Ücretsiz A/B Testi Hesaplayıcı

A/B testi, diğer adıyla ayrık test, bir ögenin iki değişkeni arasında karşılaştırma yaparak hangisinin tercih edilmesi gerektiğini gösteren bir testtir. Çoğunlukla pazarlama kampanyaları gibi alanlarda kullanılır. A/B testinde kullanıcılar, iki seçenekten birini görecek şekilde rastgele seçilir ve geri bildirimlerine dayalı olarak istatistiksel inceleme yapılır.

A/B testleri, farklı sektörlerde değişik sebeplerden dolayı kullanılır. Pazarlama ve reklam uzmanları; A/B testlerini genellikle web site tasarımı, online teklif, başlık, e-posta ve ürün tanımı gibi alanlardaki en iyi seçeneği belirlemek için kullanır.

A/B testleri, iki farklı değişkenin birbirine karşı istatistiksel bir üstünlüğü olup olmadığını görmek için dönüşüm oranları karşılaştırılarak hesaplanır. A/B testinizi hesaplarken dikkat etmeniz gereken bazı kilit unsurlar; z puanı, P değeri, örneklem büyüklüğü, güven aralığı ve güven puanıdır.

A/B testinizin istatistiksel anlamlılığı ideal olarak %95 veya en az %90 üstü olmalıdır. Aksi takdirde başarısız bir test olur.

Gerekli örneklem büyüklüğü, A/B testine ve neleri ölçümlediğine bağlı olarak değişir. Hesaplamalar, verilen A/B testi için gerekli minimum örneklem büyüklüğünü belirleyecek şekilde yürütülmelidir.

Bir A/B testinde istatistiksel anlamlılık, kontrol ve test grupları arasındaki farkın tesadüfi veya bir hata sonucu olmadığını doğrular. İstatistiksel anlamlılık daha yüksek oldukça grupların arasındaki farkın doğruluğu artar. Kısacası istatistiksel anlamlılık, boş hipotezinizin doğruluğunun ne kadar olası olduğunun ölçüsüdür.

İstatistiksel anlamlılık formülü şu şekildedir:

χ2= ∑(O−E)2/E

Z puanı, verilen değerin standart sapmayla arasındaki farkı gösteren istatistiksel bir ölçüdür. Daha basit şekilde z puanı, test ettiğiniz verilerin orta noktadan ne kadar uzakta olduğunu gösterir.

P değeri, test gruplarınız arasında hiçbir fark olmaması ve belirtilen gelişmenin tamamen tesadüfi olması ihtimalidir.

Boş hipotez, iki veri grubu arasında hiçbir bağ olmadığını belirten temel bir varsayımdır.

Bir testin istatistiksel gücü, testinizin boş hipotezinden etkili bir şekilde saparak test grupları arasında istatistiksel bir fark bulma ihtimalidir.

Tek taraflı bir test, tek bir ortalamanın diğerinden daha iyi veya kötü olduğunu belirleyebilir. İki taraflı bir test ise, iki ortalamanın birbirinden farklı olup olmadığını belirleyebilir.

A/B güven puanı, başarılı bir A/B testinin geçerliliğini puanlar. Genellikle %95 üstündeki bir puan tercih edilir.

Aşağıdaki adımları takip ederek bir A/B testi yürütebilirsiniz:

• A değişkeniniz için ziyaretçi ve dönüşüm sayısını girin.
• B değişkeniniz için ziyaretçi ve dönüşüm sayısını girin.
• Testinizin güven aralığını hesaplayın.
• Sonuçlarınızı hesaplayın, inceleyin ve paylaşın.

Sıfırdan başlayarak veya önceden hazırlanmış şablonlarımızdan birini seçerek kendi A/B testinizi Jotform ile oluşturabilirsiniz. Seçeneklerinizi değerlendirmek ve hedef kitlenizin gözünde hangisinin daha etkili olduğuna karar vermek için farklı A/B test formları oluşturun ve özelleştirin.

Evet, Jotform'un sürükle-bırak oluşturucusu ile A/B testlerinizi özelleştirebilirsiniz. Form alanlarını ekleyin veya çıkarın, metinlerinizi değiştirin, marka varlıkları veya görseller ekleyin, yazı tipleri ve renkleri seçin ve ihtiyaçlarınıza bağlı olarak daha fazlasını yapın.