Son yıllarda Google ve birkaç araştırma şirketinin yayınladığı farklı raporlarla devrin değiştiğini, kullanıcı deneyiminden iş planlarına odağın mobil uygulamalar üzerinde olacağını söylemek pekala mümkün. Bu trendin yansımalarından biri de aplikasyon analitiği çözümü sunan şirketlerin oyuna dahil oluşu. Gelin, hangi metriklerin revaçta olduğunu ve ROI’ların tavan yapması adına nasıl çözümler sunulduğunu bu yazıda irdeleyelim.
Son yıllarda Google ve birkaç araştırma şirketinin yayınladığı farklı raporlara dayanarak devrin değiştiğini, çoğu dijital ürün ve servisin – kullanıcı deneyiminden iş planlarına – odağında mobil uygulamalar olduğunu söylemek pekala mümkün. Bu trendin yansımalarından biri de aplikasyon analitiği çözümü sunan şirketlerin oyuna dahil oluşu. Gelin, hangi metriklerin revaçta olduğunu ve ROI’ların tavan yapması adına nasıl çözümler sunulduğunu bu yazıda irdeleyelim.
Etkileşim yoğunluğu, oturum süresi ve nihayetinde büyüme, öncelikli değeri aplikasyon olan ekipler için kritik öneme sahip analiz noktaları. Bu noktaların takibinde ilk olarak çoğu mobil aplikasyon için anlamlı bir veri kümesi oluşturan DAU (daily active users – günlük aktif kullanıcı), WAU (weekly active users – haftalık aktif kullanıcı) ve MAU (monthly active users – aylık aktif kullanıcı) metrikleri kullanılmakta.
Aktif kullanıcı (active user – AU) nedir?
DAU/WAU/MAU analizini aksiyon alınabilir kılmak adına atılması gereken ilk adım, kullanıcıyı niteleyen ‘aktif’ tabirinin kapsamına karar vermek. Satın alma işlemine başlama, giriş yapma, video kayıt izleme gibi çeşitli etkinlikler kullanıcının aktifliğinin belirlenmesinde referans noktası olarak konumlandırılabilir. Verilerin toplanmasının ardından metrikler segment bazlı çözümlenebileceği gibi, oransal karşılaştırmalarla da farklı bakış açıları sunma potansiyeline sahip olabilirler. Örnekle pekiştirmek adına; “sticky factor” olarak bilinen DAU/MAU oranına değinelim.
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.
Aylık kullanıcıların kaçının günlük kullanıcıya dönüşme olasılığı bulunduğuna işaret eden bu oran %50 civarında olduğunda bunun anlamı; bir kullanıcının ayda 15 gün kadar aplikasyon ile aktif etkileşime geçtiğidir. Ek olarak; D1, D7, D30 değerleri 1,7 ve 30 gün sonunda aktif olan kullanıcıların yüzdeleri olmak üzere; “retention curve” (elde tutma eğrisi) okumasına ön ayak olup servisin potansiyeline ve performansına dair anlamlı veriler sunabilir. Aşağıdaki Uber ve Lyft elde tutma eğrileri karşılaştırmasının benzerleri Woopra, Mixpanel, KISSmetrics gibi popüler analitik ürünlerinde de performans takibinde veri modellemesi seçeneklerinden biri olarak sunulmaktadır.
Lakin altını çizmekte fayda var; hangi değişkenin takibinin yapılacağı sorusunun cevabını verebilmek için önce iş hedeflerini ve modelini belirlemek gerek. Her aplikasyonun değer önermesi ve karşılaması gereken ihtiyaç farklı. Bir haber aplikasyonunun mobil stratejisi günlük etkileşim ve oturum süresi üzerine kurgulanabilecekken satış odaklı bir aplikasyon için aylık aktif kullanıcıyı takip etmek daha isabetli olabilir. Bu nedenle, yalnızca DAU, WAU, MAU takip etmek yakın geçmişte kaldı.
Aplikasyon içi etkinlik takibi
Kullanıcı etkileşimini ölçümlemede, aktif kullanıcı değerleri ile gözlemlenebilen büyük resmin dışında, hızlı bir iterasyon süreci ile iyileştirme yapabilmenin ilk adımı aplikasyon içi etkinlik takibi. Bu durumda anahtar soru, aplikasyonun temas noktalarına ne denli hakim olunduğu. Her aplikasyon için farklılık gösterebilen, etkinlik takibine esas olan metriklere örnek vermek gerekirse; sepete eklenen ürün sayısı, aplikasyon içi satın alma miktarı, tıklanan sosyal medya paylaşım linkleri hızlıca sayılabilir. AU değerleri gelecek vaat ediyorken iş ölçeklendirmeye geldiğinde harcanması gereken kaynak ROI’ın ilk günlerdeki haliyle sabit kalmasıyla sonuçlanabilir, ki bunu istemeyiz. İstenen şey; önem atfedilen etkileşim noktalarındaki kullanılabilirliği ölçümlemek ve düğüm yaratan noktaların sayısını etkinlik takibi ile minimumda tutabilmektir.
Artı olarak, hizmet alınan analitik çözüm paketlerine bağlı kalmadan, kendi etkinliklerinizi kurgulayarak altın değerinde içgörüler üretebilmek de panonuzda raptiyeli, analitik planlamanızda öncelikli olmalı. Nihayetinde siz ürününüze, ekonomik uygunluğu ya da yetkinliğine duyduğunuz güven nedeniyle seçtiğiniz analitik çözüm ortağınızdan daha hakimsiniz, en azından olmalısınız. Dolayısıyla, özel etkinlikler belirleyerek analitik yorumlamanızı daha esnek hale getirmek, gözden kaçabilecek noktaların eliminasyonunda etkin bir seçenek olacaktır. Sempatiklik ise, etkinlik tanımlamasına müteakip birçok analitik aracın özel etkinlikleri takip ve sunma noktasında sağlayacağı kolaylıktan ileri gelecek. İster adres güncelleme olsun ister kaydedilen kredi kartı sayısı, tüm özel tanımlı etkinliklerin kullanılan analitik ürün üzerinden takip edilebilmesi mümkün.
Hata raporları
Aplikasyonlara has durumlardan “crash” olma halinin takibi de mobil aplikasyon analitiği çözümlerinde sunulan temel raporlardan. Yaşanan hataların listelendiği çökme raporları ile benzer çöküşlerin sıklığı, kullanıcı deneyimine olan etkisi ve özellikle çöküş tecrübe etmiş kullanıcı kitlelerinin hareket analizlerinin tespiti mümkün, mümkün olduğu kadar da yararlı. Gürbüz ve işleyen bir aplikasyon yaratabilmek için geribildirimin faydasından tekrar bir paragraf çıkarmaya gerek yok. Hataya ve çöküşe götüren etkinliklerin analizi ile kısa sürede çöküş geçirmez bir aplikasyona ulaşma imkanı mevcut.
Granüler analiz
Pozitif ivme yakalayan bir başka analitik trend ise aplikasyon bazında granüler seviyede analiz imkanı. Kullanıcı odaklı hedefleme yapabilmek ve her kullanıcı için farklı niteliklerde temas alanları oluşturabilmek günümüz mobil analitik çözümlerinin buluştukları ortak nokta. Kullanıcı segmentasyonun zenginleştirilmesi ve kişiselleştirme konuları, mobil analitik çözümü sunan firmaların birbirlerini kıyasladıkları alanlar olarak öne çıkıyor. Örneğin; aplikasyon içi mesajların aldığı etkileşim, interstisyel mesajlardaki dönüşüm oranları takibe değer uygulama içi veri alanları.
Geleneksel metriklerin ötesi
Akıllı telefonu olmayan kalmayadursun, mobil uygulama geliştiricilerin birincil odağı kullanıcı deneyimi haline geldi. Pazar genişleyip derinleştikçe inovatif ve iteratif çözüm sistemlerinin önem kazanması pek doğal. Toplanan verinin anlamlandırılması zarurileştikçe, genişleyen bir formülasyon havuzu ve buna bağlı olarak analitik çözümleri farklılaşan birçok şirket peyda oldu. Amaç ise belli, gelenekselleşmiş metriklerin ötesinde çözümler ile pazarda hızla yer tutabilmek. Uygulamanız için potansiyel kullanıcı sayısı ivme ile artmakta ve analitik dünyası da yerinde saymazken, bir de üstüne finansal kaynaklar kısıtlı ve ROI’lardan beklentiler büyük ise; bir mobil uygulama için inovasyonu tetikleyebilmek adına öncelikli adımın analitik takip olması gerektiğini akıldan çıkarmamak gerek.
