaxşı anlamağa imkan verir. Bu məlumatdan istifadə edərək, istifadəçilərinizin ehtiyacları və gözləntiləri əsasında veb saytınızı və ya tətbiqinizi optimallaşdıra bilərsiniz.

A/B Testi ilə əldə edilən məlumat

• Hansı dizayn elementləri istifadəçiləri daha çox cəlb edir?
• Hansı başlıqlar daha çox diqqət çəkir?
• Hansı hərəkətə çağırışlar (CTA) daha təsirlidir?
• İstifadəçilər vebsaytda hansı addımları tamamlamaqda çətinlik çəkirlər
• Müxtəlif demoqrafik qruplar arasında davranış fərqləri

A/B testləriBu, istifadəçi mərkəzli bir yanaşmaya və istifadəçi təcrübəsini davamlı olaraq təkmilləşdirməyə imkan verən dəyərli alətdir. Nəticədə əldə edilən məlumatları düzgün təhlil edərək, istifadəçi davranışını daha yaxşı başa düşə və veb saytınızın və ya tətbiqinizin performansını yaxşılaşdıra bilərsiniz.

Uğursuz A/B Testlərinin Ümumi Səbəbləri

A/B TestləriA/B testi istifadəçi təcrübəsini yaxşılaşdırmaq və dönüşüm nisbətlərini artırmaq üçün güclü bir vasitədir. Bununla belə, düzgün həyata keçirilmədikdə, bu testlər yanlış nəticələr verə və səhv qərarlara səbəb ola bilər. Uğursuz A/B testlərinin ümumi səbəbləri arasında qeyri-kafi nümunə ölçüsü, yanlış metriklərin seçilməsi, qısa sınaq müddətləri və seqmentasiya xətaları daxildir. Bu səhvlərin müəyyən edilməsi və qarşısının alınması A/B testlərinin müvəffəqiyyətini artırmaq üçün çox vacibdir.

A/B testi etibarlı nəticələr əldə etmək üçün kifayət qədər sayda istifadəçidən məlumat toplamalıdır. Qeyri-kafi nümunə ölçüsü statistik əhəmiyyətli nəticələrin əldə edilməsini çətinləşdirir və yanlış nəticələrə səbəb ola bilər. Məsələn, kiçik bir e-ticarət saytındakı A/B testi qısa müddətdə yüksək konversiya nisbəti göstərsə belə, bu nəticələr ümumiləşdirilə bilməz. Buna görə də testə başlamazdan əvvəl statistik güc analizi Adekvat nümunə ölçüsünü müəyyən etmək vacibdir.

Səhv növü	İzahat	Mümkün nəticələr
Qeyri-kafi Nümunə Ölçüsü	Test üçün kifayət qədər istifadəçi məlumatı yığılmır.	Statistik olaraq əhəmiyyətsiz nəticələr, yanlış qərarlar.
Yanlış Metrik Seçim	Sınaq məqsədlərinə uyğun olmayan metrikalardan istifadə etmək.	Yanlış nəticələr, optimallaşdırmanın uğursuzluğu.
Qısa Test Müddəti	Mövsümi dəyişiklikləri və ya xarici amilləri nəzərə almadan testi qısa müddətdə tamamlamaq.	Mövsümi təsirlərə məhəl qoymadan qeyri-dəqiq nəticələr.
Seqmentasiya xətaları	İstifadəçilər düzgün seqmentləşdirilmir və ya seqmentlər nəzərə alınmır.	Müxtəlif istifadəçi qruplarının davranışlarına məhəl qoymayan qeyri-dəqiq nəticələr.

Düzgün ölçülərin seçilməsi də A/B testlərinin uğuru üçün çox vacibdir. Testin məqsədi ilə uyğun gəlməyən ölçülərdən istifadə yanlış nəticələrə səbəb ola bilər. Məsələn, formanın dizaynını sınaqdan keçirərkən yalnız formanın tamamlanma dərəcələrinə diqqət yetirmək formanın hansı sahələrinin istifadəçilər üçün çətin olduğunu nəzərdən qaçıra bilər. Bunun əvəzinə, səhv nisbətləri və formanın hər bir sahəsinə sərf olunan vaxt kimi ölçüləri nəzərə almaq daha əhatəli təhlil təmin edəcəkdir.

A/B testlərində nəzərə alınmalı olanlar

• Hipotezin yaradılması: Testin məqsədini və gözlənilən nəticəni aydın şəkildə müəyyənləşdirin.
• Nümunə ölçüsü: Statistik cəhətdən əhəmiyyətli nəticələr əldə etmək üçün kifayət qədər istifadəçi məlumatı toplayın.
• Sınaq müddəti: Mövsümi dəyişiklikləri və xarici amilləri nəzərə alaraq testi kifayət qədər müddət ərzində həyata keçirin.
• Seqmentasiya: İstifadəçiləri dəqiq seqmentləşdirərək müxtəlif qrupların davranışını təhlil edin.
• Düzgün ölçülər: Testin məqsədlərinə uyğun olan metrikləri seçin və onları müntəzəm olaraq izləyin.
• Statistik əhəmiyyəti: Nəticələrin statistik cəhətdən əhəmiyyətli olduğundan əmin olun.

A/B testinin digər mühüm aspekti test müddətidir. Test müddətini qısa saxlamaq, xüsusən mövsümi dəyişikliklər və ya xarici amillərin təsirli olduğu hallarda yanlış nəticələrə səbəb ola bilər. Məsələn, geyim şirkəti yayda keçirilən A/B testi zamanı müəyyən bir məhsulun satışlarının artdığını müşahidə edə bilər. Ancaq bu nəticələr qışda o qədər də təsirli olmaya bilər. Buna görə də, test müddətini təyin edərkən mövsümi dəyişiklikləri və xarici amilləri nəzərə almaq vacibdir.

seqmentasiya səhvləri Bu da uğursuz A/B testlərinə səbəb ola bilər. İstifadəçiləri düzgün seqmentləşdirə bilməmək və ya seqmentlərə məhəl qoymamaq müxtəlif istifadəçi qruplarının davranışlarının nəzərdən qaçmasına səbəb ola bilər. Məsələn, yeni və mövcud istifadəçilərin davranışı fərqli ola bilər. Odur ki, A/B testləri aparılarkən istifadəçilərin seqmentlərə bölünməsi və hər seqment üçün ayrıca təhlillərin aparılması daha dəqiq nəticələr verəcək.

A/B Testi üçün Ən Yaxşı Alətlər

A/B Testləriİstifadəçi təcrübəsinin (UX) optimallaşdırılması və dönüşüm nisbətlərinin artırılması bu testlərin effektiv şəkildə aparılması üçün çox vacibdir. Düzgün alətlərə sahib olmaq vacibdir. Bazarda hər birinin özünəməxsus xüsusiyyətləri, üstünlükləri və mənfi cəhətləri olan bir çox A/B test alətləri var. Bu alətlər istifadəçilərə testləri yaratmaqda, idarə etməkdə, təhlil etməkdə və hesabat verməkdə kömək edir.

Aşağıdakı cədvəl müxtəlif A/B test alətlərinin müqayisəli təhlilini təqdim edir. Bu cədvələ onların əsas xüsusiyyətləri, qiymət modelləri və hədəf auditoriya daxildir. Bu, ehtiyaclarınıza ən uyğun olan aləti seçməyə kömək edəcək.

Avtomobilin Adı	Əsas Xüsusiyyətlər	Qiymətləndirmə	Hədəf qrupu
Google Optimize	Pulsuz versiya, fərdiləşdirmə, inteqrasiyalar	Pulsuz / Ödənişli (Google Marketinq Platforması ilə)	Kiçik və orta biznes
Optimal şəkildə	Qabaqcıl hədəfləmə, fərdiləşdirmə, mobil test	Ödənişli (Xüsusi qiymət)	İri miqyaslı müəssisələr
VWO (Visual Vebsayt Optimizatoru)	İstifadəçi davranışının təhlili, istilik xəritələri, forma təhlili	Ödənişli (Aylıq abunə)	Hər ölçüdə biznes
AB Dadlı	Süni intellektlə işləyən fərdiləşdirmə, çoxvariantlı test	Ödənişli (Xüsusi qiymət)	Orta və iri müəssisələr

A/B test alətləri təkcə texniki imkanlarına görə deyil, həm də istifadənin asanlığına, inteqrasiya seçimlərinə və dəstək xidmətlərinə görə qiymətləndirilməlidir. Məsələn, Google Optimize yeni başlayanlar üçün idealdır, çünki o, pulsuz seçim təklif edir və Google Analytics ilə inteqrasiya edir. Digər tərəfdən, Optimizely və AB Tasty kimi alətlər daha təkmil xüsusiyyətlərə və fərdiləşdirmə seçimlərinə ehtiyacı olan daha böyük bizneslər üçün daha uyğun ola bilər.

Populyar A/B Test Alətləri

• Google Optimize: Pulsuz və istifadəsi asan interfeysi ilə seçilir.
• Optimal: Qabaqcıl xüsusiyyətlərə malik hərtərəfli A/B sınaq platforması.
• VWO (Visual Vebsayt Optimizatoru): İstifadəçi davranışını təhlil etməkdə güclüdür.
• AB Dadlı: Fərdiləşdirmə və çoxşaxəli sınaq üçün idealdır.
• Convert.com: Çevik və fərdiləşdirilə bilən sınaq seçimləri təklif edir.
• Adobe Target: Adobe Marketing Cloud ilə inteqrasiya olunmuş qabaqcıl həll.

Doğru alətin seçilməsi testinizi daha səmərəli və təsirli edəcək. Bununla belə, yadda saxlamaq lazımdır ki, alətlərin özləri deyil, sınaq strategiyası və düzgün təhlil metodları əsl uğura səbəb olacaq. A/B Testləri Onları prosesinizi dəstəkləyən və asanlaşdıran köməkçilər kimi görməlisiniz.

A/B Testlərində Ölçmə və Təhlil

A/B testləriistifadəçi təcrübəsini təkmilləşdirmək üçün kritik bir vasitədir və bu testlərin müvəffəqiyyəti dəqiq ölçmə və təhlildən asılıdır. Test prosesinin bu mərhələsi bizə hansı variantın daha yaxşı performans göstərdiyini anlamağa imkan verir. Ölçmələr və təhlillər yalnız hansı versiyanın qalib gəldiyini deyil, həm də müəyyən edir istifadəçi davranışı biznesiniz haqqında dəyərli məlumat verir. Bu məlumat gələcək optimallaşdırma strategiyaları üçün əsas təşkil edir.

A/B testlərində ölçmə apararkən nəzərə alınmalı ən vacib məqamlardan biri, düzgün ölçülər Məqsədlərinizə uyğun olmayan ölçülərin seçilməsi yanlış nəticələrə səbəb ola bilər. Məsələn, e-ticarət saytında dönüşüm nisbətlərini artırmaq istəyirsinizsə, səbətə əlavə etmə dərəcəsi və satınalma tamamlanma dərəcəsi kimi göstəriciləri izləməlisiniz. Bu ölçülər satınalma prosesi boyunca istifadəçi davranışını daha yaxşı başa düşməyə kömək edir.

A/B Testindən əvvəl ölçmə addımları

1. Məqsəd Ayarı: Testin məqsədi aydın şəkildə müəyyən edilməlidir.
2. Metrik Seçim: Müvəffəqiyyəti ölçmək üçün istifadə ediləcək ölçülər müəyyən edilməlidir.
3. Əsas dəyərin müəyyən edilməsi: Mövcud vəziyyətin performansı ölçülməlidir.
4. Hipotezin yaradılması: Testin gözlənilən nəticəsi haqqında fərziyyə formalaşdırılmalıdır.
5. Seqmentasiya: Hədəf auditoriyasının müxtəlif seqmentləri təhlil edilməlidir.

A/B test nəticələrini təhlil edərkən, statistik əhəmiyyəti Qeyd etmək vacibdir ki, statistik cəhətdən əhəmiyyətsiz nəticələr təsadüfi dalğalanmalara görə ola bilər və yanıltıcı ola bilər. Buna görə də kifayət qədər istifadəçi məlumatı toplamaq və etibarlı statistik metodlardan istifadə etmək vacibdir. Bundan əlavə, sınaq zamanı toplanan məlumatların dəqiq və tam olmasını təmin etmək çox vacibdir.

Metrik	Variasiya A	Variasiya B	Nəticə
Dönüşüm dərəcəsi	%2	%3	B variantı daha yaxşıdır
Bounce Rate	%50	%40	B variantı daha yaxşıdır
Səbətə əlavə et	%5	%7	B variantı daha yaxşıdır
Orta Sifariş Dəyəri	₺100	₺110	B variantı daha yaxşıdır

A/B testlərindən əldə edilən məlumat davamlı təkmilləşdirmə Onu sınaq dövrü ərzində istifadə etmək vacibdir. Testin nəticəsindən asılı olmayaraq, əldə edilən məlumatlar gələcək sınaqlar üçün dəyərli fikirlər verir. Buna görə də, müntəzəm olaraq test nəticələrini təhlil etmək, istifadəçi davranışını anlamaq və optimallaşdırma strategiyalarını buna uyğun olaraq tənzimləmək vacibdir. Bu yanaşma istifadəçi təcrübəsini davamlı olaraq təkmilləşdirmək və biznes məqsədlərinə nail olmaq üçün çox vacibdir.

Nəticələrin İstifadəçi Təcrübəsinə Təsiri

A/B TestləriBu, istifadəçi təcrübəsini (UX) təkmilləşdirməyin ən təsirli yollarından biridir. Test nəticələri vebsaytınıza və ya tətbiqinizə edilən dəyişikliklərin istifadəçi davranışına real təsirini ortaya qoyur. Bu məlumatlarla, fərziyyələrə əsaslanan qərarlar əvəzinə sübuta əsaslanan optimallaşdırmalar edə bilərsiniz. İstifadəçi təcrübəsini təkmilləşdirərkən, A/B testlərinin nəticələrini diqqətlə qiymətləndirmək, dönüşüm nisbətlərini artırmaq, müştəri məmnuniyyətini artırmaq və ümumi biznes məqsədlərinizə nail olmaq üçün çox vacibdir.

Metrik	Variasiya A (Cari Status)	Variasiya B (Yeni Dizayn)	Nəticə
Bounce Rate	%55	%45	Variasiya B daha yaxşıdır
Dönüşüm dərəcəsi	%2	%3.5	Variasiya B daha yaxşıdır
Orta Sessiya Müddəti	2 dəqiqə	3 dəqiqə 15 saniyə	Variasiya B daha yaxşıdır
Səbətə əlavə et	%8	%12	Variasiya B daha yaxşıdır

A/B test nəticələrini düzgün şərh etmək istifadəçilərinizin nə istədiyini anlamağa kömək edir. Məsələn, bir düymənin rənginin dəyişdirilməsi kliklənmə sürətini artırarsa, siz başa düşə bilərsiniz ki, parlaq rənglər istifadəçilərinizin diqqətini cəlb etməkdə daha effektivdir. Eynilə, əgər başlığın fərqli versiyası daha çox cəlb olunarsa, siz istifadəçilərinizdə rezonans doğuran mövzuları və mesajları müəyyən edə bilərsiniz. Bu məlumat istifadəçi təcrübəsini təkcə sınaqdan keçirdiyiniz element üçün deyil, həm də ümumilikdə vebsaytınız və ya tətbiqiniz üçün yaxşılaşdırmaq üçün istifadə edilə bilər.

A/B Test Nəticələri üçün İstifadə Sahələri

• Veb sayt dizaynının optimallaşdırılması
• Açılış səhifələrinin təkmilləşdirilməsi
• E-poçt marketinq kampaniyalarının inkişafı
• Mobil proqram interfeysini istifadəçi dostu etmək
• Reklam mətnlərinin və şəkillərinin optimallaşdırılması
• Məhsul səhifələrinin konversiyaya yönəldilməsi

Bununla belə, A/B test nəticələrini qiymətləndirərkən diqqətli olun Bu vacibdir. Statistik əhəmiyyət, sınaq müddəti və nümunənin ölçüsü kimi amillər nəzərə alınmalıdır. Tək bir testin nəticələri qəti olaraq qəbul edilməməlidir. Bunun əvəzinə, ən yaxşı yanaşma A/B testini davamlı optimallaşdırma prosesi kimi nəzərdən keçirmək və əldə edilən məlumatları digər analiz üsulları ilə birlikdə qiymətləndirməkdir. A/B Testləri Nəticələrin düzgün təfsiri və tətbiqi istifadəçi təcrübəsini davamlı olaraq təkmilləşdirməyə və biznes məqsədlərinə nail olmağa kömək edəcəkdir.

A/B Testləri Bu, istifadəçi mərkəzli yanaşmanın vacib hissəsidir. Toplanmış məlumatlar istifadəçi davranışını başa düşməyə və onlara daha yaxşı təcrübə təqdim etməyə imkan verir. Bu, öz növbəsində, müştəri məmnuniyyətini artırır, konversiya nisbətlərini artırır və biznesin böyüməsinə töhfə verir. Müntəzəm olaraq A/B testləri keçirmək və nəticələri diqqətlə təhlil etməklə siz davamlı olaraq istifadəçi təcrübəsini optimallaşdıra və rəqabət üstünlüyü əldə edə bilərsiniz.

A/B Testləri Haqqında Əyləncəli Qeydlər

A/B testləri, nəinki kliklənmə dərəcələrini artırır, həm də istifadəçiləriniz haqqında dərin məlumat verir. Hər bir test öyrənmə fürsətidir və bu öyrənmələr gələcək dizayn və marketinq strategiyalarınızı formalaşdıra bilər. Uğurlu A/B testi sizin növbəti böyük innovasiyanıza səbəb ola bilər.

Müşahidə	Əhəmiyyət	Nümunə Ssenari
İstifadəçi Seqmentasiyası	Fərqli istifadəçi qruplarının fərqli reaksiya verə biləcəyini anlayın.	Yeni funksiya gənc istifadəçilər arasında populyar olsa da, yaşlı istifadəçilər üçün çaşqınlıq yarada bilər.
Test vaxtının əhəmiyyəti	Kifayət qədər məlumat toplamaq və statistik əhəmiyyətə nail olmaq.	Çox qısa bir test yanlış nəticələrə səbəb ola bilər.
Tək Dəyişən Testi	Nəticələri düzgün şərh etmək üçün yalnız bir dəyişənin dəyişdirilməsi.	Həm başlığın, həm də rəngin eyni vaxtda dəyişdirilməsi hansı dəyişikliyin effektiv olduğunu söyləməyi çətinləşdirir.
Hipotezin yaradılması	Testin niyə edildiyini və nə gözlənildiyini aydınlaşdırın.	Düymə rənginin dəyişdirilməsinin kliklənmə nisbətlərini artıracağı aydın bir fərziyyədir.

Unutmayın, hər bir uğursuz sınaq dəyərlidir. Uğursuzluqlar sizə hansı yanaşmaların işləmədiyini göstərməklə resurslarınızdan daha səmərəli istifadə etməyə kömək edir. Əsas odur ki, testlərdən öyrənin və onu davamlı təkmilləşdirmə prosesinə daxil etmək.

A/B testlərini təcrübə kimi düşünün. Elmi metoda riayət etməklə siz fərziyyələr yaradır, testlər keçirir, məlumatları təhlil edir və nəticə çıxarırsınız. Bu proses yalnız məhsulunuzu və ya veb saytınızı təkmilləşdirməyəcək, həm də problem həll etmə bacarıqlarınızı gücləndirəcək.

Nəticə çıxarmaq üçün addımlar

1. Məlumatların toplanması və təşkili.
2. Statistik əhəmiyyət səviyyəsinin müəyyən edilməsi.
3. Nəticələri fərziyyə ilə müqayisə edin.
4. Alınan məlumatların sənədləşdirilməsi.
5. Gələcək sınaq üçün dərslər.

A/B testləri Bu, heç vaxt bitməyən bir prosesdir. İstifadəçi davranışı daim inkişaf etdiyi üçün siz daim sınaqdan keçirərək istifadəçi təcrübəsini optimallaşdırmağa davam etməlisiniz. Bu davamlı təkmilləşdirmə yanaşması sizi rəqabətdən üstün tutacaq və istifadəçi məmnuniyyətini artıracaq.

Tez-tez verilən suallar

A/B testi vebsaytımın dönüşüm nisbətlərini artırmağa necə kömək edə bilər?

A/B testi vebsaytınızdakı müxtəlif elementlərin (başlıqlar, şəkillər, düymələr və s.) istifadəçilərə təsirini ölçməklə konversiya nisbətlərini optimallaşdırmağa imkan verir. Hansı dəyişikliklərin ən yaxşı nəticə verdiyini müəyyən etməklə siz istifadəçi təcrübəsini təkmilləşdirə və dönüşüm nisbətlərinizi artıra bilərsiniz.

A/B testlərini nə qədər tez-tez etməliyəm və onları nə qədər müddətə keçirməliyəm?

A/B testlərinin tezliyi və müddəti veb saytınızın trafikindən, sınaqdan keçirdiyiniz dəyişikliklərin əhəmiyyətindən və statistik əhəmiyyətli nəticələrə olan ehtiyacdan asılıdır. Kifayət qədər məlumat toplamaq üçün ümumiyyətlə bir neçə gün və ya həftə ərzində testlər aparmaq tövsiyə olunur. Əgər trafikiniz yüksəkdirsə, testləri daha tez-tez keçirə bilərsiniz, lakin siz həmişə statistik əhəmiyyəti nəzərə almalısınız.

A/B testində hansı ölçüləri izləməliyəm?

İzləməli olduğunuz ölçülər testinizin məqsədindən asılıdır. Ümumi ölçülərə dönüşüm dərəcəsi, klikləmə dərəcəsi (CTR), sıçrayış dərəcəsi, səhifədə vaxt və gəlir daxildir. Bununla belə, məsələn, formanın yararlılığını sınayırsınızsa, formanın tamamlanma sürətini də izləmək vacibdir.

A/B testində eyni anda birdən çox şeyi yoxlamaq mümkündürmü? Bu düzgün yanaşmadırmı?

Birdən çox şeyi sınamaq (çoxvariantlı test) mümkündür. Bununla belə, hansı dəyişikliklərin nəticələrə təsir etdiyini müəyyən etmək daha çətin ola bilər. Əvvəlcə daha yaxşı yanaşma A/B testlərində tək dəyişəni yoxlamaq və nəticələri aydınlaşdırmaqdır. Daha sonra çoxvariantlı testə keçə bilərsiniz.

A/B test nəticələri statistik əhəmiyyət kəsb etmirsə nə etməliyəm?

A/B test nəticələri statistik cəhətdən əhəmiyyətli deyilsə, əvvəlcə testi genişləndirməyə və daha çox məlumat toplamağa cəhd edə bilərsiniz. Həmçinin, hipotezinizi və test quruluşunuzu nəzərdən keçirin. Hədəf auditoriyanızı düzgün hədəflədiyinizə və sınaqdan keçirdiyiniz dəyişikliklərin istifadəçi təcrübəsinə mənalı təsir göstərdiyinə əmin olun.

A/B testində “nəzarət” və “dəyişiklik” nədir?

A/B testində “nəzarət” orijinal, mövcud, dəyişdirilməmiş versiyadır. 'Variasiya' nəzarət ilə müqayisə edilmək üçün dəyişdirilmiş və ya əlavə edilmiş versiyadır. A/B testi nəzarət və variasiya performansını müqayisə edərək hansı versiyanın daha yaxşı performans göstərdiyini müəyyən etmək məqsədi daşıyır.

A/B testindən mobil tətbiqlərdə də istifadə edə bilərəmmi?

Bəli, A/B testi mobil proqramlarda da geniş istifadə olunur. Onlardan tətbiqdaxili elementlərin (düymə rəngləri, mətn, tərtibatlar və s.) istifadəçi cəlb edilməsinə və çevrilmələrə təsirini ölçmək üçün istifadə edilə bilər. Bir çox mobil analitik alətlər mobil A/B testi üçün inteqrasiya olunmuş funksiyalar təklif edir.

A/B testində nəzərə alınmalı hər hansı etik problem varmı?

Bəli, A/B testində nəzərə alınmalı etik mülahizələr var. Yanıltıcı və ya manipulyasiya edən dəyişikliklərdən qaçınmaq, şəffaf olmaq və istifadəçi məxfiliyini qorumaq vacibdir. Məsələn, istifadəçiləri aldatmağa çalışan aldadıcı başlıqlardan və ya aldadıcı endirim təkliflərindən istifadə etməyin.

Ətraflı məlumat: A/B Test haqqında ətraflı məlumat əldə etmək

Ətraflı məlumat: A/B Testi haqqında ətraflı məlumat üçün VWO-ya müraciət edin