Davranışsal Analitik Nedir ve İşletmenize Katkı Sağlayacağı 5 Yol

Google ve Facebook gibi büyük şirketlerin çevrimiçi davranışlarınız hakkında neler bildiğini hiç merak ettiniz mi? Bu şirketler, hizmetlerini iyileştirmek ve para kazanmak için davranışsal analitiği kullanır. Buna gireceğiz.

Veri, rekabetin her zamankinden daha şiddetli olduğu dijital pazarlama dünyasında her zaman çok da gizli olmayan bir sos, ancak gerekli şeytan olmuştur. İşte tam da bu nedenle işletmeler müşterileri hakkında ne satın aldıkları, ne zaman satın aldıkları ve daha fazlası gibi daha fazlasını öğrenmek isterler.

Bir işletme bu bilgiyi biliyorsa, bu müşterilerine daha iyi hizmet verebilir ve satışların artmasına yardımcı olabilir. İşte burada davranışsal analitik devreye giriyor. Davranış analizi, müşteri davranışının incelenmesidir. Davranış analitiğinin tanımını, ne için kullanıldığını ve işinize nasıl katkıda bulunabileceğini ele alacağız.

Davranış Analitiği nedir?

Davranış analizi , dijital ürününüzü geliştirmek için kullanıcı davranışını ölçmenin ve anlamanın bir yoludur. Bir ürünün kullanıcıların ihtiyaçlarını karşılamasını sağlamak için proje yönetiminde kullanılır. Analitikler ayrıca kullanıcı deneyimini anlamak için kullanılır ve ürünü geliştirmek için sürekli değişiklik yapabilmeniz için sürekli olması gerekir.

Örneğin, bir SaaS ürününüz varsa, kullanıcılarınızın ürününüzle etkileşimine hakim olan darboğazları veya eğilimleri tespit etmek için davranışsal analiz araçlarını kullanabilirsiniz. Bu şekilde, iyileştirmeniz gereken alanları tespit edebilirsiniz.

Davranış analizi, kullanıcıların en sık hangi özelliklerle etkileşime girdiğini anlamanıza yardımcı olabilir, böylece bu özellikler etrafında daha fazla içerik oluşturabilirsiniz. Demografik verilerin aksine, davranışsal analitik, yalnızca uygun oldukları demografiye değil, her tür kullanıcı hakkında veri toplamak için kullanıcıların bir web sitesinde gerçekleştirdiği eylemlere odaklanır.

Gerçek hayattan örnek:

Tarama alışkanlıklarınıza göre özel olarak ilgi alanlarınıza göre hazırlanmış çevrimiçi reklamları fark etmiş olabilirsiniz; bu, iş yerinde davranışsal analize bir örnektir. Davranış analitiği, kullanıcıları bir web sitesinde veya hatta birden çok web sitesinde dolaşırken izlemek için genellikle çerezlerin veya diğer bilgisayar yazılımlarının kullanımını içerir.

Ya da daha gerçekçi bir örnek verelim, Netflix önerilerini düşünelim; Son derece ilginizi çekecek şovları zorlamak nasıl oluyor? Netflix, davranış analizini özünde kullanan en güçlü platformlardan biridir. Kullanıcıların deneyimlerini kişiselleştirmek için platformdaki davranışsal etkileşimlerini toplar.

Davranış Analitiği neden önemlidir?

Davranış analizinin amacı, dijital ürününüzün kullanıcı ihtiyaçlarını karşıladığından emin olmaktır. Bu, kullanıcıların ürününüzden ne istediğini ve neye ihtiyaç duyduğunu ve onu nasıl kullandıklarını bilmenin önemli olduğu anlamına gelir. Davranış analizi, kullanıcıların aşağıdakiler gibi eylemlerini izler:

• Hangi web sitesini ziyaret ettiklerini,
• Sitede ne kadar zaman geçirdiklerini,
• Herhangi bir şeye tıklayıp tıklamadılarsa.

Ayrıca, bir kullanıcının bir ürünü kaç kez satın aldığı veya bir kullanıcının içeriğinizi Facebook'ta kaç kez paylaştığı gibi, bir kullanıcının ürününüzle kaç kez bir işlem gerçekleştirdiğini izlemenize de yardımcı olabilir.

Özetlemek gerekirse, davranış analizi, kullanıcıların bir eylemi ne sıklıkta gerçekleştirdiği ve bu eylemin başarılı olup olmadığı hakkında bilgi sağladığından, ürün büyümesi için hayati öneme sahiptir. Belirli bir eylem birden fazla başarılı olduysa, görevin muhtemelen düzgün çalıştığı sonucuna varabilirsiniz.

Netflix Ürün İnovasyonu Başkan Yardımcısı Todd Yellin, Mashable ile yaptığı röportajda tüketici davranışlarını analiz etmenin önemine işaret ediyor:

“60 yaşında bir kadın ya da 20 yaşında bir erkek olmanız gerçekten önemli değil çünkü 20 yaşında bir erkek Elbiseye Evet Deyin'i izleyebilir ve 60 yaşında bir kadın izleyebilir. Hellboy'u izle."

Todd Yellin, Netflix Ürün İnovasyonu Başkan Yardımcısı

Yellin'in sözlerinden anlayabileceğiniz gibi, yalnızca yaş gibi geleneksel demografik verilere dayanarak kör varsayımlar yapmak bazen yanlış olabilir. Kullanıcı davranışlarının dikkate alınması ise tam tersine daha istikrarlı bir kesinliği beraberinde getirir çünkü davranışlar geleneksel verilere dayalı genel varsayımlardan daha iyi belirleyicidir.

Davranışsal Veriler ne için kullanılır?

Davranışsal veriler, işletmelerin daha iyi dönüşüm için pazarlama planları ve stratejileri geliştirmelerine yardımcı olmak için kullanılır. Davranışsal veriler, müşterilerin ihtiyaçlarını ve isteklerini tam olarak anlamak için müşteri satın alımlarını, ilgi alanlarını ve satın alma modellerini daha derinlemesine incelemenize olanak tanır.

İster B2B, B2C veya SaaS olun, kullanıcı davranışı verileri aşağıdakiler gibi nihai hedeflerinize yardımcı olacaktır:

• Yeni kullanıcı edinme
• Kullanıcı tutma
• Yayılmaları azaltmak

Neden? Niye? Kullanıcı davranışı verileri, kullanıcının ne zaman ayrıldığını bildirdiği için, ürününüzde istenen sonuçları elde etmelerine yardımcı olmak ve elde tutmak için kritik bilgiler sağlar.

Davranış Verilerini İşletmenizin İyiliği İçin Kullanmanın 5 Adımı

Davranışsal analitiğin potansiyel faydalarını tam olarak anlamak için, onu geleneksel analitiğin yerine geçmeyi düşünmeyi bırakmalı ve ona bir artış olarak bakmaya başlamalıyız. Davranışsal veriler, kullanıcı yolculuğunu optimize etmenize yardımcı olacak bir sonraki adımınızdır.

Bu verileri gerçekten anlamak zaman alacaktır, ancak başlamanıza yardımcı olabilecek bazı önemli alanlar şunlardır:

1- Zihniyeti değiştirin

Davranışsal verileri geleneksel analitiği tamamlamanın bir yolu olarak görmek önemlidir. Birçok yönden, davranışsal veriler, kullanıcı yolculuğunda geleneksel optimizasyon yöntemlerinin gözden kaçırdığı sorunlu alanları belirlemeye yardımcı olmak için kullanılmalıdır.

2- Davranışsal Veri Toplama için İş Akışı Oluşturun

Davranışsal verileri kullanacaksanız, bunları mevcut iş akışınıza nasıl dahil edeceğiniz konusunda iyi tanımlanmış bir sürece sahip olmak çok önemlidir. Bunu yapmanın birkaç farklı yolu vardır, ancak bu gerçekten ne tür bir ürünle çalıştığınıza ve ürün yaşam döngüsünün neresinde olduğunuza bağlıdır. Ekibinizin bu tür analizlere hazır olması için davranış verilerini toplamaya başlamadan önce süreçleri devreye sokmak da önemlidir.

3- Kullanıcı Kişisi Oluşturma

Kullanıcı davranışı analizi verileri, kullanıcıların gerçekleştirdiği gerçek etkileşimlere dayanarak kullanıcı kişilikleri oluşturmak için nihai araçtır. Bu kişilerin birincil değeri, farklı kullanıcı türlerini dönüşüme neyin yönlendirdiğini ne kadar açık bir şekilde gösterdikleridir.

Müşteri kişilerinizi modellerken şunlara ihtiyacınız olacak:

Davranışsal etkenler: Müşterilerinizin hedefleri, ürününüzle neyi başarmak istedikleri vb.

Müşteri zihniyeti: Müşterilerinizin ürün veya hizmetinizle ilk etkileşimlerine başlarken yerine getirmeleri gereken zihniyet ve beklentileri nelerdir.

Dönüşümlerin önündeki engeller: Müşterilerin yolculukları sırasında karşılaştıkları engelleri göz önünde bulundurun.

4- Dönüşüm Hunisindeki Darboğazları Tespit Edin

Kullanıcıların ürününüzün müşteri yaşam döngüsü içinde nerede takıldıklarını, hangi özelliklerin onları hayal kırıklığına uğrattığını ve nihayetinde hangi sorunların veya rahatsızlıkların üründen ayrılmaya yol açtığını anlamak, özellikle erken başlangıçlar için yazılım hizmetleri için hayati önem taşır. Sorunları olabildiğince erken tespit ederek, kesinti mi yoksa elde tutma mı olacağını belirleyebilirsiniz.

E-ticaret markaları için bu aynı derecede önemlidir çünkü bu şekilde müşterilerin sepetlerini terk etmelerine neyin sebep olduğunu bulabilirler. Unutmayın, sorunu çözmek, çözmenin yarısıdır.

5- Değişim İhtiyacının Bulunduğu Nokta

Bir diğer önemli katkı davranışı analizi, neyin işe yarayıp neyin yaramadığını belirtmenize izin verir. Bunu düşün. Hedefiniz kullanıcılarınız ve müşterilerinizdir. Davranışları, bir özellik, bir düğme, CTA, başlık, kopya veya aklınıza gelebilecek herhangi bir öğe olsun, değişim ihtiyacını belirleme gücüne sahiptir.

Bu bağlamda, çoğu işletme, ısı haritaları, oturum kayıtları ile kullanıcı etkileşimlerini izlemek ve kaydetmek ve ardından bunları A/B testi yoluyla test etmek için davranışsal analiz araçlarını kullanır.

Behavioral Analytics'e Başlarken - doğru araçlara ihtiyacınız var.

Davranış analitiği , kullanıcıların bir web sitesinde, uygulamada veya diğer dijital ürünlerde nasıl davrandığını anlamak için nitel ve nicel verileri yakalamayı ifade eder. Geleneksel demografik verilerin (yaş, cinsiyet) aksine, davranışsal veriler size müşterilerin kim olduklarından çok ne yaptıklarını söyler. Bu tür bilgiler, işletmelerin yaş veya gelir yerine davranışlara bakarak en iyi müşterilerinin kim olduğunu anlamalarını sağlar.

Kullanıcıları segmentlere ayırmaktan, etkinlikleri, oturumları, temel verileri izlemeye ve kullanıcı kişiliği oluşturmaya kadar, toplanan veriler, kullanıcı yolculuklarını kişiselleştirmenin nihai yoludur. Bu amaçla işletmeler, kullanıcı davranışını izlemek ve kaydetmek için üçüncü taraf davranışsal analitik araçlarından yararlanır. Davranışsal analitik araçlarının ne olduğunu ve bunlardan birini benimsemenin neden ürün büyümenizi artırabileceğini ayrıntılı olarak ele alalım.

Davranışsal Analiz Araçları Nedir ve Neden Onlara İhtiyacınız Var?

Davranış analizi araçları, arama verileri, web sitesi analitiği ve uygulama analitiği verileri, imleç izleme gibi verilerle kullanıcı profili oluşturmaya ve segmentasyona yardımcı olmak için web siteleri, uygulamalar veya dijital platformlardaki kullanıcı davranışlarını izlemek ve kaydetmek için tasarlanmış yazılım araçlarına atıfta bulunur:

• Tıklamalar ve dokunmalar
• kaydırma
• fare hareketleri
• Kullanıcı geribildirimi
• Navigasyon ve Kullanıcı Deneyimi

Aşağıdakiler gibi farklı türde kullanıcı davranışı analiz araçları vardır:

• A/B Test Araçları

• Isı Haritası Araçları

• Oturum Tekrar Araçları

• Geri Bildirim Araçları ve Müşterinin Sesi Araçları (VoC)

Davranış Analitiğini Kimler Kullanmalı?

Herhangi bir dijital endüstrideki herkes, işlerini bir adım ileriye taşımak için davranışsal analitiği analiz edebilmeli ve buna göre hareket edebilmelidir.

pazarlamacılar

• En değerli kampanyaları ve kanalları karşılaştırarak müşteri kazanımını optimize edin
• En sadık müşterilerin davranışlarını ve özelliklerini belirleyerek müşteri yaşam boyu değerini artırın
• Müşteri temas noktalarını anlayarak müşteriyi elde tutma oranını artırın

Veri Analistleri

• Müşteri yolculuğunun tamamını analiz edin
• SQL ile gerçekleştirilmesi mümkün olmayan kullanıcı davranış analizi yapın.

Ürün Yöneticileri

• Müşteri kaybını ve müşteriyi elde tutmayı azaltan kullanıcı davranışını belirleyin
• Kullanıcı etkileşimini gerçek zamanlı olarak değerlendirir

Sıkça Sorulan Sorular

Davranışsal analizden ne anlıyorsunuz?

Davranış analizi, tüketicilerin davranışlarını ölçen ve analiz eden bir tür yazılım uygulamasıdır. Davranışsal bir analitik uygulamasının temel amacı, geleneksel demografik verileri kullanmak yerine ne yaptıklarını analiz ederek tüketicilere nasıl daha etkin bir şekilde pazarlama yapılacağını belirlemektir.

Davranışsal verileri nasıl analiz edersiniz?

Birden fazla web sitesinden davranışsal verileri analiz etmeye çalışmak sıkıcı bir iş olabilir. Neyse ki, süreci daha kolay ve daha verimli hale getirmek için bir dizi araç var. En popüler olanlardan biri, kullanıcıların site davranışı hakkında bilgi edinmesine ve demografik veriler toplamasına olanak tanıyan Google Analytics'tir . Ayrıca belirli gruplara (belirli demografiler veya coğrafi bölgeler gibi) odaklanmaya yardımcı olacak gelişmiş segmentasyon seçenekleri sunar.

Davranışsal veriler ve davranışsal analitik nedir?

Davranış analitiği , veri analitiğinin bir alt kümesidir. Daha iyi iş kararları vermek için kullanılabilecek tahmine dayalı modeller geliştirmek için çevrimiçi ve mobil müşteri davranışının analizidir. Bu analitikler, müşteri davranışını ve gelecekteki değeri tahmin etmek için pazarlama, satış, operasyonlar, finans ve müşteri hizmetlerinde kullanılır.

Davranışsal veriler , bir kullanıcının bir web sitesindeki etkinliğini tanımlayan herhangi bir veridir. Bu, konumlarını, göz atma geçmişini, arama sorgularını, satın alma işlemlerini, sosyal medya etkileşimlerini ve daha fazlasını içerir. Davranışsal veriler, büyük kullanıcı grupları arasında toplanabilir ve daha sonra ortak davranış kalıplarını görmek için analiz edilebilir.

Davranış analitiği hangi soruları yanıtlar?

• Müşteriler hangi cihazları ve platformları kullanıyor?
• Nereden geldiler (örneğin, Google araması)?
• Ne yaptılar (örneğin, bir reklamı tıkladılar)?
• Ne kadar kaldılar?
• Her şeyi yapmak için ne kadar zaman harcadılar?
• Kullanıcılar nerede takılıp kalıyor?
• Reklamlarınızdan hangileri en etkili ve kullanıcılar pazarlama çabalarınıza tepki gösteriyor mu?
• Kullanıcılar, müşteri yolculuğunun hangi aşamasında ayrılıyorlar?

Davranışsal analiz araçlarının amaçları nelerdir?

Davranışsal analitik araçlarının temel amacı, ürün ve müşteri yolculuğunda neyin değiştirileceği ve nerede iyileştirmelerin yapılacağı konusunda bilinçli kararlar vermek için kullanıcı davranışlarını yakalamaktır. Kullanıcı tercihlerini izlemek ve özel teklifler ve içerikle onları hedeflemek için kullanılır.