Son üç yıldır tüketici davranışları, davranış ekonomisi ve nörobilim konusunda deneyleri ve makaleleri takip ediyordum. Bu alan üzerine bulabildiğim tüm eğitimlere katıldım fakat 2014’te kendi deneylerimi yapmam gerektiğine karar verdim. Bu tür testleri yapabileceğim, aylık 1000 civarında kişinin ziyaret ettiği kartsec.com adresiyle bir internet sitem var. Bu web sitesi kullanıcıdan kredi kartından beklentilerini, harcama alışkanlıklarını alarak ona en uygun kredi kartını öneriyor.

Bu site için planlanan iş modeli kullanıcıların öneri olarak aldıkları kredi kartına online olarak başvurmaları ve başvuru üzerinden bankalardan komisyon alınması şeklindeydi. İkincil bir değer olarak da sitede biriken veriler üzerinden data mining yapılarak bankaların kredi kartı pazarlama departmanlarının işine yarayacak veriler çıkarmaktı.

Sitede toplam üç ana işlev vardı, başvurmak için en uygun kredi kartının seçimi, yapacağınız alışverişte sizin için o anda en avantajlı kredi kartının sizdekiler arasından seçilmesi, sahip olduğunuz kredi kartlarıyla alışveriş yapmanın en avantajlı olacağı markaların seçilmesi. Bunlardan ilki direk gelir getirebilecek bir işlev iken diğerleri sadece veri toplama amaçlı işe yarıyordu. Dolayısıyla gelen trafiğin büyük bölümünü ilkine yönlendirmek ilk aşamada önemliydi.

Trafiği bu işleve daha çok yönlendirmek için en basit kurallardan birini uyguladım ve sol üst köşeye bu seçim sihirbazını konumlandırdım;

canhuzmeli_1

Bu sıralama doğrulunu ispatlamıştı çünkü birinci seçim sihirbazı ikinciden 5 kat daha fazla trafik alıyordu. Fakat bu yeterli değildi çünkü buraya çok daha fazla trafik yönlendirmeliydim. Birinci sihirbaza gelen trafiği arttırmak bir yana, seçim sihirbazlarına gelen toplam trafiği de arttırmam gerekiyordu çünkü anasayfadaki başka linklere yönlenen kullanıcılar siteden hızlıca ayrılıyordu.  Ben de hem sihirbazların toplam trafiğini arttırmak için, hem de birinci seçim sihirbazına trafiği yönlendirmek için renklerle oynamaya karar verdim;

canhuzmeliRenklerle oynamak tahmin ettiğimden çok daha büyük bir etkiye yol açtı. Öncelikle bounce rate yüzde 50 seviyesinden yüzde 40’a düşmüştü. Trafiğin seçim sihirbazlarına dağılımında ise ilk sihirbaz ikincisinden 12 kat fazla, üçüncüsünden ise 20 kat fazla trafik alır hale gelmişti.

Trafiği beklediğim oranlarda dağıtmayı başarmıştım. Bununla ilgili çok daha fazla deney yapabilir ve optimize edebilirdim fakat davranış testleri ile ilgili en önemli şey olan, neyin test edilmesi gerektiği konusunu masaya yatırdım. Bu konuyla ilgili büyük aşama tamamlanmıştı ve küçük optimazsyonların deneyleri için harcanacak zaman site için en faydalı çalışma olmayacaktı. Bu yüzden artık %40 olan bounce rate’ini düşürmek için yapılacak şeyleri düşünmeye başladım. Bundan sonraki yazılarımda da bu deneylerden bahsedeceğim.

Can Hüzmeli 05.02.2015 - 16:54’de yazdı, Kategori : Blog

BENZER YAZILAR