Ciddiye almamanız gereken 10 dönüşüm optimizasyonu tavsiyesi

Ciddiye almamanız gereken 10 dönüşüm optimizasyonu tavsiyesi

Hiçbir pazarlama uygulaması kolay değildir. Hangeldiyev dijital reklam ajansının kurucusu Atamyrat Hangeldiyev, bu makalede bazı popüler CRO (dönüşüm oranı optimizasyonu) kavram yanılgılarından ve bunların olağandışı gerçeklerinden bahsediyor.

Dönüşüm oranı optimizasyonu ile ilgili oldukça fazla içerik mevcuttur. Bazıları oldukça kalitelidir, ancak birçoğu maalesef aynı saçmalıkları anlatmaktadır. İşte bu saçmalıkları detaylıca inceleyelim.

Öncelikle şunu söyleyeyim, dönüşüm oranı optimizasyonu kolay bir şey değildir, satış ve pazarlama konularına da hakim olmanız gerekmekte. Masanızın üzerindeki kalemi bile satamıyorsanız dijital pazarlamadan kesinlikle uzak durmanızı öneririm, çünkü bu işte amatörler asla başarılı olamaz, ya da evden eve dolaşıp bir şeyler satarak satış konusunda kendinizi yeterince geliştirdikten sonra dijital pazarlamaya adım atabilirsiniz.

Peki o zaman dönüşüm oranı optimizasyonu ile ilgili kavram yanılgılarına ve bunların olağandışı gerçeklerine göz atalım.

  1. Yanlış Kanı: Herkes yapabilir

Dönüşüm optimizasyonunda iyi sonuç elde etmek için ekibinizde becerikli insanlara ihtiyacınız var. Dönüşüm oranı optimizasyonu ekibi genellikle şunları içermelidir:

  • İki veya üç dönüşüm optimizasyonu uzmanı
  • UX tasarımcı
  • Front-end developer
  • Müşteri araştırma uzmanı (part-time olabilir)
  • Analiz uzmanı (part-time olabilir)
  • Veri analisti (part-time olabilir)
  • Ürün veya program yöneticisi, işinize bağlı.

Tüm bu farklı iş türleri ve sorumlulukları ile, tek kişi hepsini nasıl yapabilir? Herkes Chuck Norris değildir.

  1. Yanlış Kanı: En iyi CRO uygulamaları mevcuttur

Herkes en iyi uygulamaları ister, ancak dönüşüm optimizasyonunda en iyi uygulama diye bir şey yoktur. Çünkü bir web sitesinde işe yarayan uygulama bir başka sitede çalışmayabilir.

Örneğin, CaffeineInformer ve Booking.com her ikisi de aynı gezinme menülerini test etmiştir, ve CaffeineInformer’de işe yarayan menü Booking.com’da iyi sonuç sağlamamıştır.

CaffeineInformer, hamburger menüsünü (üç çubuktan oluşan simge) kenarlıklı ve kenarlıksız geleneksel kelime menüsüne karşı test ederek sonuçları detaylıca yayınlamıştır. Kutulu menü sonuçlarının, kenarlıksız menüden daha sık tıklandığını ve hamburger menüsünün de kullanım göstermediğini görebilirsiniz.

Ciddiye almamanız gereken 10 dönüşüm optimizasyonu tavsiyesi

Booking.com test sonuçlarını çalıştırdığında, kendi menü seçenekleri için tıklama sayısında bir fark bulamadılar:

Ciddiye almamanız gereken 10 dönüşüm optimizasyonu tavsiyesi booking-comRakipleriniz size ilham verse de, sitelerinde kullandıkları şeyler çoğu zaman sizin sitenizde işe yaramayabilir. Yukarıdaki örnekte, bu küçük bir değişikliktir, ancak şirketlerin yüzbinlerce dolara mal olan ve sitelerinde olumsuz bir etki yaratan bir değişiklik hakkında bahis yaptıkları görülmüştür.

Tavsiyem sektörünüzü takip etmek ve diğer sitelerden ilham almak, ancak sitenizde bir değişiklik yapmadan önce araştırma, prototipleme ve kullanılabilirlik testleri ile emin adımlarla yürümek (özellikle de proje büyükse). Hamburger menüsü gibi küçük bir şey ise, işe koyulun ve test edin, ama kendinize şunu sorun, bu değişiklik ile gerçekten ne elde etmeye çalışıyorum? Başlamak için konseptin geçerliliğini düşünün ve siteniz için sahip olduğunuz genel yol haritasına uyup uymadığına bakın.

  1. Yanlış Kanı: Dönüşüm oranı optimizasyonu A/B testidir

  • A/B testi dönüşüm oranı optimizasyonu sürecinin sadece bir parçasıdır.
  • Dönüşüm oranı optimizasyonu için kullandığımız metodoloji şöyledir:
  • İnce eleyip sık dokumak, Varsayımda bulunmak, Uygulamak ve Yaymak.

Dönüşüm oranı optimizasyonu yapmak için harcadığımız zamanın yüzde 70’inden fazlası, sürecin aşamasını dikkatle incelemektir (planlamak). Veriler tarafından desteklenmeyen plansız bir test genellikle iyi sonuç vermez.

Dönüşüm optimizasyonu hakkında konuştuğumuzda, tasarım düşüncesine, yenilikçiliğe ve yaratıcılığa odaklanmamız gerekir. Sonuçta, bir deneyimi optimize ediyor ve bu deneyimi site ziyaretçisi için yeni bir seviyeye getiriyorsunuz. Ziyaretçiyi yalnızca müşteriye dönüştürmekle kalmayıp, akılda kalacağı unutulmaz, eğlenceli bir deneyime sahip olduğundan emin olmak için karmaşık sorunlara çözüm getiriyorsunuz.

Bunu başarmak kesinlikle kolay değildir!

  1. Yanlış Kanı: Basit bir değişiklik bile elde edeceğiniz sonucu etkiler

Bazen basit bir değişiklik etkili olabilir. Ama kendimizi kandırmayalım: bu istisnadır, kural değil.

Sitenizdeki bir renk değişikliğinin dönüşümü yüzde 40 ila yüzde 50 oranında artıracağını sanmak iyi bir fikir değildir. Birisi bu konuda benimle tartıştığında, hemen “Test ne kadar sürdü?” ve “İstatistiksel güce ulaştı mı?” diye merak ederim.

BlueStout.com‘dan Allen Burt, Shane Barker‘ın blogunda bu konu ile ilgili şunu demiştir:

“Dönüşüm oranını nasıl arttırabileceğimiz ve nasıl optimize edebileceğimiz hakkında konuşmayı seviyorum, çünkü çoğu site, özellikle de e-ticaret işi yapanlar bunu yanlış anlıyor. Bu kişiler dönüşüm optimizasyonunun tamamen A/B testi olduğunu ve farklı renkleri deneme ile ilgili olduğunu düşünmektedir. Gerçekte, küçük ve orta ölçekli işletmelerin %90’ı için, sitenizde dönüşüm oranını artırmak için yapabileceğiniz bir numaralı değişiklik, verdiğiniz mesajdır.”

Kestirmelerden uzak durun; Kullanılabilirlik konularının ele alınması gerekir ve “Ödeme İşlemine Devam Et” ifadesi gibi kritik çağrıları ve renkleri test etmek uygun bir denemedir. Ancak, basit değişikliklerin sonuçlarınızda önemli bir etki yaratmasını beklemeyin.

Başarılı bir dönüşüm oranı optimizasyonu programının önemli bileşenlerinden biri, bunun arkasındaki yaratıcılıktır. Testlerle sınırları zorlayın, yeni şeyler deneyin, ve sıradanlığa alışmış olan ziyaretçiyi heyecanlandırın.

  1. Yanlış Kanı: A/B testi her şeydir

Geçmişte, en küçük butondan ana resme kadar her şeyde A/B testi uygulama ile ilgili güçlü bir vurgu vardı. Ama şimdi, işler değişti ve A/B testini farklı görmekteyiz.

Bazı şeylerin sadece sitede sabitlenmesi gerekiyor. Kullanılabilirlik sorununun anlaşılması veya sık karşılaşılan sorunların giderilmesi durumunda dönüşümlerin arttığını anlamak için A/B testi yapmaya gerek yok. Bir A/B testinin yapılmasının gerekip gerekmediğini belirlemek için gerekli olan tek şey basit bir araştırma olabilir.

Bir siteyi değerlendirirken, sorunları buluyoruz ve daha fazla eylemi belirlemeye yardımcı olması için bu sorunlara gruplar halinde çözümleri sınıflandırıyoruz. İşte dört temel grup:

  • Alanlar ve sorunlar test için değerlendirilir. Bunları bulduğumuzda, araştırma fırsatları grubuna yerleştiririz.
  • Bazı alanlar test edilmeye ihtiyaç duymaz, çünkü bunlar tutarsızlıktan muzdariptir ve sadece düzeltilmesi gerekir. Bu sorunları hemen düzeltilmesi gerekenler grubuna yerleştiririz.
  • Diğer alanlar yukarıdaki iki gruptan birine yerleştirmeden önce sorun hakkında daha fazla bilgi sahibi olmamızı ve anlamamızı gerektirebilir, bu yüzden bunu daha fazla araştırma grubuna
  • Herhangi bir site değerlendirmesinde, bir etiketin veya etkinliğin bulunmadığını ve belirli bir sayfa veya öğe hakkında yeterli bilgi sağlamadığını görebilirsiniz. Bu, sınıflandırma aracı grubuna
  1. Yanlış Kanı: İstatistiksel anlamlılık en önemli metriktir

Dönüşüm optimizasyonu ile ilgili şunu her zaman duyarız: Test yüzde 95 istatistiksel güveni sağladı, bu yüzden bu testi durdurmalıyız. Ancak, geriye dönüp teste baktığınızda, orijinal ve varyasyon arasında sadece 50 dönüşüm toplanmıştır (her biri için yaklaşık 25) ve test sadece iki gün sürmüştür.

Bu yeterli veri değildir.

Bir A/B testi başlatırken göz önünde bulundurulması gereken ilk adım örneklem büyüklüğünü hesaplamaktır. Örneklem büyüklüğü, testin yapılmasından önce ulaşmanız gerekeceğine inandığınız ziyaretçi sayısı, dönüşüm sayısı ve beklenen artışa dayanmaktadır.

Hubspot.com‘daki bir blog yazısında, WPEngine’nin Carl Hargreaves‘i şunları söylemiştir:

Sayfanız için gerçekçi bir sayı seçmeniz gerektiğini unutmayın. Hepimiz test etmek için milyonlarca kullanıcıya sahip olmayı istesek de, çoğumuz bu lükse sahip değiliz. Hedef örneklem büyüklüğüne ulaşmadan önce testinizi ne kadar sürdürebilmeniz gerektiğini tahmin etmenizi öneririm.

İkincisi, istatistiksel gücü düşünün. Minitab.com’a göre, “İstatistiksel güç, bir testin gerçekte var olan bir farklılığı (veya etkiyi) tespit etme olasılığıdır.”

Bir A/B testinin, varyasyonlar arasındaki dönüşüm oranlarındaki bir değişikliği tespit etme olasılığı, yeni tasarımın etkisine bağlıdır. Etki büyükse (dönüşümlerde yüzde 90’lık bir artış gibi), A/B testinde tespit edilmesi kolay olacaktır.

Etki küçükse (dönüşümlerde yüzde 1 artış gibi), A/B testinde tespit edilmesi zor olacaktır.

Ne yazık ki, gerçek etki büyüklüğünü bilmiyoruz! A/B testinin amaçlarından biri bunu tahmin etmektir. Etki büyüklüğünün seçimi her zaman biraz rastlantısaldır ve fizibilite hususları genellikle çok önemlidir.

  1. Yanlış Kanı: Bir seferde sadece bir şeyi değiştir

Bazı insanlar, değişimin etkilerini anlamak için yavaşça hareket ederler ve bir seferde bir değişiklik yaparlar. Test ederken, testle ilgili bir hipotez oluşturursunuz ve bu bir veya daha fazla unsuru içerebilir.

Şablonun ayarlanması (örneğin, yalnızca konumların değiştirilmesi ve öğelerin tasarımı) değil; Bu, ziyaretçilerin görebileceği ve hissedebileceği veriye dayalı değişikliklerle sonuçlanan verilerle desteklenen bir hipoteze karşı test yapmaktır.

  1. Yanlış Kanı: Her seferinde birden çok değişiklik yap

Yukarıdaki 7 numarada belirtilen olayın tam tersi. Bazen bir hipotezin bulanık hale geldiğini görürüz çünkü diğer değişiklikler tek bir test içinde yer alır. Bu, sonuçların güvenilirliğini ve hangi unsurun testi etkilediğini deşifre etmeyi zorlaştırır.

Her zaman hipoteze sadık kalın ve hipotezinizin sitede yaptığınız değişikliklerle eşleştiğinden emin olun.

  1. Yanlış Kanı: Yaygın kullanılmayan unsurlardan kaçınılmalıdır

Carousel’lerin işe yaradığına inanmayan bir müşterimiz vardı. Ben de carousel’leri sevmem açıkçası, ancak bu müşteri spesifik bir ürün sattığı için, carousel’lerin gerekli olduğunu ve kullanılmaları gerektiğini düşündük.

Ancak, müşterileri şikayetçi oluncaya kadar bu müşterimiz direndi. O zamana kadar, müşterimiz, döner carousel’lerin ziyaretçilere ihtiyaç duydukları şeyi bulmalarına yardımcı olacağını ve sattıkları ürün yelpazesine genişlik katacaklarını fark etmedi.

Araştırma size bir öğenin sizin için bir çözüm sunabileceğini gösteriyorsa, onu tamamen kaldırmadan önce test edin.

  1. Yanlış Kanı: Dönüşüm oranı optimizasyonu için siteniz çok küçük

Dönüşüm oranı optimizasyonu (CRO) yalnızca testle ilgili değildir. CRO, ziyaretçilerinizi anlamak ve onlara daha ilgi çekici bir deneyim sunmakla ilgilidir. Herhangi bir boyuttaki siteye sahip olan dijital pazarlamacılar ve web yöneticileri CRO’nun uygulanmasını sağlamalıdır.

Teorilerinizi haklı çıkaracak bir trafiğiniz varsa, test edin! Aksi takdirde, sitenizi sürekli olarak güncelleyin ve analizlerinizle veya kullanılabilirlik testi aracılığıyla önemli metriklerin gözlemlenmesi yoluyla değişikliklerinizi ölçün.

0 cevaplar

Cevapla

Want to join the discussion?
Feel free to contribute!

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir