A/B Testi Yapmak Kolay, Doğrusunu Yapmak Zor
A/B testleri doğru kullanıldığında güçlü birer karar destek mekanizmasıdır. Ancak birçok A/B testi, hatalı kurulum, yanlış yorumlama veya sabırsızlık nedeniyle güvenilmez sonuçlar üretir. A/B testinde yapılan hatalar, yalnızca yanlış sonuçlar doğurmakla kalmaz, aynı zamanda markaların zaman, para ve itibar kaybına da neden olabilir. Bu yazıda A/B testlerinde en sık karşılaşılan hataları ve bunlardan nasıl kaçınabileceğinizi detaylı bir şekilde ele alıyoruz.
1. Yetersiz Örneklem Boyutu: Erken Sonuçlara Güvenmek
En sık yapılan hatalardan biri, yeterince veri toplanmadan sonuca varmaktır. Birkaç yüz kullanıcının verisiyle çıkarım yapmak cazip gelebilir, ancak bu sonuçlar genellikle istatistiksel olarak anlamsız olur.
Örnek: Bir e-ticaret sitesinde 500 kullanıcılık bir test sonunda %5’lik bir artış gözlemlendi. Ancak test devam etseydi bu artışın rastlantısal olduğu ortaya çıkabilirdi.
Çözüm: Önceden minimum örneklem boyutunuzu hesaplayın. “Sample Size Calculator” gibi araçlarla güven aralığı ve güç analizi yaparak doğru hacmi belirleyin.
2. Net Bir Hipotez Olmaması: Ne Test Ettiğinizi Bilmeden Başlamak
“Bir deneyelim bakalım” yaklaşımı, A/B testlerinde büyük kayıplara yol açar. Testin amacının net olmaması, sonuçları yorumlamayı imkansızlaştırır.
Örnek: Bir ürün detay sayfasında hem açıklamayı hem de buton rengini aynı anda değiştirip, hangisinin etkili olduğunu bilmemek.
Çözüm: Her test öncesinde açık bir hipotez yazın: “A değişikliği yapılırsa, B metriği üzerinde şu etki bekleniyor.”
3. Aynı Anda Çok Fazla Değişken Test Etmek (Multivariate Karmaşası)
Aynı testte birden fazla öğeyi değiştirmek, hangi değişikliğin performansı etkilediğini ayırt etmeyi imkansızlaştırır.
Örnek: Aynı anda başlığı, görseli ve fiyatı değiştirmek.
Çözüm: Mümkünse tek bir değişken test edin. Eğer birden fazla değişkeni test etmek istiyorsanız, tam kapsamlı bir çok değişkenli test (Multivariate Test) tasarlayın.
4. Segmentasyon Yapmamak: Herkesi Aynı Gibi Görmek
Her kullanıcının aynı tepkiyi vereceğini varsaymak test sonuçlarını yanıltır. Kullanıcı bazlı farklılıklar önemli sonuçlar doğurabilir.
Örnek: Masaüstü ve mobil kullanıcıları aynı havuzda değerlendirip test sonucu yorumlamak.
Çözüm: Önemli segmentlere göre sonuçları analiz edin. Gerekirse segment bazlı ayrı testler kurgulayın.
5. Test Süresine Sadık Kalmamak: Sabırsızlık
Testi çok erken bitirmek veya süresinden fazla uzatmak her iki durumda da yanlış sonuçlara yol açar.
Örnek: İlk birkaç günde sonuçlar pozitif olduğu için testi sonlandırmak, hafta içi ve hafta sonu davranış farklarını hesaba katmamak.
Çözüm: Test başlangıcında net bir bitiş kriteri (örneklem sayısı, süre veya istatistiksel anlamlılık eşiği) belirleyin ve buna sadık kalın.
6. Yanlı Seçim Etkisi: Veriyi Kendi Lehimize Yorumlamak
Sonuçları önceden sahip olunan beklentilere uydurmaya çalışmak, veriyle çelişen hatalı kararlar doğurur.
Örnek: Bir varyasyon istenilen sonucu vermediği halde “şu segmentte yine de iyi performans gösterdi” diyerek yayına almak.
Çözüm: Sonuçları objektif ve soğukkanlı şekilde analiz edin. Kendi beklentilerinizi değil, verilerin söylediklerini dikkate alın.
Gerçek Hayattan Hatalı A/B Test Örnekleri
- E-ticaret Sitesi: Buton rengini değiştirdikten sonra satışlarda düşüş yaşandı. Ancak daha sonra fark edildi ki test haftasonu tatil dönemine denk gelmişti ve sezonluk dalgalanmalar hesaba katılmamıştı.
- Mobil Uygulama: Bir onboarding ekranı değiştirildi. Başlangıçta daha fazla kayıt alındı, ancak kullanıcıların 3. adımda terk oranı arttı. Sadece ilk adım metriklerine bakıldığından uzun vadeli etkiler göz ardı edildi.
Başarılı A/B Testleri İçin İpuçları
- Test öncesinde mutlaka bir hipotez ve hedef metrik belirleyin.
- Yeterli örneklem boyutuna ulaşmadan sonuca varmayın.
- Değişkenleri minimumda tutun, net olun.
- Segment bazlı analiz yapın.
- Sabırlı olun ve test koşullarına sadık kalın.
- Sonuçları duygusal değil, bilimsel yorumlayın.
A/B Testi Yapmak Bir Sanattır
A/B testlerinde “hızlıca deneyelim” anlayışı büyük riskler taşır. Doğru yapılandırılmış, disiplinli ve analitik testler uzun vadede işletmelere hem daha yüksek gelir hem de daha güçlü kullanıcı deneyimi sağlar.
