Dijital Pazarlama ve SEO

Dönüşüm optimizasyonunda mikro kararlar

Büyük dönüşüm, çoğu zaman küçük ve ölçülmüş kararların birikimidir.

Yazar
Dr.Brand strateji ekibi
Yayın
Okuma
2 dakika

Dönüşüm optimizasyonu genellikle buton rengi değiştirmekle özdeşleştirilir ve bu yüzden hafife alınır. Oysa yöntemin değeri değişikliğin kendisinde değil, karar verme biçimindedir.

Optimizasyon, tahminleri yazılı hipotezlere ve hipotezleri ölçülmüş sonuçlara çeviren bir döngüdür.

Hipotez, tahminden farklıdır

“Bu başlık daha iyi olur” bir tahmindir. “Başlıkta fayda vurgulanırsa, form gönderimi artar; çünkü kullanıcılar şu anda ne kazanacaklarını anlamıyor” bir hipotezdir.

Fark, hipotezin bir gerekçeye dayanması ve ölçülebilir bir sonuç öngörmesidir. Bu yapı, sonuç ne olursa olsun bilgi üretir.

Doğrulanmayan hipotez de değerlidir; kullanıcı hakkındaki bir varsayımı eler.

Önceliklendirme olmadan sıra kaybolur

Her sitede onlarca iyileştirme fikri vardır. Hepsini aynı anda denemek mümkün olmadığı için sıralama gerekir.

Basit bir çerçeve yeterlidir: beklenen etki, uygulama zorluğu ve kanıt gücü. Yüksek etkili ve kolay uygulanabilir olanlar önce gelir.

Kanıt gücü özellikle önemlidir; gözlemlenmiş bir sorundan doğan fikir, tamamen tahmine dayanandan önceliklidir.

Test süresi ve örneklem ihmal edilemez

Erken sonlandırılan testler yanıltır. İlk günlerde görülen fark, genellikle rastlantısal dalgalanmadır ve zamanla kaybolur.

Testin ne kadar süreceği ve kaç kişiye ulaşması gerektiği baştan hesaplanmalıdır. Trafik bu hesabı karşılamıyorsa test yapılmamalı; nitel yöntemlere geçilmelidir.

Haftanın günleri arasındaki davranış farkı nedeniyle testlerin tam hafta katları çalıştırılması yaygın bir uygulamadır.

Her değişiklik test edilmemeli

Açık hatalar test edilmez, düzeltilir. Bozuk bir form, okunmayan bir metin veya çalışmayan bir bağlantı için test yapmak zaman kaybıdır.

Test, sonucu gerçekten belirsiz olan kararlar için kullanılır. Bu ayrım yapılmadığında test kuyruğu tıkanır ve basit düzeltmeler gecikir.

Öğrenme kaydı kurumsal hafızadır

Test sonuçları kaydedilmediğinde aynı fikirler birkaç yıl sonra yeniden denenir. Ekip değiştiğinde bilgi tamamen kaybolur.

Kayıt basit olmalıdır: hipotez, ne yapıldı, sonuç, çıkarılan ders. Bu arşiv zamanla kullanıcı hakkında biriken en değerli kaynak hâline gelir.

Nitel yöntemler nicel veriyi tamamlar

Sayılar nerede kaybedildiğini söyler, nedenini söylemez. Birkaç kullanıcının siteyi kullanmasını izlemek, yüz binlerce ziyaretin açıklayamadığı bir davranışı görünür kılabilir.

Düşük trafikli sitelerde nitel yöntem tek seçenektir ve tahminden çok daha güvenilirdir.

Yerel maksimum tuzağı

Sürekli küçük iyileştirmeler yapmak, mevcut tasarımın sınırları içinde en iyi noktaya götürür. Ancak o nokta, tamamen farklı bir yaklaşımın ulaşabileceğinden düşük olabilir.

Bu nedenle küçük testlerin yanında ara ara radikal alternatifler de denenmelidir. Buton rengini optimize etmek, yanlış akışı mükemmelleştirmekten başka bir sonuç vermez.

İstatistiksel anlamlılık ve iş anlamlılığı

Bir test istatistiksel olarak anlamlı çıkabilir ama iş açısından önemsiz olabilir. Yüzde yarımlık bir iyileşme, uygulama maliyetini karşılamıyorsa uygulanmamalıdır.

Tersi de geçerlidir: büyük görünen ama anlamlılık eşiğini geçmemiş bir fark, tesadüf olabilir. İki ölçüt birlikte değerlendirilmelidir.

Testin kültürel yan etkisi

Test kültürü kurulan ekiplerde tartışmaların niteliği değişir. “Bence şöyle olmalı” yerine “bunu nasıl sınarız” konuşulur.

Bu değişim, tekil test sonuçlarından daha kalıcı bir kazançtır ve karar kalitesini tüm ekipte yükseltir.

Özet

Dönüşüm optimizasyonu, buton rengi değiştirmek değil karar verme biçimini değiştirmektir. Yazılı hipotez, önceliklendirme, doğru test süresi ve öğrenme kaydı; birikimli iyileşmenin dört bileşenidir.

İlgili hizmet

Bu yazıda anlatılan çalışma dönüşüm optimizasyonu kapsamında yürütülür.

Başlangıç

Bu konuyu markanız için konuşalım.

İlk görüşmede mevcut durumu birlikte okur, hangi kapsamın gerektiğini netleştiririz.