Veriye dayalı ürün yönetimi. Günümüzde havalı çocukların yaptığı şey bu, değil mi? Muhtemelen araştırma yaptınız ve “veriye dayalı” olmanın, bu ürün yöneticilerinin günlük iş akışlarında ürün analitiğini kapsamlı şekilde kullanmaları anlamına geldiğini öğrendiniz.
Ancak soru şu: Analitik verileriyle ne yapıyorlar? Bunları gerçek hayatta nasıl kullanıyorlar?
Neyse ki size ilham vermesi için ürün analitiğine yönelik 6 kullanım alanından oluşan bir liste derledim.
Ürün Analitiği Nedir ve Neden Önemsemelisiniz?
Ürün analizi; dijital ürününüz hakkında (kullanıcı etkinliği, finansal veriler vb. dahil) veri toplama, bu verileri analiz etme ve bulgularınıza dayanarak günlük ve ürün stratejisine ilişkin kararlar alma sürecidir.
Ürün analitiğini kullanmak, bir ürün yöneticisi olarak aldığınız kararların kalitesini önemli ölçüde artırır; çünkü fikirlerinizi veya çözümlerinizi verileri kullanarak destekleyebilir ve kanıtlayabilirsiniz.
Kantitatif veriler, müşteri görüşmeleriyle topladığınız nitel verileri de tamamlayarak ürününüzün yanı sıra müşteri veya kullanıcı davranışının mevcut durumuna ilişkin eksiksiz bir tablo sunar.
Kullanıcılarınızın etkinliklerini izleyen ve kullanıcı etkileşimleri hakkında size raporlar gönderen özel bir ürün analitiği aracı kurarak ürününüz için ürün analitiğini etkinleştirebilirsiniz.
Bu araçlar, ürününüzden topladıkları kullanıcı eylemi verilerini bir araya getirir ve ürününüzün kullanımıyla ilgili sahip olabileceğiniz bazı soruların yanıtlarını bulmak için özel raporlar oluşturmanıza olanak tanır.
Artık ürün analitiğinin ne olduğunu bildiğimize göre, ürün analizini uygulamaya yönelik bazı pratik örnekleri incelemeye başlayalım.
Örnek #1: Kimsenin Kullanmadığı Özellikleri Kaldırarak UI’ınızı Sadeleştirme
Harika ürünler, rakiplerinden daha fazla özelliğe sahip olan ürünler değildir. Aslında çoğu zaman çok fazla özelliğe sahip ürünlerde kullanıcıların gezinmesi zorlaşır ve bu ürünleri ürün geliştirme ekiplerinin sürdürmesi imkânsız hâle gelir.
Bu nedenle harika ürün ekipleri, ürünlerinin yalnızca kullanıcılarına değer katan özelliklere sahip olmasını sağlar. Bunu yapmak için insanların kullanacağını düşündüğünüz yeni özellikleri sürekli ekler ve artık değerli olmadığını bildiğiniz özelliklerden kurtulursunuz.
Bir sonraki bariz ikilem, kaldırılmaya değer özelliklerin nasıl seçileceğidir. Çok basit; bir ürün analitiği aracıyla kullanımlarını kontrol edin!
Sadeleştirme İçin Mixpanel Gibi Olay Tabanlı Bir Ürün Analitiği Aracı Kullanma
Herhangi bir özelliğin kullanımını izleyebilmek için bu özellik adına bir olay oluşturmanız ve kullanıcı özellikle her etkileşime girdiğinde bu olayı tetiklemeniz gerekir. Ölçmek istediğiniz ürün özellikleri için bu olayları oluşturduğunuzu varsayarsak yapmanız gereken tek şey, ilgili özelliğin kullanımına ilişkin bir rapor oluşturmaktır.
Bunu bir örnekle açıklayalım. Birçoğumuzun kullandığı müzik yayın hizmeti Spotify’ı yönettiğinizi ve karışık çalma özelliğinden kurtulmaya değer olup olmadığını anlamak istediğinizi düşünün.
Bunun için aşağıdaki gibi görünen yeni bir İçgörüler Raporu oluşturacağız.
Burada, söz konusu özelliğimiz olan “Karışık Çalma”yı, karşılaştırmak istediğimiz temel özellikle (genellikle ürününüzün temel eylemi veya Kuzey Yıldızı) birlikte seçtik; bu örnekte temel özellik “Bir Şarkı Yayınla”. Her ikisi için de her gün karışık çalma ve yayın gerçekleştiren benzersiz kullanıcıların sayısını göstermesi amacıyla “DAU Sayısı” seçeneğini belirledik.
Daha sonra, karışık çalma özelliğini kullanan şarkı yayıncılarının yüzdesini hesaplayan basit bir formül ekledik.
Bu grafiğe baktığımızda 2 önemli sonuca ulaşabiliriz:
- Tüm müzik yayıncılarının ancak %0,5’i karışık çalma özelliğini kullanıyor.
- Karışık çalma kullanımı son ay içinde istikrarlı bir şekilde %1,3’ten %0,5’e geriledi.
Bu kullanım istatistiklerine dayanarak Karışık Çalma’yı kaldırmak ve UI’ımızı sadeleştirmek için uygun bir aday olarak değerlendirebiliriz.
Have an account? Log In
Örnek #2: Kurulumunuzu veya AHA! Anı Akışlarınızı Bozan Kullanıcı Deneyimi Sorunlarını Bulma ve Düzeltme
Kullanıcılarınızın ürününüzde attığı ilk adımlar, onların elde tutulma oranı ve yaşam boyu değeri üzerinde güçlü bir etkiye sahip olacaktır. En azından, yönettiğim ürünlerde bunu defalarca gözlemledim.
Kullanıcıların ürününüzü kurma ve AHA! anlarına ulaşma sürecindeki her türlü iyileştirme, sonunda onlar için daha yüksek bir elde tutma oranına dönüşecektir.
Açıklık getirmek gerekirse kullanıcılar, kaydolurken gerekli tüm yapılandırmaları yaptıklarında (örneğin kredi kartı bilgilerini sağlayıp bir ödeme uygulamasında doğruladıklarında) kurulum anına ulaşır. AHA! anı ise kullanıcı yolculuğunda ürününüzün faydasını ve değerini ilk kez deneyimledikleri noktadır (örneğin ödeme uygulamanızla anında transfer gerçekleştirmek).
Kullanıcıların kurulum ve alışkanlık anlarına ulaşmasını engelleyen, yolculuktaki ürün deneyimi sorunlarının daha az kişinin bu anlara ulaşmasına neden olması oldukça yaygındır. Ancak iyi haber şu ki bunları bir analiz aracıyla veya bunun gibi UX ısı haritalarıyla kolayca bulabilirsiniz. Ekipler bu tür verilerle kullanıcıların nerede süreci bıraktığını, hangi adımların zorluk yarattığını ve dönüşümün nasıl iyileştirileceğini bulabilir.
İlgili Okuma: Ürün Geliştiricileri İçin En İyi 10 UX Tasarım Aracı
Dönüşüm Sorunlarını Gidermek İçin Heap'te Ürün Analitiği Hunileri Nasıl Kullanılır?
Yolculukları (kurulum ve AHA! anlarınıza götürenler de dahil) izlemenin ve bu yolculuklardaki sorunları gidermenin en pratik yollarından biri hunilerdir. Huni, kullanıcıların bir etkinlikten diğerine dönüşümünü görebileceğiniz, belirli bir sıraya yerleştirilmiş etkinlikler listesidir.
Tek bir e-posta alanı ve gönder düğmesi bulunan temel bir kayıt sayfası için huni analizinin nasıl göründüğünü burada görebilirsiniz.
Kayıt sayfamız için kullanıcıları şu etkinliklerde izliyoruz:
- Kayıt sayfası görüntüleme.
- Kullanıcının e-posta adresini alana yazma.
- Gönder düğmesine tıklama.
Gördüğümüz gibi Kayıt sayfasına 1.200'den fazla kullanıcı girmiş. Ancak bu 1.200 kullanıcının yalnızca %17'si e-posta adresini doldurmuş ve e-posta adresini verenlerin %90'ı gönder düğmesine tıklamış.
Bu huni, e-posta alanında bir sorun olduğunu ve bunun tam olarak ne olduğunu araştırmamız gerektiğini gösteriyor.
Bunun için kayıt ekranımızda kullanılabilirlik testi yapabilir veya kullanıcının ürününüzle etkileşiminin gerçek zamanlı video kaydı olan Heap oturum tekrarını izleyebiliriz.
E-posta alanı söz konusu olduğunda, e-posta doğrulamasının can sıkıcı olduğunu ve kullanıcılarınızın e-posta adreslerini birkaç kez girmeyi denedikten sonra vazgeçtiğini fark edebilirsiniz.
Örnek #3: Kademeli Kullanıma Sunma Sırasında Özelliğin Etkisini Ölçme
Ürününüzde, tam bir başarısızlık olan (kullanımı iyileştirmeyen, hatta kullanıma zarar veren) yeni ve göz alıcı bir özelliği kaç kez eklediniz? Bu durum en yetenekli ürün yöneticilerinin başına bile en az birkaç kez gelmiştir.
Geliştirdiğimiz özelliğin başarılı mı yoksa başarısız mı olacağını her zaman bilemediğimiz için, özelliği az sayıda kullanıcıya sunmak, kullanıp kullanmadıklarını (ve elde tutma oranı veya yaşam boyu değer gibi temel metriklerinizi iyileştirip iyileştirmediğini) kontrol etmek ve ardından başarılı olduğunu varsayarak diğer herkese sunmak iyi bir fikirdir.
Kademeli kullanıma sunma ve etki ölçümünü, Amplitude gibi temel analiz yazılımı özelliklerini içeren uzmanlaşmış bir ürün analitiği çözümüyle gerçekleştirebilirsiniz.
Amplitude Gibi Gelişmiş Ürün Analitiği Yazılımlarıyla Deneyleri Ayarlama ve Yürütme
Amplitude, Deneyler adı verilen gelişmiş bir işlevle birlikte gelir. Bunu A/B testleri yürütmek veya özellikleri kademeli olarak kullanıma sunmak için kullanabilirsiniz. Bir deney oluşturmanın ayrıntılarına girmeyeceğim; bu başka bir günün konusu, ancak Amplitude'ın API mesajlaşmasından entegrasyonlara, bildirimlere ve fiyatlandırmaya kadar özelliğiyle ilgili her şeyi açıklayan belgelere göz atabilirsiniz.
Şimdi ürününüzün başlangıç sürecinin bir parçası olarak bir video rehberi eklediğinizi ve oynat düğmesine tıklayıp videoyu izleyen kişi sayısını artırmak istediğinizi düşünelim. Bunun için videonun başlangıç sürecinin iki farklı bölümünde göründüğü iki çözüm tasarladınız.
Çözümlerinizin işe yarayıp yaramadığını (ve hangisinin daha iyi çalıştığını) anlamak için A varyantı için %25, B varyantı için %25 oranında kısmi kullanıma sunmayla bir deney oluşturabiliriz.
Bu deneyi başlattığımızda ve istatistiksel olarak anlamlı kullanıcı verileri elde etmek için bir süre çalıştırdığımızda gördüğümüz şey budur.
Yukarıdaki grafik, ana sayfa ziyaretinden videonun başlatılmasına kadar olan bir dönüşüm hunisidir. Gördüğümüz gibi, A varyantı kazanandır ve video başlatma dönüşümünü %3,4 oranında artırabilir.
Duruma bağlı olarak bunu bir başarı veya başarısızlık olarak değerlendirebilirsiniz. Videoyu açma dönüşüm oranı açısından bunun bir başarısızlık olduğunu ve herkese sunmak için harcanacak zahmete değmeyeceğini söyleyebilirim. Ancak bir deneyin sonucu elde tutma oranında %3,4'lük bir artış olsaydı, bu önemli bir başarı olurdu.
Örnek #4: Ürün Sağlığını İzleme
Ürünler iyi hissedebilen veya "hastalanabilen" canlı organizmalardır. Ürününüzün sağlığından her zaman haberdar olduğunuzdan ve ürününüzdeki sorunları tespit edip düzeltebildiğinizden emin olmak için ürününüzün “kalp atışını” bir ürün sağlığı panosu biçiminde izlemeniz gerekir.
İzlemenizin sonucunda, araştırılması gereken WAU veya yapışkanlık gibi temel ürün metriklerinde ve KPI'larda düşüşler ya da yükselişler fark edebilirsiniz. Ayrıca kullanıcı etkileşiminizin giderek azaldığını ve bunun ürününüzün yenilenmeye ihtiyaç duyduğuna işaret ettiğini görebilirsiniz.
Neyse ki ürün sağlığı panosu, herhangi bir iş zekâsı aracını (ör. Mixpanel veya Amplitude) kullanarak kolayca oluşturabileceğiniz bir şeydir.
Mixpanel ile Temel Ürün Metriklerini İzleme
Mixpanel'deki panolar, yan yana yerleştirdiğiniz birden çok ilişkili rapordan oluşur. Bir ürün sağlığı panosu için aşağıdaki raporları oluşturmayı düşünebilirsiniz:
- Temel eyleminiz için DAU, WAU veya MAU (ör. Spotify'da şarkı dinleme). Bu üçü arasındaki seçiminiz, temel eylemin doğal sıklığına bağlıdır. Şarkı dinleme günlük olacağından seçiminiz DAU olacaktır.
- Yapışkanlık (DAU/WAU, WAU/MAU vb.). Bu, etkileşimde bulunan ve ürününüze geri dönen kullanıcıların yüzdesini gösterir.
- Zaman içindeki kayıtlar ve zaman içindeki Ücretsiz → Ücretli dönüşümler. Bu iki metriği yakından takip etmeli ve kademeli olarak büyüdüklerinden emin olmalısınız.
- Müşteri kaybı. Bu, belirli bir süre içinde kaybettiğiniz kullanıcıların sayısıdır. Buradaki artış sizi endişelendirmelidir.
- Elde tutma. Bu, belirli bir süre (ör. 90 gün) sonunda sizinle kalmış kullanıcıların sayısını gösterir.
Tipik bir ürün sağlığı panosunun Mixpanel'de nasıl görüneceği aşağıda gösterilmiştir.
Ürününüzün sağlığını yansıtıyorsa panonuza istediğiniz başka raporları da ekleyebilirsiniz.
Örnek #5: QA Ekibiniz Sürümde Ciddi Bir Sorun Bulduğunda Gönderme/Göndermeme Kararı Vermek
Vermemiz gereken en zor ürün kararlarından biri, sürümün yayınlanması için onay vermektir. Bunun zor olmasının nedeni, sürümlerin neredeyse hiçbir zaman hatalardan tamamen arınmış olmamasıdır. Müşteri deneyiminize zarar verme potansiyeli olan bir hata bulduğumuzda işler daha da karmaşıklaşır.
Peki bu neden karmaşık? Eğer kötü bir hata varsa, yayınlamadan önce düzeltmeniz gerekir, değil mi? Ekibinizin bunu düzeltmesinin bir hafta daha süreceğini ve pazarlama ekibinizin geri çekilmesi zor taahhütlerde ve hazırlıklarda zaten bulunmuş olduğunu öğrendiğinizi düşünün.
Bu durumda iki seçeneğiniz vardır:
- Sürüme onay verip kötü hatanın sonuçlarıyla yüzleşmek.
- Pazarlama ekibinize lansmanı neden ertelemeleri gerektiğini açıklayan güçlü bir gerekçe sunmak.
Her iki seçenek de kötü görünüyor. Ancak endişelenmeyin; söz konusu hatanın etkisinin tahmin ettiğinizden çok daha küçük olma ve sürümü fazla sonuç doğurmadan yayınlayabilme ihtimaliniz var.
Hatanın etkisini ölçmek için ürün analitiği platformumuzdaki verileri kullanabiliriz.
Hata Etkisini Hesaplamak İçin Google Analytics'i Kullanma
Android 6.0.1 kullanan mobil uygulamanızda müşteri yolculuğunu tamamen bozan ve zaman zaman çökmelere neden olan bir hata olduğunu düşünün. Bu hatanın etkisini anlamak için Android'in bu sürümünü kullanan kullanıcıların sayısını bilmemiz gerekir.
Neyse ki Google Analytics, kullanım verilerinin yanı sıra kullanıcılarımızın cihaz türleri, işletim sistemi sürümleri, ekran boyutları gibi teknik özelliklerine ilişkin verileri de toplayıp depolayabilir.
Dolayısıyla “Teknoloji ayrıntıları” raporunu açıp “Sürümlü işletim sistemi” seçeneğini belirlersek, toplam kullanıcı tabanının yalnızca %1,2'sinin Android 6.0.1 kullandığını öğreniriz.
Bu veri, sürüm için yeşil ışık yakmamız açısından zaten bir gösterge olsa da Android 6.0.1 kullanıcılarından elde ettiğimiz geliri kontrol ederek olası finansal etkiyi de hesaplayabiliriz.
“Tüm kullanıcılar” ile “Android 6.0.1 kullanıcıları” arasındaki toplam geliri karşılaştırırsak aşağıdakini görürüz.
Görünüşe göre sürüm yayınlandıktan sonra çökmelerle karşılaşacak kullanıcılar bize hiç gelir kazandırmıyor. Bu nedenle, hatalı sürümü yayınlamamızın finansal açıdan herhangi bir sonucu olmayacak. Harika!
More Articles
Örnek #6: Pazarlama Çabalarınıza Değecek Kullanıcı Kümelerini Belirleme
Kullanıcılarınızın tamamı aynı değerde değildir. Bazıları ürün kullanımınızın büyük bölümünü (ve gelirinizin çoğunluğunu) temsil eden yoğun kullanıcılar olurken, diğerleri etkileşim kurma ve bunlardan para kazanma umudu çok az olan pasif kullanıcılar olacaktır.
Doğal olarak size en fazla geliri kazandırabilecek kullanıcıları belirlemek ve pazarlama çabalarınızı onlara yoğunlaştırmak istersiniz. Peki bunu nasıl yapabilirsiniz?
Farklı kullanıcı kümelerini belirleyip temel kullanım ve para kazanma ölçümlerinizi karşılaştırarak ürün analitiği verilerinizden yararlanabilirsiniz.
Amplitude ile Küme Analizi
Kümeler, ortak bir özelliği paylaşan kullanıcı gruplarıdır. Kümeleri şu temellere göre oluşturabilirsiniz:
- Platform (ör. Mac ve Windows kullanıcıları). Mac kullanıcılarının Windows kullanıcılarına kıyasla %30 daha yüksek LTV değerine sahip olduğu bir ürünüm vardı.
- Coğrafya (ör. Fransa ve Yunanistan'daki kullanıcılar). Ürüne bağlı olarak bazı ülkelerde iyi para kazanabilirken diğerlerinde düşük performans gösterebilir.
- Kayıt tarihi (ör. Kasım ve Ocak aylarında kaydolan kullanıcılar). Kara Cuma kampanyanızın büyük bir başarı elde ettiğini düşünün. Doğru kişileri hedeflediniz ve Kasım kümenizin LTV değeri diğer aylara kıyasla çok daha yüksek.
- Kullanıcı davranışı veya belirli özelliklerin kullanımı (ör. şarkıları karıştıran ve karıştırmayan kullanıcılar). Bir özellik geliştirirken, kullanıcılarının daha iyi etkileşim ve LTV değerine sahip olmasını gerçekten istersiniz. Aksi takdirde özellik başarılı olmamıştır ve ondan kurtulmaya değer.
Şimdi Amplitude'da birkaç küme oluşturalım ve bunları karşılaştıralım.
Japonya'da pazarlamaya yatırım yapmanın değip değmeyeceğini anlamak istediğinizi düşünün. Amplitude'da Japon kullanıcılar için şöyle bir küme oluşturabiliriz.
Ardından Japon kullanıcıların satın alma işlemlerinin sıklığını diğer herkesle karşılaştırabiliriz.
Gördüğümüz gibi Japon kullanıcılar ortalama orandan daha fazla satın alma gerçekleştiriyor. Bu nedenle pazarlama ekibinizden Japonya'yı hedeflemesini istemeye değer.
Özetlemek Gerekirse
Ürün analitiği, yalnızca sezgilerinize ve içgüdülerinize güvenmek yerine veriye dayalı tasarım kararları almanızı sağlayarak bir ürün yöneticisi olarak hayatınızı kolaylaştırır.
Analitik verilerine dayanarak bilinçli kararlar almak harikadır, ancak burada durmamalısınız. Daha iyi bir ürün yöneticisi olmak için kullanabileceğiniz diğer harika araçlardan bazıları şunlardır:
- Müşteri geri bildirim döngüleri, herkesin müşterilerinizin sesini duyduğundan emin olmanızı sağlar.
- Ürün tel çerçeveleri, tasarımınız üzerinde hızlı ve zahmetsizce yineleme yapmanızı sağlar.
- PRD'ler ve daha fazlası, özelliğin uygulama ayrıntıları konusunda herkesin aynı doğrultuda ilerlemesini sağlar.
- Ürün analitiği kursları, rolünüzde daha etkili olmanızı sağlayan değerli ve yüksek yatırım getirili kaynaklardır.
Bu kılavuzları okumanın yanı sıra bültenimize abone olabilir ve birçok ürün yönetimi içeriğini doğrudan gelen kutunuza ulaştırmamıza izin verebilirsiniz!
