Ürün geliştirmede yalın ölçümleme döngüsü

Dijital ürün geliştirme sürecini bölümlemek, daha ufak ve yalın parçalar halinde yürütmek, projenin başarısını önemli ölçüde etkiliyor. Bu parçaların en önemlilerinden biri olan analitik çözümleme ve ölçümleme ise amaca yönelik ilerlemenin en geçerli göstergesi. Gelin analitik çözümleme ve ölçümleme sürecini yalın bir yaklaşımla ele alan Lean Analytics döngüsünü birlikte inceleyelim.

Eğer bir dijital ürün sahibi ya da yöneticisiyseniz, düzenli olarak CTR, CPL, CLV / LTV (ölçebiliyorsanız ne mutlu), Retention, ARPU gibi 5–10 performans göstergesini düzenli olarak takip ediyor ve / veya raporluyor olmalısınız. Bunlar elbette ki önemli ve değerli göstergeler ancak kayda değer ölçekte iyileşmeleri için birden fazla paydaşı olan, aylarca sürecek projeler planlanması gerekiyor. Kalabalık toplantılarla proje planını finalize edip işleme koymayı başarabilirseniz bile organizasyonel darboğazlar, bürokrasi, iş yoğunluğu, değişen öncelikler derken, aylar sonra kendinizi hedefini ve amacını çoktan unutmuş olduğunuz bir sürecin içinde bulabiliyorsunuz.

Çoğunlukla planlanan süre içinde sonuca ulaşamayan bu tip bir proje, başarıyla hayata geçirilse bile geçen süre içinde şartlar tümüyle değişmiş olabiliyor.

Akıl almaz bir hızla değişen dijital ekosistem içinde kendinize sağlam bir yer edinebilmenin tek yolu, üretim süreçlerini mümkün olduğunda küçük döngüler halinde planlayarak, planlama ile hayata geçirme arasındaki süreyi minimumda tutmak. İşte günümüzde popüler olan agile (çevik), lean (yalın) gibi üretim felsefelerinin temelinde yatan amaç da bu. Büyük işler küçük parçalara bölünerek hem değerli kaynakların uzun süre bloke olması engelleniyor hem de üretim süreci çevresel değişkenlere uyum sağlayabiliyor.

İş zekası tarafından bakıldığında da 3 aylık kümülatif ya da ortalama göstergeleri raporlamak ve iyileştirmeye çalışmak, pazardaki rekabetle başa çıkabilmeniz için yeterli değil. “Büyük resme” bakarken, kanvas üzerinde size ayrılan alanın gittikçe daraldığına şahit olabilirsiniz. “Büyük” göstergelerin uzun vadedeki performansları elbette ki önemli, ancak işinizi / ürününüzü bir adım daha ileriye taşımak için yeterli içgörüye sahip olmanızı sağlayan bir yaklaşım değil.

Alistair Croll ve Benjamin Yoskovitz’in Lean Analytics kitabında anlattıkları yalın analytics döngüsü, lean startup konsepti ile temel iş zekasını harmanlayan dört adımlı bir süreç. İster online, ister offline olsun; işiniz başarılı olması için izlemeniz gereken süreç, aşağıdaki akış şemasındaki gibi:

Süreç akış şemasında biraz komplike gözüküyor olabilir ancak aslında 4 adımdan oluşuyor: KPI belirle > hipotez geliştir > test et > uygula. Ölçümleme / raporlama döngünüz içinde ele alabileceğiniz bu süreç, adımlarına yakından baktığımızda daha da anlaşılır hale gelecek:

1. Adım: KPI Belirle

Sürecin ilk ve en önemli adımı, ürününüzü çok iyi tanımanızı ya da yaptığınız işi çok iyi anlamanızı gerektiriyor. Ürün ya da hizmetinizin performansına doğrudan etki eden en önemli göstergenin (KPI — key performance indicator) ne olduğunu ve bu göstergeyi nasıl değiştirebileceğinizi bilmelisiniz. Örneğin, amacınız aşağıdakilerden biri olabilir:

• Dönüşüm oranınızı artırmak
• Ürettiğiniz İçeriği paylaşan kullanıcı sayısını artırmak
• İçerik üreten kullanıcı sayısını artırmak
• Giriş sayfanızdan hemen çıkış yapan ziyaretçi sayısını azaltmak

Önemli olan, iyileştirmek istediğiniz göstergenin yaptığınız iş için kritik öneme sahip olması. Eğer işin sahibi değilseniz, bu adımda iş sahibinin desteğini alabilir ya da iş modelini inceleyerek, en önemli performans göstergelerini tespit edebilirsiniz.

Seçtiğiniz gösterge bir mikro dönüşüm bile olsa, mutlaka yazının başında bahsettiğim, haftalık ya da aylık olarak raporladığınız (ya da raporlattığınız) “büyük” göstergelerden birine etki ediyordur. Başlangıç için üç kritik performans göstergesi seçip, her biri için başarı ölçütü olacak birer hedef değer belirleyebilirsiniz.

2. Adım: Hipotez geliştir

İşte sürecin yaratıcılık gerektiren adımı burası. Test etmek için bir önceki adımda seçtiğiniz göstergeyi iyileştirecek bir fikre (hipotez) ihtiyacınız var. Akış burada ikiye ayrılıyor;

Eğer elinizde veri yoksa, ürün ya da hizmetinizi daha ileriye götürecek fikri geliştirmek için aşağıdakilerden birini deneyebilirsiniz:

• Pazar araştırması yapmak (ya da edinmek), müşterilerinizden bir anket ya da bire bir görüşme yoluyla bilgi almak
• Rakiplerinizin yaptıklarını inceleyip kendi ürün ya da hizmetinize uygulamak
• Bilinen doğruları uygulamak ya da mantığınızın sesini dinlemek

Eğer elinizde veri varsa, performans hedeflerinizi gerçekleştiren kullanıcı ya da ziyaretçilerinizin diğerlerinden farklı olarak neler yaptığını analiz etmelisiniz. Böylelikle, dönüşen ziyaretçilerinizin web sitenizdeki arama fonksiyonunu kullandıklarını, ya da ürün kataloğunuzu indiren ziyaretçilerinizin sizinle iletişime geçme oranının çok yüksek olduğunu görebilirsiniz. Odağınızı makro dönüşümlerden iş hedefleriniz için anlam taşıyan mikro dönüşümlere kaydırdığınızda, test edebileceğiniz sayısız iyileştirme fikri geliştirebilirsiniz.

3. Adım: Test et

Sıra az önce geliştirdiğiniz hipotezi doğrulamak ya da reddetmek için bir test kurgulamaya geldi. Bu, illa ki bir A/B testi olmak zorunda değil. Hipotezinize bağlı olarak, testinizi uygulayabileceğiniz çok farklı yöntem ve mecralar olabilir: Bir dijital pazarlama kampanyası oluşturmak, değer önermenizi değiştirmek, buton metinlerini değiştirmek, yeni bir modül geliştirmek, yeni bir giriş sayfası tasarlamak, vb. gibi.

Bu adımda en çok dikkat edilmesi gereken nokta, test kurgunuzun hipoteziniz ile yüzde yüz örtüşüyor olması. Eğer yeni ziyaretçilerin dönüşüm oranını artırmaya yönelik bir hipotez yazdıysanız, testinize yalnızca yeni ziyaretçileri dahil etmeli veya sonuçları değerlendirirken yeni ziyaretçileri ayrıştırabiliyor olmalısınız. Hipotez yazım aşamasında KİMİN, NEYİ, NİÇİN yapacağını net bir şekilde dokümante etmiş olmak, doğru test kurgusunu doğru mecra üzerinde ve doğru hedefleme ile uygulayabilmeniz için en önemli yol göstericiniz olacaktır.

Testi yayına almadan önce, sonuçları ölçümlemeyi ve mevcut değerlerle karşılaştırmayı mümkün kılacak yapılandırmayı tamamlamalı ve doğru çalıştığından emin olmalısınız.

4. Adım: Sonuçları değerlendir

Bu adıma ulaştığınızda, yola çıkarken oluşturduğunuz hipotezin doğru olup olmadığını görmüş olacaksınız. Sonuçlar önünüze geldiğinde üç ihtimal var:

• Test başarılı: Seçtiğiniz gösterge üzerinde beklediğiniz iyileşmeyi gerçekleştirdiniz ve hipoteziniz doğrulandı. Tebrikler, bunu daha sık yapmalısınız! Birinci adımdan başlayıp yeni hipotezler oluşturabilirsiniz.
• Test yeterince başarılı değil: Seçtiğiniz gösterge üzerinde iyileşme görüldü, ancak hedeflediğiniz ölçekte değil. Bu durumda, testten edindiğiniz bilgiler ışığında aynı göstergeyi hedeflediğiniz ölçekte iyileştirmek için başka bir hipotez oluşturabilirsiniz.
• Test başarısız: Seçtiğiniz gösterge üzerinde herhangi bir iyileşme görülmedi ya da performans daha kötüye gitti. Bu durumda, hipotezinizin “kim”, “ne” ve “niçin” parametrelerini gözden geçirip, önermenizin niçin gerçekleşmediğini tespit etmeli ve yeni bir hipotez oluşturmalısınız. Unutmayın, ürününüz hakkında yeni bir şey öğrenmenizi sağladığı sürece, testin başarısız olması boşuna kaynak harcamış olduğunuz anlamına gelmez.

Bu metodoloji ile havada uçuşan fikirleri, ayakları yere basan, uygulanabilir hipotezlere dönüştürmek ve elinizdeki verileri izlemek ve raporlamakla yetinmek yerine kullanarak rekabetteki yerinizi sağlamlaştırmak ve işinizi bir adım ileriye taşımak mümkün. Tek yapmanız gereken, yukarıdaki adımları tutarlı ve sürekli olarak uygulamak.

Originally published at blog.designedbysherpa.com on December 7, 2016.