TEKNOLOJİ

Digital Age | 13.09.2017 - 17:25

Kullanıcı deneyiminde raporlama ve analitik

“Analitik” kavramını, “İşinizin performansını daha iyi anlamak ve başarılı hale getirebilmek için veriyi ve veri setlerinden oluşan raporları inceleyerek içgörü çıkartabilme süreci” olarak kabul edersek, “İşinizin farklı bölümlerinin nasıl performans gösterdiklerini gözlemleyebilmek adına veriyi anlamlı ve bilgilendirici özetlere dökme süreci” olan “Raporlama”dan nasıl da açık ara farklı, bir iş zekâsı kavramı olduğunu basitçe özümseyebiliriz.

Facebook
Twitter
Linkedin
+

Eğer mevzu bahis, kullanıcı deneyimi tasarlamaksa, kullanıcı davranışlarını gözlemlemek, onların dijital ayak izlerini ölçümlemek ve hedef grubumuzun ortak paydasındaki eğilimlerini içeren raporları incelemek esastır. Bu esaslardan herhangi bir tanesi dahi eksik bırakıldığında, ortaya çıkacak deneyim tasarımı, onun tasarımcılarının geçmiş deneyimleri ile kısıtlı, veriden oldukça uzak karar alma seanslarıyla dolu bir egosantrik şölenden ileri gidemeyecek, kullanıcısından kopuk bir hikâye olacaktır.

Yazının ana fikrini ilk paragrafta verebildiklerimizin merakını kabartabildiysek, gelin bu çıkarımın sebeplerine hep birlikte göz atalım.

Google Analytics ≠ Analitik?

Profesyonel hayatımda proje sahiplerine en sık yönelttiğim sorular “Kullanıcı deneyimini nasıl ölçümlüyorsunuz? Kullanıcılarınızın dijital ayak izlerini takip edebilmek adına hangi analitik araçları kullanıyorsunuz,” olabilir. Bir önceki proje sahibinin verdiği cevapla demoralize olmaya doyamamış olduğumdan ötürü olabilir, her defasında yenilenen bir umutla, bu sorunun yanıtında “…kalitatif ve kantitatif verileri farklı analitik araçlarla bilgiye dönüştürüyor, daha somut içgörü sahip olabilmek için de [buraya bilumum kullanıcı test metodları gelir] gerçekleştiriyoruz. Raporlamayı daha anlamlı ve karar verme süreçlerimizde hata yapma payımızı azaltacak şekilde kurgulayabilmek adına tüm bu içgörüleri derleyen dinamik dashboard’lar kullanıyoruz.” gibi “Hah, şimdi işe koyulabiliriz.” diyebileceğim yanıtlar bekliyorum. Çoğunlukla kendimi “Biz Google Analytics kullanıyoruz.” ile başlayan ve ne yazık ki gerisi “Evet, eksiklerimizi biliyoruz ama raporlama için Google Analytics bize yetiyor” gelen bir sohbet içerisinde buluyorum.

Kamuya açık internet sitelerinin neredeyse yüzde 55’inde kullanılan Google Analytics (evet belki biraz da haklı olarak) kullanıcı trafiği ölçümleme yazılımları arasında kategori  sahibi olabilecek kadar güçlü. Ancak tüm bu güce rağmen Google Analytics = Analitik demek, kavramlar ormanında ağaç katliamına çıkmak demek.

“Analitik” kavramını, “İşinizin (bizim bağlamımızda kullanıcı deneyiminin) performansını daha iyi anlamak ve başarılı hale getirebilmek için (kullanıcıya ait) veriyi ve veri setlerinden oluşan raporları inceleyerek içgörü çıkartabilme süreci” olarak kabul edersek, “İşinizin farklı bölümlerinin nasıl performans gösterdiklerini gözlemleyebilmek adına veriyi anlamlı ve bilgilendirici özetlere dökme süreci” olan “Raporlama”dan nasıl da açık ara farklı, bir iş zekâsı kavramı olduğunu basitçe özümseyebiliriz.

İşte tam burada bir nefeslenelim ve “Kısa bir özet alalım mı,” diyenlerin susuzluklarını giderelim. Raporlama kendisine, okuyucusuna bilgi vermeyi ana hedef alırken, Analitik içgörü yaratımına odaklanır. Raporlama okuyucusunu soru sormaya teşvik ederken, Analitik sorulara yanıt vermeyi görev edinir.

Ve hemen popüler bir örnekle devam edelim…

“Bizim kohortlarımız var. Ya sizin?”

Son 2-3 yıl içerisinde, analitik odaklı sohbetlerin en sevilen ve tercih edilen ego bükücü gümüş kurşunu “Biz o dediklerinizi yapıyoruz. Biz, oraları çoktan geçtik, kohort! bile yapıyoruz.” olabilir. Sohbette sihirli kelime “kohort” kullanıldığı anda karşı tarafın soğuk terler akıtmaya başlaması, boğazına köfte kaçmışçasına yutkunması ve “Özür dilerim, sizin taa cohortlara kadar girdiğinizi bilmiyordum. Susuyor ve önünüzde saygıyla eğiliyorum” demesi bekleniyor. Hâlbuki kendisi de bir SaaS girişimcisi olan blogger David Skok’un dediği gibi “Kohort, grup demenin en afilli yöntemi.”

Analitiğin sorulara nasıl yanıt verdiğini en güzel örnekleyen analitik formlarının başında gelen kohort görünümü korkutucu, sunduğu değer ise oldukça değerli olan bir analitik formu. Madem ki, analitik, rapordan ayrışırken en somut olarak “soruları yanıtlama ekseninde” ayrışıyor, günümüzün en popüler analitik pratiklerinden birisi olan kohortun nasıl çalıştığına göz atalım ve kendimize soralım:

“Kullanıcılarımızın bir bölümünün, internet sitemizi tek bir defaya mahsus ziyaret etmediklerini biliyoruz. Peki, sitemizi T anında ziyaret eden kullanıcıların ne kadarı, sonraki aylardaki tekrar ziyaretler gerçekleştiriyorlar?”

İşte kohort bu tip durumlarda çok işe yarayan bir analitik form. Hatırlayalım, görünümü biraz korkutucu…

En soldaki kolon bize kullanıcının internet sitemizi ilk kez ne zaman ziyaret ettiğini gösterirken sırasıyla;

  1. kolon ilgili ay içerisinde sitemize ne kadar kullanıcı geldiğini
  2. ve sonraki kolonlar ise kullanıcıların yüzde kaçının, siteyi ilk ziyaret ettiği aydan sonraki aylarda tekrar ziyaret ettiklerini gösteriyor. (Kohordun yani gruplandırmanın sihri de işte tam burada ortaya çıkıyor.) Feb, 2014 satırını ele aldığımızda, ilgili ayda siteyi ilk kez ziyaret eden kullanıcı sayısının 5 bin 144, bu tarihte bir sonraki ayda (Month 1 kolonu) bu 5 bin 144 kullanıcının sadece yüzde 2,6’sının internet sitemizi tekrar ettiklerini anlayabiliyoruz. Bu içgörünün raporlandığı yöneticinin “Peki, ilk ziyaretini hangi ay yapan kullanıcılarımızın internet sitemizi tekrar ziyaret etme oranları daha yüksek,” sorusuna da yine aynı analitik form olan kohort yanıt verebiliyor: “Ağustos 2014 ayında sitemizi ilk kez ziyaret eden kullanıcıların bir sonraki aydaki tekrar ziyaret oranı yüzde 6.” Raporlanan içgörü daha fazla soru sormaya teşvik ediyor, analitik formlar da “Neden?” ve “Peki ya…?” sorularına yanıt bulmaya…

Biraz daha örnekle ilerlesek?

Hay hay… Örneğin şirketinizdeki pazarlamayı ele alalım. Kullanıcı deneyimi ekseninde hangi raporlama ölçütlerinin esas alınmasını arzu ederler?

  • # kalifiye fırsat sayısı (Lead)
    (Kullanıcılarımızdan kaçı müşteriye dönme etabına geçebildi)
  • Müşteri edinim maliyeti (Cost of acquisition)
    (Bir müşteriyi edinebilmek için ne kadar harcadık?)
  • Müşteri yaşam döngüsü (Life time value) Müşteri edinim maliyeti paritesi
    (Bir kullanıcımızdan müşterimiz olduğu tüm süre boyunca edineceğimiz kazancın onu edinmeye harcadığımız bütçeye oranı)

Peki, bu esnada hangi analitik formlar çalıştırırsak, daha da sorgulanabilir içgörüler elde edebiliriz?

  • Aylık tekrar eden gelirimizin (Monthly recurring revenue) fırsatları elde ettiğimiz kanallara göre analizi
    (Bize tekrar eden gelir yaratan fırsatların kendilerine kaynak aldıkları kanallar nelerdir? Bunları bilelim ki fırsat edinimi için nereye para harcayacağımızı bilelim.)
  • Geçen ayki Adwords kampanyamızın, bu ayki iş geliştirmeden kaynaklı tekrar eden gelir artışına etkisi nedir?
    (Etkisini öğrenelim ki Adwords kampanyasında optimizasyona gitmemiz gerekiyor mu, medya ajansımızı tekrar bilgilendirmemiz gerekiyor mu bilelim.)
  • Hangi pazarlama kanalları en düşük yatırıma geri dönüş oranına sahip?
    (Yatırıma geri dönüş performansımızı bilelim ki pazarlamanın bütçesini doğru kanala harcamak için elimizdeki somut yönergeler bulunsun.)

Dilerseniz şimdi de müşteri memnuniyetine odaklanalım… Kullanıcı deneyiminin en önemli performans kriterlerinin başında gelen memnuniyet oranlarında, hangi raporlama ölçütlerinin esas alınmasını arzu ederiz?

  • Müşteri ve onun aylık tekrar gelir yaratma oranı
    (Bugün tek bir müşteriyi bile elde etmek oldukça pahalı. Amaç tekrar tekrar bu maliyetine girmeksizin, elde etmeyi başardığımız müşterinin yaşadığı deneyimi mümkün olabildiğince pozitif kılmak ve böylelikle yine mümkün olabildiğince uzun bir süre işletmemize gelir kapısı olmasını sağlamak.)
  • Çapraz satışlarla artan aylık tekrar gelir oranı
    (Mutlu müşterinin, hali hazırda işletmenizden satın aldığı ürünler dışındaki farklı ihtiyaçlarını da işletmenizden tedarik etmesinin önünde hiçbir engel yok.)

Peki ya, analitik formlar? Bu esnada hangi analitik formlar çalıştırırsak, daha da sorgulanabilir içgörüler elde edebiliriz?

  • En yüksek müşteri kayıp riski, deneyimin hangi adımında gerçekleşiyor?
    (Bu riskin en yüksek olduğu müşteri deneyim adımını bilelim ki, tüm önceliğimizi tam da bu adımdaki riski dağıtmaya odaklayabilelim.)
  • Hangi dikey segmentimizdeki müşteri grubunda en yüksek tutundurma değerlerine sahibiz?
    (Kullanıcılarımıza ait veriyi işlemeye başladığımızda, tekrar eden davranış setleri bulabilmemiz, ortak davranışların oluşturduğu kümelerin müşteri tutundurma üzerindeki etkilerini araştırmamız, sunduğumuz kullanıcı deneyiminin müşterimiz tarafından en başarılı kabul edilen ölçütlerini anlamamıza imkân sağlamaz mı? Bu ölçütleri diğer müşteri segmentlerimiz üzerinde test ederek genel anlamda müşteri tutundurma oranımızı artıramaz mıyız?)

Neden raporlama ve analitiği ayrıştırmalıyız?

Kullanıcı deneyimi alanındaki teknolojilerin ve onların hizmet ettikleri iş zekâsının, oldukça yüksek frekansta okuma gerektirdiğini ve mevzu bahis terimlerin anlamlarını öğrenmeye çalışırken, iş yapacak zaman kalmayabileceğini kabul ediyorum. Digital Age’in bana açtığı bu köşede elimden geldiğince yalın bir dil kullanarak yazdığım yazılarda, kısa okumalar sunarak kavramsal bataklıkları kurutmayı hedefliyorum. Lakin konu, kullanıcı deneyimi adına yürütülen operasyonların performanslarının gözlemlenmesine ve belki de en önemlisi “veriye dayalı karar almaya” geldiğinde, ezbere adım atmanın hiçbir rasyonel açıklaması olamayacağını en gür sesimle haykırmak istiyorum.

Rapor ve analitik formlar, cümle içerisinde dahi birbirleri yerine kullanılmaması gerekli iki kavramken “Google Analytics’i koyduk, çocuklar raporlara bakıyor, bir şey sorduk mu yanıt veriyorlar.” düzleminde kalan hiçbir deneyim tasarımı çalışmasının verimli olmayacağını tarihe not düşerek, huzurlarınızdan ayrılıyorum.