Hızlı Deneyler ve Yinelemeler

Büyüme pazarlamacıları bilimsel yöntemi kullanır: bir fırsatı belirlemek için verileri gözlemler, hangi değişikliğin bir ölçümü iyileştireceğine ilişkin bir hipotez kurar, bunu sınamak için kontrollü bir deney tasarlar, sonuçları nesnel biçimde ölçer ve bir sonraki deneye yön verecek sonuçlara ulaşır. Bu disiplinli döngü, sezgiye dayalı karar almanın yerini kanıta dayalı yinelemeye bırakır.

İyi oluşturulmuş bir pazarlama hipotezi şu yapıyı izler: "[bu değişikliği yaparsak], [kullanıcı davranışına veya psikolojisine dayanan neden] nedeniyle [bu ölçüm] [X%] [artacak/azalacak]." Buradaki "çünkü" bölümü kritik öneme sahiptir; ekibi nedensel mekanizmayı açıklamaya zorlar ve hipotez yanlış çıktığında bile öğrenmeyi değerli kılar.

Minimum uygulanabilir deney (MVE), tam uygulamaya geçmeden önce bir hipotezi mümkün olan en düşük yatırımla sınar. Tüm açılış sayfasını yeniden oluşturmak yerine yalnızca başlığı değiştirin. Yeni bir fiyatlandırma modeli başlatmak yerine ilgiyi ölçmek için sahte bir kapı gösterin. MVE'ler deney hızını yüksek, boşa harcanan çabayı düşük tutar.

A/B deneyi (bölünmüş deneme olarak da adlandırılır), kitlenizi rastgele iki gruba ayırır: mevcut sürümü (A) gören bir kontrol grubu ve yeni sürümü (B) gören bir varyant grubu. Her seferinde yalnızca bir değişken değiştirilir. Yeterli veri toplandıktan sonra istatistiksel analiz, gözlemlenen farkın gerçek olup olmadığını veya şanstan kaynaklanıp kaynaklanmadığını belirler.

İstatistiksel anlamlılık (genellikle %95 olarak belirlenir), gözlemlenen sonucun şans eseri ortaya çıkma olasılığının yalnızca %5 olduğu anlamına gelir. Bir deneyi başlatmadan önce, anlamlı bir etkiyi tespit etmek için her varyantta kaç dönüşüme ihtiyaç duyduğunuzu belirlemek üzere bir örneklem büyüklüğü hesaplayıcısı kullanın. Yeterli örneklem büyüklüğü olmadan deney yürütmek, yanlış pozitif sonuçlara ve kötü kararlara yol açar.

Çok değişkenli deneylerde birden fazla unsur aynı anda değiştirilir ve hangi birleşimin en iyi performansı gösterdiğini belirlemek için istatistiksel modeller kullanılır. Anlamlılığa ulaşmak için A/B deneylerinden çok daha fazla trafiğe (çoğu zaman 10 katına) ihtiyaç duyar. Çok değişkenli deneyleri; trafiği yüksek sayfalarınız, denenecek birbiriyle etkileşimli birden fazla unsurunuz ve ayırabileceğiniz haftalar süren bir çalışma süreniz varsa kullanın.

VWO (Visual Website Optimizer) ve Optimizely, mühendis olmayan kişilerin görsel düzenleyiciler aracılığıyla A/B ve çok değişkenli deneyler oluşturmasına, yayımlamasına ve analiz etmesine olanak tanıyan önde gelen deney platformlarıdır. Unbounce ve Instapage, yerleşik A/B deneyi özelliğine sahip, özellikle açılış sayfası oluşturmak için geliştirilmiş araçlardır. Google Optimize 2023'te kullanımdan kaldırıldı ve bunun sonucunda birçok ekip bu alternatiflere yöneldi.

Fiyatlandırma sayfası, hizmet olarak yazılım ürünlerinde etkisi en yüksek deney alanlarından biridir. Yaygın deneyler arasında fiyatlandırma kademelerinin sayısı, önerilen planın konumu ve adlandırması, yıllık ve aylık varsayılan seçenek geçişinin yerleşimi, özellik karşılaştırma tablosunun düzeni ve ücretsiz paketin eklenmesi veya kaldırılması bulunur. Buradaki küçük değişiklikler dönüşüm oranlarını çift haneli yüzdeler oranında değiştirebilir.

Her deney — başarılı ya da başarısız — hipotez, varyant açıklaması, ölçüt, sonuç, istatistiksel anlamlılık ve çıkarımla birlikte ortak bir öğrenimler veritabanına kaydedilmelidir. Zamanla bu veritabanı, başarısız fikirlerin tekrarlanmasını önleyen ve belirli kitleniz için neyin işe yaradığını gösteren kalıpları ortaya çıkaran entelektüel bir varlığa dönüşür.

Deney kültürü; olumsuz sonuçların paylaşılabilmesi için psikolojik güvenliği, kazanmak yerine öğrenmeyi kutlayan bir liderliği, deney bekleme listesinin sorumluluğunun net olmasını ve hız hedeflerini (örneğin ayda 10 deney yürütmek) gerektirir. Daha sık deneme yapan ekipler, öğrendiklerini daha hızlı katlayarak biriktirir ve belirli aralıklarla gerçekleştirilen büyük girişimlere güvenen rakiplerini geride bırakır.

Birim zamanda daha fazla deney yürüten şirketler, bunu yapmayan şirketlerden daha hızlı öğrenir. Amazon'un her gün binlerce deney yürüttüğü bilinir. Haftalık denemeler yapmayı taahhüt eden küçük ekipler bile bir çeyrek içinde, rakiplerinin optimizasyonunu anlamlı biçimde geride bırakmaya yetecek kadar içgörü biriktirebilir. Hız bir seçimdir — süreç disiplinini ve araçlara yatırım yapmayı gerektirir.

Disiplinli deney yapma, veriye dayalı büyümenin motorudur. Hipotezleri her zaman nedenselliği açıklayan bir "çünkü" ifadesiyle yazın, kaynakları korumak için uygulanabilir en küçük deneyleri tasarlayın, sonuçlara varmadan önce istatistiksel anlamlılığı doğrulayın, her sonucu bir öğrenimler veritabanına belgeleyin ve deneme hızını ödüllendiren bir kurum kültürü oluşturun. En hızlı öğrenen ekipler kazanır.