Dönüşüm Oranı Optimizasyonu (CRO): Pratik Bir Rehber

Dönüşüm oranı optimizasyonu (CRO), web sitenizde değerli bir eylem gerçekleştiren ziyaretçilerin oranını, neden gerçekleştirmediklerini bulup bunu düzelterek artırmaya yönelik sistematik bir pratiktir. Fikrin tamamı bu. Bu rehberdeki diğer her şey yöntemdir: gerçek nedenleri nasıl bulacağınız, önce neyi düzelteceğinize nasıl karar vereceğiniz, bir değişikliğin işe yarayıp yaramadığını nasıl anlayacağınız ve kendinizi kandırmadan bunu nasıl sürdüreceğiniz.

Bu genel bir rehberdir. İlkeler hem bir çevrim içi mağaza hem de bir B2B yazılım şirketi için geçerlidir, ancak çoğu rehberin atladığı duruma ekstra zaman ayırıyoruz: mütevazı trafiğe, uzun satış döngülerine ve değeri birbirinden çok farklı dönüşümlere sahip siteler. Adı nasıl yazılırsa yazılsın, dönüşüm oranı optimizasyonu aynı disiplindir.

Dönüşüm Oranı Optimizasyonu Aslında Nedir?

Dönüşüm, bir ziyaretçinin yapmasını istediğiniz herhangi bir eylemdir: bir satın alma, bir demo talebi, bir deneme kaydı, bir bülten aboneliği. Dönüşüm oranı, bu eylemi tamamlayan ziyaretçilerin (veya oturumların) oranıdır:

Dönüşüm oranı = dönüşümler / ziyaretçiler × 100

Örnek: Bir açılış sayfası bir ayda 18.400 oturum alıyor ve 460 kayıt üretiyor. 460 / 18.400 = 0,025, yani dönüşüm oranı %2,5. Bir değişiklik aynı trafikte bunu %3,0'a çıkarırsa 552 kayıt elde edersiniz: Tek bir ek tıklama satın almadan ayda 92 kayıt daha. Bu %20'lik göreli artış veya 0,5 puanlık mutlak artıştır. Hangisini kastettiğinizi her zaman belirtin; ikisini karıştırmak CRO'daki en yaygın raporlama hatasıdır. Kendi rakamlarınızı dönüşüm oranı hesaplayıcısında deneyebilirsiniz.

Bu formülün içinde iki karar gizlidir. Birincisi payda: Oturumlar, çok sayıda geri dönen ziyaretçisi olan sitelerde tabanı şişirir; kullanıcılar ise izlemeniz cihazlar arasında tekilleştirme yapamıyorsa tabanı olduğundan düşük gösterir. Birini seçin ve onunla devam edin. İkincisi pay: Hangi dönüşümün sayılacağı.

Makro ve mikro dönüşümler

• Makro dönüşümler, işletmenin var olma nedeni olan eylemlerdir: bir sipariş, bir demo talebi, ücretli bir plan.
• Mikro dönüşümler oraya götüren adımlardır: sepete ekleme, bir formu doldurmaya başlama, fiyatları görüntüleme, ürün videosu izleme, bir CTA'ya tıklama.

Mikro dönüşümler iki nedenle önemlidir. Kaçağın yerini gösterirler (ziyaretçiler fiyatlandırmayı görüntülüyor ama "Başlayın" butonuna hiç tıklamıyor) ve makro dönüşümlerden çok daha sık gerçekleşirler; bu da makro dönüşümün ölçülemeyecek kadar nadir olduğu sitelerde test yapılmasını mümkün kılar. Bu konuda daha fazlası düşük trafik bölümünde.

CRO ne değildir

• Buton rengi testi değildir. Görsel testler nadiren bir şeyi değiştirir, çünkü insanların neden tereddüt ettiğine değinmezler. İyi CRO, ziyaretçinin ne anladığını, neye inandığını veya ne yapması gerektiğini değiştirir.
• Yalnızca A/B testi değildir. Test, doğrulama adımıdır. Değerin büyük kısmı neyi değiştireceğinizi söyleyen araştırmadan gelir. Birçok iyileştirme (Safari'de bozuk bir form, eksik bir fiyat) test edilmemeli, doğrudan düzeltilmelidir.
• Bir en iyi uygulamalar torbası değildir. "Aciliyet ekleyin" veya "formu kısaltın" kitlenize bağlı olarak işe yarayabilir de zarar verebilir de. Bir uygulama, kendi verileriniz onu destekleyene kadar bir hipotezdir.
• Trafik edinimi değildir. CRO, ziyaret başladıktan sonra olanlar üzerinde çalışır. Her edinim kanalını daha verimli hâle getirir, ama hiçbirinin yerini almaz.

Adım Adım CRO Süreci

Güvenilir her CRO programı aynı döngünün bir versiyonunu yürütür. Adlar değişir; sıra değişmez.

1. Araştırma: ziyaretçilerin nerede ve neden dönüşüm sağlamadığını bulun.
2. Hipotezler: Her bulguyu test edilebilir bir ifadeye dönüştürün.
3. Önceliklendirme: hipotezleri sıralayın ki kıt trafik ve geliştirme zamanı en iyi bahislere gitsin.
4. Test: kontrollü bir deney yürütün (veya bunun imkânsız olduğu durumlarda bir sonraki en iyi yöntemi kullanın).
5. Analiz: segmentler ve koruma metrikleri dâhil sonucu dürüstçe okuyun.
6. Yaygınlaştırma ve öğrenme: Kazananları yayına alın, her sonucu kaydedin, öğrendiklerinizi araştırmaya geri besleyin.

1. Araştırma: nerede ve neden

Araştırmanın iki yarısı vardır. Nicel veriler sorunun nerede olduğunu söyler. Nitel veriler ise neden olduğunu söyler. İkisine de ihtiyacınız var: Bir huni raporu ziyaretçilerin %70'inin fiyatlandırma sayfasını terk ettiğini gösterir, ancak kurumsal paket fiyat aralığı vermeden "Bize ulaşın" dediği için ayrıldıklarını söyleyemez.

En önemli iki veya üç sayfayı (yüksek trafikli, gelire yakın, terk oranı yüksek) seçmek için analitikle başlayın, ardından nitel çalışmayı yalnızca orada yapın. İki ila üç haftalık bir araştırma sprinti genellikle altı ayda yürütebileceğinizden daha fazla test fikri üretir.

Bunların hiçbirine güvenmeden önce altyapıyı kontrol edin. Dönüşüm etkinliklerinin dönüşüm başına bir kez tetiklendiğini, huni adımlarının her cihazda izlendiğini ve dahili trafiğin filtrelendiğini doğrulayın. “Dönüşüm sorunlarının” şaşırtıcı bir kısmı aslında ölçüm sorunu çıkar.

2. Hipotezler: her fikri yanlışlanabilir hâle getirin

Bir hipotez, bir gözlemi bir değişikliğe ve ölçülebilir bir sonuca bağlar. Şu şablonu kullanın:

Verilerin gösterdiğini “gözlemlediğimiz için”, bir öğeyi bir kitle “için değiştirmenin” beklenen sonuca “yol açacağına inanıyoruz”; bu da tek bir birincil metrikle “ölçülecek”.

Örnek: "Oturum kayıtlarında ve bir çıkış anketinde, fiyatlandırma sayfasındaki mobil ziyaretçilerin hangi planın SSO içerdiğini anlayamadığını gözlemlediğimiz için, mobil ziyaretçilere plan kartlarının üzerinde bir özellik karşılaştırma anahtarı eklemenin daha fazla plan seçimine yol açacağına inanıyoruz; bunu fiyatlandırma sayfası ziyaretçisi başına herhangi bir 'Plan seç' butonuna yapılan tıklamalarla ölçeceğiz."

Şablon üç iş görür. Kanıtı zorunlu kılar ("CEO beğendiği için" yok). Kitleyi belirtir; böylece sorunun olduğu yerde test edersiniz. Ve birincil metriği test başlamadan önce sabitler; bu da sonradan işinize gelen bir metrik seçmeyi önler. Kopyalanabilir bir sürümü A/B testi planı şablonumuzda bulabilirsiniz.

3. Önceliklendirme: PIE, ICE veya PXL

Her zaman kapasitenizden fazla fikriniz olacaktır. Üç puanlama çerçevesi öne çıkar:

• WiderFunnel tarafından yaygınlaştırılan PIE (Potential, Importance, Ease): Her birini 1-10 arasında puanlayın ve ortalamasını alın. "Importance", sayfanın trafiğinin ne kadar değerli olduğuyla ilgilidir.
• Büyüme pazarlamasından gelen ICE (Impact, Confidence, Ease; Etki, Güven, Kolaylık): her birini 1-10 arasında puanlayın ve ortalamasını alın. “Güven”, kanıtınızın ne kadar güçlü olduğudur.
• CXL'in geliştirdiği PXL: çoğunlukla evet/hayır sorularından oluşan, sabit puanlı bir kontrol listesi. Örneğin değişikliğin ekranın üst kısmında olup olmadığı, beş saniye içinde fark edilip edilmediği, bir öğe ekleyip eklemediği veya kaldırıp kaldırmadığı, yüksek trafikli bir sayfada çalışıp çalışmadığı ve kullanıcı testinde, nitel geri bildirimde ya da analitikte bulunan bir sorunu ele alıp almadığı. Kolaylık, tahmini efora göre puanlanır. CXL bunu, PIE ve ICE'ın "etki" konusunda bıraktığı tahmine dayalı alanı ortadan kaldırmak için tasarladı.

Örnek (bir iş listesi için temsili puanlar, PXL yedi soruya sadeleştirilmiş):

Üç çerçeve de A'nın ilk, D'nin son sırada olduğu konusunda hemfikir. C konusunda ise ayrışıyorlar: PIE, "potansiyel" kriteri cömert olduğu için onu B'nin ligine yakın puanlıyor; ICE ve PXL ise kanıt eksikliğini cezalandırıyor. Bir çerçeveyi bilinçli olarak seçmenin amacı tam da bu ayrışmadır.

Görüşümüz: bir öğleden sonrada 20 fikri sıralaması gereken küçük bir ekip için ICE kullanın. Fikirleri birden fazla kişi puanlamaya başladığında PXL'e geçin; çünkü evet/hayır soruları kişiler arasında tutarlı puanlar üretir ve en yüksek sesin "etki"yi şişirmesini engeller. PIE, hangi sayfa üzerinde çalışacağınıza karar verirken faydalıdır, tek tek fikirler için daha az. Hangisini seçerseniz seçin, kanıta yüksek ağırlık verin: kazanan bir testin en önemli öngörücüsü, araştırmaya dayanan bir hipotezdir.

4. Test

Varyantı oluşturun, tüm büyük tarayıcılarda ve cihazlarda kalite kontrolünü yapın ve trafiğin izin verdiği yerlerde kontrollü bir deney yürütün (aşağıdaki istatistik bölümüne bakın). Lansmandan önce şunları yazın: birincil metrik, koruma metrikleri, örneklem büyüklüğü, planlanan süre ve durdurma kuralı. Bu beşini dolduramıyorsanız lansmana hazır değilsiniz.

5. Analiz

Planlanan örnekleme ulaşıldığında önce veri kalitesini (örneklem oranı, takip), ardından birincil metriği, ardından koruma metriklerini, ardından cihaz ya da yeni-geri dönen gibi önceden kaydedilmiş segmentleri kontrol edin. Planlamadığınız segment bulgularını sonuç olarak değil, yeni hipotezler olarak değerlendirin: herhangi bir testi yeterince farklı şekilde bölerseniz, bir şey tesadüfen anlamlı görünecektir.

6. Yaygınlaştırma ve öğrenme

Kazananları doğru şekilde yayına alın (kod tabanına; aylarca test aracında %100 trafikle çalışır hâlde bırakmayın). Her testi bir kayıtta tutun: hipotez, ekran görüntüleri, rakamlar, karar ve size ziyaretçileriniz hakkında ne öğrettiği. Yaygın bir inancı çürüten kaybeden bir test çoğu zaman küçük bir kazançtan daha değerlidir; ama yalnızca biri bunu yazıya dökerse.

Test İstatistiği, Doğru Şekilde

Geçerli testler yürütmek için istatistikçi olmanız gerekmez, ama beş fikre saygı göstermeniz gerekir. Tek başına en iyi kaynak Kohavi, Tang ve Xu, Trustworthy Online Controlled Experiments (2020) kitabıdır.

Örneklem büyüklüğü: başlamadan önce belirleyin

İhtiyacınız olan ziyaretçi sayısı; temel dönüşüm oranınıza, tespit etmek istediğiniz en küçük etkiye (minimum tespit edilebilir etki, MDE), anlamlılık düzeyinize (alfa) ve istatistiksel gücünüze bağlıdır. İki oranı karşılaştıran iki yönlü bir test için:

varyant başına n = [ z_1-α/2 × √(2 p̄(1-p̄)) + z_1-β × √(p₁(1-p₁) + p₂(1-p₂)) ]² / (p₂ - p₁)²

Uygulamalı örnek: temel p₁ = %3, MDE = %20 göreli, dolayısıyla p₂ = %3,6. Alfa = 0,05 (çift yönlü), dolayısıyla z = 1,96. Güç = 0,8, dolayısıyla z ≈ 0,8416. Havuzlanmış oran p̄ = %3,3.

1. Birinci terim: 1,96 × √(2 × 0,033 × 0,967) = 1,96 × √0,06382 = 1,96 × 0,2526 = 0,4951
2. İkinci terim: 0,8416 × √(0,03 × 0,97 + 0,036 × 0,964) = 0,8416 × √(0,02910 + 0,03470) = 0,8416 × 0,2526 = 0,2126
3. Pay: (0,4951 + 0,2126)² = 0,7077² = 0,5009
4. Payda: (0,036 - 0,03)² = 0,006² = 0,000036
5. n = 0,5009 / 0,000036 ≈ varyant başına 13.900 ziyaretçi, toplamda yaklaşık 27.800.

Bu, aynı girdiler için Evan Miller'ın örneklem büyüklüğü hesaplayıcısının verdiği sonuçla örtüşür; kendi senaryonuzu A/B testi hesaplayıcımızda kontrol edebilirsiniz. Hesabın ne kadar acımasız olduğuna dikkat edin: MDE'yi yarıya, %10'a indirirseniz kabaca dört kat trafiğe ihtiyaç duyarsınız. A/B testi örneklem büyüklüğü yazımızda yaygın temel oranlar için başvuru tabloları var.

Süre: Örneklem büyüklüğü bölü trafik, tam hafta olarak

Test süresi = gereken toplam örneklem / haftalık uygun ziyaretçi, tam haftaya yukarı yuvarlanır.

Örnek: yukarıdaki sayfa haftada 7.000 uygun ziyaretçi alıyor. 27.800 / 7.000 = 3,97; yani testi 4 tam hafta çalıştırın. Tam haftalar önemlidir, çünkü hafta içi ve hafta sonu ziyaretçileri farklı davranır; bir çarşamba günü durdurmak haftanın bir bölümünü fazla temsil eder. Genel bir kural olarak, en az bir tam iş döngüsü boyunca çalıştırın ve altı ila sekiz haftadan uzun testlerden kaçının; bu süreden sonra çerez silme ve mevsimsel değişiklikler örneklemi bozmaya başlar.

Ara sonuçlara bakmayın (veya bunun için tasarlanmış bir yöntem kullanın)

Standart sabit süreli bir testi her gün kontrol edip p < 0,05'e ulaştığı anda durdurmak, Evan Miller'ın How Not To Run an A/B Test yazısında gösterdiği gibi yanlış pozitifleri ciddi şekilde artırır. Ya planlanan örneklem büyüklüğüne bağlı kalın ve sonucu yalnızca sonda okuyun ya da istatistikleri sürekli izleme için tasarlanmış (sıralı test) bir araç kullanın. Bir panoya bakmak sorun değildir; sorun, ona dayanarak erken harekete geçmektir.

Örneklem oranı uyumsuzluğunu (SRM) kontrol edin

Trafiği 50/50 bölüp kontrolde 10.000, varyantta 9.400 ziyaretçi elde ederseniz bir şeyler bozuktur: kullanıcı kaybettiren bir yönlendirme, bir kolu etkileyen bir bot filtresi, bazı tarayıcılarda çöken bir varyant. Ziyaretçi sayıları üzerinde bir ki-kare testi bunu tespit eder. Kohavi ve meslektaşları örneklem oranı uyumsuzluğunu en önemli güven kontrollerinden biri olarak görür; başarısız olduğunda sonucu yorumlamayın, hatayı bulun.

Yenilik etkisi, tek bir birincil metrik ve koruma metrikleri

• Yenilik ve öncelik etkileri: geri dönen ziyaretçiler yeni bir öğeye yeni olduğu için tıklayabilir ya da eski düzene alışkın oldukları için onu görmezden gelebilir. İlk haftayı sonraki haftalarla karşılaştırın; etki azalıyorsa şüpheyle yaklaşın.
• Tek bir birincil metrik: en baştan beyan edilmiş, ideal olarak yeterli hacimle ölçebileceğiniz, gelire en yakın metrik. On tane “birincil” metrik, bir yerde mutlaka sahte bir kazanan çıkmasını garantiler.
• Koruma metrikleri: kötüleşmemesi gereken şeyler; örneğin ziyaretçi başına gelir, lead kalitesi, iade oranı, sayfa yükleme süresi. Kayıtları %10 artırırken ortalama sipariş değerini %15 düşüren bir varyant kazanan değildir.

Ayrıca çok fazla trafiğiniz yoksa her varyantta tek bir tutarlı değişikliği test edin. A/B testi ile çok değişkenli test karşılaştırmamız, çok değişkenli yolun trafik maliyetine ne zaman değdiğini açıklıyor (aylık ziyaretçi sayısı altı hanenin altındaysa nadiren).

Düşük Trafikli ve B2B Web Siteleri İçin CRO

CRO tavsiyelerinin çoğu, yüksek hacimli tüketici sitelerini optimize eden kişiler tarafından yazıldı. B2B siteleri ve küçük tüketici siteleri ise üç yapısal sorunla karşı karşıya:

1. Düşük trafik. Yukarıdaki uygulamalı örnek tek bir test için yaklaşık 27.800 ziyaretçi gerektiriyor. Ayda 5.000 ziyaretçisi olan bir sayfada bu beş ila altı ay sürer; o zamana kadar pazar, reklamlar ve sayfanın kendisi değişmiş olur.
2. Uzun satış döngüleri. Bir test form doldurmalarını haftalar içinde sayabilir, ancak bu lead'lerin pipeline'a dönüşüp dönüşmediğini görmek aylar sürer. Şubat'ta demo taleplerinde kazanan varyant, uyumu zayıf şirketleri çektiyse Haziran'a kadar gelirde kaybedebilir.
3. Eşit olmayan dönüşüm değeri. Bir demo talebi en büyük müşteriniz olabilecek bir şirketten, bir diğeri bir öğrenciden gelebilir. Dönüşüm oranı bunları eşit sayar; gelirle ağırlıklandırılmış metrikler ise çok daha gürültülüdür, dolayısıyla daha da fazla veriye ihtiyaç duyar.

Bunların hiçbiri "CRO yapmayın" anlamına gelmiyor. Yöntemi değiştirmek anlamına geliyor.

Önce ne test edilmeli

Yılda yalnızca bir avuç test yapabiliyorsanız, gelire yakın sayfalarda büyük etki beklenen testleri yapın. Mantıklı bir sıra:

1. En yüksek trafikli ticari sayfalarınızdaki başlıklar ve değer önerisi: sonuç odaklı mı özellik odaklı mı, kitleye özel mi genel mi, sorun odaklı mı çözüm odaklı mı.
2. Teklif ve CTA: yalnızca buton metni değil, ne sunduğunuz (demo, ürün turu, değerlendirme, fiyatlandırma görüşmesi) ve nerede göründüğü.
3. Formlar: alanlar, niteleme soruları, tek adımlı ya da çok adımlı. Yalnızca tamamlanmayı değil, lead kalitesini ölçün.
4. Düzen ve sayfa yapısı en son: oluşturması en pahalı olan, ortalamada en küçük ve en yavaş ölçülen.

Daha cesur değişiklikler yapın

Gereken örneklem büyüklüğü, etkinin karesinin tersiyle ölçeklenir. %40'lık bir artışı tespit etmek, %20'lik bir artışın gerektirdiği trafiğin kabaca dörtte birini gerektirir. Küçük ince ayarlar düşük trafikte test edilemez; cesur, araştırmaya dayalı değişiklikler (tamamen farklı bir başlık argümanı, farklı bir teklif) ise edilebilir. Bunlar size alıcılarınız hakkında da daha fazlasını öğretir; küçük ince ayarlar ise yalnızca sayfa hakkında bilgi verir.

Hunide daha yukarıdaki mikro dönüşümleri test edin

Demo talepleri çok seyrekse, hunide daha yukarıda olan ve onlarla makul ölçüde bağlantılı bir birincil metrik seçin: demo sayfasına tıklamalar, form başlatmalar, ana sayfadan fiyatlandırma sayfasına ziyaretler. On kat daha sık gerçekleşen bir metrik, testlerin gerekli güce yaklaşık on kat daha hızlı ulaşmasını sağlar. Bedeli şudur: Makro dönüşümü yine de bir koruma metriği olarak izlemelisiniz, çünkü bir mikro dönüşüm artarken gerçek dönüşümler yerinde sayabilir.

Karara uygun güven düzeyini kabul edin

Her karar %95 güven düzeyi gerektirmez. Kolayca geri alınabilen metin değişiklikleri için daha düşük bir eşik (ya da Bayesyen bir "en iyi olma olasılığı" okuması) hız ile kesinlik arasında makul bir dengedir. Fiyatlandırma sayfasının yeniden tasarımı gibi geri alınması pahalı yapısal değişiklikler için güçlü kanıt bekleyin. Eşiği rakamları gördükten sonra değil, testten önce belirleyin.

Sıralı ve öncesi/sonrası testler, bazı çekincelerle

Bölünmüş test mümkün olmadığında (birkaç düzine ziyaret alan hedef hesap deneyimleri, site genelinde bir gezinme değişikliği), önce-sonra karşılaştırması hiç yoktan iyidir, ancak zayıflığı konusunda dürüst olun: Mevsimsellik, kampanyalar, satış faaliyetleri ve piyasa haberleri sayfanızla aynı anda değişir. Riski azaltmak için eşit dönemleri karşılaştırın, değişikliğinizin etkilememesi gereken bir kontrol metriğini kontrol edin (o da değiştiyse, kayma muhtemelen dışsaldır) ve mümkün olduğunda geçişi tekrarlayın (açık, kapalı, açık).

Nitel araştırmaya dayanın

Düşük trafikte, beş müşteri görüşmesi ve yirmi satış görüşmesi kaydı, gücü yetersiz bir testten daha değerlidir. Nitel çalışmayı oldukça emin olduğunuz değişiklikleri yapmak için kullanın, testi ise gerçekten belirsiz ve yüksek riskli kararlar için saklayın.

Form doldurmalarını değil, pipeline'ı ölçün

Örnek: A varyantı 20 lead üretir ve bunların %25'i fırsata dönüşür (5 fırsat). B varyantı 30 lead üretir ve bunların %10'u fırsata dönüşür (3). B dönüşüm oranında "kazandı", ama önemli olan metrikte kaybetti. Her lead varyantını taşısın diye test aracınızı veya analitiğinizi CRM'e bağlayın ve fırsat verileri olgunlaştığında sonuçlara yeniden bakın. Segment sonuçlarını da kontrol edin: Düz bir toplam, kurumsal ziyaretçilerde kazanan ve küçük şirketlerde kaybeden bir varyantın birbirini götürmesini gizleyebilir. Nitelendirme formları, kurumsal sosyal kanıt ve satın alma komitesi içeriği gibi B2B'ye özel CRO taktikleri için B2B dönüşüm oranı optimizasyonu üzerine daha kapsamlı rehberimize bakın.

CRO Denetimi Yürütmek

Bir CRO denetimi, araştırma adımının tek seferlik bir incelemeye sıkıştırılmış halidir; bir siteyi devraldığınızda ya da hızla önceliklendirilmiş bir plana ihtiyaç duyduğunuzda faydalıdır. Kısa versiyonu:

1. Ölçümü kontrol edin: Dönüşüm olayları, huni adımları, alanlar arası izleme, filtrelenmiş dahili trafik.
2. Huniyi cihaz ve kanala göre haritalandırın ve mutlak olarak en büyük kaybın yaşandığı iki adımı bulun.
3. Bu sayfaları sezgisel olarak inceleyin: teklifin beş saniyede anlaşılırlığı, trafik kaynağıyla ilgisi, sürtünme (alanlar, adımlar, yükleme süresi), kaygı (güven, fiyat, gizlilik) ve dikkat dağınıklığı.
4. Aynı sayfalarda nitel kanıt toplayın: kayıtlar, kısa bir anket, birkaç kullanıcı testi.
5. Bulguları kaydedin: Her birini bir hipotez ve öncelik puanıyla "hemen düzelt" (hatalar, bozuk akışlar), "araştır" veya "test et" olarak işaretleyin.

CRO denetim kontrol listemiz her kontrolü listeler, CRO denetimi rehberi ise bulguları bir yol haritasına nasıl dönüştüreceğinizi gösterir.

Sayfa Türüne Göre Nereye Odaklanmalı?

Bilinmeye değer iki dış kıyaslama var. 50 çalışmanın ortalamasını alan Baymard Institute, belgelenmiş çevrimiçi sepet terk oranını yaklaşık %70 olarak belirtiyor; "sadece göz atıyordum" dışındaki nedenlerle terk eden alışverişçiler arasında ek maliyetler (%40) ve zorunlu hesap oluşturma (%18) üst sıralarda yer alıyor. Baymard, ideal bir ödeme sürecinin ABD ortalaması olan yaklaşık 15 alana karşılık yalnızca 7-8 form alanına ihtiyaç duyduğunu tahmin ediyor. Genel olarak formlar için Nielsen Norman Group'un form kullanılabilirliği önerileri (formları kısa ve tek sütunlu tutun, gereklilikleri baştan açıklayın, spesifik hata mesajları verin) sağlam bir kontrol listesidir. B2B formları "kısa her zaman daha iyidir" kuralının kısmi bir istisnasıdır, çünkü nitelendirme alanları satış ekibinin zamanını korur; lead toplama formu tasarımı rehberimiz form uzunluğunun niyete göre nasıl ayarlanacağını, B2B açılış sayfası optimizasyonu ise kampanya sayfalarını daha ayrıntılı ele alıyor.

Bir CRO Kaldıracı Olarak Kişiselleştirme

Klasik bir A/B testi "herkes için en iyi versiyon hangisi?" diye sorar. Bazen dürüst yanıt "hiçbiri"dir: Kurumsal bir alıcı ile beş kişilik bir girişim farklı kanıt, farklı dil ve farklı bir sonraki adım ister ve ortalama sonuç bunu gizler. Kişiselleştirme, tanımlanmış segmentlere farklı deneyimler sunmak ve ardından her birini o segmentin kontrol grubuna karşı ölçmek demektir.

Üç koşul sağlandığında herkese tek tip testten daha iyi sonuç verir: Kitleniz gerçekten farklı ihtiyaçları olan segmentlere ayrılıyorsa (sektöre, şirket büyüklüğüne, huni aşamasına veya trafik kaynağına göre), bu segmentleri geldikleri anda güvenilir şekilde tanıyabiliyorsanız ve her biri için gerçekten farklı içeriğiniz varsa. Bunlardan biri eksikse, kişiselleştirme artış sağlamadan karmaşıklık ekler. Ayrıca trafiğinizi böler; dolayısıyla örneklem büyüklüğü hesabını atlamanın bir kısayolu değildir. Bir veya iki büyük segment ve tek bir sayfayla başlayın. Önce segmentleri yapılandırmak istiyorsanız segmentasyon stratejisi rehberi bunu adım adım anlatıyor; segmentasyon özelliklerimiz ise Markettailor'ın segmente özel varyantları bir kontrol grubuyla birlikte nasıl sunduğunu gösteriyor.

Yaygın CRO Hataları (ve Çözümleri)

1. Araştırma yapmadan test etmek. Beyin fırtınasından çıkan fikirler, kanıttan çıkan fikirlerden daha seyrek kazanır. Çözüm: Her test arkasındaki gözleme atıfta bulunsun.
2. Testleri erken durdurmak. Erken öne geçişler çoğunlukla gürültüdür ve sonuçlara erken bakmak yanlış pozitifleri artırır. Çözüm: örneklem büyüklüğünü ve süreyi önceden sabitleyin.
3. Yetersiz güçteki testler. Yalnızca %50'lik bir artışı saptayabilen bir test, gerçek iyileştirmelerin çoğunu “fark yok” olarak değerlendirir. Çözüm: lansmandan önce saptayabileceğiniz MDE'yi hesaplayın ve yalnızca ona makul şekilde ulaşabilecek testleri yürütün.
4. Yanlış metriği optimize etmek. Daha fazla lead, daha kötü pipeline. Çözüm: hacmin izin verdiği ölçüde gelire yakın bir birincil metrik, artı kalite korkulukları.
5. Kayıplara başarısızlık demek. Ekipler kaybeden testleri sessizce bir kenara bırakır ve öğrendiklerini kaybeder. Çözüm: her sonucu ve neyi çürüttüğünü kaydedin.
6. Segmentleri göz ardı etmek veya onlardan fazla anlam çıkarmak. İkisi de olur. Çözüm: İki veya üç segmenti (cihaz, yeni ve geri dönen, şirket büyüklüğü) önceden kaydedin ve geri kalanları hipotez olarak değerlendirin.
7. Rakipleri veya "en iyi uygulama" listelerini kopyalamak. Onların sonuçlarını değil, sayfasını görürsünüz. Çözüm: Bunları asla yanıt olarak değil, hipotez kaynağı olarak kullanın.
8. Kalite kontrolü atlamak. Bir tarayıcıda bozulan bir varyant sahte bir kaybeden ve örneklem oranı uyumsuzluğu üretir. Çözüm: Yayından önce her varyantı başlıca tarayıcılarda ve cihazlarda test edin.
9. CRO'yu bir proje olarak görmek. Bir denetim, beş düzeltme, iş bitti. Çözüm: bir sorumlusu, bir iş listesi ve bir kaydı olan düzenli bir tempo.
10. Bariz hataları "test etmeliyiz" diye düzeltmemek. Çözüm: bozuk şeyler düzeltilir, belirsiz şeyler test edilir.

İşe Göre CRO Araçları

Araçları gördükleri işe göre seçin ve test aracını en son satın alın: çoğu ekibin daha fazla test kapasitesinden önce daha iyi araştırmaya ihtiyacı vardır.

• Analitik: Huniler, segmentler ve olaylar. Google Analytics 4, Adobe Analytics veya Mixpanel ve Amplitude gibi ürün analitiği araçları.
• Davranış analizi: ısı haritaları ve oturum kayıtları. Microsoft Clarity, Hotjar, Contentsquare.
• Test ve kişiselleştirme: İstemci taraflı veya sunucu taraflı deneyler. Optimizely, VWO, AB Tasty veya sunucu taraflı testler için özellik bayrağı platformları.
• Anketler ve kullanıcı araştırması: sayfa içi anketler ve moderatörlü veya moderatörsüz kullanıcı testleri. Hotjar surveys, Typeform, UserTesting, Maze.

Trafik düzeyine ve bütçeye göre daha kapsamlı bir karşılaştırma için dönüşüm oranı optimizasyonu araçları derlememize bakın.

Bir CRO Programı Kurmak

CRO ancak bir dizi tek seferlik düzeltme yerine bir program olarak yürütüldüğünde katlanarak büyür. Asgari yapı:

• Bu işe ayrılmış zamanı olan bir sorumlu, ayrıca tasarım ve geliştirme kapasitesine erişim. Geliştirme zamanı olmadan iş listesi bir dilek listesine dönüşür.
• Bir çalışma ritmi: her çeyrekte bir araştırma sprinti, iki haftada bir önceliklendirme değerlendirmesi ve paydaşlara aylık sonuç sunumu.
• Herkesin arama yapabileceği bir test kaydı: hipotez, kitle, ekran görüntüleri, örneklem, sonuç, karar, öğrenim. Bir yıl sonra sahip olduğunuz en değerli CRO varlığı olur.
• Gerçekçi bir verim hedefi. Yüksek trafikli bir tüketici sitesi, farklı sayfalarda ayda birkaç testi paralel yürütebilir. Aylık 10.000 ziyaretçisi olan bir B2B sitesi, araştırmaya dayalı düzeltmelerle birlikte ayda bir veya iki test yapabilir.

Kazanma oranları konusunda beklentileri baştan belirleyin. Online Experimentation at Microsoft (Kohavi vd., 2009) çalışmasında yazarlar, fikirlerin yalnızca yaklaşık üçte birinin iyileştirmek için tasarlandıkları metrikleri iyileştirdiğini, kabaca üçte birinin etkisiz, üçte birinin ise olumsuz olduğunu bildiriyor. Microsoft'un fikirleri kötü değildi; iyi fikirleri öngörmek basitçe zordur. Programınız testlerinin %80'ini "kazanıyorsa", daha olası açıklama olağanüstü fikirler değil, gevşek istatistiktir. Bir CRO programını kazanma oranına göre değil, doğrulanmış kümülatif etkiye ve öğrendiklerinin kalitesine göre değerlendirin.

Sıkça Sorulan Sorular

İyi bir dönüşüm oranı nedir?

Evrensel bir iyi rakam yoktur, çünkü dönüşüm oranı neyi saydığınıza, trafik karışımınıza, fiyat düzeyinize ve satın alma döngünüze bağlıdır. Ücretsiz bir bülten kaydı ile altı haneli bir kurumsal demo talebi aynı kıyaslamayı paylaşamaz. Faydalı karşılaştırma, aynı sayfa, trafik kaynağı ve cihaz için kendi temel değerinizle yapılandır. Bunu istikrarlı biçimde iyileştirmeyi hedefleyin ve başarıyı yalnızca orana göre değil, ziyaretçi başına gelir veya pipeline'a göre değerlendirin.

Bir A/B testi ne kadar sürmeli?

Testi, yayına almadan önce hesapladığınız örneklem büyüklüğüne ulaşana kadar, her hafta günü eşit temsil edilsin diye tam haftalara yuvarlayarak yürütün. Gereken toplam ziyaretçiyi haftalık uygun trafiğinize bölün. Çoğu site için bu iki ila altı hafta demektir. Hesaplama birkaç ay diyorsa, bitmeyen bir test yürütmek yerine daha büyük bir değişikliği veya daha yüksek hacimli bir metriği test edin.

CRO ile SEO arasındaki fark nedir?

SEO, organik aramadan sitenize ulaşan nitelikli ziyaretçi sayısını artırır. CRO ise herhangi bir kanaldan gelen bu ziyaretçilerin değerli bir eylemde bulunma payını artırır. Birbirlerini desteklerler: Arama yapanın niyetini net bir şekilde yanıtlayan sayfalar hem daha iyi sıralanma hem de daha iyi dönüşüm sağlama eğilimindedir. Çatışmalar nadirdir, ancak arama motorlarının ve ziyaretçilerin ihtiyaç duyduğu içeriği gizleyen veya kaldıran CRO değişikliklerinden kaçının.

Düşük trafikli siteler için CRO buna değer mi?

Evet, ancak yöntem değişir. Sınırlı trafikle müşteri görüşmeleri, oturum kayıtları ve kullanıcı testleri gibi nitel araştırmalara ağırlık verin, bariz sorunları doğrudan düzeltin ve A/B testlerini sık gerçekleşen üst huni metrikleriyle ölçülen cesur, yüksek riskli değişikliklere ayırın. Hiç test yapmasanız bile, en önemli iki veya üç sayfanızın araştırmaya dayalı bir denetimi genellikle düzeltmeye değer sürtünme noktaları bulur.

Bir CRO uzmanı ne yapar?

Bir CRO uzmanı optimizasyon döngüsünü yürütür: hunileri analiz eder, kullanıcı araştırması yapar, hipotezler yazar, deneyleri önceliklendirip tasarlar, istatistiksel geçerliliklerini kontrol eder ve sonuçları önerilere dönüştürür. Bu rol analitiği, UX araştırmasını, metin yazarlığı sezgisini ve sahte kazananlardan kaçınmaya yetecek kadar istatistiği bir araya getirir. Bu kariyeri düşünüyorsanız, dönüşüm oranı optimizasyonu işleri hakkındaki genel bakışımız roller, beceriler ve nasıl başlanacağını ele alıyor.