ANALYTICS BLOG
WEB ANALYTICS 2.0 VE GETİRDİKLERİ
- 8 Ağustos 2015
- Kategori Buralarda Yeniyim
Web Analytics 2.0 web’in ve dijital pazarlamanın geçirdiği evrim ile birlikte online dünyadaki hedeflerimize ulaşmak için uygulamamız gereken stratejilerin yarattığı bir kavram. Kavram’ın sahibi ise Digital Analytics denildiğinde de dünyada akla gelen ilk isimlerde Google Analytivs Evangelist ; Avinash Kaushik.
Web Analytics 2.0’ın tanımına ve getirdiklerine derinlemesine inmeden önce analytics’e ilişkin bazı kavramları kısaca açıklamakta fayda var.
Digital Analytics Nedir ?
Müşterilerinizin ya da potansiyel müşterilerinizin yaşadığı ve sizi hedeflediğiniz dönüşümlere götüren online deneyimi, sürekli olarak geliştirmek amacıyla işletmenize ve rekabete ilişkin niceliksel ve niteliksel verilerin analizidir.
Avinash Kaushik- Google Analytics Evangelist
Niteliksel ve niceliksel veriler…
Ölçüm ya da sayım yolu ile toplanan ve sayısal bir değer bildiren veriler nicel veriler, sayısal bir değer bildirmeyen veriler de nitel veriler olarak adlandırılmaktadır.
Web Analytics gözünden bakacak olursak ; ortalama oturum süresi, oturum sayısı, işlem tamamlama sayısı vb. veriler niceliksel verilerdir.
Niteliksel veriler ise, niceliksel verilerin sebebini açıklar. Sitemize olan ziyaretlerin sebebi neydi , dönüşüm oranlarının artmasında hangi faktörler etkili oldu ? gibi soruların cevabını bulmamıza yardımcı olur.
Web Analytics Nedir ?
Digital Analytics Association’un tanımına göre web analytics ; Web’in kullanımını anlamak ve web’i dönüşüm hedeflerimiz dahilinde optimize etmek için için web üzerinden verilerin toplanması, ölçümlenmesi, raporlanması ve analiz edilmesidir.
Tanımlardan da anlaşılacağı üzere, digital analytics kavramı web analytics’ den çok daha geniş bir alanı işgal etmektedir , web analytics digital analytics’ in yalnızca bir koludur.
İkisi arası ayrımı daha iyi anlamak için dilerseniz Web Analytics ve Digital Analytics Farklılıkları yazımıza göz atabilirsiniz.
Şimdi web analytis’in zaman içerisinde geçirdiği evrim üzerinden Web Analytics 2.0’ı anlamaya çalışalım.
Verinin ilginç bir paradoksu vardır, az veri ile karar alınan kararlar (decision) çok sağlıklı olmazken, elimizde çok veri olduğu zaman da yine karar almakta zorlanıyoruz.
Big Data adına devasa yatırımlar yapan fakat milyonlarca dolar harcadığı halde , bu verilerden müşterileri adına anlamlı yorumlamalarda bulunamayan firmalar buna güzel bir örnek. Doğru datayı toplamak kadar , toplanılan dataları doğru segmente etmek ve bu datalardan anlam çıkardıktan sonra aksiyon almak web analytics’ in altın kuralı.
Web Analytics 1.0
Web’in ilk zamanlarında yani web analytics 1.0 devrinde şu an veri toplama ve raporlama kabiliyetleri muazzam artan digital analytics araçları yalnızca niceliksel bazı verileri toplamakla kalıyor ve verinin niteliği hakkında konuşamıyordu. Google Analytics, Webtrends, Omniture Site Catalyst vb. araçlar le toplanan verilerin veri kümeleri çok , verilerden elde edilen anlam sınırlı kalıyordu.
Günümüzde web’den veri toplamanın tek bir java script kodu ile dahi mümkün olduğunu düşünürsek web analytics’in ilk yıllarında web’den veri toplamak günümüzdeki kolay değildi. Web tabanlı çözümler olmakla birlikte bu çözümleri entegre etmek ciddi IT emeği ve bütçe gerektiriyordu.
Google Analytics’ in data dünyasında devrim yarattığı bir gerçek. Web’den data toplamayı kolaylaştırmasının yanı sıra kullanımı kolay ara yüzü de web analytics ile ilgilenen kişi sayısının kısa sürede yüzbinlere ulaşmasını sağladı. Google Analytics’ in ardından piyasaya sürülen bir çok araç da web analytics devriminin hızlanmasında yardımcı oldu diyebiliriz.
Web Analytics 2.0 : Web Analizini Yeniden Düşünmek !
Web Analytics 2.0 devri yalnızca niceliksel dataları toplayan digital analytics araçlarının , niteliksel verileri de toplamaya başlamasıyla başladı diyebiliriz.
Burada digital analytics için yukarıda yaptığımız tanımı web analizi uyarlamak için birkaç kelimeyi değiştirmek yeterli olacaktır.
Web Analytics 2.0 , müşterilerinizin ya da potansiyel müşterilerinizin yaşadığı ve sizi hedeflediğiniz dönüşümlere götüren online deneyimi, sürekli olarak geliştirmek amacıyla web’e ve rekabete ilişkin niceliksel ve niteliksel verilerin analizidir.
Yukarıdaki şekilde de görülen başlıklar bize web analytics 2.0’ın en önemli konu başlıklarını göstermektedir.
Clickstram bize “Ne ? ” sorusunun cevabını veriyorken, Çoklu Sonuç Analizi ( Multiple Outcomes Analytics ) ; “Ne Kadar”, Deneyleme ve Test etme ( Experimentation and Testing ) , Müşterinin Sesi ( Voice of Customer) ; “Neden”, Rekabet Analizi ( Competitive Intelligence) ; “Başkaları Ne yapıyor ?” sorularının cevabını veriyor.
Tüm bu soruların cevabını aldıktan sonra ise çıkardığımız insigts daha tatmin edici oluyor ve aynı zamanda daha güçlü temellere dayanıyor.
Şimdi bu başlıkları biraz daha detaylandırarak web analytics 2.0’ı daha iyi anlayalım.
Ne ? : Clickstream
Daha önce de üzerinde kısaca durduğumuz üzere, clickstream bize niceliksel verileri bildirmektedir, toplayıp depoladığınız ve analiz ettiğiniz tüm datalar tıklama odaklı datalardır. Ziyaret, sitede kalma süresi, hemen çıkma oranı, kampanya kaynağı vb. Analytics 2.0 ile çok daha kapsamlı ve farklı metrikleri toplayabiliyoruz.
Ne Kadar ? : Multiple Outcomes Analysis
Offline dünyada yer alan işletmeler gibi online dünyada da yer alan tüm işletmelerin de bir hedefi vardır. Ister bir e-ticaret sitesi olun, ister bir blog , verileri bir hedefi gerçekleştirmek için kullanmadığınız sürece web analytics dünyasının içinde sayılmazsınız.
Toplanan tüm veriler ise nihayi noktada 3 önemli hedefi gerçekleştirmek için kullanılır.
- Karı arttırmak
- Maliyetleri düşürmek
- Müşteri memnuniyetini ve sadakatini arttırmak
Patronlarınızın ve üst yöneticilerinizin sevgisini kazanmak istiyorsanız bu 3 hedefi sürekli göz önünde bulundurmalısınız 🙂
Neden ? : Experimentation and Testing
Yazımızın bu kısmı size oldukça tanıdık gelebilir. HIPPO kavramını hiç duymamış olabilirsiniz ama HIPPO’larla çok karşılaştığınıza eminim.
HIPPO , Highest Paid Person’s Opinion, yani En Yüksek Ücret Ödenen Yöneticinin Görüşleri..
Bazı şirketlerde, umuyoruz ki sizinkinde değil , Hippo , tasarımdan tutun da UX’e ( user experience, kullanıcı deneyimi) kadar her şeyde tek söz sahibidir. Karar verirken verilere değil , kendi öngörülerine ,zevklerine ve özellikle de fantezilerine dayanır. O buton renginin yeşil değil, kırmızı olmasını söylüyorsa da doğrudur, ya da logonuzun pikseli hakkında dahi bir sözü mutlaka vardır.
İşte HiPPO’ların şirketlerde türemesini engellemek için Web Analytics 2.0 bize elde ettiğimiz sonuçları mutlaka test etmemiz gerektiğini söylüyor. Google Analytics, Omniture vb. araçlar bize farklı tasarımları ve uygulamaları ve senaryoları test etmek için fırsatlar sundukça ve biz bu test edilen case’lerden elde ettiğimiz verilerle Hippo’lara konuştukça, Hippo’ların şirketlerde türemesi zorlaşacak
Bugünün web analytics dünyasında her senaryo test edilmeli ve kullanıcılara sunuculan online deneyimi iyileştirmek için çaba gösterilmelidir.
Neden ? : Voice of Customers
Web analytics tool’ları yalnızca kayıt ettiğini raporlayabilir ve sizde o raporlardan insight elde der ve aksiyon alırsınız. Kullanıcıların ne düşündüğünü analytics tool’ları bilemez. Fakat bu kullanıcılarınızın ne istediğini hiç öğrenemeyeceğiniz manasına gelmez. Anketler ( surverys) Lab Usability Testing, remote usability testing, card sorts ve bir çok teknik müşterilerinizin ne düşündüğü hakkında da bilgi toplamanıza yardımcı olur. İşin güzeli bir çok web analytics aracı toplanan bu verilerin kendi raporlama ekranına aktarılmasına izin verir ve siz de bu verileri web analizi için kullanabilirsiniz. Buradan ortaya çıkan anlam şu ki: Niceliksel ve niteliksel veriler birlikte analiz edildiğinde çok daha güçlü bir analiz yapabilirsiniz. Müşterilerinizin hareketlerini anlamlandırmak için sadece web analytics tool’larının raporladığını bağlı kalamazsınız , çoğu zaman müşterinize doğrudan ne istediğini sormanız gerekecektir.
Başkaları Ne yapıyor ? Competitive Intelligence
Olimpiyatlara hazırlanırken 100 metreyi 11 saniyede koşup kendi rekorunuzu kırdığınızda çok mutlu olabilir ve bunu yarışı kazanmak için yeterli görebilirsiniz, taa ki biri size , 100 Metreyi 9.58 saniyede koşan birisi olduğunu söyleyene kadar.
Dijital dünya dair hedeflediğimiz dönüşümlere ulaşırken gösterdiğimiz performans bize çok yeterli gelse de rakiplerimizin performansı hakkında bilgi sahibi olmadan yeterli olduğumuz kanısına varmak ileri vadede ( çoğunlukla kısa vadede L ) hayal kırıklığı yaratabilir. CRM ve devasa veri toplama sistemlerinden aldığınız verilere kadar tüm veriler sizin verileriniz. Peki ya rakipleriniz hakkında ne biliyorsunuz?
Web üzerinde yer alan bir çok ücretli/ ücretsiz araç üzerinden rakipleriniz hakkında bilgi almanız mümkün. Bu toplanılan verileri web analizlerinizde kullanarak rekabette nerede yer aldığınızı bilmek size daha ölçülebilir ( measurable) ,yapılabilir ( doable ) ve gerçekçi hedefler koymanız noktasında yardımcı olabilir. Bu sayede rakibinizin web sayfasına ayda 100.000 ziyaretçi geliyorken , 10.000 ziyaretçiniz var diye zafer sarhoşu olmadan gerekli aksiyonları alabilirsiniz.
Web Analytics 2.0’a Geçiş
Web analytics 2.0’a dünyasına geçiş 2 önemli değişimi gerektiriyor: Stratejik ve Taktiksel
Stratjik değişimden kastımız çoğunluksa analytics’e bakış açısı ile ilgili, taktiksel değişimler ise hangi araçları ne şekilde kullanmamız gerektiği gibi çoğunlukla teknik temellere dayanıyor.
Stratejik Geçiş
Analytics 2.0’a geçiş için öncelikle dataya bakış açınızı değiştirmeniz ve dataya ilişkin bildiklerinizi yenilemeniz gerekiyor. İşin aslında zor olan kısmı da bu. Aşağıdaki tablo geçiş ile ilgili güzel bir özeti bizlere sunuyor.
Web analytics 2.0’da analizlerimiz tıklama odağından çıkıyor ve niceliksel verilerle birlikte niteliksel veriler de değerlendirmeye alınıyor. Kendi performans analizimizin yanında rakiplere ve rekabete ilişkin analizler önem kazanıyor. Data toplama ve raporlama işlemleri ise süreklilik arz eden şekilde otomasyona bağlı hale geliyor bu da rekabetin inanılmaz boyutlara ulaştığı dijital dünyada hızlı karar almayı kolaylaştırıyor.
Taktiksel Geçiş
Stratejik geçişe göre daha kolay olan taktiksel geçişler ,data toplama yöntemleri ve araçların etkin kullanımı çevresinde şekilleniyor. Taktiksel geçişin odağında ise Türkçeye çeşitlilik olarak çevirebileceğimiz “Multiplicity” yatıyor. Yani analizlerimizi dayandırdığımız temeller tek kaynakta beslenmiyor.
Daha önceden bahsettiğimiz Web Analytics 2.0 ’in temellerine oluşturan kavramların etkin çalışmasını sağlayacak araçlar birbiri ile uyum içinde belirlenen dönüşüm hedeflerini yakalamak için çalışıyor. Burada önemli olan doğru aracı seçip, her aracın birbiri ile uyum içinde çalışmasını sağlamak , taktiksel her bir uygulama için tek bir araç kullanarak veri zehirlenmesini engellemek de önemli bir nokta.
Başarılı bir web analytics yönetimi için yukarıda belirtilen tüm araçları kullanmak gerekmiyor elbette. Burada işletmenizin büyüklüğü ve hedefleriniz doğrultusunda ücretli ya da ücretsiz doğru aracı seçerek ilerlemeniz şart. Bir sonraki yazımızda doğru aracı seçerken sormanız gereken sorularla ilgili sizlere yardımcı olmaya çalışacağız.
Blog Okuyucularına Özel %15 İndirimli Kupon Kodu: Blog15