Davranış Analitiği Nedir?: Kullanıcı Deneyimi Kodunu Kırmak 2023

'Davranışsal analitik nedir?' sorusunun cevabını bilmek dijital stratejilerini optimize etmek isteyen işletmeler için çok önemlidir. Davranış analitiği bunun için güçlü bir araç seti sağlar.

Bu kılavuzda, kullanıcı tercihlerini ortaya çıkaran temel metrikleri ve göstergeleri inceleyeceğiz, kullanıcı yolculuklarını görselleştirme tekniklerini keşfedeceğiz ve davranışsal analiz araçlarının uygulanmasını tartışacağız.

Bu kılavuzun sonunda, 'davranışsal analitik nedir' sorusunun cevabını bulacaksınız. Ayrıca, bu analiz yaklaşımından en iyi şekilde yararlanmak için ne yapmanız gerektiğine dair sağlam bir anlayışa sahip olacaksınız.

Davranış Analitiği Nedir?

Artık 'davranışsal analitik nedir' diye merak ettiğinize göre, hadi konuya geçelim! Kullanıcı davranışı, eylemleri ve tercihleriyle ilgili verilerin toplanmasını, ölçülmesini ve analiz edilmesini içerir.

Öncelikle sayfa görüntülemeleri ve tıklama oranları gibi nicel ölçümlere odaklanan temel web sitesi analitiğinin ötesine geçer. Bunun yerine, aşağıdaki gibi soruları yanıtlamaya çalışarak kullanıcı etkileşimlerinin niteliksel yönlerini araştırır:

• Kullanıcılar neden belirli bir şekilde davranıyor?
• Eylemlerini motive eden nedir?
• Dijital deneyimlerde nasıl geziniyorlar?

Tüm bu soruları yanıtlamak için davranışsal analitik, tanımlama bilgileri, pikseller veya kullanıcı tanımlayıcıları gibi izleme mekanizmalarına yönelir. Onların yardımıyla, farklı temas noktalarındaki kullanıcı etkileşimlerini izleyebilir ve yakalayabilir.

Toplanan yaygın veri türlerinden bazıları şunlarla ilgilidir:

• Kullanıcı etkileşimi: tıklamalar, dokunmalar, kaydırmalar ve bir web sitesinin belirli sayfalarında veya bölümlerinde geçirilen süre gibi kullanıcı eylemleri hakkında bilgiler;
• Dönüşümler: kayıtlar, satın almalar, form gönderimleri veya istenen diğer kullanıcı eylemleri;
• Etkinlikler: Sepete ürün eklemek, video izlemek veya sosyal medyada içerik paylaşmak gibi eylemler;
• Cihaz ve platform: cihazlar, tarayıcılar, işletim sistemleri ve kullanıcı etkileşimlerinin diğer teknolojik yönleriyle ilgili veriler.
• Yönlendirmeler: arama motorları, sosyal medya platformları veya belirli kampanyalar gibi yönlendirme kaynakları;
• Demografi: yaş, cinsiyet veya konum.

İşletmeler, bu çeşitli veri noktalarını analiz ederek kullanıcı davranışı, tercihleri ​​ve sorun noktaları hakkında bir anlayış kazanır. Birçok şirket, analitik çabalarından en iyi şekilde yararlanmak için özel bir yazılım geliştirme şirketiyle ortaklık kurar.

Davranış analitiğinin ne olduğunu öğrendikten sonra, bu tür ortaklıkların faydalarına bir göz atalım:

• teknik uzmanlık,
• uygulama süreci ile rehberlik,
• özelleştirilmiş analiz araçları,
• gelişmiş veri gizliliği ve güvenliği,
• toplanan verilerden anlamlı içgörüler çıkarmaya yardımcı olur.

Davranış Analitiği Nedir: Temel Metrikler ve Göstergeler

'Davranış analizi nedir' sorusunun cevabını gerçekten anlamak ve web sitesi performansını optimize etmek için, davranış analizi tarafından sağlanan temel ölçütlere ve göstergelere odaklanmak önemlidir. Bu metrikler, müşteri tercihleri, amacı ve katılımı hakkında çok şey söyleyebilir.

Bazılarını keşfedelim.

#1 Hemen Çıkma Oranı

Yüksek bir hemen çıkma oranı, kullanıcıların içeriği ilgi çekici veya alakalı bulmadığını gösterebilir. İşletmeler bunu takip ederek açılış sayfaları, müşteri deneyimi veya içerik kalitesiyle ilgili sorunları belirleyebilir.

#2 Seans Süresi

Oturum süresi, kullanıcıların bir web sitesinde geçirdikleri ortalama süreyi ölçer. İçeriğe olan bağlılığı ve ilgiyi gösterir. Daha uzun oturum süreleri, kullanıcıların web sitesini değerli bulduğu anlamına gelir. Daha kısa oturumlar ise içerik alaka düzeyinde iyileştirmeler yapılması gerektiğini önerebilir.

#3 Dönüşüm Oranı

Dönüşüm oranı, satın alma veya haber bültenine abone olma gibi istenen bir işlemi tamamlayan web sitesi ziyaretçilerinin yüzdesini ölçer. Web sitesinin genel etkinliğini yansıtır. İşletmeler bunu izleyerek optimizasyon alanlarını belirleyebilir ve pazarlama stratejilerinin başarısını takip edebilir.

#4 Tıklama Oranları (TO'lar)

Tıklama oranları, bağlantılar, düğmeler veya başlıklar gibi belirli bir öğeye tıklayan kullanıcıların yüzdesini gösterir. Web sitesindeki farklı unsurlarla müşteri ilgisi ve etkileşimi hakkında bilgi sağlarlar. İşletmeler, TO'ları analiz ederek harekete geçirici mesajların, promosyon kampanyalarının veya gezinme öğelerinin etkinliğini değerlendirebilir.

#5 Kaydırma Derinliği

Kaydırma derinliği, kişinin bir web sayfasında ne kadar aşağı kaydırıldığını gösterir. Kullanıcıların ilk görünümün ötesinde içerikle ilgilenip ilgilenmediğini anlamanıza yardımcı olur. İşletmeler, takip ederek bir sayfanın en ilgi çekici bölümlerini belirleyebilir ve içerik yerleşimini optimize edebilir.

#6 Çıkış Sayfaları

Çıkış sayfaları, web sitesinden ayrılmadan önce ziyaret edilen son sayfaları temsil eder. Analizleri, kritik dönüşüm sayfalarındaki yüksek çıkış oranları gibi endişe verici alanları ortaya çıkarabilir. İşletmeler, kullanıcı çıkışlarının ardındaki nedenleri anlayarak, hedef kitleyi elde tutmak için bu sayfaları optimize edebilir.

#7 Sayfa Yükleme Süresi

Sayfa yükleme süresi, bir web sayfasının tamamen yüklenmesi için geçen süreyi ölçer. Yavaş sayfa yükleme süreleri, müşteri deneyimini önemli ölçüde etkileyebilir ve hemen çıkma oranlarını artırabilir.

Kullanıcı Yolculuklarını Analiz Etme

Artık 'davranışsal analitik nedir?' sorusunun cevabını bildiğinize göre, optimizasyon zamanı! İşletmeler, kullanıcı deneyimini optimize etmek ve anlamlı dönüşümler elde etmek için müşteri yolculuğunu anlamalıdır.

Kullanıcı yolculuklarının haritalanması, ilk temas noktalarından istenen dönüşüme kadar bir kişinin bir web sitesiyle nasıl etkileşime girdiğine dair içgörü sağlayabilir.

Temel Temas Noktalarını ve Eylemleri Belirleme

Kullanıcı yolculuklarının haritasını çıkarmak için, kullanıcıların gerçekleştirdiği temel temas noktalarını ve eylemleri belirlemek gerekir. Bu temas noktaları şunları içerebilir:

• web sitesine iniş,
• ürün veya hizmetlere göz atmak,
• sepete ürün ekleme,
• formları doldurmak,
• bir satın alma işlemini tamamlamak.

Potansiyel Ağrı Noktalarını Belirleme

Kullanıcı yolculuklarını haritalandırmanın başlıca faydalarından biri, müşteri deneyimindeki olası sıkıntılı noktaları veya sorunlu alanları belirleme yeteneğidir. Böylece işletmeler, kullanıcıların ilerlemelerini engelleyen zorluklar, kafa karışıklıkları veya engellerle karşılaştığı belirli aşamaları veya etkileşimleri belirleyebilir.

Bu ağrı noktaları şunları içerebilir:

• karmaşık gezinme,
• uzun formlar,
• belirsiz talimatlar,
• kişiselleştirilmiş önerilerin eksikliği.

Kullanıcı Yolculuğunu Optimize Etme

Sorunlu noktalar ve iyileştirme alanları belirlendikten sonra, işletmeler dönüşüm oranı optimizasyonlarını planlayabilir. Bu, kullanıcı akışını kolaylaştırmayı, gezinmeyi basitleştirmeyi, sayfa yükleme sürelerini iyileştirmeyi, form alanlarını optimize etmeyi veya içerik önerilerini kişiselleştirmeyi içerebilir.

Kullanıcı Yolculuklarını Görselleştirme Teknikleri

Şimdiye kadar, 'davranış analitiğinin ne olduğunu' zaten biliyorsunuz. O halde bazı teknikleri öğrenelim! İşletmeler, çeşitli görselleştirme tekniklerini kullanarak sorunlu noktaları daha etkili bir şekilde ortaya çıkarabilir. Bunun için kullanılabilecek bazı teknikleri gözden geçirelim.

1 Numaralı Kullanıcı Akış Şemaları

Kullanıcı akış şemaları, bir web sitesinde gezinirken izlenen yolların görsel bir temsilini sağlar. Bu diyagramlar, genellikle farklı sayfalar veya ekranlar arasındaki akışı belirtmek için okları kullanır. Kullanıcı yolculuğunu engelleyebilecek potansiyel darboğazları, bırakma noktalarını veya sapmaları vurgulayabilirler.

#2 Tıklama Isı Haritaları

Web sitesi ısı haritaları, bir web sayfasının en çok tıklama veya etkileşim alan alanlarını gösterir. İşletmeler, onların yardımıyla hangi öğelerin veya özelliklerin en çok dikkat çektiğini ve hangi alanların gözden kaçırıldığını anlayabilir. Bu, harekete geçirici mesajlar veya gezinme menüleri gibi temel öğelerin yerleşimini ve tasarımını optimize etmeye yardımcı olur.

#3 Oturum Kayıtları

Oturum kayıtları, bir web sitesindeki etkileşimleri yakalar ve yeniden yürütür. Kullanıcı davranışının gerçek zamanlı bir görünümünü ve kişinin yolculukları sırasında karşılaştığı zorlukları sunarlar. İşletmeler, bunlar sayesinde kullanıcı deneyimini engelleyen kullanılabilirlik sorunlarını, kafa karıştırıcı arayüzleri veya teknik aksaklıkları tespit edebilir.

#4 A/B Testi

Bu testi gerçekleştirmek için, bir web sayfasının varyasyonlarını oluşturmak ve trafiğin bir kısmını her bir sürüme yönlendirmek gerekir. Bu, farklı düzenleri, tasarımları, harekete geçirici mesajları veya içerik yerleşimlerini denemeye olanak tanır.

Kullanıcı Deneyimlerini Bölümlere Ayırmak ve Kişiselleştirmek

Web sitesi ziyaretçilerini davranışlarına ve özelliklerine göre bölümlere ayırmak, işletmelere kişiselleştirilmiş kullanıcı deneyimleri sunma fırsatı sunar. İşletmeler, davranışsal verilerle içeriklerini ve tekliflerini farklı müşteri segmentlerinin ihtiyaçlarına göre uyarlayabilir.

İşletmeler, davranış verilerini kullanarak kişiselleştirilmiş deneyimler oluşturmak için çeşitli teknikler kullanabilir. Bazılarını gözden geçirelim.

Dinamik içerik, kullanıcı davranışına ve özelliklerine göre değişen web sitesi öğelerini ifade eder. İşletmeler, davranışsal verilere dayanarak içerik bloklarını, önerileri, ürün önerilerini veya CTA'yı özelleştirebilir.

İşletmeler de benzer şekilde kullanıcılara göz atma geçmişlerine, satın alma davranışlarına veya benzer profillere göre kişiselleştirilmiş ürün önerileri sunabilir. Bu teknik, çapraz satış, ek satış ve ürün keşfini geliştirir.

Davranışsal tetikleyiciler, belirli davranışlar tarafından tetiklenen otomatik eylemlerdir. Örneğin işletmeler, kullanıcıların web sitesiyle etkileşimlerine dayalı olarak özel teklifler veya takip mesajları içeren kişiselleştirilmiş e-postalar gönderebilir. Bunu yaparak, dönüşümleri artırabilecek zamanında ve alakalı temas noktaları oluştururlar.

İşletmeler, kullanıcı davranışına ve tercihlerine bağlı olarak, diğerlerinin yanı sıra özelleştirilmiş kullanıcı yolları oluşturabilir. Bunlar, ziyaretçilere web sitesinde kişiselleştirilmiş bir yolculuk boyunca rehberlik eder. İçeriğin, önerilerin ve eylemlerin sırasını her bir segmentin ilgi alanına göre uyarlamak, dönüşümleri kolaylaştırır.

Ziyaretçileri segmentlere ayırmak, işletmelerin belirli müşteri segmentlerine hitap eden kişiselleştirilmiş açılış sayfaları oluşturmasına da olanak tanır. Bu açılış sayfaları, her segmentin benzersiz sorunlu noktalarına, ilgi alanlarına veya motivasyonlarına hitap edebilir.

Davranış Analitiği Araçlarını Uygulama

Şimdi, işletmeler pratikte davranışsal analitiği nasıl kullanıyor? Bu bölümde, farklı analitik araçlarını seçme ve uygulama sürecini inceleyeceğiz.

Mevcut Araçlar ve Platformlar

Piyasada çeşitli davranışsal analiz araçları ve platformları bulunmaktadır. İşte bazı önemli kategoriler:

• Web analitiği araçları: Bunlar, kapsamlı veri izleme, raporlama ve analiz özellikleri sağlar. Kullanıcı davranışı, trafik kaynakları, dönüşüm oranları ve daha fazlası hakkında bilgi sunarlar.
• Olay tabanlı araçlar: Bunlar, belirli ziyaretçi eylemlerini ve davranışlarını gerçek zamanlı olarak izlemeye odaklanır. İşletmelerin anlamlı olayları ve etkileşimi analiz etmesine olanak tanırlar.
• Isı haritası ve oturum kayıt araçları: Bunlar, web sitelerindeki kullanıcı etkileşimlerinin ve davranışlarının görsel temsillerini sağlar. Etkileşimi, kaydırma derinliğini, tıklama kalıplarını ve ilgi alanlarını belirlemeye yardımcı olurlar.

Doğru Aracı Seçmek İçin Dikkat Edilmesi Gereken Hususlar

İşletmeniz için doğru analiz aracını seçerken aşağıdaki faktörleri göz önünde bulundurun:

• İş ihtiyaçları ve hedefleri: Hedeflerinize ulaşmak için ihtiyaç duyduğunuz veri ve içgörü türlerini belirleyin.
• Özellikler ve işlevsellik: Farklı araçların özelliklerini ve yeteneklerini değerlendirin. Veri izleme, segmentasyon, huni analizi, görselleştirme seçenekleri, entegrasyon yetenekleri ve kullanım kolaylığı gibi hususları göz önünde bulundurun.
• Ölçeklenebilirlik ve özelleştirme: Aracın işinizle birlikte ölçeklenip ölçeklenemeyeceğini ve gelecekteki büyümeyi karşılayıp karşılayamayacağını değerlendirin. Aracı ihtiyaçlarınıza ve raporlama gereksinimlerinize göre uyarlamanıza olanak tanıyan özelleştirme seçeneklerini arayın.
• Bütçe ve maliyet: Her şeyin yanı sıra fiyatlandırma yapısını da göz önünde bulundurun. Bazı araçlar ücretsiz sürümler veya deneme süreleri sunarken, diğerleri kullanıma bağlı olarak abonelik veya ödeme gerektirebilir.

Başarılı Uygulama İçin İpuçları

• Net Hedefler Tanımlayın

Ulaşmak istediğiniz belirli hedefleri ve başarıyı ölçmek için kullanacağınız ölçümleri belirleyin. Örneğin, hedefiniz web sitesi dönüşüm oranlarını artırmaksa, izlemek istediğiniz belirli dönüşüm işlemlerini tanımlayın. Bu, form gönderimlerinden ürün satın alımlarına kadar her şey olabilir. İlerlemenizi izlemek için hedeflerinizle uyumlu ölçülebilir Temel Performans Göstergeleri (KPI'lar) belirleyin.

• İzleme Kodlarını Doğru Şekilde Uygulayın

İzlemeyi web sitenizde doğru bir şekilde uygulamak için seçtiğiniz davranışsal analiz aracı tarafından sağlanan talimatları izleyin. Bu, genellikle izlemek istediğiniz tüm sayfalara izleme kodu snippet'inin eklenmesini içerir. Verilerin doğru bir şekilde toplandığından emin olmak için uygulamayı test edin ve doğrulayın. İzlemenin düzgün çalıştığını doğrulamak için aracın test etme ve hata ayıklama özelliklerini kullanın.

• Veri Kalitesini ve Tutarlılığını Sağlayın

Verileri düzenli olarak gözden geçirin ve temizleyin. Analizinizi çarpıtabilecek yinelenen veya alakasız veri noktalarını kaldırın. Veri toplama metodolojilerinde ve adlandırma kurallarında tutarlılık da önemlidir. Olayların ve olay özelliklerinin farklı zaman dilimlerinde veya segmentlerde tutarlı bir şekilde adlandırıldığından ve yapılandırıldığından emin olun.

• Eğitim ve Beceri Geliştirme Sağlayın

Ekip üyelerini aracın özellikleri, işlevleri ve veri yorumlama teknikleri ile tanıştırın. Aracın arayüzünde nasıl gezinecekleri, özel raporlar oluşturacakları ve daha derin içgörüler elde etmek için segmentasyon seçeneklerini nasıl kullanacakları konusunda onları eğitin. Web seminerlerine, atölye çalışmalarına veya çevrimiçi kurslara katılarak sürekli öğrenmeyi teşvik edin.

• A/B Testi Gerçekleştirin

Hipotezleri doğrulamak ve verilere dayalı kararlar almak için A/B testi ve deneylerini kullanın. Neyin en iyi sonucu verdiğini belirlemek için web sitenizin, içeriğinizin veya kullanıcı yolculuklarınızın farklı varyasyonlarını test edin. Örneğin, dönüşüm oranlarını iyileştirmek istiyorsanız, açılış sayfalarının veya harekete geçirici mesaj düğmelerinin farklı sürümlerini oluşturun ve bunların kullanıcı davranışı üzerindeki etkisini ölçün.

• İşlevler Arası İşbirliğini Teşvik Edin

Pazarlama, ürün geliştirme ve UX tasarımı gibi farklı ekipler arasındaki işbirliği çok önemlidir. İlgili verileri paylaşarak ve eyleme dönüştürülebilir içgörüler sağlayarak bunu teşvik edin. Örneğin, müşteri deneyimini optimize etmek ve dönüşümleri artırmak için kullanıcı yolculuğu görselleştirmelerini ve sorunlu noktaları UX tasarım ekibiyle paylaşın.

• Gizliliği ve Uyumluluğu Sağlayın

Veri toplama ve işleme uygulamalarınızın GDPR veya CCPA gibi ilgili düzenlemelerle uyumlu olduğundan emin olun. Verilerin toplanması ve kullanılması için gerekli izni alın. Müşteri verilerini korumak için güvenlik önlemlerini uygulayın. Veri işleme uygulamalarındaki değişiklikleri yansıtmak için gizlilik politikanızı düzenli olarak gözden geçirin ve güncelleyin.

Son düşünceler

Bu yazımızda 'davranışsal analitik nedir' sorusunu cevaplamaya çalıştık. Davranışsal analitiğin, işletmelerin müşteri tercihlerini anlamaları, sorunlu noktaları belirlemeleri ve dönüşümleri yönlendiren kişiselleştirilmiş deneyimler oluşturmaları için muazzam bir potansiyele sahip olduğunu açıkladık.

Bu kılavuz aracılığıyla, bu analiz yönteminin tanımını ve kapsamını araştırdık ve uygulamaya yönelik pratik ipuçları sağladık.

Artık "davranışsal analitiğin ne olduğunu" bildiğinize göre, işinizi yeni başarı zirvelerine taşımak için gereken her şeye sahipsiniz!