Bir süredir müşterilerimize attığımız mesajların etkisini arttırmaya çalışıyoruz. Etkiden kastım da anladığınız üzere mesajın amaçlanan davranışa dönüşmesi. Konu müşteri ilişkileri ve memnuniyeti olunca, ana çember her zaman müşteri deneyimini iyileştirmeyi hedeflemek, daha sonra da bunun nasıl mümkün olabileceğine göre yönlendirmek oluyor.
Eee, neyi amaçlıyorsanız onu yaz diyebilirsiniz. Evet, net ve direkt olmak çok önemli. Ama, hangimiz şirketlerden aldığımız mesajların hepsini okuyoruz? Gerçi şunu sorsam daha doğru olur, mesajın içeriğine bile bakmadan direkt çöp kutusuna yollamayan var mı aramızda? 🤷♀️ Hangi başlık daha çok ilgi çeker, hangi giriş alıcıyı mesajın devamını okumaya iter, hangi noktada bunu hedeflediğimiz eğilime dönüştürebilir gibi gibi bir çok şey geziyordu aklımda. Tek bir çare var diye düşündük sonra; denemek ve elemek 🧪
Bilinmeyen, duyulmamış bir şeyden bahsetmeyeceğim aslında, büyük bir buluş da yapmadık. Hepimiz A/B testing mantığını az çok biliyoruz. En basit haliyle, hangi şekilde daha iyi performans elde edeceğimizi bulmak için kullandığımız bir karşılaştırma yöntemi. Anlatacağım şey işin mantığından öte A/B testing ile yaşadığımız deneyim, ve müşteri mesajlarımızın performansını attırmak için gerekirse A/B/C/D… testleri nasıl denediğimiz olacak.
Nasıl Başladık?
Ürünümüz aboneliğe dayalı bir ürün olduğu için, 15 günlük bir trial sürecimiz vardı. Bu süre bizim için adeta balığın oltaya geldiği, sadece biraz güçle onu yukarı çekmemizin gerektiği bir süreçti 🎣
Bu süreci öyle iyi değerlendirmemiz gerekiyordu ki, ne kullanıcıyı sıkmak ne de çok gevşek bırakmak istemiyorduk. Merak etmiş, ürünü denemeye başlamış ancak büyük ihtimalle henüz satın alma kararı vermemiş biri vardı karşımızda.
Gerçi B2B konsept çalışanlar bilir, bir şirketin satın alıma geçmesi 1 gün de sürebilir, 150 gün de… Ama bizim amacımız, büyük ihtimalle şirketteki ihtiyacı karşılamak için çıktığı bu yolda iyi bir ürün keşfetmeyi umarak bizi bulan kullanıcıyı etkilemekti ❤️
Bir şekilde 15 gün içinde kullanıcı ile 3 kere iletişim kurmanın dengeli olacağına karar verdik. Bu sebeple bir mesaj serisi oluşturmaya başladık. Bu 3 mail tam olarak şunları hedefliyordu;
- Kullanıcının ürünü daha iyi anlaması ve kullanmasını sağlamak
- Kullanıcının muhattap olacağı kişiyi daha iyi tanımasını sağlamak
- Kullanıcının onboarding sürecini doğru bir şekilde tamamladığından emin olmak
Müşteri servislerimizin tamamı için Intercom kullanıyoruz. Tüm mesajlaşmalar, chat ve mailler dahil, bu platfom üzerinden yürüyordu. Sadece üyelik ya da abonelik bildirimleri gibi mesajlar için Customer.io kullanıyorduk. Ama hazır Intercom tüm müşteri ilişkileri için ana merkezimizdi, haliyle 15 gün içinde kullanıcıya atacağımız otomatik mesajlarımızı da buradan planlamaya karar verdik. O sıra Intercom’un A/B testing özelliği dikkatimizi çekmişti bile…
Amacımız tamamen samimi olmaktı; kullanıcı asla otomatik bir mesaj aldığını hissetmemeliydi, bizi görmeliydi, bize ve ürüne güvenmeliydi… Hadi şu cümleyi de kuralım hadi şu videoyu da ekleyelim derken tam net bir sonuca varamadığımızı gördük. Müşteri ile herhangi bir konuda iletişime geçileceği zaman, deneyim ya da iletişim yeteneği mesajlarımızın olabildiğince etkili olacağını garanti etmeyebilirdi. Bir şeyleri test ederek görmek gerekiyordu.
Nasıl İlerledik?
A/B testing yönetimini kullanmaya karar verdiğimizde belli başlı ayrımlar yapmamız gerekiyordu ki hangi versiyonun performansının daha iyi olduğunu görüp oradan yürüyelim. “X”i elde etmede A mı yoksa B mi daha iyi olacak?”. Bu yüzden 2 farklı yaklaşıma ayırdık mesajları.
Amacımız tam olarak şunları görmekti;
- Hangi içerik düzeni daha fazla open rate ile sonuçlanacak?
- Video içeriği olan mailde video izlenme oranı dönüşümü etkileyecek mi? (Bunun için Loom kullandık)
- Hangi içerik düzeni daha fazla yanıtla sonuçlanacak?
- Hangi mailde toplantı oranı daha fazla olacak?
- Hangi içerik daha fazla kullanıcıyı müşteriye çevirecek?
- Hangi metin bağlantısı daha fazla tıklama oluşturacak? (Bunun için Campaign URL Builder kullandık)
1 ayın sonunda farkettik ki 1 ayda 2 farklı yaklaşım ile bize uzun vadede yetecek yaklaşıma karar vermek pek doğru bir sonuç olmayabilirdi…
Nasıl Sonuçlandı?
İşte tam bu yüzden, 3 aylık bir sürede, her ay en iyi performası veren versiyonu tutup, diğerini performansı iyi olan versiyona biraz daha benzetmeye ve değiştirmeye karar verdik.
Örnek vermek gerekirse,
İlk mesaj grubundan ilk ayın sonunda aldığımız sonuçlar şöyleydi,
Test A içeriği ile 120 mailde %50 open rate, bunlardan %6sından ise istediğimiz yöne doğru giden bir dönüşüm aldık.
Test B içeriği ile 150 mailde %51 open rate, bunlardan %12sinden ise istediğimiz yöne doğru giden bir dönüşüm aldık.
Toplam dönüşüm oranımız ise 1,87ydi.
Bu oranlara bakarak Test B içeriğinin daha iyi performans verdiğine karar verdik. Bu yüzden Test B içeriğini aynı tutarak, Test A’yı değiştirdik.
Aynı mesaj grubundan ikinci ayın sonunda aldığımız sonuçlar şöyleydi,
Test C içeriği ile 97 mailde %59 open rate, bunlardan %9undan ise istediğimiz yöne doğru giden bir dönüşüm aldık.
Test B içeriği ile mailde %68 open rate, bunlardan da %25inden ise istediğimiz yöne doğru giden bir dönüşüm aldık.
Toplam dönüş oranımız ise 2,9du. Buradan tekrar yola çıkarak yeni bir plan çizdik.
Böylece aslında A/B testing yaklaşımının alfabenin iki harfiyle kısıtlı kalmaması gerektiğini, zaman geçtikçe her şeyin iyileştirilmesi gerektiğini gördük. Tıpkı ürünlerimizi hiç durmadan geliştirdiğimiz gibi, müşteriyle iletişime geçme yollarımızı da sürekli güncellemeliydik. 1 ay önce bile çok iyi performans veren bir yaklaşım, şu an aynı sonuçları vermeyebiliyordu 🤷♀️