Ürün Yöneticileri için ChatGPT Kullanımı — DHM Modeli & A/B Testi & Google Analytics, Firebase ve SEO Metrikleri
Herkese Merhaba,
“Ürün yöneticileri için ChatGPT Kullanımı” serisinin ikinci yazısı ile devam ediyoruz. Serinin ilk içeriği olan “İş Modeli Kanvası & Pazar Büyüklüğü Analizi” yazısını incelemek isterseniz link üzerinden erişebilirsiniz.
Bugün ilk olarak DHM Modeli ve A/B Testi kavramlarının ne olduğu ile başlayacağız. Ardından da ChatGPT üzerinde bu kavramları test ederek, sağlayabileceğimiz faydaları ve kolaylıkları inceleyeceğiz.
DHM MODELİ
DHM Modeli Gibson Biddle tarafından geliştirilmiş bir ürün strateji modelidir. Bu model ürün yöneticilerine, ürün geliştirme sürecinde karşılaşabilecekleri zorluklarla başa çıkmalarına yardımcı olacak bir model sunar. Bu model ürünlerin müşterilere sunulmadan önce bir dizi test ve iterasyon yapılması gerektiğini vurgulayarak, ürün geliştirme sürecini mümkün olan en etkili ve verimli hale getirmeyi hedefler.
Gibson Biddle, bir ürün lideri ve girişimci olarak tanınan bir isimdir. Netflix, Chegg, Mattel, ve ya GSB Ventures gibi birçok şirkette ürün liderliği yapmıştır. Netflix’te 2005–2010 yılları arasında ürün lideri olarak görev yapmış ve bu süre boyunca şirketin abone sayısını önemli ölçüde artıran ve DVD kiralama işinden internet tabanlı bir abonelik hizmetine geçiş yapan bir dönüşüm yönetmiştir. Ayrıca, ürün stratejisi geliştirme konusunda uzmanlaşmıştır. Şu anda, Stanford Üniversitesi’nde öğretim görevlisi olarak çalışmakta ve girişimcilerin ürün geliştirme sürecinde daha başarılı olmalarına yardımcı olmak için çeşitli konularda seminerler vermektedir.
Gibson Biddle hakkında daha detaylı bilgi almak isterseniz, kişisel web sayfasını buradan ziyaret edebilirsiniz.
DHM?
D- “delightful” kelimesinin ilk harfi kullanılarak oluşturulmuştur. Delightful, keyifli ve zevkli anlamına gelir. Gibson Biddle’da DHM Modelinin D harfi, geliştirilen ürünün müşterileri nasıl memnun edeceğinin, gerçek değerin nasıl verilebileceğinin stratejisini hazırlamak için kullanılır.
H- “hard to copy”, kopyalanması zor anlamına gelir. DHM Modeli H harfini, stratejide tam olarak bu amaç için kullanmaktadır. Yani ürün için kopyalanması ve rekabet etmesi zor olan bir avantaj bulmak bu stratejinin en önemli ikinci adımıdır.
M- “margin enhancing”, kar marjının artırılması anlamına gelir. Margin burada pay, hisse anlamında kullanılır. Burada belirlenen strateji planının başlıca soruları, ürünün nasıl kar sağlayacak olması ve işletmeyi nasıl sürdüreceğidir.
Kısacası, DHM modeli şu soruyu yanıtlamayı amaçlar: “Ürününüz, kopyalanması zor, kâr marjını artıran yollarla müşterileri nasıl memnun edecek?”
ChatGPT için kullanacağımız senaryo, Firebase gibi mobil ve web uygulamaları oluşturmak üzere geliştirilmiş bir platform için Biddle’ın DHM modelini kullanarak bir ürün stratejisi hazırlamak. Hazırsanız başlıyoruz…
Firebase, Google tarafından geliştirilmiş bir mobil ve web uygulama geliştirme platformudur. Firebase, kullanıcıların uygulamaları için hızlı bir şekilde arka uç işlevselliği oluşturmasına, kullanıcılara gerçek zamanlı bildirimler göndermesine, oturum açma ve kimlik doğrulama işlemlerini yönetmesine, veritabanlarını depolamasına, dosya depolamasına ve analiz yapmasına olanak tanır. Geliştiricilere uygulama geliştirme sürecinde kullanabilecekleri araçlar sunarak, uygulama geliştirme sürecini hızlandırır ve uygulamaların işlevselliğini geliştirmeye yardımcı olur.
Öncelikle ChatGPT’ye “Firebase gibi mobil ve web uygulamaları oluşturmak üzere geliştirilmiş bir platform için Biddle’ın DHM modelini kullanarak bu ürün için bana bir ürün stratejisi ver.” sorusunu soruyoruz. (Daha önce kendisine Biddle veya DHM hakkında bir bilgilendirme yapmadık.)
Delightful bölümü için kullanıcı dostu arayüzler, Hard to Copy için Cloud Platform, Margin Enhancing içinse uygulama performansı, az zaman ve kaynak gibi örneklendirme yapmış olduğunu görüyoruz. Fakat bu örnekler doğru stratejileri oluşturmanız için yetersiz kalırsa, ChatGPT’ye daha anlaşılır sorular sorarak, daha özgün cevaplar alabilirsiniz. (Soru sorarken doğru kelimeleri kullanmamız ve tam anlaşılır nitelikte isteklerde bulunmamız gerektiğini daha önce yazdığım yazıda belirtmiştim.) Şimdi sorumuzu “Firebase gibi mobil ve web uygulamaları oluşturmak üzere geliştirilmiş bir platform için Biddle’ın DHM modelini kullanarak, yapabileceğim özgün fikirler bulur musun?” olarak değiştiriyoruz ve tekrar soruyoruz.
Sorduğumuz yeni sorumuza cevap olarak yeni ve etkili fikirlerin eklenmiş olduğunu görüyoruz. Hızlı geliştirme aracı, Şablon kitaplığı, AI destekleri, Veri analizi gibi daha önce belirtmediği örnekler bunlardan bazıları…
Bu senaryo sadece Firebase gibi platformlar için çalışan bir ürün yöneticisi için geliştirilmiştir. Her senaryo, içinde bulunan duruma göre değişiklik gösterir. Daha farklı projeler için ChatGPT üzerinden sorulan sorulara daha da özgün ve yaratıcı cevaplar bulunabilir. Bunları test etmek için ikinci bir örnek yapmaya ne dersiniz? Bu defa Google Analytics gibi bir web analiz aracı için Biddle’ın DHM modelini kullanalım…
Google Analytics, Google tarafından geliştirilmiş ücretsiz bir web analizi hizmetidir. Web sitelerinin ziyaretçi trafiği, kullanıcı davranışları ve dönüşüm oranlarının izlenmesine ve analiz edilmesine olanak sağlar. Google Analytics, web sitelerinin trafik kaynaklarını (organik arama, reklam kampanyaları, sosyal medya vb.) ve kullanıcı davranışlarını (zamanlama, sayfa gezinme yolları, tıklama oranları vb.) izleyebilir. Bu veriler, web sitesi sahipleri ve pazarlama uzmanları için önemli bir bilgi kaynağıdır ve web sitelerinin performanslarının ölçülmesine, kullanıcı deneyiminin iyileştirilmesine ve dijital pazarlama stratejilerinin geliştirilmesine yardımcı olur.
Verdiği cevaplarda çok etkili yerlere değinmiş. Analiz asistanı kullanmak, Makine öğrenimi tabanlı öneriler, gelişmiş filtreleme bunlardan bazıları… Şimdi de bize cevap olarak verdiği makine öğrenimi tabanlı öneriler için daha da net örnekler isteyelim. Bunlar direkt sorunumuzu çözebilecek öneriler olsun. Bunun için ChatGPT’ye “Google Analytics gibi bir web analiz aracı için Biddle’ın DHM modelindeki Hard to Copy bölümünde makine öğrenimi tabanlı öneriler için örnekler ver.” cümlesini iletiyorum.
İşte bu noktada, makine öğrenimi tabanlı öneriler için birbirinden harika iki örnek karşımıza çıkıyor. Conversion Probability and Smart Lists… Bu tarz fikirleri ChatGPT’ye sorarak, bize verdiği örnekleri detaylı olarak araştırarak, ürün için kopyalanması ve rekabet etmesi zor avantajları çok daha kolay bir şekilde oluşturabilirsiniz.
A/B Testi
Web sitesi veya mobil uygulama tasarımında kullanıcıların davranışları ve tercihlerini belirlemek için yaygın olarak kullanılan bir yöntem olan A/B testi iki farklı versiyonun karşılaştırıldığı bir testtir. Bu testte iki versiyon birbiriyle aynı hedef kitleye sunulur ve hangi versiyonun daha iyi performans gösterdiği ölçülür. Bu sayede hangi versiyonun kullanıcılar tarafından daha fazla tercih edildiği belirlenerek ürün veya web sitesi tasarımının optimize edilmesi sağlanır. A/B testi farklı renk, metin, görsel ve düzen gibi değişikliklerin etkisini ölçmek için sıklıkla kullanılır.
A/B testi veriye dayalı bir yaklaşım olduğu için doğru uygulandığında güvenilir sonuçlar verir ve web sitesi veya mobil uygulama tasarımında hızlı ve etkili iyileştirmeler yapılmasını sağlar. Ancak test sonuçlarına dayanarak kesin sonuçlara ulaşmak için yeterli sayıda kullanıcının testi tamamlaması gerektiğinden testlerin yeterli zaman ve kaynak ayrılarak dikkatli bir şekilde planlanması önemlidir. A/B testi kullanıcıların davranışlarını ve tercihlerini belirlemek için etkili bir yöntemdir ve web sitesi veya mobil uygulama tasarımında veriye dayalı iyileştirmeler yapmak isteyenler için önemli bir araçtır.
Bu noktada ChatGPT için hazırladığım senaryo, Google Analytics mantığında olacak. Fakat bu kez SEO Optimizasyonu üzerine çalışacağız.
SEO optimizasyonu bir web sitesinin arama motoru sonuç sayfalarında daha üst sıralarda yer alabilmesi için yapılan teknik ve taktik çalışmaların bütünüdür. SEO İngilizce “Search Engine Optimization” kelimesinin kısaltmasıdır ve arama motoru optimizasyonu anlamına gelir.
SEO optimizasyonu uzun vadeli bir stratejidir. Web sitelerinin SEO uyumlu hale getirilmesi ve sıralamalarda yükselmesi zaman alabilir. Ancak doğru yapılan SEO çalışmaları, web sitesinin organik trafiklerinin artmasına ve daha fazla kullanıcıya ulaşmasına yardımcı olur. Bu nedenle SEO optimizasyonu web sitesi sahipleri için önemli bir pazarlama stratejisidir.
Senaryomuz bir e-ticaret sitesinin ürün sayfalarının SEO performansını artırmak için uygulanabilecek A/B testi aşamaları olacak. O halde sorumuzu sorarak başlayalım.
Bu örnek bir e-ticaret sitesinin ürün sayfalarının SEO performansını artırmak için oluşturulmuş bir örnektir.
Aşağıdaki örnek ise aynı e-ticaret sitesinin sayfa başlığı konusunda SEO performansını artırmak için oluşturulmuştur.
Ve son olarak, aynı e-ticaret sitesinin resim alt etiketleri konusunda SEO performansını artırmak için bir A/B testi gerçekleştirelim.
Sonuç olarak A/B testi işletmelerin dijital varlıklarının performansını artırmak için önemli bir araçtır. Bu test işletmelerin web siteleri, e-posta kampanyaları, reklamlar ve diğer dijital varlıklarının etkililiğini ölçerek, daha iyi bir müşteri deneyimi ve daha yüksek satışlar elde etmelerine yardımcı olur. Senaryomuz için üç farklı A/B testi gerçekleştirdik. ChatGPT bizim için Sonuçlar ve Yorumlama kısmında, bir A/B testinden istenen mantıkta sonuçları başarıyla üretti ve bunu değerlendirmemiz için örnek yorumlama stratejilerini bize verdi.
Bu yazıya Gibson Biddle tarafından geliştirilmiş olan DHM Modelini açıklayarak başladık. Ardından ChatGPT’ye danışarak, Firebase gibi bir platform için ürün stratejisi isteyen bir ürün yöneticisi olduk. Bu işi çok sevmiş olmalıyız ki, aynı mantıkla bu kez Google Analytics için ürün stratejileri üzerine çalışmaya başladık ve makine öğrenimi tabanlı öneriler için Conversion Probability and Smart Lists kavramları ile tanıştık. Ardından bir e-ticaret sitesinin ürün yönetici olduk ve A/B test aşamaları gerçekleştirdik. Tüüüm bunlar için ChatGPT’ye teşekkürü bir borç biliriz :)
Vee yazının sonuna geldik, okuduğunuz için çok teşekkür ederim. Umarım sizin için faydalı bir içerik olmuştur.
Teşekkürler :)
