Eyl 5, 2022 6029 reads

GA4’da Exit, Entrance ve Landing Page Raporlamaları

Yakın zamanda tamamıyla kullanacağınız GA4 paneli, sayfalarınız hakkındaki bilgilere erişmenizde GA3 paneli kadar kolaylık sağlamıyor gibi görünebilir. Birkaç düzenleme ve raporlama tekniğiyle kendi dashboardınızı oluşturabilir ya da özelleştirilmiş bir rapor oluşturabilirsiniz. Ama öncelikle bu sayfaların ne anlama geldiğine ve GA3 panelinde nasıl erişebileceğinize bakalım.Exit Page:Exit sayfaları, site ziyaretçilerinizin en son görüntüledikleri ve siteden ayrıldıkları sayfalardır. Örneğin, bir kullanıcı blog içeriğinizi okuyorsa ve bundan sonra sitenizdeki bir ürün sayfasını ziyaret ediyor ancak sitenizden oradan çıkıyorsa, çıkış sayfanız ürün sayfasıdır.GA3 panelinde Exit sayfalarını şu şekilde görebilirsiniz:Behavior raporu altındaki Site Content’i seçin. Açılan menüde bulunan Exit Pages’e tıkladığınızda rapora erişebilirsiniz.Exit sayfası raporu size bazı insightlar sunabilir. Bir blog veya haber sitesi işletiyorsanız, tek bir makale okuyup ardından ayrılmak oldukça normaldir. Ancak, ödeme sırasında e-ticaret sitenizden birçok kişi ayrılıyorsa, bu bir tehlike işaretidir. Örneğin, sitede düşük performans gösteren sayfaların anlaşılmasında kullanılabilir. Ya da çok yavaş bir yüklenmeye sahip bir sayfanızın olup olmadığı hakkında size fikirler verebilir.Peki, bu veriyi GA4 panelinde nerede görebileceğinize bakalım. GA4 panelinde, exit sayfalarını Exits metriği ile takip edebilirsiniz. İlerleyen zamanlarda belki sadece exit sayfaları için bir default bir dashboard eklenebilir panele ama şu an için manuel olarak oluşturmanız gerekmektedir.Öncelikle Explore kısmında boş bir Rapor Template’i açın.Dimensions alanında bulunan + işaretine tıklayın.Dimension olarak “page path + query string” seçip Import’a tıklayın.Daha sonra Metrics alanına Exits ve Views ekleyin.Verilerin hepsi eklendikten sonra bu tabloyu elde edeceksiniz:Entrance Page:Entrances sayfaları, kullanıcının sitenizdeki yolculuğuna başladığı yerdir. Ancak bu, pageview ve session gibi diğer terimlerle karıştırılabilir.Açığa kavuşturmak gerekirse, Google Analytics, web sitenize her sayfa yüklendiğinde ve tracking kodu yürütüldüğünde bir pageview kaydeder. Bir sayfanın sitenizde aldığı görüntüleme sayısı, pageview metriğini oluşturur. Bu, bir entrance’den farklıdır çünkü kullanıcınızın ziyaret ettiği ilk sayfa olmak zorunda değildir. Analytics hesabınız, bir oturum sırasında bir kullanıcının ziyaret ettiği herhangi bir sayfayı pageview olarak kaydeder.Ayrıca, Google Analytics, bir kullanıcı web sitenizi her ziyaret ettiğinde bir session sayar. Ziyaret ettikleri tüm sayfaları ve tetikledikleri olayları 30 dakikadan fazla aktif olmadıkları sürece tek bir session olarak kaydeder. 30 dakikalık hareketsizlik sınırına ulaşırlarsa, sitenizle tekrar etkileşim kurduklarında Analytics bunu yeni bir session olarak kaydeder.Bir entrance kaynağı, bir kullanıcıyı sitenize yönlendirir. Entrance kaynakları, ücretli kampanyalar, sosyal medya gönderileri veya sitenize bağlı diğer harici kaynaklar olabilir.Bu veriyi GA3 panelinde şu şekilde görebilirsiniz:Behavior raporu altındaki Site Content’i seçin. Açılan menüde bulunan All Pages’e tıkladığınızda rapora erişebilirsiniz.Bu veriyi GA4 panelinde görmek için şu işlemleri yapabilirsiniz:Öncelikle Explore kısmında boş bir Rapor Template’i açın.Dimension alanında bulunan + işaretine tıklayın.Dimension olarak “page path + query string” seçip Import’a tıklayın.Daha sonra Metrics alanına Entrances ve Views ekleyin.Verilerin hepsi eklendikten sonra bu tabloyu elde edeceksiniz:Landing Page:Landing sayfası, insanların reklamınızı tıkladıktan sonra geldikleri web sayfasıdır. Bu sayfanın URL'si genellikle reklamınızın nihai URL'siyle aynıdır.Her reklam için, insanların reklamınızı tıkladıklarında yönlendirildikleri landing sayfasını belirlemek için bir nihai URL belirtirsiniz.Landing sayfası deneyiminiz, bir anahtar kelimenin Kalite Puanını belirlemeye yardımcı olan birkaç faktörden biridir. Bir landing sayfasının deneyimi, sayfada sağlanan bilgilerin kullanışlılığı ve alaka düzeyi, kullanıcı için gezinme kolaylığı, sayfadaki bağlantıların sayısı ve tıklanan reklama dayalı olarak kullanıcıların beklentileri gibi şeylerle temsil edilir.Bunu GA3 panelinde şu şekilde görebilirsiniz:Behavior raporu altındaki Site Content’i seçin. Açılan menüde bulunan Landing Pages’e tıkladığınızda rapora erişebilirsiniz.Bu konuyu GA4 panelinde ise iki farklı şekilde görebilirsiniz. İlk olarak özelleştirilmiş bir rapor oluşturabilirsiniz:Öncelikle Explore kısmında boş bir Rapor Template’i açın.Dimension alanında bulunan + işaretine tıklayın.Dimension olarak “Landing Page” seçip Import’a tıklayın.Daha sonra Metrics alanına görmek istediğiniz herhangi bir veriyi ekleyin. Views, sessions, engaged sessions, total users, new users, returning users, engagement rate, average engagement time per session, conversions, total revenue vs. gibi metrikleri kullanabilirsiniz ya da özelleştirilmiş metriğinizi GA4 Custom Definition ve Kullanım Alanları kısmında bahsettiğimiz şekilde kendiniz oluşturabilirsiniz.Verilerin hepsi eklendikten sonra bu tabloyu elde edeceksiniz:Diğer bir yöntem ise Pages and Screens Rapor'unu özelleştirerek bir dashboard oluşturmak. Bunun için şu yöntemleri izlemelisiniz:GA4 panelinde bulunan Report alanını açarak Engagement kategorisini seçin. Burada bulunan Pages and Screen dashboardını açın.Sağ üstte yer alan Customize Report alanına tıklayın.Save alanına tıklayın ve Save as a new report’u seçin.Raporun adını Landing Pages olarak güncelleyebilirsiniz.Customize report alanında Dimensions’a tıklayın.Açılan ekranda Add Dimension’ı seçin.Dimension olarak Landing Page ekleyin.Landing Page’in yanında bulunan üç noktayı seçerek Set as default’a tıklayın.Son olarakta Apply diyerek tüm yaptığınız değişiklikleri kaydedin.Daha sonra Metrics alanına tıklayarak eklemek veya çıkarmak istediğiniz metrikleri seçin.Yine Apply diyerek değişikleri kaydedin.Tüm raporda yapılan değişikleri kaydetmek için ise Save changes to current report seçeneğini seçin.Bu dashboardı daha kolay görebilmek için Report kısmında bulunan Library’i seçin.Life Cycle içinde bulunan Edit Collection alanına tıklayın.Sağ tarafta bulunan rapor collectionları arasından Landing Page raporunu Engagement altına sürükleyin.Daha sonra Save tıklayarak kaydedin.Artık Report alanının altındaki Engagement menüsünü açtığınızda Landing Page verilerini görebileceğiniz özel bir alan bulacaksınız.Böylece GA4 panelinde sayfalarınızın performanslarını daha iyi ölçümleyip analizler yapabileceksiniz.

Eyl 4, 2022 1221 reads

GA4 Custom Definitions ve Kullanım Alanları

Analytics’in son sürümü olan GA4, hem web sitesi hem de mobil uygulamada müşterilerin yaşam döngüsünü daha eksiksiz anlayabilir. GA4, Universal Analytics ile hala benzer birçok özelliğe sahip olsa da bu sürümde oldukça ilgi çekici değişiklikler de bulunuyor. Bunun en büyük örneği ise özel tanımlamalar. Elbette dimension ve metrik yapısını ilk defa GA4 ile görmeyeceğiz. Uzun bir süredir Analytics kullanıyorsanız, muhtemelen özel boyutlara zaten aşinasınızdır.Google Analytics'e bir hit gönderdiğinizde, bazı veriler otomatik olarak toplanacaktır. Toplanan veriler, kullanıcı tanımlayıcı bilgiler (kullanıcı kimlikleri vs) ve cihaz bilgileri gibi bilgileri içerir. Ayrıca, kullanıcının hangi içerikle etkileşimde bulunduğunu ve sitenizdeki/mobil uygulamalarınızdaki davranışlarını kaydeder.GA4 Dimension Kullanmanın FaydalarıAncak, web sitenize veya mobil uygulamalarınıza özel, toplamak istediğiniz başka veriler de olabilir. Burada dimensionlar devreye girer. Dimensionı basitçe tanımlamak gerekirse, verilerin bir parametresi veya özelliğidir. Bir ürünün, etkinliğin, kullanıcının, web sitesinin vb. bir özelliği olabilir. Ne olduğunu, nerede olduğunu, ne zaman olduğunu vb. daha iyi tanımlamamıza ve anlamamıza yardımcı olur.Örnek vermek gerekirse:Bir web sitesinde bir işlem gerçekleştiğinde bazı dimensionlar şunlar olabilir:İşlem KimliğiKupon KoduEn son trafik kaynağı Bir kullanıcı bir web sitesinde oturum açar ve olay giriş bilgilerini Google Analytics'e göndeririz. Bu etkinliğin dimensionları şunlar olabilir:Giriş yöntemiKullanıcı kimliği Bir ürün satın alınır. Dimensionları şunlar olabilir:Ürün adıÜrün KategorisiÜrün çeşidiÜrün boyutu Oturum açmış bir kullanıcı hesabını açar. Bir kullanıcının dimensionları şunlar olabilir:Kullanıcı kimliğiKayıt ülkesiGA4 Scope'larıFiyatlandırma planı GA4 property içinde, metrikleri de yapılandırabileceğinizi fark edeceksiniz. Dimension ve metrikler birbirine çok benzer, ancak bir fark vardır: Bir dimension ya event scope ya da user scope olarak bulunur ama metrik her zaman event scope olarak bulunur. Universal Analytics’ten aşina olduğumuz scope çeşidi azaltılmış olup, genel yapı event scope üzerine yoğunlaşmıştır. Öncelikle tüm bu scope’ların neler olduğunu inceleyelim. HitYalnızca (dimenisonın gönderildiği) belirli olay/hit için geçerlidir. Örneğin, Universal Analytics'e "trial başladı" etkinliğini gönderebilir ve bununla birlikte ek bir "fiyatlandırma planı" parametresi ekleyebilirsiniz. Bu dimension yalnızca "trial başladı" etkinliğine uygulanacaktır.Session Belirli bir oturumun tüm hitlerine uygulanır. Örneğin, oturum kimliği dimensionı gönderebilirsiniz ve bunu oturumun son olayı ile gönderseniz bile, önceki tüm olaylar (aynı oturumun) değeri alır. Bu, Google Analytics'in arka ucunda yapılır.UserBir kullanıcının tüm hitlerine uygulanır (hit bazlı bir etkinlik, sayfa görüntüleme, vb.). Örneğin, Kullanıcı kimliğini dimension olarak gönderirseniz, söz konusu oturumun tüm hitlerine ve o kullanıcı tarafından gönderilen gelecekteki tüm hitlere uygulanacaktır (GA çerezi aynı kaldığı sürece).ProductYalnızca belirli bir ürün için geçerlidir (Geliştirilmiş E-ticaret işleviyle izlenir). Aynı işlemle birden fazla ürün gönderseniz bile, her ürünün ürün kapsamındaki dimensionlarda farklı değerleri olabilir. Örneğin; “ürün boyutu”, “ürün rengi” vb. veriler için geçerlidir.GA4'te session ve hit scopeları artık mevcut değil ama Google, gelecekte GA4'e session scope ekleyeceklerini söyledi.Belirli bir sessionın tüm olaylarına bir dimension uygulamak istiyorsanız, o dimensionı her olayla birlikte göndermelisiniz (bu, kod (gtag) düzeyinde veya GTM'de yapılabilir). Ve uygulama, ilk etapta bu verilere nerede sahip olduğunuza bağlıdır. Bir çerezde, veri katmanında veya başka bir yerde olabilir.GA4'teki user scope dimensionlar, Universal Analytics'teki user scope dimensionlara benzer şekilde çalışır ancak bazı farklılıklar vardır:Universal Analytics'te, aynı sessiondaki her olaya (dimension ayarlanmadan önce bir olay gerçekleşmiş olsa bile) user scope bir dimension uygulanır. GA4'te User Property, tüm olaylara ancak o andan itibaren ileriye doğru ayarlanır. Aynı sessionın geçmiş olayları değiştirilmeyecektir.GA4'te user scope dimensionın nasıl yapılandırıldığı süreci değişti.Tek bir GA4 property içinde artık 25 adede kadar user scope dimension ekleyebilirsiniz.Bir parametreyi GA4 arayüzünde kullanmak istiyorsanız, o zaman dimensionı GA4 arayüzüne kaydetmeniz gerekir. Bu durumda yapmanız gerekenler şunlardır:Bir parametreyi custom definition olarak kaydedin ve istediğiniz olaylarla özel parametreler göndermeye başlayın.Burada sıranın önemi yok. Ama bunu hemen hemen aynı anda yapmalısınız. Parametreyi Google Analytics 4'e göndermeye başlar ve yalnızca dimension olarak kaydederseniz, örneğin 1 hafta sonra, raporlarınızda bu 1 haftalık veri eksik olacaktır. Çünkü ,dimensionın kaydı geriye dönük değildir. Ancak, ham veriler (ör. BigQuery'ye akış) bu parametreyi düzgün bir şekilde içerecektir.Öyleyse, “Dimension nasıl tanımlanır?” merak ediyorsanız, panelde bu dimension tanımlamalarını nasıl yaptığımıza bakalım.GA4 Dimension Nasıl Tanımlanır?GA4'te dimension tanımlamak için aşağıdaki adımları izleyebiliriz:Var olan GA4 hesabınızda “Configure” alanında bulunan “Custom Definitions” kısmına tıklıyoruz. Açılan sayfada “Create custom dimension” alanına tıklıyoruz.Oluşturmak istediğimiz dimension adını “Dimension name” alanına ekliyoruz.Kullanıcıya ait bir bilginin olmadığı, bir eventin parametresini tanımladığımız için scope Event olarak kalabilir.“Description” alanına tanımladığımız dimension için bir açıklama ekleyebiliriz.Son olarak “Event parameter” alanına dimension olarak ekleyeceğimiz parametreyi seçiyoruz.Bu tanımlamaları yapıp kaydettiğimizde, artık bu parametre için toplanan verileri oluşturduğumuz dimension ile raporlayabileceğiz.Ayrıca metrik tanımlamalarını da bu şekilde yapabiliriz:Custom definitions ekranından seçeceğimiz “Custom metrics” alanına tıkladığımızda “Create custom metrics” butonuna tıklıyoruz.Oluşturmak istediğimiz metrik adını ekliyoruz:Dimension tanımlamalarının aksine, burada scope seçemiyoruz. “Description” alanına tanımladığımız metriğin açıklamasını ekliyoruz:Daha sonra “Event parameter” alanına buraya hangi verinin akacağını ekleyeceğimiz bir parametre seçiyoruz.Ve son olarak, “Unit of measurement” alanında bu metriğin alacağı veri türünü seçiyoruz:Alacağınız tür, seçtiğiniz metriğe göre değişiklik gösterebilir. Bu metriği kaydettiğimizde artık verileri bu metrik adı ile raporlayabileceğiz.Unutmamak gerekir ki burada dimension ve metrik eklemek GA360 olmayan hesaplar için oldukça sınırlı. Tanımlayacağınız verileri doğru seçmek her zaman daha iyi analizler yapmanızda destek olacaktır.

Eyl 4, 2022 7265 reads

RFM Analizi Nedir?

Bir şirket için en değerli varlık nedir? Maddi varlıkları ya da stokları mı? Gerek tedarik zincirlerindeki gelişme, gerekse finansal çözümlerin geldiği seviye göz önüne alındığında, özellike e-ticaret firması iseniz sizin için en değerli varlığınız müşterilerinizdir. Satışlarınızın yanı sıra stok durumunuzu, reklam yatırımlarınızı ve birçok operasyonel faaliyetlerinizi kurgularken, müşterilerinizin gelecekteki davranışları göz ardı etmemeniz gereken bir olgudur.Dijitalleşmenin ve bireyselleşmenin arttığı günümüzde müşterilerinizi tanımanız, biriken büyük veri ile kolaylaşırken, söz konusu müşteri hacminin ve çeşitliliğinin artması ile zorlaşmaktadır. Bu yazımızda müşterilerinizi tanıyarak, efektif kitleler oluştururken kullanabileceğiniz temel analizlerden olan RFM analizinden bahsedeceğiz.RFM Analizi Nedir?RFM analizi, müşterileri alışveriş verileri üzerinden belirli segmentlere ayırarak müşteri kitleleri oluşturmanızı sağlar. Algoritma olarak, gözetimsiz öğrenme yöntemlerinden olan kümeleme algoritmalarını (K-means) kullanır. RFM analizi ismindeki 3 harf ile başlayan 3 temel metriğe dayanır. Öncelikle bu üç kavramın ne olduğuna bakalım.Recency  Müşterinin gerçekleştirdiği alışverişlerin tarihleri baz alınarak hesaplanır. Müşterinin son alışveriş tarihi ile analiz tarihimiz yada baz aldığımız tarih arasında geçen gün sayısıdır.Frequency Analiz için belirlenen tarih aralığında müşterinin gerçekleştirdiği alışverişlerin sayısıdır. Bu metrikte sadece bir kez alışveriş yapan müşteri sayısının, toplam müşterilere oranla yüksek olması durumunda asimetrik dağılım olacağı için analizin daha sağlıklı gerçekleştirilebilmesi açısından tek seferlik alım yapan müşteriler ayrı değerlendirilebilir.Monatery Analiz için belirlenen tarih aralığında müşterinin gerçekleştirdiği alışverişlerin toplam parasal değeridir. Burada dikkat edilmesi gereken iki konu bulunmaktadır. Alışverişler farklı para birimleri ile gerçekleştirilebiliyorsa, tek para birimine dönüşüm yapılmalıdır. Perakende satışlarımız arasında toptan alım yapan müşterileriniz de var ise metriğin dağılımını bozacağı için analiz dışı bırakılmalıdır.RFM Analizi Hangi Soruları Yanıtlar?RFM analizi, temelde müşterilerin alışveriş davranışlarına dayansa da, stratejilerinizi belirleme noktasında birçok sorumuza cevap verebilir niteliktedir. Gerek yeni kazanılan müşteriler gerekse mevcut müşterileriniz ile alakalı cevaplayabileceği bazı sorular; Şirket için en değerli müşteriler kimler?Kaybetmek üzere olduğumuz müşteriler kimler?Elde tutmak için sarf edilecek çabaya değecek müşteriler hangileri?Hangi müşteriler için benzer pazarlama stratejileri uygulayabiliriz?RFM Analizi Neden Önemlidir?Tüm marketing uzmanlarının bildiği gibi mevcut müşterilerin elde tutulması, yeni müşteri kazanımına göre çok daha ucuz bir stratejidir. Elde geçmiş alışveriş davranışlarına ilişkin veri bulunan, hali hazırda etkileşimi bulunan müşterilerin elde tutulması, Yeni müşteri kazanımı ile kaybettiğiniz müşterilerin yerinin doldurulmasından daha önemlidir.RFM analizi ile mevcut müşterilerinizin conversion'a yada churn'e ne kadar yakın oldukları belirlenerek gerekli aksiyonlar alabilir, kaybedeceğiniz müşterilerinizi elde tutarken, devam eden müşterilerinizin de hacmini artırabilirsiniz. Ayrıca yeni kazanılan müşterileri, başlangıçta edindiğiniz veriler ile mevcut segmentlere dağıtarak, verilerinin birikmesini beklemeden, efektif pazarlama aksiyonları alabilirsiniz.Analizde Kullanılacak Veri Nasıl Olmalı?RFM analizi müşterilerin alışveriş verileri baz alınarak yapılmaktadır. Dolayısıyla kullanılacak veri CRM kaynaklarından alınan sipariş verileri ya da Google Analytics gibi web verilerinin toplandığı platformlardan alınan transaction verileridir. Analizin sağlıklı sonuç verebilmesi için, sektöre özel alışveriş davranışlarına bağlı olarak en az bir yıl, tercihen iki yıllık veri kullanılmalıdır. Veride bulunması gereken kolonlar; Kullanıcıya ait tekil ve müşteriyi hedeflemede kullanılabilecek kod (user id)Alışverişin gerçekleştiği tarihAlışveriş koduAlışveriş TutarıHam veri oluşturulduktan sonra, database üzerinde ya da analizin yapıldığı platform üzerinden, Müşterinin alışveriş sayısı, alışveriş tutarı ve son alışverişinden baz alınan tarihe kadar geçen süre metrikleri çıkartılır.Kitlelerin Ayrıştırılması ve TanımlanmasıMüşteriler, söz konusu metriklere göre, istenilen küme sayısına (genellikle 4 küme kullanılır) bölünerek segmente edilir. Recency, Frequency ve Monatery kümeleri kombinlenerek müşteriler hem skorlanabilir hemde bulundukları küme kombinasyonlarına göre kitlelere ayırılabilir. Örnek tablo üzerinden incelersek;Frequency ve Receny sınıfları en yüksek olan müşterilerinizi Champions olarak ayırırken, Frequency sınıfı yüksek iken Recency sınıfı düşük olan müşterilerinizi Can’t Lose Them, At Risk gibi farklı aksiyonlar alınabilecek kitlelere ayırabilirsiniz. Örneğin At Risk ve Can’t Lose Them kitlelerine uygun indirim kuponlarıyla ‘Sizi Özledik’ gibi mesajlarla ulaşırken, Champions, Loyalist müşterilere yüksek Monatery kitlelerine uygun premium ürünler önerebiliriz. Ayrıca Frequency ve Recency üzerinden periyodik alışveriş dönemleri belirlenen müşteri kitlelerine hatırlatma bildirimleri yollanabilir.Müşterilerin sınıfları (iş modelinize göre önem katsayıları kullanılabilir) toplanarak (R+F+M) müşteri skorları oluşturulur, bu skorlar kullanılarak Platinum, Gold, Silver, Bronze gibi segmentler yaratılabilir. Skorlarına göre ayrılan kitlelere ayrı reklam kampanyaları girilerek kampanya maliyetlerini doğru kitlelere yönlendirebilir, reklam bütçemizi efektif bir şekilde kullanabilirsiniz.Temelde müşterilerin satınalma davranışlarını kullanarak benzer davranış gösteren müşterileri aynı kitleye toplayan RFM analizi, müşterilerinizi tanımanızı sağlarken, reklam harcamalarınızın optimize edilmesine ve daha isabetli satış tahminlemesi yapmamıza olanak sağlayan bir analizdir.RFM Analizinde Kullanılabilecek Metrik ÖnerileriRFM analizinde mevcut 3 metriğe ilave olarak;Duration: Müşterinin web sitesimizde ne kadar vakit geçirdiği, ortalama session süresi yada sayfalarda geçirilen süre gibi.Engagement,Interactions: Müşterilerin websitemizle ne yoğunlukta etkileşime geçtiği, gezilen sayfa sayısı, session yada click sayısı gibi metrikler kullanılabilir.Tenure: Müşterinin şirketimizle olan ilişkisinin ne zamana dayandığını ölçmek için kullanılır, ilk sipariş tarihinden bugüne kadar geçen süre.Churn rate: Farklı bir analiz ile tahminlenen müşterinin kaybedilme olasılığıGibi birçok ilave metrik kullanılarak müşteriler belirli segmentlere ayırabilir, hedeflemelerde efektif biz dağılım sağlayabiliriz.Next-Step’te Neler Yapılabilir?Müşterileriler kitlelere ayrıldıktan sonra demografik özellikleri, platform tercihleri, site gezinme patternleri, coğrafi konumları gibi karakteristik özellikleri kullanılarak kitle içerisindeki patternler yakalanılarak, henüz alışveriş yapmamış müşterilerin hangi kitleye daha yakın olduğu belirlenebilir.Ayrıca hacmi ve frekansı yeterli seviyede olan bir veriye sahipsek, müşterilerin tüm alışverişleri yerine belirli ürün kategorileri ya da tüketim patternlerine göre ürün grupları belirlenerek, ilgili kategori/grup özelinde metrikler hesaplanabilir. Söz konusu metrikler üzerinden yapılacak kümeleme analiziyle kitleleri alt kırılımlara bölerek daha niş kitleler elde edebilir, hedeflemelerimiz daha kesin hale getirilebiliriz. Kitleler özelinde Attribution Model çalışılarak satın alma sürecine ilişkin belirli patternler üzerinde çalışabilir, kitlelere ilişkin satınalma patternleri, benzer davranışlardaki kullanıcıları ilgili kitlelerle ilişkilendirmek için kullanılabiliriz. Ayrıca site içi yönlendirmelerle kitleler satın alma patternine göre yönlendirilebilir.Müşterilerinizi tanıma konusunda önemli insightlar sunan RFM analizi ile sadece alışveriş verilerini kullanarak pazarlama stratejilerinizde optimizasyon sağlayabilir, kitlelerinizi doğru tanımlayarak iletişiminizi düzenleyebilir, kaybedeceğiniz müşterileri geri kazanma noktasında aksiyonlar alabilirsiniz.RFM analizi konusunda yayınladığımız blog içeriğimizi faydalı bulduysanız, diğer insanlarında erişebilmesi için sosyal medya hesaplarınızda paylaşarak bizlere destek olabilirsiniz.Kaynaklarhttps://en.wikipedia.org/wiki/RFM_(market_research)https://www.ojs.utmmataram.ac.id/index.php/explore/article/view/548/pdfhttps://www.investopedia.com/terms/r/rfm-recency-frequency-monetary-value.asphttps://iopscience.iop.org/article/10.1088/1742-6596/1869/1/012085/pdf

Eyl 3, 2022 33622 reads

React ve Google Analytics: GA4 React'a Nasıl Entegre Edilir?

React ve Google Analytics, web analistleri topluluğu arasında en popüler araç ve kütüphanelerden biri olduğu inkar edilemez bir gerçektir. Google Analytics, kullanıcılarınızı kolayca izleyip yeniden hedeflemenize yardımcı olan en yaygın kullanılan web analiz aracıdır.Google Analytics 4 (GA4), web ve mobil uygulamanızı bir araya getirerek özelleştirilmiş raporlar ve akıllı analizler gibi daha kapsamlı ölçüm yöntemleri sunar. Ayrıca Universal Analytics (UA)'a kıyasla dijital pazarlama stratejilerinize dair daha iyi içgörüler sağlar.React, hızlı ve basit olmasıyla tanınan, web geliştirme alanındaki en popüler ön yüz JavaScript kütüphanesidir. React tabanlı web sitenizde Google Analytics kullanmak şu faydaları sunar: Kullanıcı trafiğinizin hangi ülkeden geldiğini ve demografik bilgilerini öğrenebilirsiniz. Kullanıcılarınızın hangi sayfalarda ne kadar süre harcadığını görebilirsiniz. Gelişmiş E-Ticaret ve özelleştirilmiş etkinlikleri ölçebilirsiniz. React uygulamanızdaki hataları raporlayabilirsiniz. Uygulamanızda A/B testleri için kullanıcı davranışlarını ölçebilirsiniz. Bir Google Analytics 4 hesabınız ve React tabanlı bir siteniz olduğunu varsayarsak, sağlıklı bir React–Google Analytics entegrasyonunu adım adım nasıl kurabileceğinizi görelim.Öncelikle mevcut Universal Analytics hesabınız içinde bir GA4 mülkü oluşturmanız gerekir. Bunun için GA4 Mülk Kurulum Asistanını kullanabilirsiniz. “Başlat”a tıklayın; herhangi bir ön yapılandırma olmadan anında kurulum gerçekleşir.Bağlı Mülk bölümünde GA4 kurulumunun başarılı olduğunu görebilirsiniz:Google Analytics 4 Ölçüm Kimliği (Measurement ID)İşin yarısı tamamlandı. Artık G- ile başlayan GA4 Ölçüm Kimliğinizi alarak React tabanlı sitenize GA4 entegrasyonunu tamamlayabilirsiniz.React–Google Analytics EntegrasyonuReact ekosisteminde, sayfa yönetimi, eklenti desteği, CMS, site hızı ve SEO uyumluluğu için genellikle Gatsby ve Next.js gibi Statik Site Oluşturucular (SSG) kullanılır.Şimdi olası entegrasyon yöntemlerine geçelim.Gtag betiğini eklemekÖnce uygulamanıza react-ga paketini yükleyin:yarn add react-gaSonra index.js veya app.js içine:import ReactGA from 'react-ga'; const TRACKING_ID = "G-XXXXXXXXXX"; // Kendi Ölçüm Kimliğiniz ReactGA.initialize(TRACKING_ID);SPA’larda CSR ve SSR’den kaynaklanan sayfa görüntüleme sorunlarını önlemek için react-router-dom’daki history.listen ile her rota değişiminde şu kodu çalıştırın:import React from 'react'; import { withRouter } from 'react-router-dom'; import ReactGA from 'react-ga'; const RouteChangeTracker = ({ history }) => { history.listen((location) => { ReactGA.set({ page: location.pathname }); ReactGA.pageview(location.pathname); }); return null; }; export default withRouter(RouteChangeTracker);Gatsby için gatsby-plugin-google-gtagGatsby kullanıyorsanız gatsby-plugin-google-gtag eklentisini tercih edebilirsiniz:yarn add gatsby-plugin-google-gtagArdından gatsby-config.js’e:module.exports = { plugins: [ { resolve: `gatsby-plugin-google-gtag`, options: { trackingIds: ["G-XXXXXXXXXX"], gtagConfig: { anonymize_ip: true, cookie_expires: 0, }, pluginConfig: { head: false, respectDNT: true, }, }, }, ], };SSR nedeniyle özel etkinlikleri şöyle tetikleyebilirsiniz:typeof window !== "undefined" && window.gtag("event", "click", { /* ... */ });Next.js’te GTAG betiği ekleme.env.local dosyanıza:NEXT_PUBLIC_GOOGLE_ANALYTICS=G-XXXXXXXXXXSonra _document.js içinde:import Document, { Html, Head, Main, NextScript } from 'next/document'; export default class MyDocument extends Document { render() { return ( {/* Global Site Tag (gtag.js) - Google Analytics */} ); } }Özel etkinlikler için bir yardımcı fonksiyon:export function trackEvent({ action, params }) { window.gtag('event', action, params); }Doğrulama ve Test GA4 DebugView veya Gerçek Zamanlı raporlarında sayfa görüntülemeleriyle etkinliklerin gelmesini kontrol edin. Her rota değişiminde, her etkinlik çağrısında verinin GA4’e ulaştığından emin olun. Tüm React çerçevelerinde temelde aynı gtag.js çalışma mantığı geçerlidir. Kurulumdan önce Google Analytics’in web uygulamanızdan veriyi nasıl çektiğini anlamak; entegrasyon ve ölçüm hatalarını önlemede kilit rol oynar.GA4’ün gtag.js ile nasıl çalıştığını Google’ın resmi dokümanından inceleyebilirsiniz: Buraya tıklayın.