Ali Demirbaş

A/B Test Kütüphanesi

Test et, öğren, geliştir

Deney fikrini test planına çevirmek için hazırlanmış senaryolar. Her biri problemi, değişecek tek alanı, sonucu belirleyecek metriği ve korunması gereken guardrail'leri birlikte gösterir.

  • Kanıtı bul
  • Deneyi çerçevele
  • Sonucu oku
A/B test kütüphanesinden sayfa örnekleri; her birinde değişen alan, birincil KPI ve bir guardrail.

Kanıt

Önce kanıtı bul, sonra sayfaya göre daralt.

Önce analitik, araştırma ya da müşteri geri bildirimiyle problemin yerini bul. Sonra kütüphaneyi deneyimin o bölümüne göre daralt ve gözlemine uyan senaryoyu seç.

Sayfaya göre senaryolar14 · 211
Ürün sayfası37
Ana sayfa30
Form ve kayıt23
Arayüz öğeleri23
Kategori listesi23
Ödeme14
SaaS ve B2B13
Fiyatlandırma12
Mobil uygulama11
Sepet8
Filtreler5
Arama5
Teşekkürler4
Dashboard3

Hipotez

Varyantı kurmadan önce hipotezi yaz.

Gözlenen problemi, yardımcı olmasını beklediğin değişikliği ve hareket etmesini beklediğin sonucu yaz. Ardından tek değişkeni değiştir, deneyimin geri kalanını sabit tut.

Kontrol / varyant

Değişen tek şey:Kupon kodu alanı

AKontrol

Kupon kodu alanı sepette açık, doğrudan görünür bir kutu

BVaryant

Kupon alanı “İndirim kodum var” bağlantısı arkasında gizli

Sepetin geri kalanı iki tarafta da aynıdır.

211 senaryonun her birinde A ve B tarafı böyle yazılı

Guardrail'ler

Neyin bozulmaması gerektiğine baştan karar ver.

Marj, iade oranı, kupon kullanımı, erişilebilirlik ya da deneyimin başka önemli bir tarafı zarar görüyorsa artış tek başına başarı değildir. Sonuca bakmadan önce guardrail'leri belirle.

Yapılmaması gerekenler
  1. Kupon alanını tamamen kaldırma; kodu olan kullanıcı öfkelenir.
  2. Geçersiz kod hatasını belirsiz bırakma.
  3. Test sırasında aktif kampanya kurma ya da kaldırma.
  4. Kupon alanını fark edilmez hâle getirecek kadar gizleme.
  5. Aynı testte hem konumu hem metni değiştirme.
1.055kütüphane genelinde guardrail kuralı

Kütüphane

Gözlemlediğin probleme uyan senaryoyu bul.

Kategoriye ve sayfaya göre filtrele. Her kayıtta hipotez, değişen alan, birincil KPI ve guardrail'ler birlikte yer alır.

Form ve kayıt

Değişen:alan etiketi konumu

Etiketler alanın üstünde mi, solunda mı durmalı?

Karar metriği Form Tamamlama Oranı

Senaryoyu aç
SaaS ve B2B

Değişen:birincil CTA teklifi

İkinci demo CTA’sı nitelikli fırsatları artırır mı?

Karar metriği Nitelikli Fırsat Oranı

Senaryoyu aç
Ana sayfa

Değişen:ana CTA konumu

Ana CTA ilk ekranda mı görünmeli?

Ana sayfa ve landing

Karar metriği Ana Aksiyon Tamamlama Oranı

Senaryoyu aç
Ürün sayfası

Değişen:görsel sayısı

Tek ürün görseli mi, dört farklı açı mı daha etkili?

Ürün detay sayfası

Karar metriği Dönüşüm Oranı (CR)

Senaryoyu aç
Sepet

Değişen:kupon kodu alanı

Kupon alanını bağlantı arkasına almak checkout performansını etkiler mi?

Sepet ve ödeme

Karar metriği Ziyaretçi Başına Gelir (RPV)

Senaryoyu aç
Fiyatlandırma

Değişen:plan sayısı

Fiyat planı sayısı geliri nasıl etkiler?

Karar metriği Ziyaretçi Başına Gelir (RPV)

Senaryoyu aç

Nasıl çalışır

Kanıttan karara ilerle.

Gerçek bir gözlemden uygulanabilir bir sonuca uzanan üç adım.

01

Kanıtı bul

Bir probleme işaret eden davranış verisi, araştırma bulgusu ya da müşteri geri bildirimiyle başla.

Sayfa
Ürün sayfası37
Ana sayfa30
Form ve kayıt23
Arayüz öğeleri23
Kategori listesi23
Sepet8

8 senaryo bu sayfada

02

Deneyi çerçevele

Hipotezi yaz, tek değişkeni değiştir, birincil KPI'ı ve guardrail'leri baştan seç.

Hipotez

Kupon alanı “İndirim kodum var” bağlantısı arkasında gizli

Birincil KPIZiyaretçi Başına Gelir (RPV)
GuardrailKupon Kullanım Oranı çökmemeli

control / variant · öğe

03

Sonucu oku

Planlanan örneklemi, istatistiği ve guardrail'leri birlikte değerlendir. Büyük görünen bir artış hâlâ gürültü olabilir.

AKontrol

5.00%

250 / 5.000

BVaryant

5.80%

290 / 5.000

Artış
+16.0%
p-değeri
0.0768
%95'te anlamlı mı?Hayır, devam et

iki oranlı z-testi

Bu sitenin kendi Anlamlılık hesaplayıcısından işlenmiş bir örnek: eşiği geçemeyen %16'lık bir artış.

Kurallar

Geçerli bir test için beş kural

1

Tek değişkeni değiştir

Her kontrol ve varyant çifti yalnızca bir şeyi değiştirir. Birden fazla değişken test edilecekse ayrı testlere bölünür; aksi durumda sonucun hangi değişiklikten geldiği bilinemez.

2

Tek birincil metrik

Listedeki ilk KPI kazananı belirler. Beş metriği eşit önemde sunmak, kaybeden bir testi kazanan ilan etmenin en kolay yoludur.

3

Her testte bir guardrail tanımla

Her senaryo, bozulmaması gereken en az bir metrikle gelir: marj, iade oranı, hız, destek talebi. Bir değişiklik erişilebilirliği etkileyebilecekse, o da bir guardrail adayıdır.

4

Güvenlik adımlarını kaldırmayı test etme

CAPTCHA, kimlik veya yaş doğrulama, iki adımlı giriş, yasal onay adımları: istense bile hiçbir zaman kaldırılacak sürtünme olarak önerilmez. Bunlar koruma içindir, dönüşüm için değil; eklenti bunu söyler ve senaryo üretmez.

5

Kanıtın gücünü açıkça belirt

Her öneri, arkasındaki kanıtın ne kadar güçlü olduğunu söyler: kullanıcının kendi verisi, arşiv emsali, sektör örüntüsü ya da sezgi. Zayıf kanıtlı bir fikir yine sunulabilir ama asla kesinmiş gibi giydirilmez.

Kurulum

  1. 1

    Eklentiyi Claude Code'a ekle

    /plugin marketplace add ali-demirbas/ab-test-playbook
    /plugin install ab-test-playbook@ab-test-playbook
  2. 2

    Repoyu oku ya da demoyu dene

Sorular

Sık sorulan sorular

Cevaplar eklentinin kendi metodoloji dokümanlarından, dış kaynaklardan değil.

İlk olarak neyi A/B test etmeliyim?

Adayları içgüdüyle değil ICE (Etki × Güven × Kolaylık) ile sırala. Yüksek trafikli bir sayfada düşük efor gerektiren bir test, düşük trafikli bir sayfadaki iddialı bir testten daha iyidir.

Bir A/B test için kaç ziyaretçiye ihtiyacım var?

Kestirme bir kural yok. Gerçek baz dönüşüm oranından ve önemsediğin minimum etki büyüklüğünden hesaplanır. Trafik verisi olmadan süre veya örneklem vaadi verilmez.

Sonuçlara erken bakıp anlamlı göründüğünde durabilir miyim?

Bir testi tekrar tekrar kontrol edip anlamlı göründüğü an durmak, gerçek bir fark olmasa bile yanlış pozitif oranını %5'in çok üzerine çıkarır. Örneklem büyüklüğünü veya süreyi baştan belirle, bir kez bak. Tek istisna: bir guardrail metriğinin test ortasında gözle görülür şekilde bozulması.

Neden en az iki tam hafta test çalıştırmalıyım?

İstatistiksel güç için değil, kapsama için. Hafta içi ve hafta sonu davranışı ve maaş günü etkilerinin veride temsil edilmesi gerekir, örneklem hedefine üç günde ulaşılsa bile.

Bir sonucu geçersiz kılan yaygın A/B test hataları nelerdir?

Aynı testte birden fazla değişkeni değiştirmek; ilk günlerin verisinden kazanan ilan etmek; bir fiyat testinde yalnızca dönüşüm oranına bakmak (CR artarken ziyaretçi başına gelir düşebilir); gerçek sayfa test edilirken 'Varyant A'yı yeniden tasarlamak; aynı sayfaya çakışan trafikte iki test çalıştırmak.

Bu kütüphane her ürün için doğru araç mı?

Kütüphanenin kendisi de öyle demiyor. B2C e-ticaret, tüketici mobil uygulamaları ve gerçek haftalık trafiği olan self-serve SaaS için uyar. Düşük trafikli kurumsal satış sayfaları, uzun satış döngüleri veya ağır regüle akışlar için daha az uyar; onlar için niteliksel yöntemlere işaret eder.

Yaptığım işler seninkilerle kesişiyorsa konuşalım.

Growth, CRM, ölçümleme ya da buradaki projelerden biri hakkında yazabilirsin. Bir soru, bir itiraz ya da sadece merhaba; hepsi olur.