İstatistiksel Önem Dijital Pazarlamayı Nasıl Destekler?

Gerçekleri önceden kontrol etmeden asla önemli bir karar vermeyin.

Önce kabloyu kontrol etmeden bungee jumping yapar mısınız? Önce trafiğe bakmadan yoldan karşıya geçmek mi? Veya gücün kapalı olduğunu kontrol etmeden canlı bir sigortayı değiştirmek mi?

Önce gerçekleri kontrol etmeden bir karar vermek çok maliyetli olabilir, ancak bunun dijital pazarlama sektöründe sıklıkla gerçekleştiğini görüyoruz.

İstatistikler Size Nasıl Yalan Söyleyebilir?

İstatistiksel farklılıklara, eğilimlere ve nedenselliklere bakarken, yeterli bilgiye sahip değilseniz, yanlış resmi elde etmek kolaydır.

Basit bir yazı tura atışını düşünün: Parayı on kez çevirmek, altı kez yazı tura, dört kez yazı tura gelebilir. Bu, yazı tura atışının zamanın %60'ında tura döndüğü anlamına mı geliyor? Tura gelme olasılığının net bir resmini elde etmek için bir madeni parayı birçok kez daha çevirmeniz gerekir.

Birkaç yazı tura simülasyonunu bir çizelgeye yerleştirmek, 50 yazı tura attıktan sonra bile %50 olasılıkla gerçek yanıttan çok uzakta olabileceğinizi gösterir:

1000 yazı tura atıldıktan sonra bile cevap genellikle %48-%52 arasında bulunabilir, bu da gerçek cevabın ±%2'sidir:

Çok sayıda test olmadan, gerçek cevabın ne olduğunu söylemenin hiçbir yolu yoktur ve bir sonuca varmadan önce bilimsel olmadan ve yeterli gerçekleri elde etmeden sonuca varmak aptallık olur.

Tabloidler, “ X İçmek Kanseri Tedavi Ediyor! “, “ X Vitamini Kelliği Tersine Çevirir! ” veya “ X Yemek Kilo Vermenizi Sağlar! ". Bu iddiaları, o kadar küçük bir test grubuna sahip olarak kolayca yapabilirsiniz ki, "gürültülü" verileriniz, istatistikler o kadar sonuçsuzdur ki, her iki yönde de sallanabilir ve yeterince şanslıysanız kanıtlamak istediğinizi kanıtlayabilir. Bunun ünlü bir örneği, milyonlarca insanı ve büyük yayınları çikolata destekli kilo vermeyi düşünmeye kandıran John Bohannon'dandı.

Test konularını filtrelemek de istatistikleri çılgınca çarpıtabilir. Örneğin, birçok saç bakım ürünü pazarlamacısı, ürünü daha önce satın almış, ürüne ücretsiz olarak verilmiş veya geçmişte ürüne ilgi duyan müşterilerle görüşecektir. Daha sonra ürünü arkadaşlarına veya ailelerine tavsiye edip etmeyecekleri sorulur. Sonuçlar şaşırtıcı olmayan bir şekilde pozitiftir ve sonuçlar genellikle %80'in üzerinde onay derecesini aşar ve daha sonra etkileyici sayıda test deneği ile pazarlama materyaline eklenebilir.

Düşük İstatistiksel Önem Ne Kadar Kötü Dijital Pazarlama Kararlarıyla Sonuçlanabilir?

Pek çok dijital pazarlama çalışması, bazı temel kararlarla başlar – Neyi test etmek için zaman harcamalıyız? Önce hangi görevlerin gerçekleştirilmesi gerekiyor? Ardından, yapılan herhangi bir değişiklikten elde edilen sonuçları tanımlarız.

Pazarlamacıların bir şeyleri iyileştirmeye yönelik en iyi çabalarına rağmen, düşük istatistiksel anlamlılığın genel olarak olumsuz bir etkiye sahip olabileceği üç dijital pazarlama alanına bakalım:

Online Ücretli Reklam Hesaplarında Yapılan Yanlış Değişiklikler

Ücretli reklamcılıkla, yatırımınızın geri dönüşünü almadan önce kendi paranızı yatırıyorsunuz. Genel olarak para kaybetme riski, çoğu çevrimiçi işletme sahibi için endişe kaynağıdır ve bu, çevrimiçi ücretli reklam hesaplarında bazı ani kararlara yol açabilir.

Örneğin, bir kampanyanın istatistiklerine bakmak, beklendiği kadar iyi performans göstermediğini düşünmek ve o kampanyayı silmek, böylece artık herhangi bir reklam maliyetini 'boşa harcamamak' çok kolaydır. Ancak kampanya doğru insanları doğru şekilde hedefleyecek şekilde kurulmuşsa, değersiz olması pek olası değildir. Genellikle herhangi bir satış yapıp yapamayacağını görmek için yeterli tıklama olmamıştır. Her elli tıklama için bir satış yapıldıysa, 100'den az tıklama almış bir kampanyadan vazgeçmek aceleci bir karar olurdu, çünkü satış yapmamak şanssızlık olabilirdi.

Ücretli reklamcılık içinde karar vermeden önce üç şeyi göz önünde bulundurmanız gerekir:

1. Yeterli trafik var mı (yeterli test konusu)?
2. Yeterli dönüşüm oldu mu (yeterli test hedefi)?
3. Veriler herhangi bir şekilde çarpık mı?

Yeterli trafik olmadan ücretli reklam istatistiklerine bakmak, bir şeyin gerçekte olduğundan çok daha iyi olduğuna inanmanıza neden olabilir. Örneğin, aşağıda gösterilen, bir kampanyanın yalnızca yirmi tıklamayla altı dönüşüme sahip olacak kadar şanslı olduğu farklı kampanyalardan alınan verilerdir. Bu, hesap yöneticisinin, aslında daha fazla trafiğe sahip diğer kampanyalara benzer performans göstermesine rağmen, bu kampanyanın çok daha fazla para harcamaya değer olduğunu düşünmesine neden olabilir:

Düşük dönüşüm sayılarıyla, yeniden önemli ölçüde daha fazla trafik almadığınız sürece, çoğunuzun ücretli reklamcılığın ne kadar iyi performans gösterdiğine dair bir fikriniz olmaz. Bunun nedeni, yeterli veri elde etmek için yeterli zamanın geçmemesi veya ortalama olarak bir dönüşüm elde etmek için çok sayıda ziyaretçi gerektiren düşük bir dönüşüm oranı olabilir:

Son bir düşünce, istatistiklerin farklı tarih aralıklarında veya reklamı yapılan farklı insan segmentlerinde nasıl çarpık olabileceğini düşünmektir. İstatistikleri çarpıtabilecek bazı büyük mevsimsel değişiklikler olabilir. Örneğin, geçen yıl Birleşik Krallık'ta "güneş gözlüğü" ve "mont" için kaç Google araması yapıldığına bakın:

Aşağıda, çevrimiçi olarak teslim edilen çiçekler satan bir web sitesinin gerçek trafik verileri bulunmaktadır. Geçen yıl 15 Mart Pazar günü gerçekleşen Anneler Günü'nden birkaç gün önce, tıklama sayısının ve dönüşüm oranının (satış olasılığı) arttığına dikkat edin:

Bu nedenle, ücretli reklam hesaplarını optimize ederken tüm bu sorunları aşmak için, büyük kararlar vermeden önce yeterli trafik ve dönüşüme sahip olmanız gerekir. Ayrıca, çarpık verilere bakıyor olabileceğinizi unutmayın.

Yeterli trafiğiniz veya dönüşümünüz yoksa, ziyaretçilerin farklı kanallar aracılığıyla ne kadar etkileşimde olduğunu görmek için oturum başına sayfa sayısı veya ortalama oturum süresi gibi web sitesi metriklerine bakabilirsiniz. Bu, daha hızlı karar vermenizi sağlar, ancak daha net bir resim elde etmeye başlamadan önce yine de iyi bir tıklama oranına ihtiyacınız olacaktır.

Olumlu veya olumsuz bir mevsimsel eğilim varsa, o zaman o döneme ilişkin istatistiklere bakmaya çalışın veya elinizde varsa geçen yılın aynı dönemine ait istatistikler alın.

Arama Motoru Sıralamaları Hakkında Yanlış Varsayımlar

Arama motoru optimizasyonu (SEO), birçok insanın birçok SEO efsanesine inandığı ve arama motorlarında rakipleri denemek ve sıralamak için kötü uygulamaları kullandığı karmaşık bir konudur.

Bazen bir web sitesindeki belirli bir değişikliğin veya bir web sitesine yönelik belirli bir harici bağlantının SEO üzerinde iyi veya kötü bir etkiye yol açtığını duyuyoruz. “X web sitesinden bir bağlantı aldık ve satışlarda %X artış gördük” veya “Web sitesinde X değiştirdik ve ardından her ay X miktarda trafik kaybettik” gibi ifadeler, belirli SEO taktiklerinin iyi olması gerektiğine dair güçlü inançlara yol açabilir. veya genel trafiğe veya satışlara zarar verir.

Arama motoru sıralamaları, sonuçların en üstünde yer almak için çevrimiçi olarak potansiyel olarak alakalı milyonlarca sayfadan hangi sayfaların yerleştirileceğini belirlemek için birçok farklı ağırlıklı sinyalin bir kombinasyonu olan yüzlerce faktöre bağlıdır. Sıralama artışları veya düşüşleri, herhangi bir SEO etkinliğiyle ilgili olmayabilecek birçok farklı nedene bağlı olabilir, örneğin:

• İnternetten kaldırılan güçlü bir web sitesi, altındaki web sitelerinin sıralamasını artırabilir
• Yeni ve güçlü bir rakip, bir numaralı sırayı alarak herkesin sıralamasını düşürebilir.
• Google, belirli bir SEO sıralama faktörünü eskisinden daha fazla veya daha az önemli görebilir
• Bir rakip, SEO'da büyük rol oynayan harici geri bağlantılar kazanabilir veya kaybedebilir.
• Bir konuyla ilgili trend olan haberler veya videolar bir gün doğal arama motoru listelerinin üzerinde görünebilir.

Bunlar, web sitesinin kendisinde herhangi bir değişiklik yapmadan dış güçlerin bir web sitesinin sıralamasını etkileyebileceği birçok yoldan sadece birkaçıdır. Dolayısıyla, iddiaları destekleyecek çok büyük miktarda veri olmadıkça, belirli bir değişikliğin SEO üzerinde iyi veya kötü bir etkisi olması tamamen tesadüf olabilir.

İstatistikte nedensellik ve korelasyon arasındaki farkı bilmek önemlidir. Yüksek trafikli bir web siteniz varsa, organik oturumların sayısını gösteren bir grafiğe bakmak bile büyük bir değişikliği ortaya çıkarabilir:

Büyük miktarda trafiğiniz yoksa, web sitenizdeki en iyi SEO ve kullanılabilirlik uygulamalarını kullanın ve her şeyin yerinde olup olmadığını iki kez kontrol etmesi için tam bir web sitesi incelemesi yapması için bir uzmana başvurun.

Test Kursunu Çalıştırmadan Önce Ayırma Testlerini Bitirme

A/B veya çok değişkenli bölme testi, kazanan bir varyasyon bulunmadan önce yine büyük miktarda trafik gerektirebilir. Neyse ki, istatistiksel anlamlılığın arkasındaki karmaşık matematik, tüm ana split test yazılımlarında otomatik olarak hesaplanır:

Gösterilen istatistiklere göre bir varyantın diğerinden daha iyi olduğuna dair %80-90 kesinlik ile deneyi aceleyle sonlandırabilirsiniz. Bölünmüş testlerin, bir varyasyonun %90'ın üzerinde kazanacağının kesin olduğunu belirlediğini, ancak yeterli veri toplandığında genel olarak kaybedeceğini gördük:

Potansiyel olarak yanlış bir sonuca varmadan önce her zaman sonuçların %99'un üzerinde önemli olmasını beklemenizi tavsiye ederim. Web sitesi daha kötü varyanta değiştirilirse, ne kadar iyi dönüşebileceği açısından geriye doğru kalıcı bir adım olabilir.

Trafik seviyeleri düşükse yalnızca %95'lik bir kesinliğe gitme riskini alabilirsiniz, ancak %5'lik bir yanlış negatife bakma riskiniz olduğunu unutmayın – 20 katın 1'inde sonuçlar bildirilenin tersi olacaktır.

Aşağıda, düşük trafik seviyelerinde bölünmüş test için birkaç ila hızlı ipucu verilmiştir:

• Farklı dönüşüm oranları oluşturma ve genel denemeyi daha hızlı bitirme olasılığı yüksek olduğundan, önce büyük değişiklikleri test edin
• Web sayfalarını mümkün olduğunca erken test etmeye başlayın, Görsel Web Sitesi Optimize Edici (kullanıcı dostu, kullanım için ödemeli) veya Google İçerik Denemeleri (geliştirme gerektirir, yalnızca A/B/N testi, kullanımı ücretsiz)
• Web sitenizin farklı aşamalarını aynı anda test edin - bir e-ticaret web sitesi için ana sayfayı, kategori sayfalarını, ürün sayfalarını, alışveriş sepeti sayfasını, ödeme sayfasını ve başarı sayfasını aynı anda test ediyor ve bileşik dönüşüm oranı yüzdesi iyileştirmeleri elde ediyor olabilirsiniz.

Trafik seviyeleriniz yeterince büyükse neden %99,9 kesinlik testi yapmıyorsunuz? Hatta deneme orijinal varyanttan daha kötü sonuçlar verdiyse, genel sonuçların çok fazla bir etkisi olmaması için test etmek için ziyaretçilerin küçük bir yüzdesini segmentlere ayırabilirsiniz.

Sonuç

Genellikle çok sayıda test konusu (ziyaretçi) gerektiren istatistiklere dayalı dijital pazarlama kararları vermeden önce toplayabildiğiniz kadar bilgi toplayın. İstatistikler söz konusu olduğunda çöp, çöplerin dışarı çıkmasına neden olur, bu nedenle, bir şeylerin daha iyi veya daha kötüsü için değiştiğinden çok emin olmadıkça, potansiyel olarak zararlı bir eylemde bulunma konusunda kendinizi kandırmayın.

İstatistiksel Önem Dijital Pazarlamayı Nasıl Destekler – https://t.co/0xhxsqHJNl #ppcchat

— Jonathan Ellins (@Jonathan_Ellins) 25 Şubat 2016