İstatistiksel olarak anlamlı A/B testleri

İstatistiksel olarak anlamlı A/B testleri

Optimizasyon kavramı dijital ürün ve servislerle aynı cümle içerisinde kullanılmaya başladı başlayalı, A/B testlerinin popülaritesi tavan yaptı. Fakat A/B testlerinin geçerli olabilmesi için hayati önem taşıyan bir unsur var: Statistical Significance (İstatistiksel anlamlılık). Bunun ne anlama geldiğini ve A/B testlerini nasıl etkilediğini beraber inceleyelim.

UX Analytics Manager’ımız Alper Gökalp, önceki aylarda A/B testlerini e-ticaret perspektifinden değerlendiren, bir hayli de ilgi gören bir makale kaleme almıştı. Ben bu makaleyi tamamlayan ve aynı zamanda dönüşüm optimizasyonu konusunda hizmet aldığınız profesyonellerin yetkinliklerini ölçmekte kullanabileceğiniz ipuçlarını barındıran bir özet hazırladım.

İstatistiksel anlamlılık kavramı, dijital ürün veya servisinizde yürüttüğünüz optimizasyon çalışmaları sırasında yürüttüğümüz hipotez geliştirme ve hipotezlerimizi test ederek karar alma sürecinde karşımıza sıklıkla çıkan bir “kontrol noktası” olarak tanımlanabilir. Bu kontrol noktası, test sonuçlarının istatistiksel olarak anlamlı olabilmesi için hayati değer taşıyan bir sağlamadır. Test süreçlerinde  “Kestane kebap, bizim teste acil cevap” isteğiyle üzerinize dalga dalga gelen HiPPO (highest paid person’s opinion) baskısını, “Kusuruma bakma, henüz istatistiksel olarak anlamlı sonuç verecek noktada değiliz.” şeklinde özetlenebilecek, cool ve etkili bir yanıtla savuşturmanızı mümkün kılar.

Bu içerik ücretsiz!

Okumaya devam etmek ve SHERPA Blog okuru olmak için aşağıdakilerden birini seç. Her hafta yenileri eklenen yüzlerce içeriğe ücretsiz ve sınırsız eriş.
E-posta ile kaydol ya da giriş yap.

Benzer Yazılar

KEŞFETMEYE DEVAM ET
UX eşik noktası: Tasarım olgunluğuna erişmek ve ötesi ux-tipping-point-tuba-erdem

UX eşik noktası: Tasarım olgunluğuna erişmek ve ötesi

Gizle
KEŞFETMEYE DEVAM ET
RealtimeBoard: Yeni nesil yazı tahtası

RealtimeBoard: Yeni nesil yazı tahtası

Gizle