E-Ticarette A/B Testi: Dönüşüm Oranını Artırma Rehberi

Web sitenizde yapacağınız her değişiklik gerçekten işe yarıyor mu? Tahminlere değil, verilere dayanarak karar almak istiyorsanız A/B testi yapmalısınız. Bu metodoloji, dönüşüm oranınızı sistematik olarak artırmanın en etkili yoludur.

A/B Testi Nedir?

A/B testi (split test), bir sayfanın veya öğenin iki farklı versiyonunu karşılaştırarak hangisinin daha iyi performans gösterdiğini ölçen bilimsel bir yöntemdir.

• Kontrol (A): Mevcut versiyon
• Varyant (B): Test edilecek yeni versiyon

Trafik rastgele olarak iki gruba bölünür ve her grup farklı versiyonu görür. İstatistiksel olarak anlamlı sonuçlar elde edildiğinde kazanan belirlenir.

Neden A/B Testi Yapmalısınız?

• Risk Azaltma: Büyük değişiklikleri test ederek riski minimize edin
• Veriye Dayalı Kararlar: Tahminler yerine gerçek veriler
• Sürekli İyileştirme: Küçük kazanımlar büyük sonuçlara
• Müşteri Anlayışı: Kullanıcı davranışlarını daha iyi anlama
• ROI Artışı: Pazarlama bütçesinden daha fazla verim

Test Planlama

1. Hipotez Oluşturma

Net bir hipotez ile başlayın:

"Ürün sayfasındaki CTA butonunu turuncudan yeşile değiştirirsem, tıklama oranı %10 artar."

2. Metrik Belirleme

Başarıyı ölçeceğiniz ana metrik (primary metric) ve destekleyici metrikleri (secondary metrics) belirleyin.

3. Örneklem Boyutu Hesaplama

İstatistiksel anlamlılık için gereken ziyaretçi sayısını hesaplayın. Online hesaplayıcılar kullanabilirsiniz.

4. Test Süresi

Minimum 1-2 hafta çalıştırın. Hafta içi/hafta sonu farklarını yakalamak için tam hafta döngüleri kullanın.

A/B Test Araçları

Ücretsiz

• Google Optimize: GA4 ile entegre, başlangıç için ideal (kapatıldı, alternatif bakın)
• GA4 Experiments: Temel test imkanları

Ücretli

• Optimizely: Kurumsal seviye, kapsamlı özellikler
• VWO: Kullanıcı dostu, heatmap entegrasyonu
• AB Tasty: Kişiselleştirme özellikleri
• Kameleoon: AI destekli optimizasyon

Test Fikirleri

CTA Butonları

• Renk (yeşil vs turuncu vs mavi)
• Metin ("Satın Al" vs "Sepete Ekle" vs "Şimdi Al")
• Boyut ve konum
• Şekil (köşeli vs yuvarlak)

Ürün Sayfası

• Görsel sayısı ve düzeni
• Fiyat gösterimi (üstü çizili eski fiyat)
• Ürün açıklama uzunluğu
• Yorum gösterimi
• Stok bilgisi gösterimi

Checkout

• Form alanı sayısı
• Adım sayısı (tek sayfa vs çok sayfa)
• Güven rozetleri
• Ödeme seçenekleri sıralaması

Homepage

• Hero banner içeriği
• Ürün grid düzeni
• Kategori navigasyonu

Sonuç Analizi

İstatistiksel Anlamlılık

Minimum %95 güven aralığı hedefleyin. Bu, sonucun şans eseri olmadığından emin olmanızı sağlar.

Pratik Anlamlılık

İstatistiksel olarak anlamlı olsa bile, iş için değerli mi? %0.1 artış anlamlı olabilir ama pratik değeri düşük.

Segment Analizi

Farklı segmentlerde sonuçlar farklı olabilir:

• Mobil vs Masaüstü
• Yeni vs Geri dönen ziyaretçi
• Trafik kaynağı

Sonuç

A/B testi, e-ticaret optimizasyonunun temelidir. Sürekli test ederek, küçük iyileştirmelerle büyük sonuçlar elde edebilirsiniz. Çözüm Partneri olarak CRO ve A/B test stratejileri konularında profesyonel destek sunuyoruz.