Data’dan Önemlisi, Onunla Ne Yaptığınızdır

Son zamanlarda, hem verilere ve veri işleme yöntemlerine olan ilgimin giderek artması hem de çalıştığım üründe B2C tarafında müşterilerimize elde ettikleri verileri daha sağlıklı, anlaşılabilir ve çıkarımlar yapılabilir şekilde sunduğumuz tarafları iyileştirme, baştan tasarlama dönemlerine girdik. Bu sebeple dashboardlar, veri türleri, veri gösterim şekilleri ile epey içli dışlı olmaya başladım. Bu araştırmalarım sonucunda elde ettiklerimi çok detaylı olmamakla birlikte genel bir şekilde sizlerle paylaşmak isterim.

Unsplash

Makro verilerden, mikro verilere kadar verinin her türlüsü 21. yüzyıldaki en değerli kaynaklardan birtanesi. Neredeyse tüm özel veya kamu kuruluşları, farklı değerler/yararlar elde edebilmek için, davranışları anlamak, tanımlamak ve etkilemek için veri toplar ve bunları işler.

Bugün, herhangi bir teknoloji şirketinin, pazarda yüzlerce olan rakiplerinden sıyrılabilmesi, ürünlerini doğru tasarlayabilmeleri için veri odaklı olmaları gerekmektedir. Ancak, pek çok zaman gerek elinizde veri olmayışından, gerek olan veriyi düzgün işleyememenizden ve haliyle kaynağı doğru kullanamayışınızdan başarılı sonuca ulaşayamayabilirsiniz.

Evet, verilere ihtiyacımız var. Bu bir ürün geliştirirken kararlarımızı ve süreçlerimizi yönlendirecek hammaddedir. Ancak veriler ateş gibidir, kullanma şeklimize göre eşit derecede yararlı ya da yıkıcı olabilirler.

Veri toplarken ve yönetirken temel hataları yapmaktan kaçınmak için, kendi araştırmalarım neticesinde ulaştığım sonuçları sizler ile paylaşacağım.

Topladığınız Verilerin Türünü Tanımlayın ve Anlayın

Toplayabileceğimiz iki tür veri vardır: Nicel ve Nitel veri. Ürün ve tasarım süreçlerinde kararlarımızı taşırken hata yapmaktan ve süreçlerimizdeki bilgi boşluklarını tespit etmekten kaçınmak için her türün farklılığını ve kullanım alanlarını anlamak epey önemlidir.

Nicel Veriler: Bildiğiniz üzere sayısal değişkenlerle ilgilidir (örneğin kaç tane; ne kadar; veya ne sıklıkla). Dönüşüm Oranı Optimizasyonu testlerini kullandığımız veri türüdür (A/B Testleri, Funnel dönüşüm ve çoklu varyasyon testleri).

Niteliksel Veriler: Kategorisel değişkenlerle ilgilidir (örneğin, ne tür? Ne zaman? Neden?). Normalde bu tür verileri kullanılabilirlik testi, face to face görüşmeler, anketler, sticker ile sıralama vb. gibi alanlarda kullandığımız veri türüdür.

Ürün ekipleri, süreçlerini sürdürebilmek için hem niteliksel hem de niceliksel verilere ihtiyaç duyar. Bunlardan birisinin eksik olması, bir sorunun cevabının eksik olduğu anlamına gelebilir.

Sadece Verilere Bakmak Yetmez, Kullanıcı Odağını Kaybetmemek Gerekir

Veriler bize çok şey aktarabilir ancak doğru işlendiği taktirde almamız gerekeni alırız. Çok fazla veri ne yazık ki doğru sonuçlara ulaşacağımız anlamına gelmiyor. Bizi ancak onları doğru işlediğimiz taktirde doğru sonuca ulaştıracaktır.

Veri toplamamızın bir nedeni var ve bu, kullanıcılarımızı daha iyi anlamak, ürünlerimizle nasıl etkileşime girdiklerini görmek ve daha iyi çözümler üretebilmek için. Bu yolda, veriler bize onlara doğru soruları sorduğumuz taktirde sorunları gösterecektir. Sorunları çözecek olan kişi veya kişiler bizler oluyoruz.

Verilerinizi Sorgulayın

Sonuçları daima sorgulayın, veri kaynağını iki kez kontrol edin, sonucu gözden geçirin ve farklı veri kaynaklarından gelen sonuçları karşılaştırın. Olası hataları belirlemek için verilerin toplanma şeklini anladığınızdan emin olmakta fayda var.

Yukarıdaki madde de değinmek istediğim noktaya aslında biraz burada değinebileceğim. Evet veriler, verilerin önemi vesaire çokça duyduğumuz şeyler fakat her şey gibi verilerde sorgulanmaz mı?

Kullanıcısını, ürününü ve marketini iyi tanıyan ürün ekipleri verileri sorgulamaktan kaçınmazlar, kaçınmamalıdırlar. Keza verilerin bizi değil, bizim verileri yönlendirdiğimiz durumda doğruya ulaşabiliriz.

Verilerinizi Paylaşın

Ve son olarak, bana kalırsa şirket içi şeffaflığın en önemli noktalarından birtanesi de elde edilen verilerin homojen bir şekilde paylaşılması.

İyi ürün yöneticileri kararları tek başlarına almazlar, iyi ürün tasarımcıları tek başlarına tasarlamazlar ve iyi ürün geliştiricileri de soru sormadan bir şey yapmazlar. Veriler, ekipler arasında paylaşılmalı ve açıklanmalıdır.

Veriler, daha hızlı ve çevik kararlar alınmasında, alınan kararların desteklenmesinde ve soru işaretlerinin cevaplanmasıda bir numaralı hammaddedir. Bu sebeple, verileri ürün ekiplerinin geliştirme süreçlerinin tamamına dahil etmeliyiz.