Olay Tabanlı Analitik: Tanım, Örnekler ve Araçlar

Olay Tabanlı Analitiği Tanımlama

Olaya dayalı analiz, kullanıcılar ile ürününüz arasındaki etkileşimleri izleme ve analiz etme yöntemidir ve olaylar olarak da bilinir . Olaylar ve kullanıcılar, olaya dayalı analizin temel unsurlarıdır. Bir olay, mobil uygulama, e-posta, ürün panosu, CRM veya web sayfası gibi dijital bir temas noktasında gerçekleşen herhangi bir eylem veya davranıştır.

Üç yaygın olay kategorisi vardır:

• Eğitim veya kayıt gibi ürününüzdeki bir işlemi tamamlamada önemli olan etkinlikler
• Ürününüzün ana mekaniği boyunca kullanıcıya rehberlik eden etkinlikler
• Bir kullanıcının uygulama içi satın alma yapmasını sağlayan etkinlikler

Kullanıcılar, dijital bir ortamda işletmenizle etkileşime giren potansiyel müşterileri veya müşterileri temsil eder. Kullanıcılar ürününüzle etkileşime girdikçe davranışları, demografisi ve diğer özellikleri konum, cihaz, dil, e-posta adresi veya cep telefonu numarası gibi kullanıcı özellikleriyle birlikte kaydedilir.

Bu kullanıcı ve olay kombinasyonu, ürününüzün nasıl kullanıldığı ve en önemlisi neden kullanıldığı hakkında size değerli bilgiler verir.

Önemli Çıkarımlar

• Olaya dayalı analiz, kullanıcıların etkileşime girip ürününüzü keşfederken davranışlarını izler.
• Müşterilerin ürününüzdeki belirli olayları neden tamamladığını anlayabilirseniz, kullanıcı deneyiminde iyileştirmeler yapabilirsiniz.
• Olaya dayalı analiz platformları, dönüşüm oranları, elde tutma ve müşteri yaşam boyu değeri gibi temel performans göstergelerinin iyileştirilmesi için temel sağlar.

Olay Tabanlı Analitiğin Faydaları

Kullanıcı davranışlarını ve olaylarını izlemek, sayfa görüntülemeleri veya trafik kanalları gibi basit ölçümlerin ötesine geçer. Olaya dayalı analitik, size yalnızca ürününüzde neler olduğunu söylemez; size nedenini söylemeyi amaçlar. Bu "neden" ile uyumlu bir ürün yaratabilirseniz, artan katılım, sadık müşteriler ve artan gelir elde edebilirsiniz.

Her işletme belirli sonuçları hedefleyecek olsa da, olaya dayalı analitik size şu konularda yardımcı olabilir:

Etkileşimi ölçün ve ürününüzü geliştirin: Günümüzün tüketicileri, yalnızca kendileri için tasarlanmış gibi görünen son derece kişiselleştirilmiş deneyimler bekliyor. Bu B2B hizmetleri için de geçerli. Kullanıcılarınızın ürününüzden ne beklediğini bilmeden kişiselleştirmeyle dolu bir müşteri deneyimi tasarlamak zordur. Olaylar ve davranışlar, daha iyi etkileşim ve doğru ürün ayarlamalarının kilidini açmak için gereken anahtarlardır.

Karmaşık teknolojiyi sorunlara hızla uygulayın: Verilerden güçlü içgörüler elde etmek için artık bir SQL uzmanı olmanıza gerek yok. Amplitude gibi olay tabanlı analiz ürünleri, ekiplerin karmaşık analitik soruları yanıtlamasına olanak tanıyan düşük/kodsuz araçlar sunar. Bu, verimliliği önemli ölçüde artırır ve daha fazla ekip üyesinin topladığınız bilgilerden faydalanmasını sağlar.

Verileri işletmeniz genelinde demokratikleştirin: Olaya dayalı analitik, işletmenizdeki farklı ekiplerin veriler aracılığıyla işbirliği yapması için altın bir fırsat sunar. Gartner'a göre, "2023 yılına kadar, veri paylaşımını teşvik eden kuruluşlar, çoğu iş değeri ölçümünde emsallerinden daha iyi performans gösterecek." Kullanıcı davranışları, ürün, pazarlama, BT ve müşteri başarısı gibi birden çok ekip genelinde stratejiyi bilgilendirebilir.

Olay Tabanlı Analiz Araçları

Şirketler davranışsal verilerin değerini anladıkça yeni olay tabanlı analitik araçları ortaya çıkmaya devam ediyor. Ancak her şirket aynı hedeflere, kaynaklara veya kısıtlamalara sahip değildir. Her araç, endüstrilerdeki şirketlerin benzersiz hedeflerini karşılayabilecek belirli yetenekler sunar.

Yaygın olarak kullanılan olay tabanlı analitik araçları ve olay tabanlı sistemler şunları içerir:

• Adobe Analytics
• Google Analytics
• Genlik
• segment
• mparçacık
• karışık panel
• Pendo
• Yığın

Olay Tabanlı Analitik Platformlarla Neler Yapabilirsiniz?

Kullanıcılar ve olaylar hakkında veri topladıktan sonra, analitik platformunuz üzerinden çeşitli testler ve deneyler yapabilirsiniz. Her analitik platformu farklı yetenekler sunar. Amplitude gibi platformlar size aşağıdaki analizleri ve daha fazlasını yapabilme imkanı verecektir.

Huni Analizi

Huniler, bir dönüşüm noktasına yol açacak şekilde düzenlenmiş birden çok olaydan oluşur. Huni analizi, farklı olayların bir huni oluşturmak için nasıl birbirine bağlandığını daha iyi anlamanızı sağlar. Örneğin, temel bir e-ticaret hunisi şöyle görünebilir: bir kullanıcı ürün arar > bu ürünle ilgili ayrıntıları görüntüler > sepete bir ürün ekler > satın alma işlemini tamamlar.

Dönüşüm hunisindeki her adım, kullanıcılara devam etmeleri veya bırakmaları için bir fırsat sunar. Huni analizi, her bir olayı izole etmenize olanak tanır, böylece herhangi bir ihtilaf noktasını araştırabilirsiniz. Dönüşüm hunisindeki bir adım iyi çalışıyorsa, bu deneyimi ürününüzün diğer alanlarında da tekrarlayabilirsiniz.

segmentasyon

Segmentasyon, farklı kullanıcıları ve olayları zaman içinde karşılaştıran bir analiz yöntemidir. Potansiyel müşterileri ve müşterileri ürününüzle nasıl etkileşim kurduklarına bağlı olarak belirli gruplara ayırmak için segmentasyonu kullanabilirsiniz.

Kullanıcı gruplarını ve olayları karşılaştırmak, müşteri yolculuğu boyunca önemli farklılıkları bulmanıza yardımcı olur. Bir grup kullanıcı, daha yavaş bir grubun aksine huni boyunca yıldırım hızında seyahat ediyor olabilir. Bu varyasyonlar, sizi deneyimleri ayarlamanın yeni yollarına yönlendirir, böylece değer sağlar ve müşterileri memnun eder.

Olay Tabanlı Analitiği Kullanmanın Gerçek Örnekleri

Kullanıcı davranışını samimi bir şekilde anlamaya öncelik veren şirketler, kişiselleştirilmiş deneyimleri yönlendirmeye yardımcı olacak daha fazla içgörüye sahip olacak. McKinsey & Company'ye göre, "daha hızlı büyüyen şirketler, daha yavaş büyüyen emsallerine göre gelirlerinin yüzde 40 daha fazlasını kişiselleştirmeden sağlıyor."

Jumbo Interactive Kişiselleştirme ile Geliri Artırıyor

Avustralya Ulusal Piyango ürünlerini satan bir platform olan Jumbo Interactive, pazarlama girişimlerini kişiselleştirmek için Amplitude'ü kullandı. Jumbo, belirli olayları ve kullanıcıları hedefleyerek kişiselleştirme için üç fırsat buldu.

• Jumbo, çevrimiçi satın alma işlemi gerçekleştiren kullanıcılara bir öneri e-postası gönderdikten sonra %20 daha fazla etkileşim elde etti.
• Jumbo, çevrimiçi uygulamada sipariş veren oyunculara anında iletme bildirimi gönderdikten sonra etkileşimde %32'lik bir artış yaşadı.
• Jumbo, web sitesine erişmek için bir e-posta veya anlık bildirim yoluyla tıklayan kullanıcılar için kişiselleştirilmiş bir içerik kartı sunarak %8,5 daha fazla etkileşim sağladı.

Bu deneylerin sonucu? Amplitude'ü kullandıktan sonraki iki ay içinde dönüşümlerde %158 artış. Bu hızda, Jumbo'nun yıldan yıla yeni gelirde 500.000 dolar kazanması bekleniyor.

NerdWallet, Huni Analizi ile KPI'ları Artırıyor

Kişisel finans şirketi NerdWallet, web sitelerinin ve mobil uygulamalarının kullanıcılar arasında nasıl yankı uyandırdığını daha iyi anlamak için Amplitude ile ortaklık kurdu. Hem mobil uygulama hem de web sitesi kullanıcılarının huni analizini yapmak için olay tabanlı analitik kullandılar. NerdWallet, mobil kullanıcıların içeriği tıklama olasılığının web kullanıcılarına göre iki kat daha az olduğunu keşfetti. Gerçek zamanlı olarak çeşitli deneyler yaptıktan sonra NerdWallet, mobil deneyimlerini ayarlayarak tıklama oranlarında %200'lük bir artış sağladı.

Geliri Artırmak için Etkinlik Tabanlı Analitiği Kullanma

Diyelim ki bir web sitesi ve mobil uygulama içeren bir e-ticaret işletmeniz var. Bir potansiyel müşteri, web sitesini açar ve sepetine bir ürün eklemeden önce bir dizi ürüne göz atar. Ardından günler sonra mobil uygulama üzerinden giriş yaparak ödeme akışını tamamlıyorlar. Analitik platformunuzda, yukarıdaki davranışlar veya olaylar şöyle görünebilir: "Kullanıcı Kaydı", "Öğeleri Ara", "Öğe Ayrıntılarını Görüntüle", "Ürünü Sepete Ekle" ve "Satın Alma İşlemi Tamamlandı".

Zaman içinde bu olaya dayalı veriler, ürün değişikliklerine ve ayarlamalara yol açan önemli soruları tetikleyebilir. Bir ürün tasarımcısı, yukarıdaki e-ticaret örneğindeki verileri inceledikten sonra şunları sorabilir:

1. Kullanıcıların yüzde kaçı tek bir oturumda ödeme akışını tamamlıyor?
2. Dönüşüm, öğeye veya markaya göre nasıl farklılık gösterir?
3. Kullanıcılar dönüşüm sağlamazlarsa, bunun yerine nereye giderler?
4. Dönüşüm için gereken tipik süre (dakika veya gün olarak) nedir?
5. Kaç kullanıcı bir ödeme hatasıyla karşılaşıyor? Yeni bir kredi kartıyla denemek için geri mi dönüyorlar? Değilse, onları sonsuza kadar kaybeder miyiz?

Yukarıdaki soruları, olaya dayalı analitik olmadan yanıtlamak neredeyse imkansızdır. Olaya dayalı verilerle donanmış olarak, artık sezgilere dayalı kritik kararlar vermek zorunda kalmayacaksınız. Bunun yerine, ürününüzün tatmin etmek için tasarlandığı kişilerin kalıplarından, trendlerinden ve arzularından yararlanabilirsiniz.

Olay Tabanlı Analitiği Büyümeye Bağlama

Ürününüzü geliştirmek, müşterileri elde tutmak ve işinizi büyütmek söz konusu olduğunda, artık müşterilere neyi sevip neyi sevmediklerini sormak zorunda değilsiniz; sadece ne yaptıklarını izleyebilirsiniz.

Amazon gibi şirketler , müşterilerinin alışkanlıklarına ve tercihlerine dikkat ederek çok başarılı oldular. Olaya dayalı analitiklerin, Amazon gibi şirketlerin muazzam bir büyüme ve artan gelir elde etmesine yardımcı olduğu açıktır.

Kullanıcı davranışı motivasyonu ve niyeti yansıtır. Bir potansiyel müşteri veya müşteri her ödeme yaptığında, alışveriş sepetini terk ettiğinde veya bir şarkı çaldığında, istediklerini ileten bir karar verirler. Zamanla, bu kullanıcı davranışları, yeni içgörülere ve keşiflere işaret eden kalıpları, yani olay tabanlı analitik kullanılarak izlenebilen kalıpları ortaya çıkarır.

Referanslar

• Müşteri deneyimini kişiselleştirmek: Perakendede farklılaşmayı sağlamak (Nisan 2020) McKinsey & Company
• B2B Kişiselleştirme Bağlamda Nasıl Yerleştirilir (Temmuz 2021) Forbes
• SQL Nedir ve Nasıl Çalışır? Yapılandırılmış Sorgu Dili Kılavuzu (Ekim 2021) Sıçrama Tahtası
• Veri Paylaşımı Dijital İşi Hızlandırmak İçin Bir İş Gerekliliğidir (Mayıs 2021) Gartner
• Kişiselleştirmeyi doğru veya yanlış yapmanın değeri katlanarak artıyor (Kasım 2021) McKinsey & Company