Etkileşim: Web Analytics’in büyük yalanı

Etkileşim: Web Analytics’in büyük yalanı

Öncelikle neden böyle bir başlık kullandığımı açıklamam gerekir. Etkileşim Web ürününüzünle sunduğunuz değerin insanlar tarafından ne kadar ilgi gördüğünü, onları ne kadar etkilediğini ölçmelidir. Bu tanımdan yola çıkarak elimizdeki en büyük soru şudur; etkileşimin ölçümlenmesi kantitatif verilerle yapılabilir mi? Kısa cevap; hayır, sektördeki genel ölçümleme yöntemleriyle sağlıklı şekilde yapılması mümkün değildir. Uzun cevap ise yazımızın detaylarında gizli.

En çok gördüğümüz etkileşim raporları bize şunu söyler; kaç kişi gördü, kaç kişi tıkladı. Bu veri, yapılan çalışmanın (sosyal medya çalışmaları, reklamcılık eforları, vb.) ne kadar “tıklama” elde ettiğini gösterir. Değerli bir veri midir? Kesinlikle evet. Doğru reklamcılık ve sosyal medya yönetimi için gerekli bir ölçümlemedir. Stratejinizdeki ivedi hata ve doğruları gösterir. Peki nihayi etkileşimi gösterir mi? Hayır. Çünkü tıklamanın sonunda aslınla size özel olan hedeflere ne kadar etki ettiğini gösterme yetisine sahip değildir.

Bir başka yaygın etkileşim ölçme tekniği analytics raporlarındaki unique visitor ve time spent gibi verilere bakmaktır. Yine belirtmem gerekir ki bu metrikler kendi içlerinde size hızlı uyarı sistemleri sağlar. Bir kaynaktan gelen trafiğin sitenizde yeterli zaman harcamaması zaten kaynağın kalitesi konusunda alarm vermenizi sağlar. Ancak bu metriklerin pozitif değerlerde olması etkileşim anlamına gelmez. Zira sizin ölçmeniz gereken şey etkileşimin sizin istediğiniz şekilde olup olmadığını bulmaktır. Uzun süre sitenizde kalan kişiler acaba marka veya ürünüze ilgi gösterdiği için mi bu kadar zaman harcamaktadır ? Yoksa aradığı bilgiye ulaşamadığı için mi? Bu sorunun cevabını bahsi geçen metriklerle bulmanız imkansızdır.

Peki ne yapmak gerekir?

Konuyu ikiye bölmemiz lazım.

1- Etkileşim derinliği

Bu başlık altında page depth ve frequency metrikleriyle 1 sene içinde 2 kez sitenizi ziyaret eden kişilerle, 1 hafta içinde aynı sayıda ziyaret edenleri ayırt edebilirsiniz. Bu size önemli bir segmentasyon sağlar. Daha kısa zamanda daha çok ve derinlemesine ziyaret eden kişilerin açıkça siteniz/ürününüzle ilgilendiğini gösterir. Ama size nedenini vermez. İşte burada 2. sınıflandırma yapılmalıdır. Etkileşim tipi.

2- Etkileşim tipi

Sitenize gelen ve etkileşim derinliği olan trafiğin amacı nedir? Bunu anlamak için öncelikle doğru bir planlama ve hedeflemeye ihtiyacınız var. Bu nedenle bir DMMP çalışması yapmış olmanız ve size özgü, size özel hedefleri belirlemiş olmanız gerekir. Bu hedefler ortaya çıktıktan sonra etkileşim derinliğine sahip trafiğin hedeflerinizle örtüşme oranlarını kontrol edebilirsiniz. Bu size bir efektif etkileşim fikri verecektir.

Sonraki adımlar

Bu kadarı yeterli mi? Hayır. Hedeflerinize uygun etkileşim derinliği olan trafiğin gerçekten ne niyetle bu kategoriye düştüğünü anlamanız kantitatif yöntemlerle mümkün değildir. Bunu anlayabilmeniz için kalitatif değerlere ihtiyacınız var. İşte tam da bu nedenle büyük bir gayretle ayrıştırdığınız trafiğe yöneltmeniz gereken sorular var. Neden buradalar? Amaçları, istekleri, hedefleri neler? Sizden ne bekliyor, ne ile ilgileniyor, ne arıyorlar? Ancak bu sorulara verilen yanıtları inceledikten sonra gerçek etkileşim değerinizi ölçebilirsiniz.

Çıkarımlar

Kantitatif veriyi doğru segmente ederek hangi trafiğe eğilmeniz gerektiğini görebilir ve bu trafiğe özgü kalitatif çalışmalar yapabilirsiniz. Ancak sektör genelindeki “hype” verilere kanarsanız yanlış çıkarımlar ve hipotezler geliştirerek efektif olmanın çok uzağında aksiyonlar alabilirsiniz. Yani web analytics’in gücü size tek başına etkileşimi vermeye yetmez. Bunu anlamlandırmak kalitatif analize ve birebir geribildirim almaya bağlıdır.

Konu ile ilgili şu kaynakları şiddetle öneririm:

http://www.kaushik.net/avinash/engagement-is-not-a-metric-its-an-excuse/

http://www.kaushik.net/avinash/measuring-online-engagement-what-role-does-web-analytics-play/

Originally published at www.damgh.com on October 16, 2015.