Kohort analizi, kullanıcı davranışlarını zaman içinde izlemek ve değerlendirmek için mükemmel bir yöntemdir. Bu blogda, kohortun nasıl belirleneceğini, nasıl analiz yapılacağını ve sonuçların nasıl yorumlanacağını örnek bir vaka ile açıklayacağım.
1. Kohort Belirleme
Kohort Nedir? Kohort, ortak bir deneyimi veya zaman dilimini paylaşan kullanıcı grubudur. Örneğin:
- Kayıt Tarihine Göre Kohortlar: Ocak 2023’te kaydolan kullanıcılar.
- İlk Satın Alma Tarihine Göre Kohortlar: İlk kez Şubat 2023’te ürün satın alan kullanıcılar.
Kohort Belirleme Adımları:
- Hedef Belirleme: Hangi kullanıcı grubunu incelemek istediğinizi netleştirin (örneğin, yeni kullanıcıların elde tutma oranı).
- Veri Kaynağını Belirleme: Kullanıcı verilerinizi toplamak için hangi sistemleri kullanacağınızı belirleyin (Google Analytics, CRM, vb.).
2. Veri Toplama
Kohort analizi için gereken veriler:
- Kullanıcı Kayıt Tarihleri: Hangi tarihte kaydoldukları.
- Etkileşim Verileri: Uygulamada veya web sitesinde gerçekleştirdikleri eylemler (satın alma, oturum açma, sayfa görüntüleme).
- Kohortun Tanımlayıcı Özellikleri: Yaş, cinsiyet gibi demografik bilgiler.
3. Analiz Yapma
Veri toplandıktan sonra analiz sürecine geçebilirsiniz.
Analiz Yöntemleri:
- Elde Tutma Oranı: Belirli bir zaman diliminde, kullanıcıların ne kadarının aktif kaldığını gösterir. Örneğin, 1. haftada kaydolmuş olan 100 kullanıcıdan 60’ı 1. hafta sonunda hala aktifse, elde tutma oranı %60’dır.
- Kullanıcı Davranışları: Kohortun etkileşimlerini inceleyin. Örneğin, hangi kullanıcılar daha fazla satın alma yapıyor?
Örnek Analiz: Bir e-ticaret platformunda, Ocak 2023’te kaydolan kullanıcıları inceleyelim. İlk 3 ayda:
- 1. Ay Elde Tutma: %70
- 2. Ay Elde Tutma: %50
- 3. Ay Elde Tutma: %30
Bu, zamanla kullanıcıların platforma olan ilgisinin azaldığını gösterir.
4. Sonuçları Görselleştirme
Elde edilen verileri grafikler ile görselleştirin. Örneğin, elde tutma oranlarını gösteren bir çizgi grafiği oluşturarak kullanıcıların zaman içindeki değişimini daha net bir şekilde görebilirsiniz.
5. Sonuçların Yorumlanması
Kohort analizinin sonuçlarını değerlendirirken şu soruları yanıtlayın:
- Kullanıcıların hangi aşamalarda kaybedildiğini tespit edebiliyor musunuz?
- Hangi kullanıcı grubu daha sadık?
- Belirli bir özelliğin veya kampanyanın etkisi nedir?
6. Strateji Geliştirme
Analiz sonuçlarına dayanarak stratejiler geliştirin. Örneğin:
- Elde Tutma Oranı Düşükse: Kullanıcı deneyimini artırmak için yeni özellikler ekleyebilir veya kullanıcı geri bildirimlerini dikkate alabilirsiniz.
- Kampanya Geliştirme: Elde tutma oranını artırmak için hedeflenen e-posta kampanyaları düzenleyebilirsiniz.
E-Ticaret ve Bankacılık Sektörü Vaka Analizleri
Kohort analizi, farklı sektörlerde kullanıcı davranışlarını anlamak için etkili bir yöntemdir. Daha önceki e-ticaret örneğine ek olarak, bankacılık sektöründe bir müşteri iletişim merkezi üzerinden bir örnek ekleyelim.
1. Vaka Analizi: E-Ticaret Platformu
Senaryo
Ocak 2023’te kaydolmuş bir kullanıcı kohortu üzerine çalışma yapıldı.
- Veri Toplama: Kayıt tarihleri ve ilk 3 ay içindeki etkileşim verileri toplandı.
- Elde Tutma Oranı Hesaplama:
- Ay: %70
- Ay: %50
- Ay: %30
Sonuçlar
Kullanıcıların zamanla platforma olan ilgilerinin azaldığı görüldü.
Strateji
- Sadakat Programları: Kullanıcıları platformda tutmak için puan sistemi oluşturuldu.
- Yeniden Kazanım Kampanyası: İkinci ayda kaybolan kullanıcılar için e-posta kampanyaları düzenlendi.
2. Vaka Analizi: Bankacılık Sektörü Müşteri İletişim Merkezi
Senaryo
Şubat 2023’te yeni müşteri hizmetleri kullanıcılarını inceleyen bir analiz yapıldı.
- Kohort Tanımı: Şubat 2023’te müşteri hizmetleriyle iletişime geçen kullanıcılar.
- Veri Toplama: İletişim tarihleri, yapılan işlemler (şikayet, bilgi talebi, vb.) ve işlem süreleri.
Analiz Yöntemleri
- Elde Tutma Oranı: Müşteri hizmetleriyle iletişim kurduktan sonra, kullanıcıların tekrar iletişim kurma oranı:
- Ay: %80
- Ay: %60
- Ay: %40
- İşlem Süresi ve Memnuniyet Anketleri: Kullanıcıların iletişim süreleri ve anket sonuçları değerlendirildi.
Sonuçlar
İlk ayda yüksek bir geri dönüş oranı olsa da, zamanla bu oran düşmüştür. Ayrıca, işlem süresi uzadıkça memnuniyet oranlarının da düştüğü gözlemlenmiştir.
Strateji
- İletişim Sürelerini Kısaltma: Eğitim programları ile müşteri temsilcilerinin daha etkili iletişim kurması sağlandı.
- Müşteri Memnuniyeti İzleme: Memnuniyet anketleri düzenli olarak yapılarak, kullanıcı geri bildirimleri değerlendirildi.
Genel Değerlendirme
Her iki vaka analizi de kohort analizinin nasıl uygulanabileceğini ve elde edilen sonuçların nasıl stratejilere dönüştürülebileceğini gösteriyor.
- E-Ticaret Örneği: Kullanıcı sadakatini artırmak için hedeflenmiş kampanyalar geliştirildi.
- Bankacılık Örneği: Müşteri hizmetleri süreçlerinin iyileştirilmesi için eğitim ve izleme stratejileri oluşturuldu.
Kohort analizi, kullanıcı davranışlarını anlamanın ve geliştirme alanlarını belirlemenin güçlü bir yoludur. Her sektörde, özel gereksinimlere göre uyarlayarak kullanılabilir!