- En çok görüntülemeyi sitemdeki/uygulamamdaki hangi sayfalar sağlıyor?
- En iyi performansı gösteren veya en fazla dönüşümü sağlayan açılış sayfaları hangileri?
- Kullanıcılar sitemde/uygulamamda neleri arıyor? Sitemin içeriğinde veya gezinme özelliklerinde iyileştirebileceğim noktalar hangileri?
- Açılış sayfalarım zaman içinde nasıl performans gösteriyor? Kullanıcılar farklı sayfalara aynı hızda mı ulaşıyor?
- Kullanıcılar alışveriş dönüşüm hunisinde nasıl ilerliyor?
- Kullanıcılar oyunumdaki seviyelerde nasıl ilerliyor?
- Kullanıcıları alışveriş sepetine ürün eklemeye ne yönlendiriyor?
- Kullanıcıların uygulamamı kaldırmasına ne yol açtı?
- Verilerimin çeşitli segmentleri arasında ilginç kesişimler var mı?
- Kullanıcılar sitemi ilk ziyaret ettikleri zamana bağlı olarak farklı davranıyor mu?
- En değerli kullanıcılar hangi yönlendirme kaynaklarından geliyor?
En çok görüntülemeyi sitemdeki/uygulamamdaki hangi sayfalar sağlıyor?
Universal Analytics'te Sayfalar raporunun "Sayfa Yolu" boyutuna ve "Sayfa Görüntüleme Sayısı", "Farklı Sayfa Görüntüleme Sayısı", "Hemen Çıkma Oranı" gibi metriklere göre ayrıntılı olarak incelenmesine alışkınız. Google Analytics 4 mülklerindeki Sayfalar raporu farklı görünse de benzer bir görünümü Explore'da keşif olarak oluşturabilirsiniz.
İlk olarak, Explore'daki Sekme Ayarları bölmesinde boyut eklemek için + simgesini kullanarak ek bir boyut etkinleştirmeniz gerekir. "Sayfa Yolu + Sorgu Dizesi" boyutunu ekleyin. Verilerinizi sayfa başlığına göre de görmek istiyorsanız (UA'daki Sayfalar raporunda "Sayfa Yolu" kullanılır) ayrıca "Sayfa Başlığı ve Ekran Adı" boyutunu da etkinleştirebilirsiniz.
Ardından, keşfinize dahil edebilmeniz için "Görüntüleme Sayısı" metriğini eklemeniz gerekir. Bunu yapmak için Değişkenler bölmesindeki Metrikler bölümünde bulunan + simgesini tıklayın ve eklemek üzere "Görüntüleme Sayısı" metriğini arayın.
Sayfalar için keşfini oluşturmak üzere, uygulanmış varsayılan metrik ve boyutları satır ve sütun ayarlarından kaldırmanız, ardından "Sayfa Yolu ve Sorgu Dizesi"ni satır boyutu olarak, "Görüntüleme Sayısı"nı ise sütun metriği olarak eklemeniz gerekir. Karşılaştırma amacıyla "Etkin Kullanıcı Sayısı" metriğini de sütun metriği olarak ekleyip her bir sayfanın tekil kullanıcıya göre popülerliği hakkında fikir edinebilirsiniz.
Google Merchandise Store örneğinde ana sayfayı (/) ve sepet sayfasını kaldırırsanız web sitesinin en popüler ürün sayfalarının "Clearance" (İndirim) ve "Men's Apparel" (Erkek Giyim) bölümü olduğunu kolayca görebilirsiniz.
En iyi performansı gösteren veya en fazla dönüşümü sağlayan açılış sayfaları hangileri?
Kullanıcıların uygulamanızda veya web sitenizde ilk olarak nereye ulaştığını anlamanız, kullanıcı deneyimini ve pazarlama çalışmalarınızı optimize etmenize yardımcı olabilir. Bu rapor Universal Analytics'teki raporlama kullanıcı arayüzünde sunulur ancak Google Analytics 4 mülklerinde henüz mevcut değildir. Bu raporu Explore'da sıfırdan bir keşif olarak yeniden oluşturabiliriz.
Açılış Sayfası boyutu ve ilgili metrikler (ör. Görüntüleme Sayısı, Oturum Sayısı ve Kullanıcı Sayısı), bu keşfi oluşturmak için kullanacağınız önemli öğelerdir. Boyut eklemek için + simgesini kullanarak ek boyut ve metrikleri etkinleştirmeniz gerekir:
Bu boyut ve metrikleri kullanmaya başladıktan sonra açılış sayfası boyutlarını satır olarak, Görünüm Sayısı, Oturum Sayısı ve Etkin Kullanıcı Sayısı gibi alakalı metrikleri değer olarak ekleyin. Bu sayede, açılış sayfalarını söz konusu metriklere göre keşfedebilirsiniz.
Satın alma işlemiyle ilgili ek bir metrik ekleyerek, söz konusu işlem yapıldığında hangi açılış sayfalarının görüntülendiğini görebilirsiniz:
Artık, satın alma işlemi yapıldığında hangi açılış sayfalarının görüntülendiğini görebilir ve açılış sayfasının ne kadar etkili olduğunu daha iyi anlamak için toplamla karşılaştırabilirsiniz.
Kullanıcılar sitemde/uygulamamda neleri arıyor? Sitemin içeriğinde veya gezinme özelliklerinde iyileştirebileceğim noktalar hangileri?
Explore'da oluşturabileceğiniz bir diğer rapor da site arama keşfidir. Bu raporu birkaç adımda oluşturabilirsiniz.
Site arama verilerinizi toplamak için öncelikle Geliştirilmiş Ölçüm etkinliğini veya özel bir etkinliği etkinleştirmiş olmanız gerekir. Gelişmiş Ölçüm kullanıyorsanız bu etkinliğe "view_search_results" adı verilir. Ardından, mülkünüzde özel boyut olarak "search_term" parametresini etkinleştirdiğinizden emin olmanız gerekir. Bu işlemi tamamladığınızda parametreyi Explore'da kullanabilirsiniz.
Doğru verilere sahip olduğunuzda keşfinizi oluşturabilirsiniz. Bu işlem birkaç adımdan oluşur. Keşfinizde kullanılabilir olması için "search_term" boyutunu etkinleştirmeniz gerekir:
Etkinleştirdikten sonra "Satırlar" ayarında bu boyutu keşfinize ekleyebilirsiniz. Aşağıdakine benzer bir çıkış görürsünüz:
Bu keşif tüm etkinlikleri kapsadığı için çok fazla "(not set)" değeri içeriyor. Gereksiz değerleri elemek amacıyla "Etkinlik adı" alanının yalnızca "view_search_results" ile tam olarak eşleştiği öğeleri içeren bir filtre oluşturmanız gerekir. Böylece söz konusu etkinlik özelindeki verileri görebilirsiniz:
Filtreniz uygulandığında, listelenen her terim için arama sayısını gösteren güncel bir keşif elde edersiniz. Bu bir site arama terimi keşfidir:
Kullanıcıların web sitenizde neler aradığını bilmek, daha yüksek kullanıcı etkileşimi ve kullanıcı memnuniyeti için içeriğinizi optimize etmenin mükemmel bir yöntemidir. Örneğin, belirli bir arama terimine olan ilgide ani bir artış görürseniz site kullanıcılarınızın aradıklarını daha kolay bulmalarına veya sorularını yanıtlamalarına yardımcı olmak için bu terimle ilgili daha fazla içerik ekleyebilirsiniz.
Açılış sayfalarım zaman içinde nasıl performans gösteriyor? Kullanıcılar farklı sayfalara aynı hızda mı ulaşıyor?
Her keşif için birkaç görselleştirme seçeneğiniz vardır. Örneğin çizgi grafik, belirli bir zaman içinde öğelerle ilgili olarak ortaya çıkan eğilimleri anlamanıza yardımcı olabilecek veriler içerir. Açılış sayfalarınızın zaman içinde ne kadar ziyaret edildiğini görmek isterseniz Sekme Ayarları bölmesindeki 6 görselleştirme seçeneğinden birini tıklayarak görselleştirme türünü değiştirmeniz yeterlidir.
Görsel çizgi grafiğine dönüştürülür ve en çok ziyaret edilen ilk 10 açılış sayfanızla ilgili olarak zaman içindeki eğilimleri gösterir.
Fareyle grafiğin üzerine geldiğinizde her gün için veri noktalarını görürsünüz.
Anormal verilerin bir çemberle vurgulandığını da görebilirsiniz. İmlecinizi boş dairenin üzerine getirirseniz anormallikle ilgili bilgiler gösterilir. Aşağıdaki örnekte Google Analytics, daha önce toplanan verilere göre 2 Şubat'ta ana sayfanın yaklaşık 1.000 etkin kullanıcı tarafından ziyaret edileceğini tahmin etmiştir. Ancak gözlemlenen etkin kullanıcı sayısı 2.200'dür ve bu oran beklenenden %116 daha yüksektir.
Dönüşüm hunileri, kullanıcıların geçtiği aşamaları kolayca görselleştirmenizi sağlayan mükemmel bir araçtır. Dönüşüm hunilerinin yaygın kullanım alanlarına örnek olarak e-ticaret işletmeleri için alışveriş ve ödeme davranışı akışları verilebilir. Oyun geliştiriciler kullanıcıların oyundaki seviyelerde nasıl ilerlediğini görmek için bu hunilerden yararlanabilir. Bunların her birinin örneklerini inceleyelim.
Kullanıcılar alışveriş dönüşüm hunisinde nasıl ilerliyor?
Alışveriş davranışını incelerken bir öğeyi görüntüleme, alışveriş sepetine ekleme ve satın alma işlemlerinden oluşan alışveriş davranışı dönüşüm hunisinde farklı kullanıcı segmentlerinin nasıl ilerlediğini analiz etmek isteyebilirsiniz. Başlamak için bu dönüşüm hunisini sıfırdan oluşturabilir veya Google Merchandise Store GA4 demo hesabında bulunan uygun şablonlardan birini kullanabilirsiniz. Şablon kullanmak için Explore merkezine gidin, sayfayı aşağı kaydırın ve listelenen "Demo" keşiflerden "Shopping Behavior Funnel"ı (Alışveriş Davranışı Dönüşüm Hunisi) seçin.
Bu keşif salt okunur olarak açılır ancak demo keşfinin kendinize ait bir kopyasını oluşturmak için sağ üst köşedeki "Kopya oluştur"u tıklayabilirsiniz. Bir kopya oluşturduktan sonra bu dosyayı istediğiniz şekilde düzenleyebilir ve değiştirebilirsiniz.
Google Merchandise Store'da Google markalı ekipmanlar satılır. Android ve YouTube markalı ürünler, sitede popüler olan iki ürün kategorisidir. Bu iki öğe kategorisini karşılaştırmak, alışveriş davranışını anlamanıza yardımcı olabilir. Bu amaçla, her kategori için birer tane olacak şekilde iki yeni segment oluşturmanız gerekir. Bu durumda, "item_name" parametresinde "Android" veya "YouTube" değeri bulunma koşulunu ve "select_item" etkinliğini kullanarak bir segment oluşturabilirsiniz.
Bu segmentler, alışveriş davranışı dönüşüm hunisinde ilerleyip en azından Android veya YouTube markalı bir ürünü tıklama aşamasına gelen kullanıcıları gösterir. Android markalı bir ürünü en azından tıklayan kullanıcıların ürün satın alma olasılığı, YouTube markalı bir ürünle etkileşime girenlerinkine kıyasla yaklaşık 2 kat daha yüksektir. Bu kullanıcıların markalı bir ürünü satın alanlar değil, yalnızca böyle bir ürünü tıklayanlar olduğuna dikkat edin. Yalnızca belirli markalı ekipmanların satın alınmasıyla ilgileniyorsanız aşağıdaki gibi satın alma etkinliğini kullanın:
Bu segmentler uygulandıktan sonra alışveriş davranışı dönüşüm hunisi karşılaştırmanız şöyle görünür:
GA4'teki dönüşüm hunilerinin yeni bir özelliği, bu dönüşüm hunilerindeki adımlarla ilgili eğilimlerin zaman içinde nasıl değiştiğini görebilmenizdir. Bunun için Sekme Ayarları bölmesinde görselleştirme türünü "Eğilim gösteren dönüşüm hunisi" olarak değiştirin. Bu işlemin sonucunda, her bir adım için zaman içindeki eğilimleri gösteren bir dönüşüm hunisi görünümü açılır. Her bir adım ve segmente göre sayıları gün bazında görmek için öğeler arasında gezinebilirsiniz.
Ayrıca, zaman içindeki değişiklikleri daha kolay görselleştirmek için her seferinde yalnızca bir adımla ilgili eğilimleri görmeyi tercih edebilirsiniz. Bu örnekte 10 Mart itibarıyla, verilerin önceki görünümüne baktığımızda satın alma işlemlerinde tahmin edilemeyen bir artış olduğunu görebilirsiniz. Android ve YouTube markalı ürünleri görüntüleyenlerin yaptıkları satın alma işlemlerindeki fark neredeyse tamamen bu artıştan sonra ortaya çıkıyor. Bu durum, web sitesi düzeninde veya pazarlama çalışmalarında Android ürünlerini daha belirgin hale getiren bir değişimin söz konusu olabileceğini gösteriyor.
Kullanıcılar oyunumdaki seviyelerde nasıl ilerliyor?
Bu soru, oyun veya uygulama geliştiricileri arasında yaygındır. Bu sorunun cevabını bulmak için bir dönüşüm hunisiyle analiz yapabilirsiniz.
Öncelikle, seviyelerdeki ilerleme durumlarına özel adımlar oluşturmanız gerekir. Bu örnekte "level_up" etkinliğini kullanabilir ve 5 seviye için Flood-It! GA4 demo hesabında 5 adım oluşturabilirsiniz.
Bu adımları uyguladığınızda, kullanıcıların her bir oyun seviyesinde ne kadar ilerlediği gösterilir.
1. seviyeyi geçen kullanıcıların oyuna devam etme olasılığının daha yüksek olduğu görülüyor. Bu bilgiler, kullanıcıların uygulamayı kullanmayı bırakma oranını azaltmak için 1. seviyeyi tamamlamalarına yardımcı olacak ipuçlarını veya başka yöntemleri tanıttığınız A/B testi senaryolarında size yardımcı olabilir.
Yukarıda verilen dönüşüm hunisinde zaman içindeki eğilimlere bakarsanız 19 Mart civarından itibaren tüm adımlar için artış görürsünüz. Bu durum, o tarihte oyunun tanıtım veya görünürlüğüyle ilgili bir şeylerin değişmiş olabileceğini gösterir.
Ayrıca, farklı edinme kanallarının tüm seviyelerdeki toplam ilerleme durumunu etkileyip etkilemediğini görmek için bu dönüşüm hunisini segmentlere ayırabilirsiniz. Bu örnekte, doğrudan ve ücretli trafik edinme yöntemlerini karşılaştırabilirsiniz. Ücretli kampanyalar aracılığıyla edinilen kullanıcıların, doğrudan edinilen kullanıcılara göre aslında daha uzun süre (daha düşük bırakma oranlarıyla) kaldığını fark edersiniz. Bu durum, ücretli reklamlarınızın amaçlandığı şekilde çalıştığının bir göstergesi olabilir.
Dönüşüm hunisi keşfinin çok kullanışlı bir diğer özelliği, oyun veya uygulamayı kullanmayı bırakan kullanıcılardan segment ya da kitle oluşturabilmenizdir. Aşağıdaki örnekte, bırakma oranı 4. seviye civarında artmaktadır. Kullanmayı 4. seviyede bırakan (5. seviyeye geçemeyen) kullanıcılardan bir segment oluşturabilir ve erişiminizi genişletmek için bu segmentten yararlanabilirsiniz. Segmenti, kullanıcıları geri dönüp seviyeyi tamamlamaya ve oyuna devam etmeye teşvik etmek üzere push bildirimi göndermek amacıyla da kullanabilirsiniz.
Bu segmenti oluşturmak için ilgili adımı sağ tıklayın ve segment oluşturun. Doğru kitleyi hedeflediğinizden emin olmak amacıyla 5. seviye için hariç tutma ölçütü içeren bir segment kullanın.
Son olarak, dönüşüm hunisi keşfine ekleyebileceğiniz bir diğer metrik de yeni "Geçen Süre" metriğidir. Ayarlar bölmesinde "Geçen Süreyi Göster" düğmesini açıp kapatarak bu metriği etkinleştirebilirsiniz. Bu işlem, tablonuza yeni bir metrik sütunu ekler:
Bir adımdan diğerine geçmenin ortalamada ne kadar sürdüğünü görmek, müşterinizin başarısına veya bu durumda bir seviyeyi tamamlamanın ne kadar kolay ya da zor olduğuna dair iyi bir gösterge olabilir. Bu analiz, push bildirimi veya yeniden pazarlama mesajı gönderme gibi işlemler yapacağınız bir kitle oluşturmak için de kullanışlı olabilir. Örneğin, 2. seviyeyi tamamlamanın ortalama 3 saat 53 dakika sürdüğü anlaşılıyor. Oyunu bırakan kullanıcılardan segment oluşturmak için sağ tıklayıp ilgili seçeneği belirleyebilirsiniz:
Böylece, oyun veya uygulamayı kullanmayı bırakmamaları için teşvik edebileceğiniz kullanıcılardan bir kitle oluşturursunuz.
GA4'te Explore'un en iyi özelliklerinden biri dönüşüm yolu keşfidir. Artık kullanıcıların site veya uygulamanızda nasıl ilerlediğini görmek için referans olarak kullanıp öncesini ya da sonrasını inceleyebileceğiniz belirli bir etkinlik, sayfa veya ekranı seçebilirsiniz. Sitelerdeki kullanıcı işlemleri akışını izleyebilmek, uzun zamandır istenen bir özellikti ve GA4'teki yeni dönüşüm yolu keşifleri sayesinde sonunda mümkün hale geldi.
Kullanıcıları alışveriş sepetine ürün eklemeye ne yönlendiriyor?
Birçok e-ticaret sitesi için gündeme gelen bu soru artık geriye dönük yol özelliği kullanılarak cevaplanabilir.
Öncelikle yeni bir dönüşüm yolu keşfi açın ve sağ üst köşedeki "Baştan Başla" seçeneğine tıklayın. Ardından uç nokta seçebileceksiniz. "Etkinlik adı"nı seçin.
Ardından, geriye dönük yol görmek istediğiniz etkinliği kaydırmalı menüden seçin. Bu örnekte, kullanıcıların sepete ne eklediğini görmek istediğimiz için "add_to_cart"ı seçeceğiz. İlgilendiğiniz etkinlik adını görmüyorsanız "Daha fazla yükle" öğesini tıklayabilir veya en üstteki arama çubuğunu kullanarak etkinliği arayabilirsiniz.
Keşfiniz, etkinlik adına göre önceden doldurulmuş birkaç adım içerecek şekilde yüklenecek. Bunun yerine sayfa adına göre yol oluşturmak isterseniz bu değişikliği her adım için ayrı ayrı yapabilirsiniz. Aşağıdaki örnekte "Sayfa başlığı ve ekran sınıfı" değerini kullanacak şekilde değişiklik yapılmıştır. Kayda değer sayıda kullanıcının "Sale" (İndirim) sayfasından sepete ürün eklediğini görebilirsiniz. Ardından, belirli öğelerin daha çok ilgi görüp görmediğini anlamak için "Sale" sayfasını inceleyerek bu konuyu daha ayrıntılı inceleyebilirsiniz. Bu bilgi, pazarlama stratejinizi belirlemenize yardımcı olabilir.
Kullanıcıların uygulamamı kaldırmasına ne yol açtı?
Kullanıcıların uygulamayı kullanmayı bırakması (uygulamayı kaldırması), uygulama geliştiriciler açısından önemli bir sorundur. Geriye dönük yol analizi, müşterilerin bir uygulamayı kullanmayı bırakmasının nedenini bulmaya yardımcı olacak mükemmel bir kaynak olabilir. Öncelikle, dönüşüm yolu keşfinin en üstündeki "Baştan başla" düğmesini tıklayarak yeni bir geriye dönük yol oluşturun. Ardından, başlangıç noktası olarak "app_remove" etkinlik adını seçin.
Birkaç adım geri gittiğinizde uygulamayı kullanmanın bırakılmasına yol açmış olabilecek etkinlikleri görmeye başlayabilirsiniz. Bu durumda, uygulamayı kullanmayı bırakan kullanıcıların yaklaşık %13'üne uygulamanın kaldırılmasından önceki 2 adım içinde reklam gösterildiğini görebiliyoruz. %13, reklam gösterme şeklinizin optimize edilmesi gerekebileceğine işaret eden oldukça büyük bir orandır. Bu durumda reklam gösterme şeklinizi optimize etmek, kullanıcılar üzerindeki olumsuz etkiyi azaltmanızı ve dolayısıyla uygulamayı kullanmayı bırakma oranını düşürmenizi sağlayabilir.
Verilerimin çeşitli segmentleri arasında ilginç kesişimler var mı?
Segment çakışması tekniği, farklı kullanıcı segmentlerinin birbiriyle nasıl etkileşimde bulunduğunu kolayca görselleştirmenin mükemmel bir yoludur. Örneğin, masaüstü kullanıcıları ile sitenizin bültenine abone olan mobil kullanıcılar arasındaki çakışmayı görselleştirebilirsiniz. Bu tür bilgileri bulmak için bir tablo keşfini incelemek yerine bu yöntemi kullanmak, bültene kaydolma işlemlerinin çoğunluğunun nereden geldiğini daha kolay şekilde görebilmenizi sağlar.
Bunu yapmak için öncelikle analiz etmek istediğiniz segmentleri değişkenler bölmesine eklemeniz gerekir. Yeni segment eklemek için + simgesini tıklayın (bu işlem, segment oluşturucuyu açar).
Bir etkinlik segmenti belirleyerek ve filtrelemek için uygun etkinliği (bu örnekte "sign_up") seçerek "Bültene Kaydolma" etkinliğini oluşturabilirsiniz.
Görselleştirmek istediğiniz segmentleri oluşturduktan sonra çift tıklayarak Sekme Ayarları bölmesine ekleyebilirsiniz. Çakışmalarını Venn şeması yoluyla görselleştirmek üzere tek seferde en fazla 3 segment ekleyebilirsiniz.
Bu örnekte, bültene kaydolma işlemlerinin çoğunluğunun nereden geldiğini görmek için "Masaüstü cihaz trafiği", "Mobil trafik" ve "Bültene Kaydolma" segmentleri ekledik.
Hem Venn şemasında hem aşağıdaki tablonun 6. satırında görebileceğiniz gibi, bültene kaydolanların büyük çoğunluğu masaüstü kullanıcılarıdır. Bu durum, mobil deneyimin bu amaç için özelleştirilmediğini veya kullanıcı deneyiminde bültene kolayca kaydolmayı engelleyen bir sorun bulunduğunu gösteriyor olabilir. Bu çıkarımı, geliştirici ve kullanıcı deneyimi ekiplerinizle daha detaylı şekilde incelemeniz yararlı olabilir.
Segment çakışması tekniğinin çok kullanışlı bir özelliği, çakışmayı kullanarak yeni bir segment oluşturabilmektir. Örneğin, masaüstü trafiğini ve bülten kayıtlarını içeren yeni bir segment oluşturmak isterseniz ilgilendiğiniz veri görsel dilimini Venn şemasında veya tabloda sağ tıklayabilir ve ilgili seçeneği belirleyerek segment oluşturabilirsiniz.
Bunu yaptığınızda segment oluşturucu, seçtiğiniz segment grubuna göre önceden seçilmiş koşulları gösterecek şekilde açılır. Segment adı, birlikte kullanılan koşulların açıklayıcı adlarının birleştirilmesiyle oluşturulur. Dilerseniz bu adı değiştirebilirsiniz.
Ayrıca, sağ üst köşedeki kutuyu işaretleyerek bu çakışmadan bir kitle oluşturmayı seçebilirsiniz. Böylece, erişiminizi artırmaya yardımcı olması için bu kitleyi Google Ads gibi diğer Google Marketing Platform ürünleriyle paylaşabilirsiniz.
Kullanıcılar sitemi ilk ziyaret ettikleri zamana bağlı olarak farklı davranıyor mu?
Kohort keşfi, sitenizin farklı gruplardaki kullanıcılarının nasıl davrandıklarını, içinde bulundukları kohorta ne zaman ve nasıl girdikleri temelinde anlamanıza yardımcı olan kullanışlı bir araçtır. Bir kohort keşfinde analiz ettiğiniz metrik veya hesaplamayı değiştirmeniz, analizi daha da yararlı hale getirebilir.
Explore'da yeni bir kohort keşfini ilk kez açtığınızda şunları görürsünüz: "first_touch" olan kohorta dahil edilme kriterine göre oluşturulan bir keşif (başka bir deyişle, kullanıcının bu kohorta dahil edilme nedeni; bu durumda, site veya uygulamayı ilk ziyaret), herhangi bir etkinlikle ilişkili döndürme kriteri (geri gelip site ya da uygulamanızda herhangi bir faaliyet göstermeleri), etkin kullanıcı sayısına ilişkin bir metrik ve standart hesaplama türü. Bu durumda temel bir kohort keşfi elde etmiş olursunuz. Bu keşif, 5 hafta boyunca sitenize her hafta kaç kullanıcının geri geldiğini ve bu sayının, kullanıcıların site veya uygulamanıza ilk ne zaman geldiklerine göre değişip değişmediğini gösterir.
Bu keşfin metrik türünü "toplam" yerine "grup kullanıcısı başına" olarak değiştirirseniz hafta bazında geri dönmeleri yüzdeleri hakkında fikir edinebilirsiniz. Bu veriler, her bir kohortun geri gelen kullanıcı oranı hakkında bilgi verir. Bu nedenle, bu görünümde toplam değerlerden daha yararlı olabilirler.
Bir e-ticaret sitesinin yalnızca kullanıcılarını değil, her bir kohort tarafından sağlanan gelir değerini görmek amacıyla etkin "Etkin Kullanıcı Sayısı" metriği yerine "Satın Alma Geliri" metriğinin değerini görüntüleyebilirsiniz. Bu değeri kohortun tamamı için veya kohortta bulunan kullanıcı başına görüntüleyebilirsiniz. Aşağıdaki örnekte ilk iki grubun tüm haftalarda az gelir getirdiğini ancak üçüncü gruptan başlayarak gelirin artmaya başladığını görebilirsiniz.
Hesaplama türünü "Standart" yerine "Kümülatif" olacak şekilde değiştirirseniz her kohortun işletme geliri üzerindeki toplam etkisini görebilirsiniz.
Bu örnekteki veriler, daha çok dönüşüm gerçekleştiren kullanıcıları Google Merchandise Store'a çekmeyi amaçlayan pazarlama çalışmalarının 7 Mart haftasından itibaren artmış olabileceğini gösteriyor.
En değerli kullanıcılar hangi yönlendirme kaynaklarından geliyor?
Bu bilgilere sahip olmak, pazarlama ekibinizin hangi yönlendirme kaynaklarıyla olan iş ortaklıklarını geliştirmesinin daha çok avantaj sağlayacağını belirlemenize yardımcı olabilir. Bu bağlamda "değer", uygulamayı kullanmayı bırakma olasılığı düştükçe ve beklenen yaşam boyu geliri veya geçmiş YBD'si arttıkça artar.
Bu keşfi oluşturmak için öncelikle uygulamayı kullanmayı bırakma, YBD ve yaşam boyu gelir gibi konularda incelemeniz gereken metrik ve boyutları eklemeniz gerekir. "Kaynak" ve "aracı" boyutlarını kullanın. "Kullanıcı Yaşam Boyu Değeri" bölümündeki değişkenler bölmesinin metrikler başlığının altındaki + simgesini kullanarak birkaç metrik daha ekleyin.
Bu metrik ve boyutları uyguladıktan sonra, uygulamayı kullanmayı bırakma tahmini bölümünde veri bulunmayan birçok satır göreceksiniz. Bu durumun nedeni, ilgili kullanıcıların uygulamayı bırakma tahmini modellemesine katılmaya uygun olmamasıdır. Uygulamayı kullanmayı bırakma olasılığı olmayan tüm kullanıcıları hariç tutmak isterseniz bu olasılığın 0 olduğu tüm kullanıcılar için bir filtre oluşturabilirsiniz. Ardından, keşfiniz aşağıdaki gibi sade bir şekilde görünür:
Ardından, uygulamayı kullanmayı bırakma olasılığına göre verilerinizi sıralayabilirsiniz. Böylece, çok fazla kullanıcı içeren ve beklenen kullanıcı kaybı oranı düşük bir kampanyanız olup olmadığını görebilirsiniz. Bu kampanyalar, uygulamayı kullanmayı bırakma olasılığının daha yüksek olduğu kampanyalara kıyasla genellikle daha ilgili kullanıcılar sağlar.
Benzer şekilde, kullanıcıların tek oturumdan daha kapsamlı bir süredeki değerine bakmak istiyorsanız, satın alan kullanıcı olma ve etkileşimde bulunma olasılıklarına ilişkin tahminlere, ayrıca geçmiş YBD'ye bakabilirsiniz.
Aşağıdaki ekran görüntüsünde, Google Merchandise Store'a yönlendirme yapan Google dışı birkaç kaynak olduğunu, bunların az sayıda kullanıcı yönlendirdiğini ancak söz konusu kullanıcıların uygulamayı kullanmayı bırakma oranının daha düşük, etkileşim sürelerinin ve işlem değerlerinin daha yüksek, ortalama YBD'lerinin ise iyi olduğunu görebilirsiniz. Bu yönlendirmeler mağaza için oldukça değerlidir. Bu nedenle, pazarlama ekibinin iş ortaklığını pekiştirmesini önerdiğimiz yönlendirme kaynakları bunlardır.