Alışveriş sepetiniz şu an boş
Tüm eğitimlere göz atarak ilgi duyduklarını sepetine ekleyebilirsin.
Makaleler
Dijital ürünleriniz için kullanıcı tutundurma
Onurcan Eki, dijital ürünlerde kullanıcı tutundurma (kullanıcıyı elde tutma) kavramını küresel raporlardan yararlanarak deşifre etti.
Köken itibarıyla iktisata dayanan; mükelleflerden elde edilen gelirlerin vergi sonrası elde edilen toplam gelire bölünmesiyle ortaya çıkan “kullanıcı tutundurma” kavramı, günümüz veri analitiği dünyasında bir dijital ürün ya da hizmetin müşterisi olmuş kullanıcıları, tekrar kazanma oranı olarak tanımlanıyor. Yer yer farklı ortamlarda “elde tutma oranı” olarak da bahsedilen bu kavramların ikisini de yazı içinde kullanmaya gayret ederek pekişmesini sağlayacağım.
Sonra söyleyeceğimi başta söyleyeyeyim: Her ürünün ihtiyacı, benzersiz iş akışı ve kullanıcı segmentinin farklılaşmasından yola çıkacak olursak, “Peki iyi kullanıcı tutundurma oranı nedir?” sorusuna henüz bir cevap vermek mümkün değil. Ürün ekiplerinin de kendi ürünleri için uygun bir elde tutma/tutundurma oranına karar vermek konusunda büyük baskılar hissettiğine tanık olsam da bu yazıyla bu kavramı işin katili olmaktan birlikte çıkarmaya çalışacağız. Zira ürün içinde kullanıcının temas ettiği ana etkileşim noktalarındaki nicel ve nitel analizlerle, ürünü sağlam kazıklara bağlamak mümkün.
Özetle, bir “Evreka”nızı alırım.
Bu içerik ücretsiz!
Okumaya devam etmek ve SHERPA Blog okuru olmak için aşağıdakilerden birini seç.
Her hafta yenileri eklenen yüzlerce içeriğe ücretsiz ve sınırsız eriş.
Ürün ekipleri kullanıcı tutundurma oranlarını nasıl ölçmeli?
Dijital ürünlerin kullanıcı tutundurma tanımları bile işletmeden işletmeye değişirken, müşteri tabanları veya metodolojileri de tam olarak aynı olmayabilir.
Örneğin, B2B segmentinde bir video hosting yazılımı ile son tüketicinin kullandığı bir sesli içerik tüketim uygulaması, çok farklı müşteri edinim yöntemlerine sahiptir. Kurumsal video yazılımları bugün uzun vadeli bağlılıklara dayanırken, sesli içerik uygulamalarında herhangi bir taahhüt gerekmez. Bundan ötürü video yazılımları birkaç ay boyunca hiçbir etkinlik görmüyorsa, bu her zaman çanların çaldığına işaret etmiyor olabilir. Lakin dikkat ekonomisinden payını alan, son tüketicilerin kullandığı müzik uygulamasına 1 gün sonra geri dönmeyen kullanıcı, taşları yerinden oynatabilir.
Farklı zaman aralıklarında bu iki segmentte benzerlikler de görülebilir. Lakin kullanıcı tutundurma aksiyonlarını farklı şekilde tanımlamalarından dolayı, gün sonunda raporlara birinin tutundurma oranının %80, diğerinin %92 olarak geçmesi de beklenmedik bir şey değil.
Bir ürünün tutundurma oranının iyi mi, yoksa kötü mü olduğunu anlamak için her ürün ekibi iş akışlarının sağladıklarını akıllarının bir ucunda tutarak, ürünleri için elde tutma kavramının ne olduğunu tanımlamalıdır. İlerleyen kısımlarda oranın kendisinden ziyade, daha önemli olan “kullanıcı tutundurmanın neyi temsil ettiği” konusunu birlikte ele alacağız.
Peki elde tutma/tutundurma oranı bilgisini nasıl elde ederiz?
Basitçe tanımlamak gerekirse; kullanıcıyı elde tutma oranı, belirli bir süre sonunda hala o ürünü kullanan müşterilerin yüzdesidir. Özünde de, “Bir kullanıcı herhangi bir işlem yaptı mı, ayrıldı mı ve sonra geri gelip başka bir işlem gerçekleştirdi mi?” vb. soruları bulunur. Eğer ürüne özgü olarak belirlenen bu sorulardan birine yanıtlar evet ise, kullanıcının “tutunduğunu” söyleyebiliriz. Değilse, çanlar çalıyor demektir.
Bir ürünü yeniden ziyaret eden kullanıcıların, ana işlem aksiyonunu gerçekleme ve ürün içinde daha fazla zaman geçirme eğilimine daha yakın olduğu bilgisinden yola çıkarsak; yüksek bir tutundurma/elde tutma oranı, ara sıra kullanılan bir ürüne göre daha başarılı olacaktır.
Bu oranları herhangi bir veri analitiği aracı kullanıyorsanız gözlemleyebilmeniz mümkün. Örneğin bu raporu, Google Analytics üzerinde Audience > Cohort Analysis ekranında gözlemleyebilirsiniz.
Yazıda daha da derinleşmeden önce, ekran görüntüsündeki bir kaç metriği açıklamak isterim.
Şu anda Google Analytics’teki kısıtlardan ötürü yalnızca edinme tarihine göre kohortlar oluşturabiliyoruz. Örneğimde, Google’ın kullanıma açık hale getirdiği görünümde, sol üst tarafta açılan dropdown menüde bunu görebiliyoruz. (Acquisition Date)
Karşılaştırılacak kohortların boyutu; mevcut seçeneklerde gün, hafta ve aydır. Örneğin 10’uncu günde kaydolan kullanıcıların metrikleri, sonraki günlerle karşılaştırma adına kullanılabilir. (Cohort Size)
Tutma yüzdesi, seçtiğiniz zaman aralığında geri gelen kullanıcı sayısı/başlangıçtaki kullanıcı sayısı olarak tanımlanır. Bu da oransal olarak, günler/haftalar/aylar üzerinden takip edilir. (Metric)
Yukarıdaki grafikte, edinilen kullanıcıların yalnızca %4.38’inin 2. haftada web sitesine geri geldiğini görebilirsiniz.
“Peki anlatıyorsun da neden tutundurma önemli?” dediğinizi de içten içe duyuyor gibiyim.
Forbes’un araştırmasına göre yeni kullanıcı edinme maliyetinizin, var olan kullanıcılarınızı geri getirmeye kıyasla 5 kat daha pahalı olduğu dünyamızda, kullanıcı tutundurmalarınızın nerelere varabileceğine dair eğer siz de benim gibi ayrıntılara takılan biriyseniz, bir izlenim yaratması adına buradan da paylaşmak istediğim bir bilgi var.
Benim de oldukça faydalandığım San Franciscolu girişimci Amin Ariana’nın bu konuda oldukça sık verilen örneği var.
Kendisi Quora’da “Yalın modelde kohort analizi ile A/B testi arasındaki temel fark nedir?” sorusuna bundan tam 7 yıl önce verdiği toplamda 9.6 milyon kez görüntülenen yanıtında, kullanıcı tutundurmayla ilgili kohort analizlerinin farklı kullanıcı kitlelerini takip edebilmesinden ötürü bir takım A/B testlerinde edinilmeyecek bilgiler verebileceğinden de bahsetmişti.
İşin ucunun nerelere varabileceğine dair bir izlenim yaratması adına, bulgusunu buradan da paylaşmak isterim. Gelen soruya kendisinin yanıtı şöyle olmuştu:
Bir A/B testi, farklı seçim kriterlerine dayalı olarak belirli bir sonuç için, bir popülasyonun iki örneğini karşılaştırır.
Kohort analizi, zaman ve yer gibi bağımlılıklar için kontrol edilen bir A/B testidir.
Örneğin; kırmızı butonların, kullanıcıların mavi butonlarda daha fazla kayıt sağladığını varsayabilirsiniz. Bunun için de A grubunun kırmızı bir buton ve B grubunun mavi bir buton gördüğü bir A/B testi tasarlarsınız. Gerçekten de A grubunun kırmızı butonu gördüklerinde sisteme daha sık kaydolduğunu keşfedersiniz.
Fakat bunun yerine bir kohort analizi yapacak olursanız kullanıcıları, kaydoldukları aya ve posta kodlarına göre segmentlere ayırırsınız. Yaz aylarında kıyı bölgelerinin yakınında kaydolan belirli bir kullanıcı grubu dışında, diğer A/B testlerinin aslında bir renk tercihi için yetersiz sonuçlar verdiğini öğreniyorsunuz.Bu kohortu daha fazla araştırırsınız; A/B testinizdeki çoğu kullanıcının aslında kırmızı düğmeye önyargılı olduğunu keşfedersiniz. Çünkü o Yaz, kullanıcılarınız okyanus yakınında çok fazla zaman geçirdiği için mavi rengine karşı duyarlılıkları artmış ve kör olmuşlardı. Bu yüzden sadece kırmızı düğmeleri görebiliyorlardı. Lakin diğer insanlar için renk farkı oldukça önemsizdir. Eğer sadece A/B testlerine güvenseydiniz, kırmızı rengin daha iyi olduğu gibi yanlış bir sonuca varırdınız.
Amin Ariana
1. Benim aksiyonum ne?
Ürünlere göre tutundurma türleri; üründen ürüne ve kullanıcı tanımına göre büyük ölçüde değişiklik gösterirken, bu da ürün ekiplerinin bu başlık altında ilkini irdeleyeceğimiz üç öncülü yanında getiriyor.
Çoğu şirket “aksiyonu”, kullanıcının platformunda gerçekleştirdiği herhangi bir etkinlik ya da olay olarak tanımlarken, ürünü kullanmaya başlamak da dahil olmak üzere çok geniş bir şekilde tanımlanabilir.
Buradaki evrenin genişliğinden yola çıkarak, kullanıcıların geri dönme olasılığını gerçekten ölçüp ölçmedikleri konusunda daha ayrıntılı bir fikir edinme adına, bu aksiyonları sınırlamak en makul olanıdır.
Örneğin; satın almalar, sisteme giriş yapmalar, profil tamamlamalar, sistem içinde paylaşım yapmalar gibi, ürünlere göre özelleştirilebilen değerli olaylarla bu şekilde daraltabilir.
Bunun sebebi başta da dediğim gibi her ürünün benzersiz olmasından kaynaklanır. Sektörler için örnek olarak paylaşabileceğim aksiyonlar ise yukarıdaki gibi örneklendirilebilir.
2. Elde tutmanın ölçüleceği süre nedir?
Bir başka ifadeyle kullanıcıyı elde tutmak olarak adlandırdığım, tutundurma faaliyeti için ürün ekipleri elde tutmayı ölçecekleri süreyi belirlemelidir. Son tüketicinin ana kullanıcısı olduğu pek çok uygulamada; 1 gün, 1 hafta ya da 2 haftalık tutundurma gibi birkaç zaman izlemesi oldukça yaygındır. Lakin buranın önemi; dönem uzunluğunu, geri dönen kullanıcılarda düşüşlerin görüldüğü yere dayandırmaktan geçiyor. Yani iş modeliniz için belirlediğiniz ana aksiyonun, geri dönen kullanıcılar tarafından artık kullanılmamaya başlandığı ana.
Şimdi ben ne demek istedim?
Ölçümleme araçlarından Mixpanel’in gerçekleştirdiği araştırmaya göre çoğu mobil uygulama ve yazılım programlarının, bulundukları sektöre bağlı olarak 8 haftalık bir için %6-20 arasında bir elde tutma oranına sahip olduğu gözleniyor.
Apptentive’in 2020 yılında +1000 mobil uygulama özelinde gerçekleştirdiği araştırmada çıkan tutundurma oran ortalamasının ise, 30 günlük periyot için %66 olarak belirlediği görülüyor.
Rapor ek olarak 2020 yılında tüketicilerle proaktif olarak etkileşim kuran ekiplerin, 90 günlük elde tutma sonuçlarının da sektör ortalamasının iki katına çıkarak %48’e yükseldiğini belirtiyor.
Bu tip eğilimlere sahip ürün ekiplerinin de bu zaman kırılımlarından sonraki olan süreçlere odaklanması, “Peki bu noktadan sonra ne oluyor da bizim kullanıcılarımız uygulamada tanımladığımız, bu ana aksiyonumuzu artık gerçeklemiyor?” sorusunu sorarak ürünleri için anlamlı bir yere varmaları gerekir. Bu noktayı tespit etmek için soruya verdiğiniz yanıt; tutundurmanın azaldığı, kullanıcılarınızın yüzdesinin düştüğü ve buradaki segmente konu olan kullanıcılarınızın edinimi için konu olan maliyetin artık altına düştüğünüz yer olabilir.
3. Hangi aksiyon için tutundurmaya bakacağız?
Son olarak ürün ekipleri, tutundurma eşiklerini tanımlayan ana aksiyonun; 1 işlem mi, 3 işlem mi, sadece ödeme yapma mı yoksa çerdeki tüm olayların kombinasyonu gibi bir premium kullanıcıya dönüştürme gibi bir işlem olup olmadığını belirlemelidir.
Tutundurma oranı için bir mobil uygulamayı düşünerek örnek bir vermem gerekirse:
Bu örneğe göre, dönemin başlangıcında 100 müşteri varsa ve son 14 gün içinde yalnızca 27 kişi işlem yaptıysa, elde tutma oranı %27’ye eşit olacaktır. Herhangi bir ürün analitiği platformu kullanan ürün ekiplerinin kendileri için elde tutma oranlarını hesaplanabildiğini görebilirler.
Konunun anlaşılması için bir not olarak burada barındırmak istediğim bir bilgi ise elde tutma oranının, kaybedilen müşteri oranının tersi olduğudur. (Retention vs Churn) Kayıp oranı (Churn rate) elde tutamadığınız kullanıcıların yüzdesini tanımlar.
Benchmarklar ne söylüyor?
Ürün ekiplerinin elde tutma oranlarının iyi ya da kötü olduğunu karşılaştırabilmeleri için rasyonel dünyamızda iki yol görünüyor:
- Kendi ürünlerinin içinde olan tutundurma oranı
- Rakip ürünlere karşı olan tutundurma oranı
Her hafta ve her ay kendi performanslarına göre ölçümler yapmak, elde tutma oranlarının anlamlandırılmasını sağlarken, burada gerçekleşen eğriler de hangi döneme yoğunlaşması gerektiğini sinyalize edecektir.
Örneğin, elde tutma eğilimi düşüyorsa, ürün ekibi “aman noluyor yahu” diyerek ve nedenleri deşifre edip, ekiplerle paylaşmaya çalışmalıdır. Bu eğrinin yükseldiği durumda ise buna yol açabilecek ilişkili özellik değişikliklerini ve grup davranışlarını gözlemleyerek ilgill aksiyonlardan yararlanmalıdır.
Diğer ürünlere karşı tutundurma oranlarını ölçmek için, genellikle kamuya açık olmayan performans istatistiklerine ihtiyaç duyulabilir. Buna göre paylaşmak istediğim iki grafik, Mixpanel’in 1,3 milyardan fazla benzersiz kullanıcıdan anonimleştirdiği 2019 Ürün Karşılaştırmaları Raporu’ndan geliyor.
Aşağıdaki grafik, iki haftalık bir süre boyunca her gün için elde tutma/tutundurma oranlarının bir örneğidir. Bu noktada gereken; ürün ekiplerinin, elde tutma oranlarının ne olduğunu anlayıp, neyin iyi bir elde tutma oranı oluşturduğunu belirlemeye yönelmeleri olacaktır.
Çoğu endüstri için ortalama 8 haftalık elde tutma oranının %20’nin altında olduğu görülüyor.
Medya veya finans endüstrisindeki ürünler için, 8 haftalık periyotta %25’in üzerinde bir elde tutma oranı başarılı, ‘elit’ olarak gösterilirken; SaaS ve e-ticaret endüstrileri için, %35’in üzeri elde tutma ‘elit’ olarak gösteriliyor.
Son olarak diyeceğim şu ki, gün sonunda iyi bir tutundurma oranı yakalama adına ne yaparsanız yapın, test etmeden tüm yatırımınızı, tüm işinizi tek bir karara bağlayarak habara hübere tek seferde yapmaya çalışmayın. Bırakın da bu kararı masada birer koltuk verdiğiniz kullanıcılarınız versin. Önce test edin, işlemleri sonra uygulayın.
Ürününüzün deneyimine yaptığınız yatırımın, kullanıcılarınızın geri getirme motivasyonuna sağlayacağı yatırımın ortalama 5 kat olarak belirlendiği dünyamızda, SHERPA’da proje türüne bağlı olarak Google’ın HEART metrikleri ve AARRR modellerinin her ikisini de bu bağlamda baş ucumuzda tutuyoruz.