Lean Analytics bize neler öğretti?

Lean Analytics bize neler öğretti?

Başucu kitaplarını zaman zaman açıp karıştırmakta, içeriklerin hala geçerli olup olmadığını teste tabi tutmakta ve anlatılanların sizin gerçeklerinizle kesişimlerine bakmakta fayda var. Altı çizilmiş onca satır, kıvrılmış ve not alınmış nice sayfa, dönemin bilgi bolluğunun da azizliği ile unutulup gitmeye mahkum.

Değerli ve uzun ömürlü bilgilerin peşinde, Alistair Croll ve Benjamin Yoskovitz imzalı Lean Analytics kitabını tekrar inceledik ve önemli bulduğumuz noktaları derlemeye çalıştık. Tekrar incelediğimizde, yer aldığımız projelerde de karşılaştığımız ve günümüzde hala önem arz ettiğini düşündüğümüz noktaları aşağıdaki başlıklarda topladık:

  • İyi bir metrik
  • Viralite
  • Veriye Bakarken
  • Gelir Aşaması
  • Ağ Efekti
  • E-postalar
  • B2B Odaklı Girişimler
  • Danışmanlıktan Girişime Dönüş

Başlıkların altını doldurmadan önce, kitabın arkasındaki ana düşünce ile başlayalım:

“The core idea behind Lean Analytics is this: by knowing the kind of business you are, and the stage you’re at, you can track and optimize the One Metric That Matters to your startup right now.”

Yani Lean Analytics’in yazılma amacı, bizce, şu: Girişiminiz ile ne tür bir iş yaptığınızı ve girişiminizin hangi aşamada olduğunu anlayarak, sizin için en önemli metriği tespit ve optimize etmek.

Kitaptaki girişim tanımı ise şu şekilde:

“A startup is an organization formed to search for a scalable and repeatable business model.”

Bizim okuduğumuz şekliyle: Ölçeklenebilir ve tekrarlanabilir bir iş modeli arayışında olan organizasyon.

Kitapta yukarıdaki tanımlar çerçevesinde, kitabın ardındaki ana düşünce ve başrole oturttuğu organizasyon tasviri ile bir girişimin hangi evrede olduğuna dair tespitler, örnek vakalara da yer verilerek temellendirilmeye çalışılıyor. Basım yılı 2013 olan kitabın yayımlamasının ardından 5 yıla yakın zaman geçmesine rağmen hala, içinde bulunduğumuz projelerde kitaptaki yaklaşımlardan ve genel-geçer doğrulardan güç alıyoruz.

Peki, kitabı tekrar gözden geçirdiğimizde, hangi konuların öne çıktığını görüyoruz?

İyi bir metrik

Kitapta da sıkça bahsedilen ve tecrübe ile sabit olan bir gerçek var: İyi bir metrik karşılaştırılabilir olmalı. Farklı zaman dilimlerinde, farklı kullanıcı segmentlerinin hareketlerini metrik özelinde karşılaştırabilmek; öngörü üretebilmek ve aksayan noktaları tespit edebilmek için hayati öneme sahip. Aslında, bizim de sıkça duyduğumuz Dönüşümler %X arttı ifadesi de bu konuya denk düşen bir örnek. Karşılaştırma olmaksızın, en geniş haliyle tüm kullanıcıların belirsiz bir tarih aralığındaki performansını odağa almak, göz boyayan ya da asıl fırsatları görünmez kılan bir durum yaratabilir.

Analizleri yaparken ve sunarken “Dönüşümler X kullanıcı segmentinde geçen haftaya kıyasla %2 arttı” paralelinde karşılaştırmalardan beslenmek daha anlamlı çıktılar verecektir. “Dönüşümler %X arttı” ifadesinin yarattığı albeni kaybolacak olsa da, performans analizi sırasında kontrol ve deney grubu hareketlerini ayrıştırarak tek bir değişken özelinde yapılan incelemeler ve çıkarımlar, daha anlamlı ve ayakları yere basan bir durum değerlendirmesi sunacaktır.

İyi birçok metrik bulmak konusunda girişimler ve girişimciler genellikle istekli ve şanslı. Ölçümlemenin önemine verilen değerin arttığı bir gerçek, kaldı ki girişimler için, kurumsal şirketlere nazaran, performans takibi ve ölçümleme bir zaruriyet. Kitaptaki şu cümle söz konusu zaruriyeti net biçimde özetliyor: “Ölçümleyemediğini geliştiremezsin.”

Performans takibi aşığı girişimler için handikap olabilecek konu ise, iyi birçok metriğe sahip olmanın kısıtlı kaynak ile yürüyen projeler için birer iterasyon inhibitörüne dönüşebilme potansiyeli. Bunun öne çıkan nedeni de, birçok iyi metrikten oluşan, önceliklendirilmemiş ve iş hedeflerine uygun seçilmemiş KPI setleri. Söz konusu girişimler olduğunda, birden fazla metriği takip etmek ürün-market uyumunu yakalayabilmek için gerekli sürati engellemeye muktedir olabilir. Kitapta, hız kesmemek ve odağı dağıtmamak için girişimin içinde bulunduğu aşamaya dair bir adet metrik seçilmesi öneriliyor. OMTM (One Metric That Matters – En Önemli Ölçüt) olarak tanımlanan, girişimin ya da projenin içinde bulunduğu aşamaya bağlı olarak belirlenecek tek metriğe odaklanmak ve performansı bu metrik özelinde geliştirmek için kaynak harcamak, pek çok veriyi takip etmeye bağlı oluşacak donma halinin antidotu olarak gösteriliyor.

Bu konuda zorlayıcı olabilecek durum ise OMTM’nin oldukça iyi bir analiz ve gözlem sonucu belirlenmesi zorunluluğu. Günlerin dahi önemli olduğu, hele ki dijital bir ürün ya da kuluçka merkezlerinde ilerleyen bir süreç için saatlerin önem arz ettiği projeler için yanlış bir metriğe odaklanmak ölümcül olabilir. Önerimiz; önce iş fikrini ve fikrin çözmesi umulan problemi valide etmek ve sonra birkaç metriği takip ederek işe başlamak. Bu sayede, iş fikri bir çözüm seti etrafında kurgulandığında, ilk aşamalarda AARRR ayaklarından hangisine odaklanmanın daha faydalı olabileceği görülebilir ve doğru metrik seçimindeki hata payı, fikir ve çözüm seti üzerine inşa edildiği için, azaltılabilir.

Şunu da belirtmekte fayda var; OMTM ile yola çıkmanın en iyi çözüm olmadığına dair söylemler de mevcut. Sean Ellis’in OMTM ile NSM (North Star Metric) kıyaslaması ve büyüme için seçilmesi gereken metriklere dair görüşlerini içeren yazıya bu bağlantıdan ulaşılabilir.

Viralite

Genel yargının aksine, viralite yalnızca ürününüzü refere eden insan sayısı ile alakalı değil. Konunun popülerliği arttıkça bir “buzzword”e dönüşme süreci de hızlandı. Proje sahiplerinin dillendirdiği fakat bir sistem çerçevesinde planlı şekilde üstüne gitmediği konulardan olduğunu gördüğümüz viralite için tekrar altı çizilmesi gereken nokta, ürününüzü yayan kullanıcı sayısı kadar edinim ile davet gönderme arasında geçen süre de kritik. WoM (Word of Mouth) etkisi, gönderilen davet sayısının yanı sıra, kullanıcıların davet eden kullanıcıya dönüşümü ile davet gönderilene kadar geçen süre ile birlikte değerlendirilmeli.

Google Trends “Virality” | 2004 – 2018

Viraliteyi gelir-gider üzerinden açıklayan örnekler ise konunun neden büyük bir trend yakaladığını açıklar nitelikte. Misal olması adına; 100 yeni kullanıcı için 1000$ harcadığınızı düşünün. Bu durumda kullanıcı edinim maliyetiniz 10$ olacaktır. Viral katsayınız 0.4 ise, 100 yeni kullanıcı gün sonunda 40 kişiye davet yollayacak, ve o 40 kişi de 16 kişi çağıracak ve en sonunda edindiğiniz kullanıcı sayısı 100 değil, 165 kullanıcıya dönüşecek. Bu artış da edinim maliyetinizi 10$’dan 6.06$ seviyesine çekecek. Hesap böyleyken, viralite yaratacak kurgularınıza zaman ayırmaya ve belirlediğiniz metrikleri düzenli olarak takip etmeye bakın.

Veriye bakarken

Kitapta, LinkedIn çalışanı Monica Rogati’nin veri analizi yaparken dikkat edilmesi gereken 10 olası tehlike bölümünü okudugumuzda, üç maddenin projelerimizde sık karşılaştırdığımız türden sorunlar oldugunu gördük.

  • Veri setinin güvenilir oldugu yanılgısı

Analizini yapmamız istenen veri seti ile uzun süre boğuştuğumuz, anlamlandıramadığımız hareketlere takılıp kaldığımız oluyor ve tahminimiz yine olacak. Bunun nedeni ise, Rogati’nin bir numaraya yerleştirdiği gerçeği unutuyor oluşumuz. Herhangi bir veri seti incelenirken ilk iş, analize konu olacak veri setinin güvenilirliğinden emin olmak. Aksi takdirde uzun süreler harcayıp arpa boyu yol gidememeniz ve veriye küsmeniz olası.

  • Aykırı değerleri de analize katmak

Hedef kitle içinde olmayan segmentlerin hareketlerini de katarak içgörü üretmeye çalıştığımız durumlarda, özellikle hipotez inşasında, eylemsizliğe doğru yol almak son derece olası. Özellikle erken dönem bir girişimin eksponansiyel olarak artan az sayıdaki kullanıcısını incelerken kaçınması gereken ana kural belki de bu. Benzer şekilde, büyük yapılarda da edinim kampanya performansı ölçümünde ve optimizasyonunda hedefleme kriterlerini belirlerken aykırı değerleri ayrıştırmadan yola devam etmek hedeflerden uzağa sürükleyebilecek hatalardan. Çözüm önerisi, kullanıcı profillerini performans göstergeleri özelinde inceleyerek aykırı değerleri süzmek ve incelemelere dahil etmemek.

  • Büyüme analizinde örneklem boyutunu göz ardı etmek

Piyasaya yeni sürülen ürünlerde, beta versiyonlarda veya MVP ölçeğinde büyümeye odaklanmak ve büyüme merkezli bir hedef oluşturmak tehlikeli olabilir. İlk hafta ya da ay sonunda gördüğünüz büyüme rakamları uzun süreli bir trendi yansıtmayabilir. Ürününüzün S eğrisine paralel bir ilgi yakalayacağı ön görüsü ile ayakları yere basan büyüme hedefleri oluşturmak, henüz yolun başındaki ekipler için daha isabetli sonuçlar üretebilir. Erken dönemlerde, büyümeyi göz ardı etmeden, ana birkaç metrikten oluşan bir metrik portföyü üzerinden performansı okumak daha anlamlı olacaktır.

Gelir aşaması

Doğrulanmış bir problemi, yine doğrulanmış bir fikirden türetilmiş bir ürün aracılığı ile çözebildiğinizi ve ürününüzün belli sayıda müşteriyi de kendine çekebildiğini gördükten sonra odaklanmanız gereken nokta, gelir yaratma gücünüz ve potansiyeliniz. Hedef ise; gelir yaratımını ölçeklenebilir, sürekli ve aracısız gerçekleyen bir sistem ile gerçekleştirebilmek. Bu aşamanın takip edilmesi zaruri metrikleri ise çoğu girişim için ortak; gelir, edinim maliyeti (Cost of Acquisiton – CoA), kullanıcı başına düşen ortalama gelir (Average Revenue Per User – ARPU) gibi gelir temelli performans göstergeleri.

Ağ efekti

Başlığa ismini veren, Blockchain teknolojisi ve merkezi olmayan ağların belli bir viral genişliğe ulaştıktan sonra ne kadar da hızlı ilgi topladığını anlatan etkinin adı. Kitapta verilen örneğiyle, telefon sistemleri, ağ efektine en geleneksel örnek. Şöyle ki, bu tarz sistemler kullanan sayısı arttıkça daha kullanışlı hale gelen ürünleri temsil ediyor.

Ağ efektine dayalı büyüyen bir ürününüz varsa durum iki taraflı ilerler: Hızlı büyürseniz, ürün-market uyumunu test etmek için oldukça kısa bir süreniz olur ve test için neredeyse hiç vaktiniz olmaz. Yavaş büyürseniz ise, fikrinizin kopyalanması ve geride kalmanız bir anda ihtimaller arasına girer.

Blockchain ve kripto paraların gelişimine baktığımızda; bazı bitcoin geliştiricilerinin keyfi ve kederi bir arada yaşadığını söylemek yanlış olmaz. Bir yandan bilinirliği artarken, market dominasyonu %99 olan Bitcoin için 2020 itibariyle markette %5 dominasyon payı öngörüsünde bulunan uzman/fenomen sayısı azımsanmayacak boyutta.

E-postalar

Hedefli bir e-posta kampanyası yürüttüğünüzde açılış oranlarını takip etmeniz mecburi. Ölçümün teste, testin de iterasyona yol verdiği akışta, kurduğunuz iletişimin hem OMTM’ye hem de yanal performans metriklerine katkısını gözlemeniz gerek. Sektör ve kapsam değişkenlerinin açılış oranlarına etkisini yadsıyamasak da, normal veya vasat bir e-posta kampanyası yürüttüğünüzde göreceğiniz açılış oranları %1 ila %14 arasında olacak.

Açılış oranınızı yukarı çekmek için önerilenler; varyantsız kampanya çıkmamak, iletişim kurma frekansınızı işgalci görünmeyecek şekilde belirleyerek düzene sokmak ve örnek vakalarda görülen taktikleri de işine içine katmaya çalışmak. Taktiklere örnek vermek gerekirse, Experian’ın e-posta konusuna tek kelimelik “özel” ifadesini eklemesi ile açılış oranını %14 artırdığı bir vakaya kitapta yer verilmiş. Benzer şekilde, e-posta konusunun kısalığı ile korelasyon gösteren açılış oranlarına dair çalışmalara da rastlamak mümkün.

B2B odaklı girişimler

Kurumsal firmalara yönelik ürün geliştiren ve az sayıda büyük hacimli satış ile büyümeye çalışan bir yapınız varsa, girişiminizin büyüme ve gelir performansını ölçmek için yapmanız gerekenler biraz farklılaşıyor. Az sayıda ve genelde özel ilgi isteyen kullanıcı ile tanışma-satış kapama süresi, B2C bir ürün ile son kullanıcıya ulaşan girişime kıyasla çok daha uzun olan, aylara yayılan bir satış döngüsü yaşamanız ve çoğunlukla satış sonrası hizmet beklentisini karşılamanız gerekiyor.

Ek olarak, küçük ölçekli şirketlerin altyapı ve araç setlerini değiştirebilirken gösterdiği esneklikten büyük ölçekli firmalarda eser yok. Kendi geliştirdikleri sistemleri kullanan ve bu sistemlere ciddi yatırımlar yapan şirketlerde, genelde bizim de gördüğümüz, araç değişikliklerine karşı bir direnç söz konusu. Ayrıca, araç-ürün seçimlerinin arkasındaki kararlarda şirket içi politikalar da yer alabiliyor ve belki de bu durum değişimin önündeki en büyük engellerden. Kaldı ki, müşterilerinizi ikna etseniz dahi, büyük ölçekli firmaların günlük operasyonlarına direkt tesir eden ürünlerin implementasyonu ve bakımı son derece kaynak düşmanı olabiliyor. Üstelik, kurumsal firmaların web tabanlı uygulamalara yanaşmadıklarını ve yanaştıklarında ise ilk aşamada API ile kendi sistemlerine sizi çekmek isteyeceklerini de düşünmek gerek. Yapının içinde bir implementasyon gerçekleştirmek, bir takım metrikler ile belirlenmiş bir süreden daha fazla vakit alacaksa, bu yöntem bir girişimin gelir modelinde yer almamalı. Satış sonrası servis ve bakım hizmeti veren web tabanlı bir ürün ile sürekli ve tekrarlanabilir bir büyüme yakalayabilmek zor.

Öte yandan, avantaj olarak görülebilecek noktalar ise; güçlü bir satış kasınız varsa, kullanıcılarınızla kuracağınız birebir ilişkiler ile gelirinizi artırmanız mümkün, çünkü yüksek meblağlı satışlarınız direkt satış için harcadığınız eforu büyük ihtimalle dengeleyecek. Telefonu açıp hedef kitlenizin çoğuna ulaşmanız, ne istediklerini anlayarak hızlıca pivot edebilmeniz ya da ürününüze özellik ekleyebilmeniz de olası. Bir avantajınız da rakip sayısının görece az olması. Bunun nedeni de sektör spesifik çözümler sunabilmek için iki faktörün öne çıkması: Sektör spesifik içgörü üretecek uzmanlık ve odaklanılan teknolojinin getireceği fayda.

Kitapta da altı çizilen gerçek, sektör spesifik bilginin paha biçilemez durumda olduğu. Bir işin, özellikle arka sahnesindeki tüm süreçlerle, nasıl işlediğini bilmek, size inovatif çözümlerle satüre olmamış büyük alanlar sunabilir, ki bu alanların dış dünyadan çoğu zaman gizli olduğu da bir gerçek.

Danışmanlıktan girişime dönüş

Danışmanlık hizmeti sunabilmek, hizmet verdiğiniz dikeyde güç kazanmanız ve yatayda pek çok şirket ile temas kurmanız nedeniyle, bir gün girişimleşecekseniz, önemli bir ayrıcalık. Bu şekilde, sektör spesifik kullanıcı ihtiyaçlarını gözlemlerken faturalarınızı da ödeyebilirsiniz. Ayrıca problemleri doğruladıktan sonra iş fikirlerinizi test edebileceğiniz, fikirlerini alabileceğiniz paha biçilemez bir fokus grubunuz da hazır. Fakat, pek çok zaman, danışmanlıktan ürün odaklı bir girişime dönüşüm, gerçekleşemeyen bir hedef. Çünkü, bir noktada verdiğiniz hizmeti sonlandırıp, ürün geliştirmeye odaklanmalı ve finansal baskıları takımınıza yansıtmadan geliştirilen ürün gelir yaratana kadar maddi olarak hayatta kalmalısınız.

Benzer şekilde, danışmanlık hizmeti vermeye ve değişken müşteri taleplerine ve ihtiyaçlarına, ürün odaklı bir şirkete kıyasla, daha kişisel ve doğaçlama yaklaşımlar geliştiren kaslarınızın hafızası da ürün geliştirme döneminde bir engele dönüşme potansiyeline sahip. Kitapta da altı çizilen çoğu danışmanlık şirketinin o şeritte kalmaya devam ettiği ve kabuk değiştirmeyi başaramadığı. Bugün, yola girişim olarak çıkan fakat gün sonunda belli sayıda şirkete bakım ve destek süreçleri ile birlikte geliştirdikleri ürün ile hizmet veren çok sayıda yaşlı girişim de var. Yaşlı girişim dememizin sebebi ise giriş bölümündeki tanımda yer alıyor. Ölçeklenebilir, tekrarlanabilir, hızlı büyüme gerçekleştiremeyen fakat bir girişim olarak yola çıkan organizasyonlar gün sonunda kurumsal ile girişim arasında arafta kalıyorlar.


Lean Analytics’i tekrar incelediğimizde, günlük gerçeklerimizle de kesiştiği için, gözümüze çarpan konuları bizden örnekler ve çözüm önerileri ile derlemeye çalıştık. Bir gün kitabı tekrar okuduğumuzda, farklı başlıkların ve konuların gerçeklerimizle kesişmesi dileğiyle.

Referans


Girişimciler için hazırladığımız serilere göz atmak ister misin?

Bugün ilk makalen bizdendi.

Daha fazlası için SHERPA Blog okuru olmalısın.
Giriş Yap Ücretsiz kaydol

Benzer Yazılar

SENİN İÇİN ÖNERİYORUZ
Siz de bir kullanıcı deneyimi tasarımcısısınız

Siz de bir kullanıcı deneyimi tasarımcısısınız

Gizle