Ürün yöneticileri için funnel analizi ya dönüşümlere bakmak ya da kampanya başarısını ölçmekten çok daha fazlasıdır. Bu içerikte huni analizi konusuna yakından eğilecek, özellik hunisi nasıl incelenir sorusu ve daha fazlasına yanıt arayacağız.
İçindekiler:
- Funnel (Huni) Analizi Nedir?
- Funnel Analizi Türleri
- Özellik Hunisi Nedir?
- Özellik Hunisi Hangi Sorulara, Ne Yanıtlar Sağlar?
- Özellik Hunisi Analizi Nasıl Yaratılır ve Nasıl Okunur?
- Yapay Zeka Huni Analizi Üzerine Konuşuyor
Funnel (Huni) Analizi Nedir?
Funnel ya da huni, amaçlanan olayın gerçekleşmesine kadar potansiyel müşterilerin yolculuklarını adım adım izlemek için kullanılan bir analiz yöntemidir. Geniş bir başlangıç ve dar bir bitiş, kullanıcıların ilk adımından son adımına kadar olan süreci ve her aşamayı tamamlayan toplam kullanıcı sayısını yansıtır. İlk adımda hedefimiz potansiyel kullanıcıların ürün ile temas geçmesi ve son adımda dönüşümü (conversion) gerçekleştirmesidir.
Funnel Analizi Türleri
Funnel analizi, özellikle pazarlama ve satış alanlarında sıklıkla kullanılır. Pazarlama hunisi, kullanıcıyı edinmek (user acquisition), aktive etmek (activation) ve tutunumunu sağlamak (retention) gibi hedeflerle oluşturulur ve izlenir. Bu noktada kimlerin aklına korsan metrikler geldi? Bilmeyenler ve unutanlar için AARRR metriklerine yeniden bakalım:
Korsan Metrikler (AARRR) Nedir?
Pazarlama hunisi kullanıcıyı ürüne çekmek ve kullanıcının ilgisini daha da artırmasını hedeflerken, satış hunisi ise potansiyel müşteriyi asıl müşteriye dönüştürmeyi merkezine alır. Bu noktada izlenmesi gereken önemli metrikleri listelediğimizde ise, baş harfleri bir araya gelince "AARRR" şeklinde bir kısaltma oluşturuyor. Bu da tıpkı karikatürize edilmiş korsanların çıkardığı sese benzediği için, iş dünyasında da pirate metrics, ya da korsan metrikler olarak geçer olmuş.
Özellik Hunisi Nedir?
Özellik hunisi, dönüşümü ya da müşteri adayı oluşturmayı (lead generation) hedefine koymak yerine özelliğe odaklanır. Daha sonra ürün yöneticileri bu kullanıcıların özelliği nasıl keşfettiğinden nasıl kullanıldığına kadar geçen süreyi inceler. Özellikle ürün yönetimi alanında devreye giren özellik analizinin asıl hedefi, kullanıcıyı tanıma ve ürün geliştirme fırsatları yaratmaktır diyebiliriz. Örneğin, bir e-ticaret sitesinin ürün yöneticisi, kullanıcıların yüzde kaçının satın almaya giden yolu tamamladığını, hangi aşamalarda kayıp yaşandığını, A/B testlerinin sonucunu, ödeme yöntemlerinin hangisinin popüler olduğunu ve keşiften satın almaya kadar geçen süreyi analiz etmeye çalışabilir. Özellik hunisi analizi sonrası elde edilen içgörüler, satış ve pazarlamadan farklı olarak, ürün üzerinde doğru değişikliği yapmamız için veri sağlar.
Özellik Hunisi Hangi Sorulara, Ne Yanıtlar Sağlar?
- Kullanıcılar bu ürünü hangi aşamalarda terk ediyor? Bu terk etme oranları ne kadar yüksek? Kullanıcıların %40'ı, ödeme bilgilerini girmeye başlamadan önce ürünü terk ediyor. Bu durum, ödeme sürecinin kullanıcılar için yeterince kullanılabilir olmadığına işaret ediyor. Bu da bizi ödeme sayfasında bir iyileştirme yapmaya çağırıyor.
- Farklı kullanıcı segmentleri arasında hangi özelliklerin daha fazla tercih ediliyor? Genç kullanıcılar, kişiselleştirilmiş önerileri %50 daha fazla kullanırken, yaşça daha büyük kullanıcılar filtreleme özelliklerini tercih ediyor. Bu doğrultuda, genç kullanıcılara özel kişiselleştirilmiş önerilerin yoğunluğu artırılabilir.
- Kullanıcıların en çok hangi adımlarda engellerle karşılaşıyor? Kullanıcılar, ürün karşılaştırma adımında zorlanıyor ve %30'u buradan sonra ilerlemiyor. İlgili sayfanın yeniden tasarlanması ve okunması kolay bir arayüzde sunulması gerekiyor.
- Ürünü kullanmaya başlamadan önce kullanıcılar en çok hangi bilgilere ihtiyaç duyuyor? Kullanıcıların %70'i, ürün hakkında kullanıcı yorumlarına ve detaylı açıklamalara bakıyor. Bu nedenle, bu bilgiler daha erişilebilir hale getirilmeli.
- Kullanıcılar, özelliklerin veya hizmetlerin hangi yönleriyle daha fazla ilgileniyor ve bu ilgi ne kadar süreyle devam ediyor? Kullanıcıların büyük bir kısmı, yeni özelliklere dair bildirimleri almayı tercih ediyor ve bu ilgi, özellik hakkında ikinci bir bildirim alana kadar %30 oranında devam ediyor. Bu da bildirim stratejilerinin optimize edilmesi gerektiğini gösteriyor.
- A/B testleri satın alma akışını nasıl etkiledi? A/B testleri sonucunda, sepet sayfasına eklenen "Hemen Al" butonu ile kullanıcıların %25 daha fazla işlem tamamladı.
- Farklı ödeme yöntemleri kullanan kullanıcıların başarılı olma oranlarında bir değişiklik var mı? Kredi kartı ile ödeme yapan kullanıcıların %35'i işlemi başarıyla tamamlıyor, ancak kurumsal fatura talep eden kullanıcıların başarılı olma oranı %50'ye çıkıyor. Bu noktada taksit seçenekleri ödeme adımının öncesinde gösterilebilir.
- Ürünü keşiften satın almaya kadar geçen ortalama süre ne kadar? Ürünü keşfetmekten satın almaya kadar geçen ortalama süre 43 saat olarak ölçülüyor. Bu süreyi daha da kısaltmak adına stok durumu bilgisi ürün sayfasına eklenebilir.
- Satın alma işlemleri en çok uygulamadan mı, yoksa web sitesinden mi yapılıyor?
Satın alma işlemlerinin %63'ü mobil uygulama üzerinden yapılırken, geri kalan %37’lik kısmı web sitesi üzerinden gerçekleşiyor. Uygulama kullanımını desteklemek amaçlı “App Only”, yani uygulama kullanıcılarına özel yeni özellikler eklenebilir.
Özellik Hunisi Analizi Nasıl Yaratılır ve Nasıl Okunur?
Ürün özelliklerini analiz etmek ve kullanıcı ile etkileşimini değerlendirmek için ilgili huni nasıl yaratılır?
Bu huniyi kurduktan sonra yorumlarken bakmamız gereken konular ise, öncelikle kullanıcıların en çok hangi adımlarda başarısız olduğu, (Drop-off), varsa bir adımdan diğerine geçerken büyük düşüşlerin muhtemel nedenleri, beklemediğimiz kullanıcı kayıplarının hangi aşamalarda gerçekleştiği şeklinde verilebilir. Buna ek olarak masaya yatırmanızı önerdiğimiz bir diğer konu ise, belirlediğimiz hedef kitlenin farklı alt segmentlerindeki dağılışlarına daha yakından bakmak ve bu alt segmentlerde bir fırsat olup olmadığını gözlemlemektir.
Yapay Zeka Huni Analizi Üzerine Konuşuyor
Bir özellik hunisini analiz etme süreci, hedef kitlenin belirlenmesiyle başlar, ardından izlenecek başlangıç ve hedef etkinlikler tanımlanır. İlk adımda analiz edilecek kullanıcı segmenti belirlenir. İkinci adımda, başlangıç etkinliği (örneğin, ürün detaylarını görüntüleme) ve hedef etkinlik (örneğin, satın alma işlemini tamamlama) belirlenir. Son adımda ise, kullanıcı yolculuğu haritalanarak ana adımlar ve ara aksiyonlar tanımlanır. Bu, kullanıcıların platform üzerindeki ilerleyişini ve davranışlarını izlemek için bir özellik hunisi oluşturulmasını sağlar, böylece kullanıcı etkileşimi üzerine derinlemesine içgörüler elde edilir ve ürün deneyimi iyileştirilir.
