# A/B test örnekleri: Nike, Amazon ve Etsy'den gerçek vakalar Sayfa: https://alidemirbas.com.tr/blog/ab-test-ornekleri-gercek-vakalar 2026-11-01 · A/B Test · Ali Demirbaş Nike, Amazon, YSL Beauty, HP, Ubisoft, Discovery, Duolingo, Etsy ve Durex'in web sitesi ve uygulama A/B testleri, kaynaklarıyla ve rakamlarıyla. Ünlü A/B test örnekleri, büyük markaların web sitelerinde ve uygulamalarında yaptığı, sonucu yayımlanmış kontrollü deneylerdir. Bu yazı Nike, Amazon, YSL Beauty, HP, Ubisoft, Discovery, Duolingo, Etsy ve Durex'ten dokuz gerçek vakayı anlatıyor. Her vaka ya testi yürüten kişinin ya da şirketin kendi yazısından ya da test aracı firmasının resmî müşteri sayfasından alındı, rakamlar kaynakta yazdığı gibi aktarıldı. Reklam testleri bu listede yok, hepsi bir sayfada ya da ekranda yapılmış değişiklikler. Kazanan testlerin yanında beklentiyi boşa çıkaranları da göreceksin, çünkü A/B testinden en çok şey onlarda öğrenilir. Her vakanın sonunda, aynı fikri kendi sitende denemek istersen [A/B test kütüphanesindeki](https://alidemirbas.com.tr/lab/ab-test-kutuphanesi) ilgili teste link var. ## Ünlü A/B test örnekleri nelerdir? Ünlü A/B test örneklerinin çoğu küçük bir değişikliğin beklenenden büyük bir fark yarattığı ya da herkesin emin olduğu bir fikrin kaybettiği vakalardır. Aşağıdaki tablo bu yazıdaki dokuz vakayı, neyin test edildiğini ve sonucu özetliyor. *Her vakanın ayrıntısı aşağıda, kendi bölümünde.* | Marka | Ne test edildi | Sonuç | | --- | --- | --- | | Nike | Mobil sepette ödeme butonu yukarı alınıp sabitlendi | Ödemeye geçiş +%5,5 | | Amazon | Kredi kartı teklifi ana sayfadan sepete taşındı | Yılda on milyonlarca dolar kâr | | YSL Beauty | Menüde "Özel Teklifler" sekmesi öne alındı | İşlem sayısı +%10 | | HP | Yazıcı kategori sayfası baştan tasarlandı | Başarı metrikleri +%20 | | Ubisoft | Satın alma sayfasındaki seçimler tek ekrana toplandı | Dönüşüm %38'den %50'ye | | Discovery | Video görsellerine yavaş kaydırma efekti eklendi | Videoya tıklama +%6 | | Duolingo | Seri, günlük hedeften ayrıldı | 14. gün tutundurma +%3,3, hedefe ulaşan azaldı | | Etsy | Arama sonuçlarına sonsuz kaydırma eklendi | Görülen ürün 80'den 40'a indi, aramadan alışveriş düştü | | Durex | Başka markalardan alınan menü ve paket fikirleri | Gelir %6 ve %7 düştü | Tablodaki artışların çoğu göreli artıştır, yani başlangıç oranına göre yüzde değişimdir. Ubisoft vakası başlangıç ve sonuç oranlarını birlikte veriyor, diğerlerinin çoğu yalnızca yüzdeyi veriyor. Bu farkın sonucu okurken neden önemli olduğunu yazının son bölümünde anlatılıyor. ## E-ticaret sitelerinden gerçek A/B test örnekleri E-ticarette yayımlanmış testlerin çoğu sepet, ödeme ve gezinme adımlarında yoğunlaşıyor. Bunun nedeni basit: bu adımlardaki küçük bir sürtünme doğrudan siparişe yansıyor ve etkisi kolay ölçülüyor. ### Nike: mobil sepette sabit ödeme butonu Nike'ın dijital deneylerden sorumlu direktörü Will Close, test aracı firması Optimizely'nin Opticon konferansında Nike.com'daki testleri anlattı. Optimizely sunumu 2019'da yayımladı. Sunuma göre testler Nike.com'da şirket içinde geliştirilmiş bir test aracıyla, dört kişilik bir ekip tarafından yürütülüyordu. İlk vakada sorun mobil sepetteydi: ana buton, yani "Checkout" butonu ekranın görünür alanının dışında kalıyordu. Varyantta buton sayfanın üstüne alındı ve kaydırırken sabit kalacak hâle getirildi. Sonuç olarak ödemeye geçenlerin oranı %5,5, birden fazla ürünlü siparişlerde dönüşüm %5,67 arttı. İkinci vaka ödeme adımındaki üyelik teklifiyle ilgili. Sunumdaki tespit, üyeliğin faydasını anlatan metnin uzun bir pazarlama dili olduğu ve ödeme adımındaki çoğu kişinin okumak değil siparişini hızla vermek istediği yönündeydi. Metin sade bir faydaya indirildiğinde üyelik kutusunu işaretleyenler %172, yeni Nike üyeleri %30,3 arttı. Sunumda yalnızca göreli artışlar var. Başlangıç oranı, örneklem büyüklüğü, süre ve güven düzeyi verilmiyor. Aynı fikri kendi sitende denemek için [sabit satın alma butonu testine](https://alidemirbas.com.tr/lab/ab-test-kutuphanesi/testler/sticky-satin-al-butonu-donusumu-artiriyor-mu) bakabilirsin. ### Amazon: kredi kartı teklifi ve sepet önerileri Amazon'un 2004'teki ana sayfası bölmelere ayrılmıştı ve her bölmeye konacak içerik otomatik olarak test ediliyordu. En üst bölmeyi Amazon'un kredi kartı teklifi kazanıyordu. Tıklanma oranı çok düşüktü ama teklif çok kârlı olduğu için beklenen değeri yüksek çıkıyordu. Ekip bunun teklif için doğru yer olmadığını düşündü ve teklifi, ürün sepete eklendikten sonra görünen sepet sayfasına taşıdı. Teklifin yanında sepetteki ürünlere göre ne kadar tasarruf edileceğini gösteren basit bir hesap vardı. Ronny Kohavi ve arkadaşlarının [2014 tarihli makalesine](https://exp-platform.com/Documents/2014%20experimentersRulesOfThumb.pdf) göre kontrollü deney bu basit değişikliğin yılda on milyonlarca dolar kâr değerinde olduğunu gösterdi. Kaynak bundan daha kesin bir rakam vermiyor. Amazon'un daha eski bir hikâyesi de sepetteki ürün önerileri. Amazon'da çalışmış olan Greg Linden [blogunda](https://glinden.blogspot.com/2006/04/early-amazon-shopping-cart.html), sepetteki ürünlere göre öneri gösterme fikrine bir pazarlama başkan yardımcısının karşı çıktığını anlatıyor. Gerekçe, önerilerin insanları ödemeden uzaklaştırabileceğiydi. Linden'a bu konuda çalışmayı bırakması söylendi, o ise özelliği teste hazırladı. Linden'ın anlatımına göre öneriler o kadar büyük bir farkla kazandı ki özelliğin yayında olmaması Amazon'a ciddi bir gelir kaybettiriyordu. Yazıda yüzde ya da tarih yok. Vakanın değeri, bir yöneticinin sezgisi ile ölçülmüş sonuç çatıştığında kararı testin verebilmesi. Benzer bir test için [sepette ürün önerisi testine](https://alidemirbas.com.tr/lab/ab-test-kutuphanesi/testler/sepetteki-urun-onerileri-satin-almayi-artirir-mi) bakabilirsin. ### YSL Beauty: menüde sekme sırası L'Oréal grubundaki YSL Beauty, ana sayfa menüsünde neyi öne çıkarması gerektiğinden emin değildi: yeni ürünleri mi, özel teklifleri mi? Test aracı firmasının danışmanları iki sekmenin yerini değiştirmeyi önerdi. Varyantta, güncel teklifleri ve hediyeli satışları gösteren "Özel Teklifler" sekmesi "Yeni Ürünler" sekmesinin önüne alındı. [Wingify'ın vaka sayfasına](https://wingify.com/success-stories/ysl-online-transactions/) göre test bir ay boyunca 150 binden fazla ziyaretçiyle yapıldı. Sepet sayfasına ulaşanlar %9, ödeme sayfasına ulaşanlar %13, toplam işlem sayısı %10 arttı. Ekip trafiğin tamamını kazanan varyanta yönlendirdi ve değişikliği siteye kalıcı olarak ekledi. Wingify, VWO ve AB Tasty'nin birleşmesiyle oluşan şirket. Vakadaki rakamlar test aracı firmasının kendi açıkladığı rakamlar. Menü sırasıyla ilgili bir test için [menüde kategori sırası testine](https://alidemirbas.com.tr/lab/ab-test-kutuphanesi/testler/kategori-sirasi-menude-onceligi-nasil-etkiler) bakabilirsin. ### HP: kategori sayfası ve abonelik teklifi [Optimizely'nin HP vaka sayfası](https://www.optimizely.com/field-notes/customer-stories/hp) iki somut test anlatıyor. İlkinde HP'nin e-ticaret ekibi yazıcı kategori sayfasını yeniden tasarladı ve eski sayfayla yeni sayfayı trafiği 50/50 bölerek test etti. Yeni sayfa başarı metriklerini %20 artırdı ve çeyrek başına 260 bin dolar ek gelir getirdi. İkinci test, mürekkep abonelik hizmeti Instant Ink'in kayıt teklifiyle ilgili. Varyantta ücretsiz deneme seçeneği gösterildi ve hizmet yazıcının bir özelliği olarak anlatıldı. Kayıtlar %37 arttı. Bu vakada iki uyarı var. "Başarı metrikleri" ifadesinin hangi metrikleri kapsadığı sayfada tanımlanmıyor. Ayrıca kategori sayfası bir bütün olarak yeniden tasarlandığı için test yeni sayfanın daha iyi olduğunu gösteriyor ama hangi değişikliğin işe yaradığını göstermiyor. Tüm sayfayı değiştiren testler kararı hızlandırır, tek değişkenli testler ise neyin işe yaradığını öğretir. ### Ubisoft: kaydırmasız satın alma sayfası Ubisoft, For Honor oyununun "Buy Now" sayfasında satın alma sürecini sadeleştirmek istedi. Eski sayfada ziyaretçi önce oyunun sürümünü seçiyor, sonra aşağı kaydırıp oynayacağı platformu seçiyor ve en sonda "Place Your Order" butonuna basıyordu. Ekip ısı haritaları, kaydırma haritaları ve sayfa içi anketlerden yola çıkarak aşağı yukarı kaydırmayı azaltma hipotezini kurdu. Varyantta sürüm, konsol ve sipariş adımı sol sütunun üstüne, sürüm karşılaştırmasıyla birlikte taşındı. Sayfada kaydırma gerekmiyordu. [Wingify'ın vaka sayfasına](https://wingify.com/success-stories/ubisoft-ab-testing-lead-generation/) göre test Ekim ve Aralık 2017 arasında, trafiğin normalden %60 yüksek olduğu tatil sezonunda yapıldı. Yeni tasarım dönüşümü %38'den %50'ye çıkardı. Sayfa bu sonucu "%12 artış" diye özetliyor ama bu 12 puanlık mutlak bir fark. Göreli olarak artış yaklaşık %32. Vaka okurken bu ayrımı yapmak, rakamı kendi beklentine çevirirken hata yapmanı önler. Kaydırmayı ve adım sayısını azaltan testlere örnek olarak [tek sayfa ve çok adımlı ödeme testine](https://alidemirbas.com.tr/lab/ab-test-kutuphanesi/testler/tek-sayfa-checkout-mu-cok-adimli-checkout-mu) bakabilirsin. ## Medya ve uygulama örnekleri A/B testi yalnızca mağazalarda yapılmıyor. Bir video sitesinin içerik sayfası ve bir dil öğrenme uygulamasının en önemli özelliği de aynı yöntemle test edildi. ### Discovery: video görsellerinde yavaş kaydırma efekti Discovery Communications'ın dijital video kanalında ürün direktörü olan Jeffrey Douglas'ın ekibi, sitedeki video içeriğine ilgiyi tıklamalar ve izlenmelerle ölçüyordu. Douglas, adını belgeselci Ken Burns'ten alan bir test kurdu. Ken Burns filmlerinde durağan fotoğrafları kamerayı üzerlerinde yavaşça gezdirerek canlandırır. Ekip, video içerik sayfalarındaki sabit video görsellerini aynı türden yavaş bir kaydırma efektiyle karşılaştırdı. [Optimizely'nin vaka sayfasına](https://www.optimizely.com/field-notes/customer-stories/discovery) göre test Discovery'nin sitesine gelen yaklaşık 20 bin ziyaretçiyle yapıldı ve efekt videolara tıklamayı %6 artırdı. Ekip bu sonucu daha sonra sitedeki diğer videolara da uyguladı. Sayfa testin tarihini ve güven düzeyini vermiyor. Yaklaşık 20 bin ziyaretçi, %6 gibi küçük bir göreli farkı güvenilir biçimde yakalamak için başlangıç oranına bağlı olarak az kalabilir. Bu yüzden bu sonucu kesin bir kural değil, denemeye değer bir fikir olarak oku. Giriş alanında hareketli ve durağan görseli karşılaştırmak istersen [tanıtım videosu ve statik görsel testine](https://alidemirbas.com.tr/lab/ab-test-kutuphanesi/testler/otomatik-oynayan-tanitim-videosu-anlatimi-guclendirir-mi) bakabilirsin. ### Duolingo: seriyi günlük hedeften ayırmak Duolingo'da her kullanıcının günlük bir hedefi var, yani her gün tamamlanacak belli sayıda ders. Duolingo'nun [Kasım 2020 tarihli yazısına](https://blog.duolingo.com/improving-the-streak/) göre kullanıcılar o güne kadar seriyi (streak) ancak günlük hedefe ulaştıklarında uzatabiliyordu. Veriler, hedefi yüksek olan kullanıcıların uygulamayı her gün kullansalar bile seride kalma olasılığının daha düşük olduğunu gösterdi. İki gün üst üste aktif olup serisi olmayan kullanıcıların yaklaşık %40'ı en yüksek hedef seviyesini seçmişti. Ekip iki mekaniği ayırmayı denedi. Varyantta seri tek bir dersle uzuyordu, günlük hedefe ilerleme ayrı gösteriliyordu. Yazıya göre Duolingo neredeyse her değişikliği A/B testiyle deniyor. Sonuçların hepsi göreli değişim olarak verilmiş. 14. gün tutundurma %3,3, günlük aktif öğrenci sayısı %1 arttı. Serisi devam eden günlük öğrencilerin oranı 20 gün içinde %10,5 arttı. Yazı olumsuz tarafı da saklamıyor: seri motivasyonu ortadan kalkınca günlük hedefine ulaşan kullanıcı sayısı azaldı. Ekip, toplamda daha fazla kişinin günlük alışkanlık kurduğu için değişikliği kalıcı yaptı. Bu vaka, bir testin tek bir metrikle değil, birbirine zıt yönde hareket eden metrikler tartılarak değerlendirildiğini gösteriyor. ## Kaybeden A/B testlerinden ne öğrenilir? Kaybeden A/B testleri, ekibin emin olduğu bir varsayımın yanlış olduğunu gösterir ve bunu kalıcı bir değişiklik yapılmadan önce yapar. Yayımlanmış vakaların çoğu kazanan testleri anlatıyor ama aşağıdaki iki vaka, iyi görünen fikirlerin neden önce test edilmesi gerektiğini daha net gösteriyor. ### Etsy: sonsuz kaydırma aramayı kötüleştirdi Etsy'de çalışmış olan Dan McKinley, Aralık 2012'deki ["Design for Continuous Experimentation"](https://mcfunley.com/design-for-continuous-experimentation) konuşmasında Etsy'nin arama sonuçlarına sonsuz kaydırma ekleme deneyini anlattı. Beklenti, kullanıcıların daha fazla ürün göreceği ve daha çok satın alacağıydı. Sonuç tam tersiydi. Sonsuz kaydırma görenlerin gördüğü ürün sayısının ortancası 40, kontrol grubununki 80'di. Varyanttaki kullanıcılar daha az sonuca tıkladı, daha az ürünü favorilerine ekledi ve aramadan daha az ürün satın aldı. Toplamda daha az alışveriş yapmadılar, sadece ürün bulmak için aramayı kullanmayı bıraktılar. McKinley'nin ifadesiyle aramayı kötüleştirmişlerdi. Ekip bunun üzerine fikrin dayandığı iki varsayımı ayrı ayrı test etti. Sayfa başına daha fazla sonuç göstermek, ürün sayfasına ulaşanları belki çok az artırdı ama satın almada hiçbir değişiklik yaratmadı. Aramayı yapay olarak yavaşlatmak da hiçbir şeyi değiştirmedi. Bu vakanın dersi, büyük bir özelliği geliştirmeden önce dayandığı varsayımları ucuz testlerle sınamak. Aynı soruyu kendi listeleme sayfanda sormak için [sonsuz kaydırma ve "Daha fazla göster" testine](https://alidemirbas.com.tr/lab/ab-test-kutuphanesi/testler/sonsuz-scroll-mu-daha-fazla-goster-mi-daha-iyi-calisiyor) bakabilirsin. ### Durex: başka markalardan kopyalanan fikirler [Optimizely'nin vaka sayfası](https://www.optimizely.com/field-notes/customer-stories/reckitt-benckiser-durex), Reckitt'in Durex İngiltere sitesinde denediği ama tutmayan fikirleri açıkça anlatıyor. Ekip önce Kylie Cosmetics tarzı, çok satanları öne çıkaran bir gezinme denedi ve gelir %6 düştü. Ekibin çıkarımı, Durex müşterilerinin çok satanlara göre değil kategoriye göre alışveriş yapmayı tercih ettiğiydi. Kylie Skin'e benzeyen bir masaüstü hamburger menü iki haftalık testte geliri %7 düşürdü. Üçüncü deneme Amazon tarzı bir paket teklifiydi. Tek ürün seçen ve 4,99 sterlin kargo ücreti ödeyecek olan müşteriye, ücretsiz kargo sınırını geçmesini sağlayacak ilgili ürünlerden oluşan bir paket önerildi. Sepete ürün ekleyenler %1, ortalama sipariş tutarı %1 azaldı ve toplam gelir %6 düştü. Aynı sayfa kazanan bir testi de anlatıyor. Uzun marka başlıkları yerine kısa mesajlar kullanmak, bir ayda ürün sayfası ziyaretlerini %32, geliri %6 artırdı. Paket teklifini kendi sitende denemek istersen [ürün sayfasında paket seçenekleri testine](https://alidemirbas.com.tr/lab/ab-test-kutuphanesi/testler/coklu-paket-sunumu-sepet-tutarini-artiriyor-mu) bakabilirsin. ## Bu vakalardan ne çıkarmalısın? Bu A/B testi örnekleri, bir değişikliğin işe yarayıp yaramayacağını önceden bilmenin zor olduğunu ve bu yüzden test edilmesi gerektiğini gösteriyor. Aşağıdaki üç soru, vakaları kendi kararların için kullanırken en çok işine yarayacak olanlar. ### A/B testlerinin yüzde kaçı kazanır? A/B testlerinin yalnızca küçük bir kısmı kazanır. Microsoft'un deney ekibini yöneten Ronny Kohavi ile Harvard'dan Stefan Thomke'nin [Harvard Business Review makalesine](https://hbr.org/2017/09/the-surprising-power-of-online-experiments) göre Google ve Bing'de deneylerin yalnızca yaklaşık %10 ile %20'si olumlu sonuç veriyor. Microsoft'un genelinde ise deneylerin üçte biri olumlu, üçte biri nötr, üçte biri olumsuz sonuçlanıyor. Bu yazıdaki vakalar bu oranı temsil etmiyor, çünkü şirketler ve test aracı firmaları genellikle kazanan testleri yayımlıyor. Bir vaka listesi okurken "bu fikir her yerde işe yarar" değil, "bu fikir bir yerde bir kez işe yaradı" diye düşünmek daha doğru. ### Başka bir şirketin test sonucu kopyalanabilir mi? Başka bir şirketin test sonucu kopyalanamaz, ama test edilecek bir hipotez olarak kullanılabilir. Durex vakası bunu iyi gösteriyor: başka markalarda işe yarayan gezinme ve paket fikirleri, farklı bir müşteri kitlesinde geliri düşürdü. Bir sonucu kendi sitene taşırken kitle, ürün, fiyat, trafik kaynağı ve sayfanın geri kalanı değişiyor. Nike'ın sabit ödeme butonu ya da Amazon'un sepet önerileri senin sitende de denemeye değer fikirler. Ama işe yarayıp yaramadığını yine kendi testin söyler. Hipotezi, metriği ve testin kurulumunu planlamak için [A/B testi rehberine](https://alidemirbas.com.tr/blog/ab-testi-kapsamli-rehber) bakabilirsin. ### Vaka rakamlarına güvenilir mi? Vaka rakamları kaynağın söylediği kadar güvenilirdir ve çoğu kaynak bir sonucu doğrulamak için gereken bilgilerin hepsini vermez. Bir vaka okurken dört şeye bak: - **Göreli mi, mutlak mı?** Ubisoft'un "%12" artışı aslında 12 puanlık bir fark ve göreli olarak yaklaşık %32. Hangisinin kastedildiğini anlamadan rakamı kendi beklentine çevirme. - **Hangi dönemde ölçülmüş?** Ubisoft testi, trafiğin normalden %60 yüksek olduğu tatil sezonunda yapıldı. Sezonda gelen ziyaretçiler yılın geri kalanındakilerden farklı davranabilir. - **Örneklem ve anlamlılık verilmiş mi?** Nike, HP ve Durex vakalarında örneklem büyüklüğü ya da güven düzeyi yok. YSL ve Discovery vakalarında yalnızca ziyaretçi sayısı var. - **Kim anlatıyor?** Test aracı firmalarının vaka sayfaları, kendi ürünlerini tanıtmak için yazılır ve genellikle başarılı testleri seçer. Kendi testinin sonucunu okurken de aynı soruları sor. Bir farkın şansla açıklanıp açıklanamayacağını [istatistiksel anlamlılık rehberinde](https://alidemirbas.com.tr/blog/ab-testi-istatistiksel-anlamlilik), testin kaç ziyaretçiye ihtiyaç duyduğunu ise [örneklem büyüklüğü rehberinde](https://alidemirbas.com.tr/blog/ab-testi-orneklem-buyuklugu-hesaplama) bulabilirsin. Kendi sitende test edecek fikir arıyorsan, sayfa türüne ve hedefe göre düzenlenmiş senaryolar [A/B test kütüphanesinde](https://alidemirbas.com.tr/lab/ab-test-kutuphanesi) yer alıyor.