A/B Testi ve Hipotez Testi Nedir?

A/B Testi Nedir

A/B testi, iki farklı değişkenin (A ve B) karşılaştırılması yoluyla belirli bir sonucun hangi değişkenin daha etkili olduğunu göstermek için yapılan bir deneydir. Bu test, bir işletmenin web sitesi, reklam kampanyası veya e-posta pazarlama stratejisi gibi çeşitli pazarlama taktikleri için kullanılabilir.

A/B testi, belirli bir değişkenin etkisini ölçmek için ideal bir yöntemdir. Örneğin, bir e-ticaret sitesi, ürün sayfasında bir butonun renginin ne kadar etkili olduğunu öğrenmek isteyebilir. Bu durumda, A/B testi iki farklı buton rengi (A ve B) kullanarak, hangi butonun daha fazla tıklanma oranına sahip olduğunu öğrenmek için yapılabilir.

A/B testi, genellikle aşağıdaki adımları içerir:

1. Test Etme Hedefini Belirleme: A/B testi yapmak için öncelikle neyi test etmek istediğinizi belirlemeniz gerekiyor. Örneğin, web sitenizdeki bir sayfanın dönüşüm oranını artırmak isteyebilirsiniz. Bu sayfa, bir ürün sayfası, bir kayıt sayfası veya bir indirme sayfası olabilir.
2. Test Edilecek Değişkenleri Belirleme: Test etmek istediğiniz sayfayı ve hedefinizi belirledikten sonra, test edeceğiniz değişkenleri seçmeniz gerekiyor. Örneğin, bir ürün sayfası için, ürün görseli, ürün açıklaması, buton rengi, buton metni ve fiyat gibi birçok değişkeni test edebilirsiniz.
3. Kontrol Grubu ve Test Grubu Oluşturma: Kontrol grubu, orijinal sayfayı (yani değişken A’yı) görüntüleyen gruptur. Test grubu ise, değişken B’yi (yani test edilecek değişkeni) içeren farklı bir sayfayı görüntüleyen gruptur. Test grubunun büyüklüğü, sayfa trafiğinizin yoğunluğuna ve güven aralığına bağlıdır.
4. Test Süresini Belirleme: Test süresi, sayfa trafiğinize bağlı olarak değişebilir. Farklı zaman dilimlerindeki trafiği gözlemleyerek sonuçların güvenilirliğini artırabilirsiniz.
5. Verileri Toplama: Test süresince, her iki grup da izlenir ve ilgili veriler toplanır. Örneğin, ürün sayfasındaki butonun hangi renginin daha fazla tıklama aldığı gibi. Verileri toplarken, analiz edilebilir hale getirmek için aynı metrikleri kullanmanız gerekiyor. Örneğin, tıklama oranı, dönüşüm oranı veya bırakma oranı gibi.
6. Sonuçları Analiz Etme: Veriler toplandıktan sonra, sonuçlar analiz edilir ve hangi değişkenin daha etkili olduğuna karar verilir. İki değişken arasındaki farkın istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını kontrol etmek için güven aralığı hesaplanır. Genellikle, %95 güen aralığı kullanılır. Eğer sonuçlar istatistiksel olarak anlamlı ise, daha yüksek performans gösteren değişkeni seçerek canlı yayına alabilirsiniz. Ancak, sonuçlar istatistiksel olarak anlamlı değilse, testi yeniden yapmanız veya farklı değişkenlerle test yapmanız gerekebilir.
7. Test Sonuçlarını Uygulama: Sonuçları analiz ettikten sonra, daha iyi performans gösteren değişkeni canlıya almanız gerekiyor. Örneğin, buton rengini değiştirdiyseniz ve yeni renk daha fazla tıklama aldıysa, yeni buton rengini kullanarak canlı yayına geçebilirsiniz. Ancak, test edilen sayfa üzerinde birden fazla değişken olduğu durumlarda, bir değişkenin diğer değişkenler üzerindeki etkisini de hesaba katmanız gerektiğini unutmayın.

A/B testi yapmak, işletmelerin web siteleri, uygulamaları ve pazarlama stratejileri gibi birçok alanda başarıyı artırmasına yardımcı olabilir. Ancak, test yaparken dikkatli olmanız ve doğru verileri topladığınızdan emin olmanız gerekiyor. Ayrıca, sonuçları doğru bir şekilde yorumlayarak, işletmenizin hedeflerine uygun kararlar almanız gerekiyor.

Hipotez Testi Nedir?

Bir hipotez testi, bir örneklem veri kümesinin belirli bir hipoteze uyup uymadığını belirlemek için kullanılan bir istatistiksel testtir. Bu test, örneklem veri kümesindeki istatistiksel anlamlılığı ölçer ve bir sonuç elde etmek için bir nüfusun veya popülasyonun parametrelerine ilişkin bir önermeden yararlanır. Bir hipotez testi, bir popülasyon hakkında bir varsayım yapar ve ardından bir örneklem veri kümesini kullanarak bu varsayımı kabul edip etmeyeceğimizi belirler.

Bir örnek senaryo üzerinden hipotez testinin nasıl kullanıldığını açıklayabiliriz. Diyelim ki bir online mağaza sahibi, yeni bir ürün sayfası tasarımı yaptırmak istiyor. Mevcut ürün sayfasını kontrol grubu olarak belirlerken, yeni tasarımı test grubu olarak belirleyebilir. İki grup arasında, hangi sayfanın daha iyi performans gösterdiğini belirlemek için hipotez testi kullanabilir.

Aşağıdaki adımlar izlenebilir:

1. Hipotezlerin belirlenmesi: İlk adım, hipotezlerin belirlenmesidir. Null hipotez, mevcut ürün sayfasının yeni tasarımdan daha etkili olduğunu iddia ederken, alternatif hipotez yeni tasarımın daha etkili olduğunu iddia eder.
2. Örneklemin oluşturulması: Kontrol grubu ve test grubu için örneklem belirleyin. Kontrol grubu, mevcut ürün sayfasını gören kullanıcılar grubudur. Test grubu, yeni tasarımı gören kullanıcılar grubudur.
3. Veri toplama: Kontrol ve test gruplarından elde edilen veriler toplanmalıdır. Örneğin, ziyaretçi sayısı, tıklama oranı, satın alma oranı gibi ölçümler yapılabilir.
4. İstatistiksel testin seçimi: Veriler toplandıktan sonra, uygun bir istatistiksel test seçilmelidir. Bu test, verilerin normal dağılıma uygunluğuna, örneklem büyüklüğüne, varyansa ve hipotez testinin özelliklerine bağlı olarak belirlenir. T-testi, ANOVA veya chi-kare testi gibi istatistiksel testler kullanılabilir.
5. P-değeri hesaplama: İstatistiksel test uygulandıktan sonra, p-değeri hesaplanır. P-değeri, null hipotezin doğru olma olasılığını gösterir. Daha düşük bir p-değeri, null hipotezin reddedilmesi ve alternatif hipotezin kabul edilmesi için daha güçlü bir kanıt anlamına gelir. Genellikle 0.05'e eşit veya daha az bir p-değeri, anlamlı bir sonuç olarak kabul edilir.
6. Sonuçların yorumlanması: P-değeri, sonuçların yorumlanmasında önemli bir rol oynar. P-değeri 0.05'ten düşükse, null hipotez reddedilir ve yeni tasarımın daha iyi performans gösterdiği sonucu elde edilir. Ancak, p-değeri 0.05 veya daha yüksekse, null hipotez kabul edilir ve mevcut ürün sayfasının daha iyi performans gösterdiği sonucu elde edilir.

Hipotez testi, online mağaza sahibinin yeni bir ürün sayfası tasarımını kontrol grubu ve test grubu arasında karşılaştırarak, hangi tasarımın daha iyi performans gösterdiğini belirleyebilmesini sağlar. Bu sayede, işletmeler yaptıkları değişikliklerin etkisini ölçerek, daha iyi kararlar alabilirler.

Hipotez Testi ile A/B Testi Süreci:

1.Adım Problem belirlenir:

• Bir firmanın web site bilgilerini içeren bu veri setinde kullanıcıların gördükleri ve tıkladıkları reklam sayıları gibi bilgilerin yanı sıra buradan gelen kazanç bilgileri yer almaktadır. Kontrol ve Test grubu olmak üzere iki grup bulunmaktadır. Kontrol grubu ve test grubu satın alma ortalamaları arasında anlamlı bir fark var mı araştırılmak istenmektedir.

2. Adım A/B Testinin Hipotezinin Tanımlanması:

• H0 : M1 = M2 (Kontrol grubu ve test grubu satın alma ortalamaları arasında fark yoktur.)
• H1 : M1!= M2 (Kontrol grubu ve test grubu satın alma ortalamaları arasında fark vardır.)

3. Adım Normallik Varsayımı ve Varyans Homojenliği inceleme:

Normallik Varsayımı:

• H0: Normal dağılım varsayımı sağlanmaktadır.
• H1: Normal dağılım varsayımı sağlanmamaktadır
• p < 0.05 H0 (Red)
• p > 0.05 H0 (Reddedilemez)

Varyans Homojenliği :

• H0: Varyanslar homojendir.
• H1: Varyanslar homojen Değildir.
• p < 0.05 H0 (Red)
• p > 0.05 H0 (Reddedilemez)

Sonuçlar incelendiğinde, varyansların sağlama durumuna göre Parametrik veya Non-Parametrik testler yapılmaktadır. Bu testler sonucu ortaya çıkan P-value değeri incelenir ve hipotezler hakkında bir sonuca varılır.

Parametrik Test Nedir?

Parametrik testler, verilerin belirli bir olasılık dağılımından geldiği varsayımına dayanan istatistiksel testlerdir. Bu tür testler, verilerin normal dağılıma sahip olduğu ve veriler arasındaki farkların varyanslarının eşit olduğu durumlarda kullanılır.

Parametrik testler, örneğin t-testi ve ANOVA (varyans analizi) gibi testleri içerir. Bu testler, örneklemin ortalaması, standart sapması ve varyansı gibi parametreleri kullanır. Bu nedenle, parametrik testler genellikle büyük örneklemlerde daha güvenilir sonuçlar verirler.

Ancak, parametrik testlerin varsayımları, örneğin normal dağılım ve eşit varyans, gerçek hayatta her zaman sağlanmaz. Bu durumlarda, non-parametrik testler tercih edilir. Non-parametrik testler, varsayımların sağlanmasına gerek olmadan veriler arasındaki farklılıkların test edilmesine izin verir.

Non-Parametrik Test Nedir?

Non-parametrik testler, verilerin belirli bir olasılık dağılımından geldiği varsayımı olmadan yapılan istatistiksel testlerdir. Bu tür testler, verilerin normal dağılımdan farklı olduğu veya veriler arasındaki varyansların eşit olmadığı durumlarda kullanılır.

Non-parametrik testler, örneğin Wilcoxon-Mann-Whitney testi, Kruskal-Wallis testi ve İlişkisiz İki Örneklem T Testi gibi testleri içerir. Bu testler, verilerin sıralanması veya sıralı verilerin karşılaştırılması yoluyla çalışır.

Non-parametrik testlerin avantajı, varsayımların sağlanmasına gerek olmamasıdır. Ancak, parametrik testlere kıyasla daha az güçlü olabilirler. Bunun nedeni, non-parametrik testlerin daha az bilgi içermesi ve daha az hassas olmasıdır.

Bu yazımda; A/B Testi ve Hipotez Testini kısa ve öz bir şekilde anlatmaya çalıştım. Umarım faydalı olmuştur sizler için :)

Bu konuyla ilgili Python örneğini ilerleyen zamanlarda paylaşacağım. Takipte Kalın :)

LinkedIn hesabım →ramazan-ozdemir