A/B testlerimizden elde edilen önemli verileri ve içgörüleri keşfedin; farklı paywall’ları ve onboarding’leri karşılaştırarak kullanıcı davranışı, etkileşim ve dönüşüm oranları üzerindeki etkilerini görün. Buradaki metrikleri ve sonuçları inceleyerek bilinçli kararlar alabilir ve uygulamanızın performansını artırabilirsiniz. Eyleme dönüştürülebilir içgörüler bulmak ve uygulamanızın başarısını artırmak için verilere dalın.

A/B testi sonuçları

Adapty’nin A/B testi sonuçları için sunduğu üç metrik şunlardır:

Gelir (Revenue): Bu metrik, satın almalar ve yenilemelerden USD cinsinden elde edilen toplam geliri gösterir; kullanıcılara yapılan iadeler düşülmüştür. İlk satın alma ve sonraki abonelik yenilemelerini kapsar. Gelir, her A/B testi varyantının finansal performansını anlamanıza ve hangisinin en fazla para kazandırdığını belirlemenize yardımcı olur.

Paywall ve onboarding metrikleri hakkında daha fazla bilgi edinin.

En iyi olma olasılığı (Probability to be best): Adapty, A/B testi sonuçlarını analiz etmek için sağlam bir matematiksel analiz çerçevesi kullanır ve “En iyi olma olasılığı” adı verilen bir metrik sunar. Bu metrik, belirli bir varyantın test edilen tüm varyantlar arasında en iyi performansı gösteren seçenek olma olasılığını (uzun vadeli gelir açısından) değerlendirir. Metrik, %1 ile %100 arasında yüzde değeri olarak ifade edilir. Adapty’nin bu metriği nasıl hesapladığına ilişkin ayrıntılı bilgi için lütfen dokümantasyona başvurun. 1.000 kullanıcı başına gelire göre belirlenen en iyi performanslı seçenek yeşil renkte vurgulanır ve otomatik olarak varsayılan seçenek olarak belirlenir.

1K kullanıcı başına gelir (Revenue per 1K users): Bu metrik, her A/B testi varyantı için 1.000 kullanıcı başına elde edilen ortalama geliri hesaplar. Toplam kullanıcı sayısından bağımsız olarak varyantlarınızın gelir verimliliğini anlamanıza yardımcı olur. Farklı varyantların performansını standartlaştırılmış bir ölçekte karşılaştırmanıza ve gelir üretim verimliliğine dayalı bilinçli kararlar almanıza olanak tanır.

1K kullanıcı geliri için tahmin aralıkları: 1K kullanıcı başına gelir metriği, tahmin aralıklarını da içerir. Bu tahmin aralıkları, mevcut veriler ve istatistiksel analize dayalı olarak belirli bir varyant için 1.000 kullanıcı başına gerçek gelirin düşeceği tahmin edilen aralığı temsil eder.

A/B testi bağlamında, farklı varyantlar tarafından elde edilen geliri analiz ederken her varyant için 1.000 kullanıcı başına ortalama geliri hesaplarız. Gelir kullanıcılar arasında farklılık gösterebildiğinden, tahmin aralıkları tahmin süreciyle ilişkili değişkenliği ve belirsizliği göz önünde bulundurarak 1.000 kullanıcı başına gelir için makul değerler hakkında net bir gösterge sunar.

Tahmin aralıklarını 1K kullanıcı başına gelir metriğine dahil ederek Adapty, A/B testi varyantlarınızın gelir verimliliğini, olası gelir sonuçlarının aralığını da göz önünde bulundurarak değerlendirmenize olanak tanır. Bu bilgi, tahmin sürecindeki belirsizliği ve 1.000 kullanıcı başına gelir için makul değerleri hesaba katarak veri odaklı kararlar almanıza ve abonelik stratejinizi etkin biçimde optimize etmenize yardımcı olur.

Adapty tarafından sağlanan bu metrikleri analiz ederek A/B testi varyantlarınızın finansal performansı, istatistiksel önemi ve gelir verimliliği hakkında içgörüler elde edebilir; veri odaklı kararlar alarak abonelik stratejinizi etkin biçimde optimize edebilirsiniz.

A/B testi metrikleri

Adapty, paywall veya onboarding varyasyonlarınızda gerçekleştirdiğiniz A/B testinin performansını etkili biçimde ölçmenize yardımcı olacak kapsamlı bir metrik seti sunar. Bu metrikler, periyodik olarak güncellenen görüntülemeler (views) dışında gerçek zamanlı olarak sürekli güncellenir. Bu metrikleri anlamak, farklı varyasyonların etkinliğini değerlendirmenize ve paywall ya da onboarding stratejinizi optimize etmek için veri odaklı kararlar almanıza yardımcı olur.

A/B testi metrikleri, tüm A/B testlerinizin performansına genel bir bakış sunan A/B testi listesinde mevcuttur. Bu kapsamlı görünüm, her test varyasyonu için toplu metrikler sunarak performanslarını karşılaştırmanıza ve önemli farklılıkları belirlemenize olanak tanır. Her A/B testinin daha ayrıntılı analizine ulaşmak için A/B testi detay metriklerine erişebilirsiniz. Bu bölüm, seçilen A/B testine özgü derinlemesine metrikler sağlayarak bireysel varyasyonların performansını incelemenize imkân tanır.

Görüntülemeler dışındaki tüm metrikler, paywall veya onboarding içindeki ürüne atfedilir.

Metrik kontrolleri

Sistem, metrikleri seçilen zaman dilimine göre görüntüler ve üç girinti düzeyi olan sol sütun parametresine göre düzenler.

Profil kurulum tarihi filtresi

Filter metrics by install date onay kutusu, işlemler için deneme/satın alma tarihi veya paywall ya da onboarding görüntülemeleri için görüntüleme tarihini kullanan varsayılan filtreler yerine metriklerin profil kurulum tarihine göre filtrelenmesini sağlar. Bu onay kutusunu seçerek, metrikleri profil kurulum tarihiyle hizalayarak belirli bir dönem için kullanıcı edinme performansını ölçmeye odaklanabilirsiniz. Bu seçenek, metrik analizini kendi özel ihtiyaçlarınıza göre özelleştirmek için kullanışlıdır.

Zaman aralıkları

Metrik verilerini analiz etmek için çeşitli zaman dilimlerinden birini seçebilirsiniz; bu sayede günler, haftalar, aylar veya özel tarih aralıkları gibi belirli sürelere odaklanabilirsiniz.

Mevcut filtreler ve gruplama

Adapty, metrik analizini ihtiyaçlarınıza göre filtrelemek ve özelleştirmek için güçlü araçlar sunar. Adapty’nin metrik sayfasıyla çeşitli zaman aralıklarına, gruplama seçeneklerine ve filtreleme olanaklarına erişebilirsiniz.

• ✅ Şuna göre filtrele: Kitle, attribution, ülke, paywall, paywall durumu, paywall grubu, onboarding, placement, ülke, mağaza, ürün ve ürün mağazası.
• ✅ Şuna göre grupla: Ürün ve mağaza.

Mevcut kontroller, filtreler, gruplama seçenekleri ve bunların paywall veya onboarding analizinde nasıl kullanılacağı hakkında daha fazla bilgiyi bu dokümantasyonda bulabilirsiniz.

Tekli metrik grafiği

Paywall veya onboarding metrikleri sayfasının temel bileşenlerinden biri, seçilen metrikleri görsel olarak sunan ve kolay analize olanak tanıyan grafik bölümüdür.

A/B testi metrikleri sayfasındaki grafik bölümü, seçilen metrik değerlerini görsel olarak sunan yatay bir çubuk grafik içerir. Grafikteki her çubuk bir metrik değerine karşılık gelir ve boyutları orantılıdır; bu da verileri bir bakışta anlamayı kolaylaştırır. Yatay çizgi analiz edilen zaman dilimini, dikey sütun ise metriklerin sayısal değerlerini gösterir. Tüm metrik değerlerinin toplam değeri grafiğin yanında görüntülenir.

Ayrıca grafik bölümünün sağ üst köşesindeki ok simgesine tıklamak görünümü genişletir ve seçilen metrikleri grafiğin tam satırında görüntüler.

A/B testi özeti

Tekli metrik grafiğinin yanında, A/B testinin durumu, süresi, placement’ları ve diğer ilgili ayrıntıları hakkında bilgi içeren A/B testi detay özeti bölümü görüntülenir.

Metrik tanımları

A/B testleri için kullanılabilen temel metrikler şunlardır:

Gelir (Revenue)

Gelir, A/B testinden elde edilen satın almalar ve yenilemeler sonucunda USD cinsinden üretilen toplam para miktarını temsil eder. İlk satın alma ve sonraki abonelik yenilemelerini kapsar. Gelir metriği, App Store veya Play Store komisyonu düşülmeden önce hesaplanır.

Paywall ve onboarding gelir metrikleri hakkında daha fazla bilgi edinin.

Satın almalara dönüşüm oranı (CR to purchases)

Satın almalara dönüşüm oranı, A/B testinizin görüntülemeleri gerçek satın almalara dönüştürmedeki etkinliğini ölçer. Satın alma sayısının görüntüleme sayısına bölünmesiyle hesaplanır. Örneğin 10 satın alma ve 100 görüntüleme varsa satın almalara dönüşüm oranı %10 olur.

Deneme dönüşüm oranı (CR trials)

Denemelere dönüşüm oranı (CR), A/B testinden başlatılan deneme sayısının görüntüleme sayısına bölünmesiyle elde edilir. Denemelere dönüşüm oranı, A/B testinizin görüntülemeleri deneme aktivasyonlarına dönüştürmedeki etkinliğini ölçer.

Satın almalar (Purchases)

Satın almalar metriği, A/B testi sonucunda paywall veya onboarding içinde gerçekleştirilen toplam işlem sayısını temsil eder. Aşağıdaki satın alma türlerini kapsar:

• Yeni satın almalar.
• Aktive edilen denemelerin satın almaya dönüşmesi.
• Aboneliklerin indirgenmesi, yükseltilmesi ve çapraz geçişleri.
• Abonelik yenilemeleri (ör. otomatik yenileme olmaksızın süresi dolan bir aboneliğin sonradan yenilenmesi).

Yenilemelerin satın almalar metriğine dahil edilmediğini lütfen unutmayın.

Denemeler (Trials)

Denemeler metriği, A/B testi sonucunda aktive edilen toplam deneme sayısını gösterir.

İptal edilen denemeler (Trials cancelled)

İptal edilen denemeler metriği, otomatik yenilemenin kapatıldığı deneme sayısını temsil eder. Bu durum, kullanıcıların denemeden manuel olarak abonelik iptali yapması sonucunda gerçekleşir.

İadeler (Refunds)

A/B testi için iadeler, test edilen varyasyonlarla doğrudan ilişkili iade edilen satın alma ve abonelik sayısını temsil eder.

Görüntülemeler (Views)

Görüntülemeler, A/B testinin kapsadığı paywall veya onboarding’lerin görüntülenme sayısıdır. Kullanıcı iki kez ziyaret ederse bu iki ziyaret olarak sayılır.

Tekil görüntülemeler (Unique views)

Tekil görüntülemeler, paywall veya onboarding’in kaç benzersiz kullanıcı tarafından görüntülendiğini gösterir. Kullanıcı iki kez ziyaret etse bile bu bir tekil görüntüleme olarak sayılır.

En iyi olma olasılığı (Probability to be the best)

En iyi olma olasılığı metriği, bir A/B testindeki belirli bir varyantın test edilen tüm paywall’lar veya onboarding’ler arasında en iyi performans gösteren seçenek olma ihtimalini sayısal olarak ifade eder. Her paywall veya onboarding’in göreli performansını gösteren sayısal bir olasılık sunar. Metrik, %1 ile %100 arasında yüzde değeri olarak ifade edilir.

ARPU (Kullanıcı başına ortalama gelir)

Yalnızca onboarding A/B testleri için. Belirli bir dönemde her kullanıcıdan elde edilen ortalama geliri ölçer. Toplam gelirin benzersiz kullanıcı sayısına bölünmesiyle hesaplanır.

ARPPU (Ödeme yapan kullanıcı başına ortalama gelir)

ARPPU, A/B testi sonucunda ödeme yapan kullanıcı başına ortalama geliri ifade eder. Toplam gelirin benzersiz ödeme yapan kullanıcı sayısına bölünmesiyle hesaplanır. Örneğin 1.000 ödeme yapan kullanıcıdan 15.000 USD gelir elde ettiyseniz ARPPU 15 USD olur.

ARPAS (Aktif abone başına ortalama gelir)

ARPAS, A/B testini yürütmekten elde edilen aktif abone başına ortalama geliri ölçmenizi sağlayan bir metriktir. Toplam gelirin deneme veya abonelik aktive eden abone sayısına bölünmesiyle hesaplanır. Örneğin toplam gelir 5.000 USD ve 1.000 aboneniz varsa ARPAS 5 USD olur. Bu metrik, abone başına ortalama para kazanma potansiyelini değerlendirmeye yardımcı olur.

Hasılat (Proceeds)

A/B testi için hasılat metriği, geçerli App Store / Play Store komisyonu düşüldükten sonra satın almalar ve yenilemelerden uygulama sahibinin USD cinsinden elde ettiği gerçek tutarı temsil eder. Doğrudan uygulamanın kazançlarına katkıda bulunan, A/B testinde denenen varyasyonlarla ilişkili net geliri yansıtır. Hasılatın nasıl hesaplandığına ilişkin daha fazla bilgi için Adapty dokümantasyonuna başvurabilirsiniz.

Tekil aboneler (Unique subscribers)

Tekil aboneler metriği, A/B testindeki varyasyonlar aracılığıyla abone olan veya deneme aktive eden farklı bireylerin sayısını temsil eder. Başlattıkları abonelik veya deneme sayısından bağımsız olarak her aboneyi yalnızca bir kez sayar.

Tekil ödeme yapan aboneler (Unique paid subscribers)

Tekil ödeme yapan aboneler metriği, A/B testindeki varyasyonlar aracılığıyla bir satın alma işlemini başarıyla tamamlayarak ödeme yapan abone haline gelen benzersiz kişi sayısını temsil eder.

İade oranı (Refund rate)

A/B testi için iade oranı, testteki varyasyonlarla doğrudan ilişkili iade sayısının ilk kez yapılan satın alma sayısına (yenilemeler hariç) bölünmesiyle hesaplanır. Örneğin 5 iade ve 1.000 ilk kez satın alma varsa iade oranı %0,5 olur.

Tekil satın alma dönüşüm oranı (Unique CR purchases)

A/B testi için tekil satın alma dönüşüm oranı, testteki varyasyonlarla ilişkili satın alma sayısının tekil görüntüleme sayısına bölünmesiyle hesaplanır. Örneğin 10 satın alma ve 100 tekil görüntüleme varsa tekil satın alma dönüşüm oranı %10 olur.

Tekil deneme dönüşüm oranı (Unique CR trials)

A/B testi için tekil deneme dönüşüm oranı, testteki varyasyonlarla ilişkili başlatılan deneme sayısının tekil görüntüleme sayısına bölünmesiyle hesaplanır. Örneğin 30 başlatılan deneme ve 100 tekil görüntüleme varsa tekil deneme dönüşüm oranı %30 olur.

Tamamlamalar ve tekil tamamlamalar (Completions & unique completions)

Yalnızca onboarding A/B testleri için. Tamamlamalar, kullanıcıların A/B testindeki varyasyonlar aracılığıyla onboarding’i tamamlama (yani ilk ekrandan son ekrana geçme) sayısını sayar. Biri iki kez tamamlarsa bu iki tamamlama ancak bir tekil tamamlama sayılır.

Tekil tamamlama oranı (Unique completions rate)

Yalnızca onboarding A/B testleri için. Tekil tamamlama sayısının tekil görüntüleme sayısına bölünmesiyle elde edilir. Bu metrik, insanların A/B testindeki varyasyonlar aracılığıyla onboarding ile nasıl etkileşime girdiğini anlamanıza ve onboarding’in görmezden gelindiğini fark ettiğinizde değişiklik yapmanıza yardımcı olur.