Neden hiçbir zaman kullanıma hazır analitikle yetinmemelisiniz?

İnsanların birçok yeteneği vardır, ancak kusursuz karar vermek kesinlikle onlardan biri değildir. İş büyümesi söz konusu olduğunda kendi sezgilerinize gerçekten güvenebilir misiniz? Muhtemelen gerçeklere ve verilere güvenmeyi tercih edersiniz, değil mi?

Tabii ki yapardın. Neyse ki, pazar da bunu biliyor ve uygulamalarınızı izlemenize ve analiz etmenize olanak tanıyan bir dizi çözüm sunuyor. Google Analytics, Firebase, Mixpanel ve Facebook Analytics gibi araçlar arasından seçim yapabilirsiniz.

Her biri, iyi bir başlangıç ​​noktası olabilecek bir dizi önceden tanımlanmış pano sağlar. Yine de, sundukları içgörülerle yetinmek, iş felaketine giden en emin yollardan biridir. Bu yazıda size nedenini göstereceğim.

İş Zekası'nın gerçek amacı nedir?

İş Zekası (BI), temel olarak toplanan verileri etki alanına göre özelleştirilmiş gösterge tabloları biçiminde eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürür. Tüm süreç veri odaklıdır, bu da karar vermeyi daha verimli, daha güçlü ve daha doğru hale getirir.

Doğru analitik ve BI'yı neden önemsemelisiniz? Nedeni oldukça basit. Bir paydaş olarak, uygulamanızın nasıl performans gösterdiğini bilmek istersiniz. Bu amaçla, bir dizi önemli soruyu yanıtlamanız gerekir, örneğin:

• Hangi özellikler kullanılır?
• Hangi içerik çok seviliyor ve hangileri değil?
• Anahtar hedef grupları için dönüşüm oranları nelerdir?
• Kullanıcılar uygulamanın kritik yollarını nasıl takip ediyor?
• Ne zaman ve neden çalkalanırlar?
• Ne zaman etkinleştirilirler ve onları nasıl meşgul tutabilirsiniz?

İş Zekası yazılım geliştirme sürecinde nasıl yardımcı olur?

En iyi analiz aracının bile temel bir entegrasyonu, size hemen kullanıma hazır etki alanına özgü istatistiklerin çoğunu sağlamayacaktır. Örneğin, Firebase'i entegre etmek size aktif kullanıcı sayısını, onların demografisini, cihazlarını ve hatta açık ekranlarını verir.

Ancak bu, belirtilen soruları doğrudan yanıtlamıyor, değil mi? Yükleme sayısı veya aylık aktif kullanıcı sayısıyla ilgili bilgiler önemlidir, ancak bunlar nadiren uygulamanın gerçek hedefleridir.

Neden önceden hazırlanmış bir çözümden daha fazlasına ihtiyacınız var?

Bu araçlar geneldir ve herkese uyacak şekilde tasarlanmıştır. Bu, gerçekten hiç kimse için özel olarak yapılmadıkları anlamına gelir. Farklı kaynaklardan (uygulama veritabanı, CRM veya pazar analizi gibi) verileri toplayamazlar veya uygulamanıza özgü metrikleri size gösteremezler. Bu araçlar, işiniz için çok yanıltıcı olabilecek durumun sınırlı, eksik bir resmini sunar . Ayrıca genellikle sunulan sonuçları denemek ve anlamak için toplanan verileri araştırma konusunda sınırlı bir yeteneğe sahiptirler.

Beni burada yanlış anlama. Bu araçlar harika ve bunları kullanmanızı tavsiye ederim. Sadece uygun şekilde özelleştirilmeleri gerekir. İçerik, para kazanma (ör. abonelikler) veya kullanıcı katılımı hakkında ayrıntılı bilgi edinmek istiyorsanız, özel analitik etkinlikleri dikkatli bir şekilde planlamanız ve uygulamanız gerekir. Sonraki adım, hem toplanan olayları hem de uygulamanızın veritabanında depolanan verileri kullanarak özel BI panoları oluşturmak olacaktır. Bu tür panolar, bu soruları doğrudan yanıtlayan en önemli sayıları görselleştirmek için kullanılabilir.

Veriye dayalı kararların etkisi

McKinsey Global Institute, veriye dayalı karar sürecinin, onu kullanan kuruluşları nasıl etkilediği konusunda araştırma yaptı. Bu bulgular , temel metriklerinizi kontrol etmenin gerçekten bir zorunluluk olduğunu açıkça doğrulamaktadır. Ancak hiç durup ürününüzün başarısını hangi sayıların belirlediğini düşündünüz mü? Büyüme korsanlarının dediği gibi, Kuzey Yıldızınız veya büyüme işleviniz nedir?

Analitiklerinizi oluşturmaya başlamadan önce, temel metriklerinizi açıkça belirtmelisiniz. Çoğu ürün, gelir artışının birkaç ortak bileşenini paylaşacaktır. Bunlar yeni kullanıcı edinme, etkinleştirme ve elde tutma olabilir. Bununla birlikte, her uygulamanın geliri etkileyen kendi işletmeye özgü faktörleri vardır.

Gelirinizi etkileyen faktörleri nasıl belirleyebilirsiniz?

Uygulamanızın temel değerini deneyimleyen kullanıcılarla en doğrudan ilişkili olan işlemleri belirleyin. Uber için, tamamlanmış yolculuklar, yolculuk sayısı, bir yolculuk için yeniden rezervasyon yaptıran binici sayısı olabilir. Facebook için bu, kabul edilen davetlerin sayısı veya eklenen gönderilerin, yorumların ve tepkilerin sayısı olabilir.

Analitik araçları tarafından sağlanan temel metrikler açıkça değerlidir. Sayfa görüntülemelerini, kurulum sayısını veya oturum sayısını içerebilirler. Ancak, ürününüz için önemli olan metrikleri izlemek daha önemlidir. Google Analytics gibi araçlar yüzlerce grafik sağlar. Ne yazık ki, genellikle yardımcı olmaktan çok kafa karıştırıcı oldukları ortaya çıkıyor.

Analitiklerinizi dikkatlice planlayın

Bu noktada, “her şeyi takip etmeye” karar vermek ve daha sonra bir anlam ifade etmek isteyebilirsiniz. Bu çok yaygın bir hatadır. Bunu yapmak doğrudan bir felakete yol açabilir.

Uygulamanızda olup biten her şeyin tam bir resmini kolayca elde edebileceğinizi varsayabilirsiniz. Geliştirme ekibinizden her düğme ve her eylem için etkinlik göndermesini istemeniz yeterli, değil mi? Şey… hayır.

Veri bilimcilerine ne için ihtiyacınız var?

Elbette, geliştiriciler seçilen SDK'yı eklemekten ve her eylem için olay göndermeyi uygulamaktan memnuniyet duyacaktır. Ama akıllarında daha büyük resim yoksa ne olacak? Sadece önemli olabileceğini düşündükleri şeyleri pervasızca gönderecekler. Elinizde kesinlikle çok fazla veri olacak, ancak bunlar yapılandırılmamış, kaotik ve büyük olasılıkla eksik anahtar parametreler olacaktır. Bu nedenle veri bilimcilerini sürece dahil etmek ve bir veri toplama planı oluşturmak çok önemlidir.

Veri toplama planı nedir?

Bir veri toplama planı, temel olarak uygulamadan gönderilmesi gereken tüm olayların bir dokümantasyonudur. Bir veri bilimcisinin bir tane hazırlaması yalnızca birkaç gün sürer. Bu çaba, geliştirme süresi boyunca karşılığını verir. Bu şekilde geliştiriciler, olay uygulaması hakkında düşünmek zorunda kalmadan belgeleri kolayca takip edebilirler.

Kendi deneyimlerimden öğrenerek, burada en iyi neyin işe yaradığını buldum. Veri bilimi ekibiyle bir veri toplama ve kullanım atölyesi ile planınızı oluşturmaya başlayın. Bu toplantı sırasında veri toplama hedeflerinizi onaylarsınız. Ardından, veri noktaları oluşturmak ve temel metrikleri belirlemek için ürününüzü gözden geçirirsiniz. Son olarak, bunların panolarda nasıl sunulacağını tartışabilirsiniz. Böyle bir toplantı yanlış anlama riskini en aza indirecektir.

Önemli olanı görselleştirin

Birkaç düzine yazılım projesinde çalıştıktan sonra, karar vericilerin İş Zekası konusunda çığır açmaya çok meyilli olduğunu gördüm. BI, kararlarını temel almak, büyümeyi yönlendirmek ve başarılı bir ürün oluşturmak için kullanabilecekleri tek araç olduğundan, bu utanç verici. Bu tutum, genellikle, bir ürün için fikirleri doğruysa, başarılı olması gerektiği gibi yanlış bir varsayıma dayanır.

Ama gerçek çok farklı. Tüm başarılı ürünler, veriye dayalı deneylerle sürekli olarak geliştirilir. Piyasa acımasızdır - ertelerseniz kaybedersiniz. Bu nedenle, uygulamanızın temel metriklerini sürekli olarak izlemek çok önemlidir. Ancak, ustaca kontrol paneli özelleştirmesi olmadan, ezici miktarda yapılandırılmamış günlük elde edersiniz. Yalnızca sizi BI kullanmaktan vazgeçirecek bir aşırı bilgi yükü yaşayacaksınız.

Aşırı bilgi yüklemesi nasıl önlenir

İhtiyacınız olan şey, en önemli parametreleri ilk bakışta net bir şekilde görebilmektir. Bu şekilde, verilerinizden yararlanma konusunda kolayca daha derine inebilirsiniz. Bu, gösterge tablosu özelleştirmesini gerektirir. Bu analizlere dayanarak iş zekası panoları oluşturabilirsiniz. Kullanıcıların uygulamayla nasıl etkileşime girdiğini öğrenmenize, sonuçlar çıkarmanıza ve bunları iş modelinize uygulamanıza olanak tanır.

Google Analytics veya Firebase gibi analiz araçlarını kullanarak bunu bir dereceye kadar yapabilirsiniz. Ancak çoğu zaman birçok farklı veri kaynağından elde edilen sonuçları birleştirmeniz ve özel BI panoları oluşturmanız gerekir. Aşağıda, Google Data Studio'da oluşturulmuş çok basit ama bilgilendirici, özel bir gösterge panosu örneğini görebilirsiniz.

Tahmin edebileceğiniz gibi, deneyimli bir veri bilimcisi için böyle bir gösterge panosu oluşturmak nispeten kolaydır. Tableau, Graphana, Google Data Studio veya Power BI gibi araçlarda bir tane oluşturmak genellikle birkaç gün sürer. Yazılım ürününün uygulanmasına harcanan genel çabaya kıyasla neredeyse hiçbir şey yok. Katma değerlerini düşündüğünüzde, özel gösterge tabloları kesinlikle taviz verilmesi gereken bir şey değildir.

Piyasaya kör çıkmayın

Uygulama yayına girdiğinde en azından analitiklere sahip olmanın ne kadar önemli olduğunu yeterince vurgulayamam. Aksi takdirde, en çok ihtiyaç duyulduğunda, yani uygulama piyasada doğrulandığında, uygulama hakkında temel bilgileri edinme şansınızı kaybedersiniz. Gerekli uygulama süresi söz konusu olduğunda, uygun veri analitiği şaşırtıcı derecede ucuzdur. Yine de, en basit çözümlere yerleşen işletmeler tarafından bir şekilde ihmal edilmektedir.

Size uygun bir yazılım çözümüne mi ihtiyacınız var?

48 saat içinde fiyat teklifi alın

Verilerinizi, uygulamanızın nasıl performans gösterdiğini kolayca iletecek şekilde toplamanız ve görselleştirmeniz gerekir. Daha azına razı olmayın. Kendinizi geride kalmış ve nedenini bile bilmeden bulmak istemezsiniz. Bir pilotun kritik uçuş parametrelerini sürekli izleyen uygun araçlar olmadan bir uçağı uçuramaması gibi, doğru veri analizi ve sunumu olmadan kör uçacaksınız.

Veriye dayalı bir yaklaşımla ürününüzün performansını artırmak mı istiyorsunuz? Bizimle temasa geçin!