A/B testi (A/B testing), iki veya daha fazla farklı versiyonunun karşılaştırılması amacıyla gerçek kullanıcılar üzerinde yapılan bir deney yöntemidir. A/B testi, bir değişiklik yapmadan önce kullanıcı davranışı ve tercihleri üzerindeki etkisini ölçmek için kullanılır.
A/B testi genellikle aşağıdaki adımları içeren bir süreç olarak uygulanır:
Hedef Belirleme: A/B testi için belirli bir hedef veya anahtar performans göstergesi (KPI) belirlenir. Örneğin, bir web sitesinde daha yüksek dönüşüm oranı elde etmek veya bir e-posta kampanyasının açılma oranını artırmak gibi hedefler olabilir.
Deney Tasarımı: Test için farklı versiyonlar (A ve B olarak adlandırılır) oluşturulur. Bu versiyonlar, farklı değişkenlerin (örneğin, bir başlık, bir düğme rengi veya bir arayüz tasarımı) kullanılmasıyla oluşturulur. A versiyonu mevcut durumu veya kontrol grubunu temsil ederken, B versiyonu yeni bir değişikliği veya deneme grubunu temsil eder.
Kullanıcı Bölümlemesi: Test için bir kullanıcı grubu seçilir ve rastgele şekilde A veya B versiyonuyla karşılaştırılırlar. Bu bölümleme, test sonuçlarının istatistiksel olarak anlamlı olmasını sağlamak için önemlidir.
Testin Yürütülmesi: Kullanıcılar, A veya B versiyonlarına maruz bırakılarak gerçek dünya senaryosunu simüle eden bir ortamda test edilirler. Kullanıcıların davranışları, tepkileri ve performansları izlenir ve ölçülür.
Veri Analizi: Test sonuçları toplanır ve istatistiksel analizlerle değerlendirilir. Kullanıcı davranışı, dönüşüm oranları, tıklama oranları veya diğer KPI'lar üzerindeki farklılıklar incelenir. A ve B versiyonları arasındaki istatistiksel olarak anlamlı farklılıklar belirlenir.
Sonuçların Değerlendirilmesi: A/B testi sonuçlarına dayanarak hangi versiyonun daha iyi performans gösterdiği belirlenir. Daha iyi performans gösteren versiyon, genellikle diğer versiyonun yerini alır veya optimize edilmiş bir versiyon olarak kullanılır.
A/B testi, web siteleri, mobil uygulamalar, e-posta kampanyaları, reklamlar gibi çeşitli dijital platformlarda kullanılabilir. Bu yöntem, verilere dayalı kararlar almak, kullanıcı deneyimini iyileştirmek ve dönüşüm oranlarını artırmak için değerli bir araçtır.