Mar 21, 2023 1348 reads

Dijital Dünyada 2023 Trendleri

Dijital dünya, gelişen teknolojiyle birlikte büyümeye ve evrimleşmeye devam ediyor. Google, Meta ve Apple gibi önde gelen teknoloji şirketlerinin yönlendirdiği yeniliklere ayak uydurmak için markaların ve web sitelerinin 2023’ün en son trendlerini takip etmesi ve kendi uygulamalarına entegre etmesi gerekiyor. Bu yazıda, ölçümlerinizi geliştirmenize, trendleri yakalamanıza ve dijital pazarlamada rekabetçi kalmanıza yardımcı olacak 2023’ün temel dijital trendlerini paylaşacağız.2023’te Bizi Neler Bekliyor?2023 yılında dijital pazarlamayı yönlendiren veri ve analitikler daha insana odaklı bir yaklaşıma kayacak ve yapay zekâ ile makine öğrenimi giderek daha belirgin bir rol oynayacak. Veri güvenliğine verilen önem arttıkça, analitik uzmanları da giderek daha kritik sorumluluklar üstlenecek. 2023’te beklediğimiz pratik trendler şunlardır: Daha İnsana Odaklı Dijital Pazarlama: Kişiselleştirilmiş, insan merkezli deneyimler sunmak çok önemli olacak. Pazarlamacılar, müşteri davranışlarını, ilgi alanlarını ve satın alma verilerini kullanarak son derece hedefli kampanyalar oluşturacak. YZ & ML Uygulamalarının Yükselişi: Yapay zekâ ve makine öğrenimi daha yaygın hale gelerek daha derin veri analizleri, daha doğru tahminler ve daha hızlı karar alma süreçleri sağlayacak. Yapay zekâ, pazarlamacıların bireysel ilgi alanlarını ve satın alma davranışlarını anlayarak daha etkili kampanyalar oluşturmasına yardımcı olacak. Veri Güvenliğine Daha Fazla Önem: Artan veri ihlalleri ve siber saldırılarla birlikte şirketler müşteri verilerini korumaya daha fazla yatırım yapacak. GDPR gibi gizlilik düzenlemeleri en iyi uygulamalara yön verecek. Gelişmiş Veri Görselleştirme: Tableau, Looker Studio gibi kapsamlı görselleştirme araçları, hızlı ve içgörülü kararlar almak için her zamankinden daha önemli hale gelecek. IoT Pazarlaması: Nesnelerin İnterneti, cihazdan cihaza veri toplama sayesinde yeni müşteri içgörüleri sağlayacak ve pazarlamacıların ürün ve hizmetlerini daha hassas şekilde uyarlamalarına imkân tanıyacak. 2023’ün teknik ve teorik dijital trendleri şunlardır: Meta – Conversions API (CAPI) Google – Sunucu Taraflı Etiketleme Google – BigQuery ChatGPT UX Yasaları & Nörobilim Teknikleri Meta – Conversions API (CAPI)Conversions API, Meta tarafından pazarlama verileri ile reklam optimizasyonu arasında doğrudan bağlantı kurmak, eylem başına maliyeti düşürmek ve Meta teknolojilerinde ölçümü geliştirmek için tasarlanmıştır. CAPI aracılığıyla web sitesi olaylarını göndermek için Google Cloud Platform’da (GCP) bir sunucu kurar ve yapılandırırsınız, ardından GA4 web etiketi verilerini bu sunucuya ve oradan Meta’ya CAPI aracılığıyla iletirsiniz.Conversions API ile: Markalar eylem başına maliyetlerini düşürür. Kampanyaları optimize etmek daha kolay hale gelir. Kullanıcı verileri doğrudan sunucunuzdan Facebook’un sunucusuna gönderilerek çerezler atlanır ve iOS 14 sonrası gizlilik korunur. Reklam performans ölçümü daha güvenilir hale gelir. CAPI verileri, piksel tabanlı takibe göre hatalara daha az eğilimlidir. Google – Sunucu Taraflı EtiketlemeSunucu Taraflı Etiketleme, ölçüm etiketlerini istemciden (tarayıcı) kontrolünüzdeki bir sunucuya (ör. GCP üzerinde) taşır. Bu yaklaşım, istemci tarafı etiketlemeye göre birkaç avantaj sunar: Sitenizde/uygulamanızda daha az etiket bulunarak ön yüz performansı artar. Kullanıcı verileri müşteri tarafından yönetilen bir sunucu ortamında işlendiği için daha iyi veri koruması sağlanır. GTM aracılığıyla manuel CAPI entegrasyonlarını basitleştirir. Google – BigQuery2012’de Google’ın Dremel teknolojisi üzerinde başlatılan BigQuery, büyük ölçekli hızlı SQL analitiği için kurumsal bir veri ambarıdır. GA4’ün Temmuz 2023’te zorunlu hale gelmesiyle birlikte markaların, verilerini uzun vadeli olarak depolaması, doğru görselleştirmeler yapması ve derin analizler gerçekleştirmesi için BigQuery’ye ihtiyacı olacak.Neden BigQuery? 2023’te güvenli, uzun vadeli veri depolama ve markaya özel gelişmiş analizler kritik önem taşıyor. GA4’ün varsayılan veri saklama süresi yalnızca iki aydır (14 aya kadar uzatılabilir). BigQuery, zaman sınırlamalarını tamamen ortadan kaldırır. Her özel olayı ve parametreyi tek bir tabloda satır sınırı olmadan yakalar. Sütun bazlı depolama ve ağaç mimarisi, devasa veri kümeleri üzerinde son derece hızlı sorgular yapılmasını sağlar. Çevrim içi/çevrim dışı verileri birleştirerek gelişmiş analizler (CLV, kümeleme, birliktelik analizi vb.) yapar ve dahili ML desteği sunar. Kullanıcı kimliği aracılığıyla farklı araçlar ve CRM sistemlerinden gelen verileri birleştirerek çapraz platform ölçümlemeyi destekler. BigQuery’de yapılan derin analizler size örneğin çevrim dışı satın almaları çevrim içi kampanya kitlelerinden hariç tutma olanağı verir, bu da dönüşüm oranlarını artırır.ChatGPTŞüphesiz 2023’ün en çok konuşulan yapay zekâsı ChatGPT oldu. GPT-3.5 tarafından desteklenen bu sohbet yapay zekâsı, gerçek zamanlı, insan benzeri yanıtlar üretebiliyor—hatta kod bile yazabiliyor. Herhangi bir soruyu anlayıp yanıtlayabilme yeteneği, onu yılın en önemli trendlerinden biri haline getiriyor.UX Yasaları & NörobilimNörobilim, sinir sistemini inceleyen bir bilim dalıdır. Fizyoloji, anatomi, matematik, gelişim biyolojisi ve psikolojiyi birleştirerek öğrenme, hafıza, davranış, algı ve bilinci açıklar. UX yasaları ve nörobilim teknikleri, bu ilkeleri web tasarımına entegre ederek daha sezgisel, beyin dostu kullanıcı deneyimleri yaratır. Tasarımınızla etkileşime giren her kullanıcı belirli psikolojik ilkelere göre hareket eder. 2023’te markalar, nörobilimden yararlanarak UX analizlerini bilgilendirecek ve site tasarımlarını insan bilişine göre optimize edecek.Daha fazla bilgi için bkz. UX Yasaları & Nörobilim. Eğer 2023’ün ilk çeyreğinde bu entegrasyonları henüz uygulamadıysanız, hızlı hareket edin—trendi kaçırmayın.

Mar 21, 2023 982 reads

GDPR Nedir, GA4 GDPR Uyumlu Mudur?

Veri gizliliği son yıllarda giderek daha önemli hale geldi. Bunun nedeni, tüketicilerin ve kullanıcıların kişisel verilerini koruma konusundaki endişeleri ve hükümetlerin bu verileri korumak için çeşitli yasalar çıkarmasıdır. Bu yazıda Google Analytics 4’ün (GA4) veri gizliliği özelliklerine odaklanacak ve bu özelliklerin Genel Veri Koruma Tüzüğü’ne (GDPR) uyup uymadığını inceleyeceğiz.GDPR Nedir?GDPR (General Data Protection Regulation – Genel Veri Koruma Tüzüğü), 2018’de yürürlüğe giren bir veri gizliliği düzenlemesidir. Avrupa Birliği’ndeki kuruluşların kişisel verileri nasıl topladığını, işlediğini ve sakladığını düzenler. GDPR, kullanıcı merkezli bir gizlilik yaklaşımı benimseyerek kuruluşların hangi verileri topladıklarını, bunları nasıl kullandıklarını ve kimlerle paylaştıklarını açıklamalarını zorunlu kılar.GDPR Kimleri Kapsar?GDPR, AB ve Avrupa Ekonomik Alanı’nda (EEA) kişisel verilerin işlenmesine yönelik standartlar belirler ve şeffaflık, adillik, amaç sınırlaması, doğruluk, bütünlük ve gizlilik ilkelerini tesis eder.AB veya EEA içinde faaliyet gösteren tüm şirketler, kişisel verileri işlerken GDPR’ye uymak zorundadır. Ayrıca, AB/EEA dışında olup AB/EEA sakinlerinin kişisel verilerini işleyen herhangi bir şirket de GDPR kurallarına uymak zorundadır.Örneğin, AB vatandaşı bir turist olarak Türkiye’yi ziyaret ettiğinde GDPR kapsamı dışında kalır. Ancak AB vatandaşı olmayan bir kişi AB ülkesinde bulunduğunda GDPR tarafından korunur. Eğer bir ABD vatandaşı Almanya’yı ziyaret ederse, Alman kuruluşlarının bu kişinin verilerini GDPR’ye uygun şekilde işlemesi gerekir, birey AB vatandaşı olmasa bile.GDPR Birleşik Krallık’ta Geçerli mi?GDPR, Mayıs 2018’de Birleşik Krallık’ta yürürlüğe girdi. Brexit’ten sonra Birleşik Krallık, GDPR’yi kendi Veri Koruma Yasası’na dahil ederek kişisel veriler için eşdeğer korumaları sürdürdü.Google Analytics’e Karşı Gizlilik Cezalarının GeçmişiGDPR, veri sahiplerine kişisel bilgileri üzerinde daha fazla kontrol sağladı. 25 Mayıs 2018’de yürürlüğe girmesinden bu yana Google, GDPR kapsamında önemli cezalarla karşı karşıya kaldı. Mart 2020’de İsveç, Google LLC’ye, talep üzerine arama sonuçlarını kaldırmadığı için 17(1)(a) maddesini ihlal etmekten 7 milyon € ceza verdi. Ardından Aralık 2021’de Fransa’nın CNIL kurumu, kullanıcıların izleme çerezlerini kabul etmek kadar kolay reddedememesi nedeniyle Google’a 150 milyon € ceza kesti. Google Ireland’a 60 milyon €, Google LLC’ye ise aynı gerekçeyle 90 milyon € ceza verildi.Fransız düzenleyiciler ayrıca GA4’ün IP anonimleştirmesini, verilerin ABD’ye aktarımını korumak için yetersiz buldu. AB Adalet Divanı, Temmuz 2020’de AB-ABD veri transferlerini yöneten Privacy Shield çerçevesini geçersiz kıldı ve bu durum Google’ın AB verilerini ABD sunucularına taşımasını daha da zorlaştırdı.Avusturya, Hollanda ve Norveç’teki diğer veri koruma otoriteleri de Google Analytics’i GDPR’ye aykırı buldu ve cezalar ya da kısıtlamalar getirme tehdidinde bulundu.Kişisel Olarak Tanımlanabilir Bilgi (PII) Nedir?PII, bir bireyi tanımlayabilen her türlü veriyi ifade eder—isim, adres, doğum tarihi, telefon numarası, e-posta, ulusal kimlik, pasaport numarası vb. PII’nin korunması kritik öneme sahiptir çünkü açığa çıkması bir kişinin kimliğini ve kişisel detaylarını ortaya çıkarabilir.GA4’ün Kullanıcı Gizliliği ÖzellikleriGoogle Analytics 4, site sahiplerinin kullanıcı onayını dikkate alırken yine de faydalı içgörüler elde etmelerine olanak tanıyan çeşitli gizlilik odaklı ayarlar sunar. Veri Ayarları altında iki ana alan vardır: Veri Toplama ve Veri Saklama. Hadi bunları inceleyelim.Veri Toplama AyarlarıVeri Toplama’ya şu yoldan erişebilirsiniz: Yönetici > Veri Ayarları > Veri Toplama:Google Signals Google Signals’ı etkinleştirmek, GA4’ün oturum açmış kullanıcıların site/uygulama verilerini Google hesaplarıyla ilişkilendirmesine olanak tanır, tabi ki kullanıcılar reklam kişiselleştirmeye onay verdiyse. Signals, konum, arama, YouTube ve iş ortağı sitelerinden alınan verilerin toplu ve anonim raporlarda kullanılmasını sağlar. Kullanıcılar bunu myactivity.google.com üzerinden yönetebilir.Konum & Cihaz VerileriBu seçenekler açıldığında, Analytics coğrafi ve cihaz bilgilerini toplayabilir ve belirli ülkeleri hariç tutma imkânı sunar.Kullanıcı Verisi Toplama OnayıBurada, sitenizin/uygulamanızın kullanıcıları verilerinin nasıl toplanacağı ve Analytics ile nasıl paylaşılacağı konusunda bilgilendirdiğini ve buna uygun şekilde onaylarını aldığınızı onaylarsınız.Veri Saklama AyarlarıVeri Saklama, kullanıcı düzeyinde ve etkinlik düzeyinde verilerin ne kadar süreyle saklanacağını (2 veya 14 ay) seçmenize olanak tanır. Ayrıca her yeni oturumda kullanıcı verilerini sıfırlayabilirsiniz. Seçiminiz sektörünüzün ihtiyaçlarını ve toplanan bilgilerin hassasiyetini yansıtmalıdır.IP AnonimleştirmeGA4, her kullanıcının IP adresinin son 8 bitini varsayılan olarak anonimleştirir ve anonimleştirmeyi tamamen veri modeline entegre eder. Bu, kullanıcıların gizliliğini korurken analiz için gerekli coğrafi ve cihaz içgörülerini sağlamaya devam eder.Onay ModuKullanıcılar çerez onayını reddettiğinde, Analytics verileriniz eksik olacaktır. Onay Modu, benzer onay vermiş kullanıcılar temelinde bu kullanıcıların davranışlarını modellemek için makine öğrenimini kullanır ve gizliliği korurken raporlarınıza faydalı içgörüler sağlar.GA4’te Sunucu Konumu & Veri Transferi KısıtlamalarıGDPR kapsamında, EEA veya Birleşik Krallık’tan yeterli koruma olmayan yargı bölgelerine kişisel veri aktarımı kısıtlanmıştır. GA4 kullanıcıları, verilerinin nerede saklanacağını seçemez—Google’ın altyapısının büyük bölümü ABD’dedir. Eğer GA4’te AB/BK kişisel verilerini işliyorsanız, uyumlu transfer mekanizmalarının mevcut olduğundan emin olmalı ve çoğu zaman hukuki danışmanlık almanız gerekebilir.

Şub 22, 2023 2394 reads

UA ve GA4 Arasındaki Farklar Nelerdir?

Bu yazımızda, Universal Analytics ve yakında tamamen yerini alacak olan Google Analytics 4’ün çalışma prensiplerini ve en dikkat çekici farklarını inceledik. İyi okumalar.Google Analytics’in Kısa Tarihsel Süreci Urchin, 2000’li yılların başında web sitesi trafiğini izlemek için en popüler araçtı. Google bu popülarite karşısında etkisiz kalamadı ve günümüzü doğrudan etkileyecek o hamleyi yapıp 2005 yılında Urchin Software Corp.’u satın aldı. Başlarda “Urchin from Google” olan isimlendirme, günümüzde de kullandığımız haliyle “Google Analytics” adını aldı ve Google tarafından ilk satın alındığı 2005 yılından bu yana çok gelişti. Yıllar içinde hem internetin yaygınlaşması hem de insanların alışveriş alışkanlıklarının evrilmesi sonucunda, kullanıcı verilerini çevrimiçi tutmak ve bu verileri anlamlandırmak için Analytics bizim için en önemli araçlardan biri haline geldi. 2005 → GA1: Google Analytics (urchin.js) 2008 → GA2: Google Analytics Classic (ga.js) 2012 → GA3: Google Analytics Universal (analytics.js) 2020 → GA4: Google Analytics 4 İlerleyen başlıklarımızda öncelikle APP+Web olarak duyurulan Google Analytics 4’ü inceleyeceğiz.Universal Analytics Ne Zaman Kullanımdan Kalkıyor? Nelere Dikkat Etmeli? Google, UA’nın kapatılmasını birkaç kez erteledi ancak kaçınılmaz sona her geçen gün yaklaşıyoruz. GA4 beta aşamasından çıkmamış olsa da, Google’ın Temmuz 2023 sonrasında veri toplamayı durduracağı ve yeni işleme izin vermeyeceği duyuruldu. Son açıklamaya buradan ulaşabilirsiniz. Önemli nokta: Verilerinizi 6 ay içinde dışa aktarmanız gerekiyor, çünkü Google bu veriler için erişim garantisi vermiyor. 360 Universal Analytics mülkleri için ek 1 yıl, yani 1 Temmuz 2024’e kadar kullanım süresi tanınıyor.Püf Noktalar UA, 1 Temmuz 2023’te kapanıyor. 360 mülkler için kapanma tarihi 1 Temmuz 2024. Verilere 6 ay boyunca erişilebilecek. Veri kaybı yaşamamak için dışa aktarmak çok önemli.GA4 Bize Neler Sunuyor? Neleri Hedefliyor? Google Analytics 4 (GA4), Google Analytics’in en son sürümüdür. Özellikleri ve veri toplama biçimi bakımından eski Universal Analytics (GA3) platformundan büyük ölçüde farklıdır. GA4, veri toplarken kullanıcı gizliliğini ön planda tutar ve oturum (session) bazlı değil, etkinlik (event) bazlı takip yapar.Bu değişikliklerle Google, raporlama sistemlerine yapay zeka destekli analizler ekliyor. Henüz istenen doğrulukta sonuçlar sunamasa da ileride AI destekli raporlamanın Analytics’te sık kullanılacağını düşünüyoruz. Ayrıca GA4, çerez (Cookie) ve GDPR ile ilgili pek çok yenilikle kullanıcı gizliliği konusunda yeni bir pencere açtı. Özetle, GA4 daha az kişisel veri toplama, daha fazla veri kontrolü ve daha kısa veri saklama süresi sunarak kullanıcı gizliliğini daha iyi korumayı hedefliyor.UA ve GA4 Kullanıcıları Nasıl Ölçer? UA ve GA4 arasındaki en temel fark, ölçümleme modelindedir. Universal Analytics kullanıcıları oturum bazlı takip ederken, GA4 kullanıcıları etkinlik bazlı izler. Universal Analytics, oturumlar ve sayfa görüntülemelerine odaklanan bir model kullanır. GA4 ise olay tabanlı (event-based) bir model uygular. Oturumlar belirli kullanıcı etkileşimlerini bağlarken, etkinlik verileri anonimdir ve “ne yapıldığına” odaklanır. Web analitiğinde event, ziyaretçinin sitede veya uygulamada gerçekleştirdiği etkileşimdir: tıklama, sayfa görüntüleme, kaydırma, dosya indirme, satın alma vb. GA4, tüm bu etkileşimleri event olarak değerlendirir. Universal Analytics’te bu tür etkileşimleri ölçmek için GTM ile özel kurulum gerekiyordu; GA4 ise bazı otomatik takip özellikleri sunar. Yine de GTM’nin popülerliği devam eder.UA → GA4 Değişen Metrikler Nelerdir? UA ve GA4 arasındaki kritik farklardan biri metriklerin hesaplanma biçimidir. Örneğin Total Users veya Bounce Rate gibi metrikler her iki platformda da olsa farklı sonuç verir. Aşağıdaki tabloda UA ve GA4 metrik karşılaştırmasını görebilirsiniz.MetrikUAGA4Toplam KullanıcıEn temel kullanıcı metriğiEtkin KullanıcıYeni KullanıcıSiteyi ilk kez ziyaret eden kişilerfirst_open (web), first_visit (app)Etkin KullanıcıN/ABirincil kullanıcı metriğiBenzersiz Sayfa GörüntülemeBenzersiz sayfa görüntülemeN/AHemen Çıkma OranıEtkinlik olmadan oturum bitirenler10 saniyeden kısa ve tek event’li oturumlarKaynak: Google YardımGA4 filtreleri henüz tam desteklemediği için UA-GA4 karşılaştırmalarında tutarsızlık olabilir.View ve Data Streams Universal Analytics’te vazgeçilmez olan View (Görünüm) kavramı GA4’te yok. GA4’te bir web sitesi veya uygulama “Data Stream” (Veri Akışı) olarak yapılandırılır, her mülk en fazla 50 akış içerebilir.Cross-Device Tracking GA4, aynı mülke eklenen birden çok data stream sayesinde cihazlar arası kullanıcı davranışını izler ve raporlar. Cihaz düzeyi veriler (tarayıcı, cihaz) ile kullanıcı düzeyi verileri birleşerek çok yönlü analiz sunar.Enhanced E-commerce Events E-ticaret siteleri için UA’nın Enhanced E-commerce event’leri ile GA4 event’leri farklı isimlerle kullanılır. Aşağıda karşılıklarını görebilirsiniz:EventUAGA4Product Impressionsimpressionsview_item_listProduct ClicksproductClickselect_itemAdd to CartaddToCartadd_to_cartRemove from CartremoveFromCartremove_from_cartCheckoutcheckoutbegin_checkoutPurchasepurchasepurchaseProduct Detail ViewsproductDetailview_itemPromotion ImpressionspromoViewview_promotionPromotion ClickspromoClickselect_promotionVeri Toplama ve Gizlilik FarklarıVeri Toplama UA çerezlere dayanırken, GA4 çerez devre dışı olsa bile event bazlı modelle cihazlar arası izleme yapabilir. UA öncelikle web, GA4 hem web hem uygulama verisi toplar.Gizlilik GA4, hangi verinin toplanacağını seçmenize izin verir ve “Consent Mode” ile kullanıcı izinlerine göre davranır. Consent reddedilirse makine öğrenimiyle modelleme yapılır. Veriler 14 ay sonra silinir; UA’da süre sınırsızdır.Çerez Politikası GA4, üçüncü taraf çerezleri terk edip birinci taraf çerezlere odaklanır. Google, üçüncü taraf çerezleri Analytics ve Chrome’dan kaldırarak veri toplama şeklini değiştirecektir. Bu konuyu sonraki yazımızda detaylandıracağız.

Şub 10, 2023 914 reads

Nörobilim Işığında UX Yasaları ve UX Analizi

Markanızın ve markanıza ait web sitenizin keşfedilmesi ve dönüşüme giden yolda kullanıcılarınızın markanıza karşı düşüncelerini ve duygusal tepkilerini ölçebilmek kullanıcınızın marka yolculuğunu analiz edebilmeniz için oldukça önemlidir.Kullanıcılarınızın markanıza ait web sitenizde bir etkileşim gerçekleştirdiğinde platform (app veya web) farketmeksizin yaşadığı deneyimler bütününe kullanıcı deneyimi yani UX (user experience) denmektedir. Kullanıcı deneyimini etkileyen pek çok faktör bulunmaktadır. Bu yazımızda bu faktörleri nörobilim ışığında tasarlanan UX yasaları çerçevesinde nasıl saptayacağımızı ve bu saptama sonucunda nasıl çıktılar elde ederek UX analizi yapacağınızı paylaşacağız.Nörobilim Nedir?Neuro Science (Nörobilim ya da sinirbilim) sinir sistemini inceleyen disiplinlerarası bir bilim dalıdır. Nörobilim, beyin ve sinir sistemi hakkında bilgi ve keşifler yapmayı amaçlamaktadır.Nöronların ve nöral devrelerin temel özelliklerini anlamayı hedefleyen bu bilim dalı fizyoloji, anatomi, matematik, gelişim biyolojisi ve psikoloji gibi pek çok bilim dalını bu amaç uğruna birleştirerek öğrenme, bellek, davranış, algı ve bilincin açıklanmasını temel almıştır. Bu alandaki araştırmacılar beyin fonksiyonlarını, beynin davranışlarını ve hastalıkların nörolojik temellere dayalı olarak nasıl oluştuğunu incelemektedir.Bilindiği gibi beynimiz vücudumuzun en karmaşık ve dünyada var olmamızı sağlayacak tüm düzenlemeleri yapan organımızdır. Bizi biz yapan duygu, düşünce ve hafızadan nefes alma, dokunma, motor işlevler, görme, sıcaklık ve açlık algısı gibi tüm becerilerimizin merkezidir. Bundan yola çıkarak nörobilim kapsamında sinirbilimciler beyin üzerinde gerçekleştirmiş oldukları araştırmaları büyük ölçüde genişletmiş ve kullanmış oldukları teknikler ile zaman içinde nöronların moleküler ve hücresel çalışmalarından beyindeki duyusal, motor ve bilişsel görevlerin sinirsel görüntülenmesine gelişim göstermiştir.Nörobilim Işığında UX YasalarıKullanıcı deneyimini en fazla etkileyen faktörler bilişsel ve psikolojik faktörlerdir. UX (Kullanıcı Deneyimi) yasaları ise, web ve mobil uygulamalar gibi interaktif sistemlerin tasarımı ve kullanımı ile ilgili genel kural ve prensipleri ifade etmektedir.Kullanıcıların çevresindeki dünyayı nasıl algıladığını ve o dünya ile ne şekilde etkileşime geçtiğini önceden tahmin edebilen, günün sonunda onunla birlikte hareket edebilen ve empati kurabilen, ulaşmak istediği noktaya hızlı ve pratik bir şekilde taşıyabilen tasarımları hayata geçirmek; özetle marka tasarımlarını nörobilim ışığında kurgulayarak UX yasalarına göre dizayn etmek bir tasarımcının en temel amacı olmalıdır.Şayet yukarıda sözü edilen kurguda bir tasarım gerçekleştirilmediyse analistlerin temel amacı da ilgili siteleri Nörobilim ışığında UX yasalarına uygun bir şekilde analiz ederek olması gereken noktaya getirmek olmalıdır.Çünkü web tasarımınızla sitenizle etkileşime giren her bir kullanıcı insan olmanın bir gereği olarak belirli psikolojik ilkelere tabidir. Odak noktasına insanı koyan tasarım anlayışı ve iyi deneyime sahip diyebileceğimiz ürünleri ortaya çıkarabilmenin en temel yolu insan psikolojisini iyi anlayabilmek, bu konuda yapılan çalışmaları ve belirlenen kanunları takip etmekten geçmektedir. UX yasaları sadece deneyim tasarımı alanında aklımıza ilk gelen Don Norman, Jacob Nielsen gibi tasarımcılar tarafından değil, aynı zamanda insan davranışı üzerinde uzun yıllar çalışmalar yapan Zeigarnik gibi psikologlar tarafından belirlenmiştir.UX Yasaları İçerisinde Yer Alan Nörobilim TeknikleriKullanıcı deneyimi arttırabilmek, site tasarımınızı UX doğrultusunda daha hoş ve verimli bir hale getirebilmek için UX analizi yaparken yararlanabileceğiniz nörobilim ışığında geliştirilen UX yasalarını sizler için listeleyerek, açıkladık.Estetik ve Kullanılabilirlik İlkesiKullanıcılar genellikle estetik açıdan hoşa giden tasarımı daha kullanışlı tasarım olarak algılamaktadır. Çünkü estetik açıdan hoşa giden bir tasarım, insanların beyinlerinde olumlu bir tepki yaratır ve bu algı kullanıcıların tasarımın gerçekten daha iyi çalıştığına inanmalarını sağlar. Bu doğrultuda bir ürün veya hizmetin tasarımının estetik açıdan hoş olması insanların o ürün veya hizmeti kullanılabilirlik sorunlarına karşı daha toleranslı kılmaktadır. Bunun sonucunda da estetik ve görsel olarak hoş bir tasarım kullanılabilirlik ile ilgili sorunları maskelemektedir.Jakob Yasası“Kullanıcılar alışılagelmiş etkileşim kurallarının sizin ürününüzde/sitenizde de olmasını bekler.”Bu kural yenilik ve ustalık arasındaki denge ile ilgilidir. Nielsen Norman Group'tan Jakob Nielsen, kullanıcıların web siteleri söz konusu olduğunda tanıdık deneyimlere değer verdiğini söylemektedir. Bu yasa doğrultusunda site tasarımcısının tekerleği yeniden icat etmesinden ziyade kullanıcıların mevcut zihinsel modellerini referans alarak onların beklentilerini karşılamayı hedeflemek gerektiğine vurgu yapmaktadır. Kullanıcıyı merkeze koyarak en iyi deneyimleri ve tasarımları oluşturabilmek için faydalandığımız bu yöntemle, kullanıcıların hali hazırdaki davranış alışkanlıklarından faydalanarak onları hedeflerine giden yoldan saptırmadan yaşadıkları tecrübeyi iyileştirmeyi amaçlarız.Örnek verecek olursak, bir e-ticaret sitesinde kullanıcılar sepetlerine eklemiş oldukları ürünleri görüntüleyebilmek için sitede bir sepet veya alışveriş çantası ikonu aramaktadırlar. Bu kurgudan bağımsız sepet veya alışveriş ikonu yerine sepeti temsil eden farklı bir ikonun kullanımı UX yasalarına aykırı olacak ve kullanıcı deneyimini olumsuz etkileyecektir.Hick YasasıKarar vermek için geçen süre, seçeneklerin sayısı ve karmaşıklığı arttıkça artar.Hick-Hyman Yasası olarak da bilinen bu yasada, William Edmund Hick ve Ray Hyman, seçim sayısı arttıkça karar verme süresinin logaritmik olarak arttığını belirtir. Bu yasa ile kullanıcıların seçim yapmasını kolaylaştırmak ve bilişsel yüklerini azaltarak daha iyi bir deneyim sunmak amaçlanır. Karar süresini artırmamak için yanıt sürelerinin kritik olduğu durumlarda seçenekleri azaltın. Karmaşık görevleri daha küçük adımlara bölerek bilişsel yükü azaltın. Önerilen seçenekleri vurgulayarak kullanıcıları bunaltmaktan kaçının. Yeni kullanıcılar için aşamalı eklemelerle bilişsel yükü minimumda tutun. Örnek: İpekyol web sitesinde ürün listeleme ekranında her seferinde 2-4 ürün göstererek karar vermeyi kolaylaştırır.Miller YasasıMiller Yasası, kısa süreli hafıza kapasitesini ilgilendirir. Ortalama bir insanın çalışma belleğinde yalnızca 7 (±2) öğeyi tutabileceği belirtilmiştir. Bilgi gruplar halinde sunulursa, beyin bilgileri daha kolay işler ve kalıcı hafızaya aktarır.Netflix örneğinde olduğu gibi menü ve kategorilerde başlıklar altında gruplayarak algılanabilirliği artırır.Gestalt İlkeleri“İnsanlar, karmaşık görselleri mümkün olan en basit şekilde algılar ve yorumlar.”Görsel olarak bağlantılı öğeler birbirine daha yakın ve ilişkili algılanır. Renk, çizgi, çerçeve gibi unsurlarla öğeleri gruplamak önemlidir. Alternatif olarak öğeler arasında görsel referans (ok, çizgi) kullanılabilir.Von Restorff EtkisiVon Restorff etkisi, farklı veya izole edilmiş öğelerin daha iyi hatırlandığını belirtir. UX tasarımında önemli bilgileri veya eylemleri öne çıkarın, görsel vurguda aşırıya kaçmayın, sadece renk yerine hareketi de kullanarak erişilebilirliği artırın.Tepe-Son Kuralıİnsanlar bir deneyimi doruk ve son anına göre değerlendirir.UX tasarımında yolculuğun yoğun noktalarına ve son anlarına dikkat etmek gerekir. Olumsuz deneyimleri minimize edip, kullanıcıyı memnun edecek anları vurgulamak altın kuraldır.Zeigarnik Etkisi“İnsanlar tamamlanmamış görevleri daha iyi hatırlar.”Bu etki, kullanıcıları tamamlanmamış görevleri bitirmeye motive eder. UX analizinde net ilerleme göstergeleriyle kullanıcıyı yönlendirmek önemlidir.Örnek: Duolingo, üyelik sürecinde kullanıcıların ilerlemelerini takip edebileceği tasarımlarla Zeigarnik etkisinden faydalanır.Özetle, nörobilim ve UX yasalarından yararlanarak kullanıcı deneyimini artırabilir, markanızın conversion oranını yükseltebilirsiniz. Jakob Nielsen’in dediği gibi, tekerleği yeniden icat etmeye gerek yok; var olanı iyileştirip kullanıcı deneyimini optimize etmek yeterlidir.

Oca 5, 2023 1402 reads

Yeni Nesil Davranışsal Analiz Tool’u: Microsoft Clarity

Sitenizi ziyaret eden kullanıcıları analiz etmek ve mevcut sitenizi kullanıcı deneyimi (UX) ile uyumlu hale getirmek için yeni nesil davranışsal analiz araçlarına ihtiyacınız vardır.Bu noktada, Microsoft Clarity yeni nesil bir davranışsal analiz aracı olarak devreye giriyor. Eğer daha önce Microsoft Clarity adını duymadıysanız endişelenmeyin. Bu makalede, “Microsoft Clarity nedir?” sorusunu detaylı bir şekilde yanıtlayacak ve sitenizi analiz etmek ve UX uyumlu hale getirmek için Clarity’yi nasıl kullanabileceğinizin inceliklerini paylaşacağız.Microsoft Clarity Nedir?Microsoft Clarity, 2020 yılında Microsoft tarafından başlatılan, kullanıcı verilerini görsel içgörülere dönüştüren ve web sitenizin en çok hangi bölümlerinin etkileşim aldığını gösteren ücretsiz bir davranışsal analiz aracıdır. Kullanıcıları hayal kırıklığına uğratan sorunları kolayca analiz etmenize yardımcı olmak için kontrol panelleri, ısı haritaları, oturum kayıtları, öfkeli tıklamalar ve ölü tıklamalar gibi özellikler sunar.Microsoft Clarity, site performansını ölçmek ve analiz etmek için kullanıcıların web sitenizdeki hareketlerini takip eder. Her kullanıcı etkileşimini ölçerek sitenizin kalitesini artırmanız ve hataları ortadan kaldırmanız için size rehberlik eder.Ücretsiz olmasının yanı sıra, Microsoft Clarity’nin trafik limiti yoktur ve sitenizi yavaşlatmayacak şekilde optimize edilmiştir, bu da onu diğer davranışsal analiz araçlarına göre daha avantajlı ve tercih edilebilir kılar.Trafik limiti olmaması sayesinde, çok yüksek trafiğe sahip siteler bile (örneğin, günde 1 milyon ziyaret) Clarity'yi kolayca kullanabilir. Sayfa yükleme sürelerini yavaşlatmayacak şekilde optimize edildiği için, sayfa performansı üzerinde diğer araçlara göre daha az etkiye sahiptir, bu da kullanıcıların beklemesine gerek kalmamasını sağlar ve böylece kullanıcı deneyimini olumlu etkiler. Sezgisel arayüzü, detaylı filtreleme seçenekleri, ısı haritaları ve oturum kayıtları ile sitenizin detaylı bir UX analizini yapabilir; platformlarınızdaki ölü tıklamaları, öfkeli tıklamaları ve JavaScript hatalarını tespit edebilir ve mevcut durumu iyileştirebilirsiniz.Microsoft Clarity’nin Özellikleri Nelerdir?Microsoft Clarity’nin marka ve UX analistleri için en kritik ve önemli özelliği, kontrol panelidir.Kontrol paneline ek olarak, Clarity ile kullanıcıların sitenizde hangi sayfa ziyaretlerini yaptığını (Kayıtlar bölümü aracılığıyla) ve her bir ziyaretçinin tam olarak nereye tıkladığını (Isı Haritaları bölümü aracılığıyla) görebilir ve buradan UX analizlerinizi iyileştirebilirsiniz.Her bir sayfaya baktığımızda, öncelikle Dashboard’da bizi ne karşılıyor görelim:Kontrol PaneliAşağıdaki görselde görebileceğiniz gibi, araçta site projenizi oluşturup gerekli kurulumu tamamladıktan sonra, tüm detaylı parametreleri kolayca görüntüleyebileceğiniz bir kontrol paneli belirir. Kontrol paneli, site ziyaretçilerinizin performansı ve davranışı hakkında genel bir bakış sunar, site trafiğini detaylı bir şekilde analiz etmenize ve toplu ölçümler yapmanıza olanak tanır. Kullanıcıların sayfa hareketlerini izleyebilir ve oturumları sırasında karşılaştıkları hataları detaylı olarak görüntüleyebilirsiniz.Özetle, kontrol paneli, aşağıdaki gibi açıklanabilecek bir dizi web sitesi metriği sunar:   Oturumlar: Kullanıcıların web sitenizdeki oturum sayısı, kontrol panelinde Toplam Oturumlar olarak gösterilir.   Oturum Başına Sayfa Sayısı: Kullanıcıların sitenizde oturum başına görüntülediği ortalama sayfa sayısı.   Kaydırma Derinliği: Kullanıcıların sitenizde sayfayı ne kadar aşağı kaydırdığının yüzdesi.   Sitede Geçirilen Süre: Kullanıcıların sitenizde aktif ve pasif olarak ne kadar süre geçirdiğini gösterir. Oturumlar ve Kaydırma Derinliği gibi metrikler bize oturum sayıları ve süreleri hakkında bilgi verirken, aşağıdaki metrikler kullanıcıların karşılaştığı hataları ve bunlara neden olan tıklamaları ortaya çıkarmak için tıklama verilerini kullanır:   Ölü Tıklamalar: Kullanıcıların sitenizdeki bir öğeye tıkladığında hiçbir yanıt alamamasıdır. Ölü tıklamalar genellikle bozuk bağlantıları veya JavaScript hatalarını gösterir.   Öfkeli Tıklamalar: Bir kullanıcının genellikle ölü tıklamalardan kaynaklanan hayal kırıklığı nedeniyle bir alana art arda tıklamasıdır. Öfkeli tıklamalar, yetersiz hedef boyutlarını veya yanıltıcı görsel tasarımı işaret edebilir.   Aşırı Kaydırma: Bir kullanıcının bir sayfayı ortalamadan daha sık yukarı ve aşağı kaydırmasıdır. Aşırı kaydırma, kötü keşfedilebilirliği veya alakasız içeriği gösterebilir.   Hızlı Geri Dönüşler: Kullanıcıların bir sayfaya girdikten sonra hızlıca önceki sayfaya dönmesidir. Yüksek hızlı geri dönüş oranları, yanıltıcı veya yanlış içerik açıklamalarını işaret edebilir. Ayrıca, kullanıcıların hangi konumlardan ve cihazlardan geldiğini ve sitenizde en sık hangi sayfaları veya ürünleri görüntülediklerini de analiz edebilirsiniz:   En Çok Görüntülenen Ürünler: Bir e-ticaret sitesinde hangi ürünün en çok görüntülenme aldığını gösterir.   Popüler Sayfalar: Sitenizde en çok ziyaret edilen sayfaları gösterir.   Yönlendirenler: Kullanıcıların sitenize hangi harici sayfalardan geldiğini gösterir.   Tarayıcılar: Kullanıcıların sitenize erişmek için hangi tarayıcıları kullandığını gösterir, bu da kitleyi daha anlamlı bir şekilde bölümlendirmeye yardımcı olur.   Cihazlar: Kullanıcıların sitenizi ziyaret etmek için hangi cihazları kullandığını gösterir, bu da kitle analizine yardımcı olur.   Ülkeler: Kullanıcıların sitenizi hangi ülkelerden ziyaret ettiğini gösterir, bu da site tasarımını kitlenize göre uyarlamanıza olanak tanır. Kontrol panelinin üst kısmındaki filtre, analizleri sayfaya, tarihe veya cihaza göre özelleştirmenize olanak tanıyarak Clarity'yi UX analizi için olağanüstü bir deneyim haline getirir.Oturum KayıtlarıOturum Kayıtları sayfası, sitenizdeki kullanıcı oturumlarının kayıtlarını izlemenizi sağlar. Kayıtlar bölümünü kullanarak, her bir ziyaretçinin sayfa ziyaretlerini tekrar oynatabilir ve tam olarak nereye tıkladıklarını, neyi kaydırdıklarını, nerede durakladıklarını ve hangi diğer sayfalara geçtiklerini görebilirsiniz. Ölü tıklamalar, öfkeli tıklamalar veya JavaScript hataları için filtreler uygulayarak, bu oturumlara odaklanabilir ve bu sorunları en aza indirmek için bir eylem planı oluşturabilirsiniz.Kayıtlar sayfası, kullanıcı oturumlarını bir zaman çizelgesi olarak görüntüler ve her bir oturumu bir video gibi tekrar oynatmanıza olanak tanır, bu da Clarity'yi UX analistleri için olmazsa olmaz bir yeni nesil davranışsal analiz aracı yapar. İmleç hareketlerini ve tıklamaları izlemenin yanı sıra, kayıtlar giriş ve çıkış URL'leri, oturum süresi, tarih ve cihaz gibi detaylar da sunar. "Etkin Olmayanları Atla" düğmesi, birden fazla oturumu incelerken uzun boşta kalma sürelerini atlayarak size zaman kazandırır.Kayıtlar ayrıca, kullanıcıların bir oturum sırasında ne kadar beklediğini ortaya çıkarır ve sayfa yükleme süreleri hakkında fikir vererek SEO çalışmalarınıza bilgi sağlayabilir. Her videodaki "Daha Fazla Detay" seçeneği, kullanıcı eylemlerinin bir zaman çizelgesini sunarak hem oturumlar hem de kullanıcılar hakkında daha derinlemesine içgörüler sunar.Isı HaritalarıMicrosoft Clarity'nin ısı haritaları, oturumları kırmızıdan maviye doğru renk gradyanları ile görselleştirerek kullanıcıların bir sayfayla nasıl etkileşime girdiğini kolayca anlamanıza yardımcı olur. Daha sıcak renkler (kırmızılar) yüksek tıklama yoğunluğuna sahip alanları gösterirken, daha soğuk renkler (maviler) düşük etkileşimli alanları gösterir.Bu özellik, kullanıcıların tam olarak nereye tıkladığını ve ne kadar aşağı kaydırdığını görmenizi sağlar, bu da belirli alanlara neden ve nasıl ulaştıklarına dair ipuçları sunar. Clarity, derinlemesine UX analizi için üç tür ısı haritası sunar:   Tıklama Isı Haritaları: Sitenizdeki masaüstü, mobil veya tablet kullanıcılarının tıklamalarını gösterir.   Kaydırma Isı Haritaları: Kullanıcılar sayfayı aşağı kaydırdıkça görüntülenen sayfa yüzdesini gösterir.   Alan Isı Haritaları: Sitenizdeki masaüstü, mobil veya tablet kullanıcılarının bölgesel tıklamalarını gösterir. Belirli tarih aralıkları için tıklama ve alan tıklama verilerini filtreleyerek, sitenizin ana sayfasının en çok hangi alanlarının ilgi çekici olduğunu belirleyebilirsiniz. Örneğin, Black Friday sırasında kullanıcıların en çok "Kadın > Kot Pantolon"a tıkladığını bulabilirsiniz. Daha ileri analizler, mobil kullanıcıların en çok "Mom Jeans" modeline, 32/33 beden ve Lacivert renge tıkladığını, ancak beden filtresinde ölü tıklamalarla karşılaştıklarını ve bu nedenle sepete ulaşamadıklarını ortaya çıkarabilir. Bu, dönüşümü iyileştirmek için o alanda hızlı düzeltmeler yapılması gerektiğini gösterir.Ek olarak, gelecekteki kampanyalar için "Mom Jeans", 32/33 beden, Lacivert renkle ilgilenen mobil kullanıcıları hedeflemek için yeniden pazarlama kullanabilir ve böylece dönüşüm oranlarını artırabilirsiniz. Bu örneklerden ve Clarity'nin çok yönlü panellerinden, Microsoft Clarity'nin sitelerinizdeki UX analizi için tartışmasız en iyi yeni nesil davranışsal analiz aracı olduğu açıktır.Bu makalenin sizi Microsoft Clarity'yi UX analizlerinize daha fazla entegre etmeye teşvik edeceğini umuyoruz.Bir sonraki makalemizde görüşmek üzere...

Eki 21, 2022 2874 reads

Pazar Sepeti Analizi

Günümüzde, hepimizin bildiği pandemiden sonra e-ticaret sektörü adeta güneş gibi doğdu. Bu yükselişle birlikte, nispeten küçük işletmelerden en büyük markalara kadar neredeyse her markanın web siteleri çok daha fazla popülerlik kazandı ve trafiklerini yaklaşık %50 artırdı. Uluslararası Ticaret İdaresi’ne (2021) göre, pandemi sonrası e-ticaret gelirlerinde ortalama %19’luk (Gıda ve Kişisel Bakım ürünlerinde %26) bir artış öngörülüyor.Bu büyüme istatistikleri ve gelişmeler bize işletmelerin e-ticaret/pazarlama departmanlarına ve operasyonlarına daha fazla dikkat (ve daha fazla bütçe) ayırmaları gerektiğini açıkça gösteriyor. E-ticaret denildiğinde akla gelen ilk şey tabii ki web siteleridir. Ürünler, işletme sahiplerinin daha fazla ürün satmasına ve en değerli kaynakları olan müşterilerden daha fazla gelir elde etmesine yardımcı olacak şekilde web sitelerinde sergilenmeye çalışılmaktadır. Müşterilerin dikkatini çekmenin ve onlara daha fazla satın alma isteği vermenin onlarca yolu vardır. Bu yazıda, “Sepet Analizi” adı verilen bir yöntemden bahsetmeye çalışacağım.Sepet Analizi Nedir?Sepet Analizi, müşterilerin web sitesindeki sepetlerini (alışveriş sepetlerini) araştıran ve inceleyen, ardından müşterilere anlamlı ve kişiselleştirilmiş ürün önerileri sunmak için analiz eden bir yöntemdir. Analizin teknik kısmına geçmeden önce bahsetmemiz gereken birkaç nokta daha var. Her müşteri farklıdır ve satın alma davranışları da farklıdır. Her ürün farklıdır. Ancak, bazıları birlikte kullanılır ve satın alınır. Bazı durumlarda, tamamen ilgisiz ürünler birlikte satılır ve insan gözü bunları her zaman belirleyemez. Tam da burada yapay zeka ve makine öğrenmesi devreye giriyor.Haydi algoritmalara daha derin dalalım.Apriori AlgoritmasıApriori algoritması 1994’ten beri aklımızda ve veri kümelerinde sık görülen öğe setlerini, boolean ilişki kuralları için bulmamıza yardımcı oluyor. Algoritmanın adı Apriori çünkü sık görülen öğe seti özelliklerine dair önceden bilgilere dayanıyor.Bu algoritmada, yukarıda bahsedildiği gibi veri kümesi sık satın alınan ürünleri içermelidir. Bu algoritmayı uygulamak için ihtiyaç duyduğumuz veriler aşağıdaki sütunları içerir: İşlem ID’si (Sepet ID’si) Ürün SKU’su (Ürün ID’si) Ürün Kategorisi Adet Gerekli verileri elde ettikten sonra, sihir başlar.Bu algoritma R Studio, Python vb. ile yazılıp uygulanabilir.Verilerimiz parçalanmış ve dolayısıyla yinelenen işlem ID’leri içerdiğinden, öncelikle verileri işlem ID’sine göre gruplamamız ve o belirli işlemde (ödeme adımından önce sepete eklenmiş olan) satılan her benzersiz ürünü öğrenmemiz gerekir.Bu işlem tamamlandıktan sonra, tüm ürünlerin dummy değişkenlerini oluşturur ve her biri için yeni sütunlar açarız. Her benzersiz işlem satırı için ürünün adedi kendi sütununa ve işlemine yazılır. Aşağıda örnek işlenmiş veriler görülebilir:Transaction IDProduct AProduct BProduct CProduct D123abc7300456def2011Makine öğrenmesinin kendine ait kuralları vardır. Bu verileri analiz edebilmek ve anlamlı içgörüler elde edebilmek için hücreleri 1-0 olarak kodlamamız gerekir. Böylece belirli bir işlemde hangi ürünün sepete eklendiğini ve satın alındığını belirleyebiliriz. Bunun nedeni Apriori Algoritmalarının ürünler arasındaki ilişkiyi belirlemek için yalnızca 1 ve 0 değerlerini kabul etmesi ve ilgisiz miktarlardan doğabilecek yanlılıkları ortadan kaldırmasıdır. Burada yalnızca birlikte satılan ürünlerle ilgileniyoruz.Son olarak, modeli uygulamadan önce aşağıdaki verileri elde ederiz:Transaction IDProduct AProduct BProduct CProduct D123abc1100456def1011Modeli optimize ve hızlı bir şekilde uygulamak için “mlxtend” kütüphanesinden “frequent_patterns“ aracını, “apriori” ve “association_rules” paketlerini kullanırız.Gerekli parametreler belirli veri kümesine ve belirli amaca göre ayarlandıktan sonra, sonuçları aşağıdaki tablo şeklinde elde ederiz:AntecedentsConsequentsAntecedentSupportConsequentSupportSupportConfidenceLiftLeverageConvictionProduct AProduct B0.40.60.50.832.780.0221.67Product AProduct C0.40.30.450.652.110.11.12Product BProduct D0.60.50.50.621.98-0.321.43Not: Gizlilik nedeniyle değerler rastgele oluşturulmuştur.Sonuçlar: Tamam. Ama Ne Anlama Geliyorlar?Burada dikkate almamız gereken en önemli metrikler “support” ve “confidence” değerleridir. Ancak daha iyi anlamak için aşağıdaki açıklamaları okuyabilirsiniz. Antecedent Support: Önceki ürünlerin toplam içindeki bulunma oranı. Consequent Support: Sonraki ürünlerin toplam içindeki bulunma oranı. Support: Önceki ürün ve sonraki ürünün aynı sepette birlikte bulunma oranı. Confidence: Ürünlerin aynı sepette birlikte bulunma güven oranı. Lift: Beklenen güvene göre güven oranı. Leverage: Belirli bir sepetin, içindeki ürünlere göre istatistiksel bağımsızlık oranı. Conviction: Sonraki ürünün önceki ürüne yüksek derecede bağımlı olması durumunda yükselir. Sonuç tablosunu elde ettikten sonra, sonuçları analiz etmeye başlayabiliriz. Bu analizi bazı istatistiksel yöntemlere göre yaparız. “Confidence” metriği için bir eşik değeri belirlememiz ve satırları ikiye ayırmamız gerekir: Anlamlı veya Anlamsız.Confidence değeri eşik değerden (örneğin 0.6) büyük olduğunda, bu ürünler arasındaki ilişkinin anlamlı olduğunu ve müşterilerin bu ürünleri sıkça birlikte aldığını söyleyebiliriz. Bu Sonuçlar Nerede Kullanılır? Bu sonuçların nerede kullanılacağı ayrı bir konudur. İşletmeler genellikle bu bilgiyi öneri algoritmaları ve raf tasarımı için kullanır. Örneğin, Product A’yı sepete yeni ekleyen müşteriye Product B önerilir çünkü bu ürünlerin güven seviyesi bizim eşik değerimizin üzerindedir. Böylece müşterinin Product B’yi kaçırma, unutma ya da ilgilenmeme ihtimali azalır ve müşteriyi Product B satın almaya yönlendirmiş oluruz. İkinci olarak, raf tasarımı (bizim durumumuzda ürün listeleme sayfaları) sonuçlara göre yapılabilir ve web sitemize uygulanabilir. Örneğin, Product A ve Product B yan yana konumlandırılarak müşterilere birlikte satın alabilecekleri hatırlatılır (çünkü genelde öyle yapıyorlar, değil mi?!). Üçüncü olarak, müşterilere yönelik kampanya senaryoları kurgulanabilir. Örneğin, Product A’yı sepetine ekleyen müşterilere Product B indirimli fiyatlarla sunulabilir ya da daha önce satın alanlara uygulanabilir. Son olarak, bu analiz sonuçları işletme sahiplerine ve pazarlamacılara fiziksel mağazalarının raflarını tasarlamada yardımcı olabilir. Web sitelerindeki ürün listeleme sayfaları gibi mağaza rafları da müşterilerin ilişkili ve sıkça satın aldığı ürünleri birlikte görebileceği şekilde tasarlanabilir. Bu yollarla, satış miktarı, sipariş sayısı, gelir, web sitesinin kazandığı trafik ve benzeri kilit performans göstergeleri artırılabilir. Ayrıca, ürün ve pazarlama maliyetleri de sonuçlara göre dağıtılabilir.