A/B Testinizi Çevrimiçi Müşteri Geri Bildirimi ile Optimize Edin 19 Nisan 2018

Bağırsaklarınla ​​git , İngilizce dilinde oldukça sık attığımız eski bir atasözü. Sezginizi veya içgüdülerinizi takip etmek anlamına gelir (“içgüdü” duygunuza dayanarak). Ancak, bu ifadeyi iş dünyasına uyguladığımızda, her zaman uygun değildir, çok daha az tavsiye edilir – özellikle de A/B testi söz konusu olduğunda. Bir web sayfasının veya uygulama ekranının birden çok varyasyonunu test etmek için kullanılan A/B Testi, dönüşüm oranlarını iyileştirmenin en popüler yöntemlerinden biridir. eConsultancy'e göre, şirketlerin yaklaşık yüzde 61'i her ay beşten az test gerçekleştiriyor. Ancak, bu şirketlerin çoğunun test stratejilerinde gözden kaçırdığı şey, gelecekteki A/B testleri için hipotezler oluşturmanın somut bir yoludur. Neyse ki, çevrimiçi müşteri geri bildirimi var…

Bu makalede, çevrimiçi müşteri geri bildirimlerinin A/B Testi için neden bu kadar önemli olduğunu ele alacağız ve web sitenizi optimize etmeye yardımcı olmak için toplayabileceğiniz farklı türde geri bildirimlere dalacağız .

Neden Çevrimiçi Müşteri Geri Bildirimini kullanmalısınız?

Bunu düşün. Web sitenizde veya mobil uygulamanızda (müşteri geri bildirimlerinden önceden edinilen bilgiler olmadan) bir A/B testi yapmak, aslında yalnızca kendi varsayımlarınızı test etmenizdir. Ve muhtemelen müşterilerinizin sorunlarını çözeceğini düşündüğünüz şeylere dayanan bir hipotez kullanıyorsunuzdur. Bu yöntem bazı işletmeler için işe yarayabilir, ancak tam olarak verimli değildir ve optimizasyon çabalarınızı gerçekten sınırlayabilir.

Bununla birlikte, denkleme müşteri geri bildirimi eklerseniz, hipotezinizin ne olması gerektiği konusunda bilinçli bir karar vermek için çok daha iyi bir konumda olacaksınız. Bunun nedeni, nitel verileri nicel verilerle birleştirmenizdir. Web analitiği aracınızla daha önce tanımadığınız mücadele alanlarını belirlemenize yardımcı olacaktır.



Bunu hayal et. Diyelim ki müşterilerinizden topladığınız geri bildirimlere dayanarak, ürün sayfalarınızdan birinde birçok müşterinin “Nasıl sipariş vereceğimi bilmiyorum” dediğini öğrendiniz. Bu bilgilerle, geri bildirimi etkili bir şekilde test edecek bir hipotez oluşturabilirsiniz. Örneğin – “Şimdi Satın Al düğmesinin boyutunu artırmak, onu daha belirgin hale getirecek ve böylece dönüşümleri artıracaktır”. İşte! A/B testinizde kullanabileceğiniz faydalı bir hipoteziniz var.

Şimdi A/B testini optimize etmek için toplayabileceğiniz farklı geri bildirim türlerine bir göz atalım…

Görsel geri bildirimle kullanılabilirlik / tasarım kusurlarını belirleyin

A/B testini düşündüğümüzde, genellikle sayfa tasarımını düşünürüz, örneğin iki farklı renkli CTA butonunu, çeşitli resimleri karşılaştırmak. Ancak müşteri geri bildirimlerinin bu tür testlerde de size yardımcı olabileceğini biliyor muydunuz?

Bazı geri bildirim araçları, yazılımlarında görsel geri bildirim seçenekleri sunar. Görsel geri bildirim, web sitesi ziyaretçilerinin belirli sayfa öğelerini (formlar, resimler, düğmeler veya paragraflar dahil) tam olarak belirlemesine ve bu sayfa öğeleri hakkında geri bildirim sağlamasına (yazılım tarafından oluşturulan ekran görüntülerini kullanarak) olanak tanır. Bu sorunları belirlemek, kullanıcı deneyiminde ve web sitelerinin kullanılabilirliğinde anında iyileştirmeler yapmanıza ve böylece müşteriler arasında çevrimiçi dönüşümleri artırmanıza olanak tanır. Bu bilgiler, daha sonra bir bölünmüş test veya A/B testinde test edilebilecek daha daraltılmış hipotezler oluşturmak için de kullanılabilir.


Sayfa öğelerini veya metin bloklarını vurgulama

Ziyaretçilerin neden ayrıldığını anlamak için çıkış geri bildirimini kullanın

İşletmeler, çıkış geri bildirim formlarını kullanarak, ziyaretçilerinin niyetleri ve yaşadıkları sorunlar hakkında çok şey öğrenebilir. Bu tür geri bildirim formları, örneğin ziyaretçiler, dönüşüm gerçekleştirmeden web sitesinden ayrılmaya veya alışveriş sepetinden tıklamaya çalışırken görünür. Çıkış geri bildirim formlarını sipariş verme hunileri veya alışveriş sepetiniz (e-ticaret işletmeleri için) gibi konumlara uygulamak, ziyaretçilerin çevrimiçi hedeflerine (örneğin ürün sipariş etme veya çevrimiçi destek alma) ulaşmalarına yardımcı olabilir, ancak aynı zamanda web sitenizdeki sorunlu alanları hızlı bir şekilde belirlemenize de yardımcı olabilir. Ziyaretçi davranışını neyin etkilediğine ilişkin bilgilerle, hipotezlerinizi doğrulamak için A/B testleri çalıştırmaya başlayabilirsiniz.


Çıkış geri bildirim formu örneği

Örneğin, ödeme sayfasında hemen çıkma oranınız yüksek olabilir (örneğin, müşteriler alışveriş sepetlerini satın almadan bırakır). Bu, çıkış geri bildirimi toplamak için harika bir yerdir. Ardından, çıkış geri bildirim formlarında ziyaretçilerinizden aldığınız yanıtlara göre sayfada ilgili testleri yapmaya başlayabilirsiniz.

Not: Yukarıdaki geri bildirim formunda da görebileceğiniz gibi, açık bir yorum alanı bulunmaktadır. Bu alanlar hakkında harika olan şey, burada gönderilen geri bildirimlerin daha sonra ortaya çıkan trendler hakkında daha iyi fikir vermesi için metin analitiği ve duygu analizi kullanılarak analiz edilebilmesidir (ör. kelime sıklığı veya kelime eşleştirmeye dayalı).

Web sitesi içeriği hakkında geri bildirim toplayın

A/B Testini optimize etme açısından faydalı olan başka bir geri bildirim türü, web sitesi içeriği geri bildirimidir. Bu, örneğin SSS, talimatlar veya e-kılavuzlar gibi çok sayıda metin içeren bir sayfada gömülü bir geri bildirim formu kullanılarak toplanabilir. Alternatif olarak, ziyaretçi sayfanın en altına gittiğinde proaktif bir tetikleyiciyi etkinleştirebilirsiniz. Bu içeriğin ziyaretçileriniz tarafından nasıl alındığını anlamak, zayıf içeriğin satış yapması veya satışını durdurması veya bir ziyaretçiyi markanıza erteleyebilmesi açısından çok önemlidir.

Ürün bilgilerine bakalım. Bu tür içerik genellikle ürün açıklamalarını, videoları ve resimleri içerir. O halde şunu sorayım. Siz veya tanıdığınız biri, bir web sitesinde bir ürünü araştırmak için kaç kez bulundunuz ve teknik özelliklerine baktıktan sonra hala aradığınızı bulamadınız mı? Bu, müşteri geri bildirimlerini kullanmayan birçok web sitesi arasında yaygındır, çünkü önemli içeriğe sahip olmadıklarını bilmezler. Ve olan şu ki, ziyaretçileriniz aradıklarının cevaplarını bulamıyorlar ve başka bir yerde aramak zorunda kalıyorlar.


Bir ürün sayfasındaki geri bildirim formu örneği

Çevrimiçi içerikle, test için birden fazla seçenek vardır. Gönderi uzunluğu, resimler, genel düzen, sayfadaki başlıklar ve tabii ki metin blokları ile denemeler yapabilirsiniz.


İçerik sayfasındaki gömülü geri bildirim formu örneği

Peki bu geri bildirimi A/B testinizde nasıl kullanıyorsunuz? Diyelim ki bir müşteriden geri bildirim aldınız: “SSS bölümünde bir ürünü iade etmekle ilgili herhangi bir bilgi bulamıyorum”. Bu iki şeyden birinin sonucu olabilir. Ya bilgi SSS bölümünüzde mevcut değil - bu durumda artık haberdarsınız ve gerekirse bazı bilgiler ekleyebilirsiniz - ya da bilgi mevcut ama SSS sayfanızın düzeni nedeniyle ziyaretçiniz onu bulmakta zorlanıyor . İkincisi ise, aldığınız geri bildirimleri kullanarak bir hipotez oluşturabilir ve “SSS bölümleri için daha net başlıklar yapmak bilgiye ulaşmayı kolaylaştıracaktır” testini yapabilirsiniz.

Bu, web sitenizin içeriğinde nerede yanlış (veya doğru!) gittiğinizi anlamak için çok kolay bir çözümdür.

Müşteri geri bildirimlerini ziyaretçi kişilikleriyle birleştirin

Çevrimiçi geri bildirim, web sitenizdeki çeşitli kişilerden/müşteri profillerinden toplanan verilerle birleştirilirse, web sitenizin optimizasyonuna daha fazla yardımcı olabilir. Niye ya? Belirli bir müşteri profilinin çevrimiçi yolculuğu nasıl deneyimlediğini anlamanızı sağlar. Daha spesifik olarak, her bir kişinin kullanıcı deneyimini ve bunların diğer kişilerle nasıl karşılaştırıldığını belirlemenize yardımcı olur.



Bu kişileri geri bildiriminizle birleştirmek çok basittir. Mopinion gibi birçok çevrimiçi geri bildirim aracı, geri bildirimle birlikte web sitesi verilerini toplamanızı mümkün kılar. Bu veriler demografi, ilgi alanları, konum ve daha fazlasını içerebilir. Örneğin, bir çerez kimliğini veya Google Veri Katmanında depolanan verileri (ör. müşteri veya segmentasyon verileri, ürün bilgileri vb.) geri bildirimle birleştirebilir ve belirli bir kişinin veya müşteri segmentinin web sitenizi veya çevrimiçi yolculuk.

A/B testinde, bu kişilerden aldığınız geri bildirimlere dayanarak belirli kişilere yönelik belirli testleri hedefleyebileceğiniz için bu çok kullanışlıdır. Bu, bu farklı ziyaretçi segmentlerinin herhangi bir sayfayı nasıl deneyimlediği konusunda size harika bilgiler verecektir. Bu bilgilerle, her kişi için en güçlü CTA'yı veya içeriği sunacağınızdan emin olabilirsiniz.

A/B testlerinizi kör bir gözle çalıştırmayı bırakın…

Şimdi birlikte kullanıldıklarında bu ikisinin ne kadar güçlü olduğunu görüyor musunuz? Müşterilerinizden geri bildirim toplayarak, A/B testinizde neyin öncelikli olması gerektiği konusunda çok daha iyi (ve daha derin) bir anlayışa sahip olmanız garanti edilir. Web sitenizin veya mobil uygulamanızın sürekli optimizasyonundan bahsetmiyorum bile, müşterilerinizle sadakat oluşturmanın yanı sıra size çok zaman ve para kazandırabilir. Bu bir kazan-kazan!

Çevrimiçi müşteri geri bildirimlerini toplamaya başlamak ister misiniz?