Web sitemizde size en iyi deneyimi sunmak için çerezleri kullanıyoruz. Hangi çerezleri kullandığımız hakkında daha fazla şey öğrenmek için Gizlilik
Onayla
Türker UZUNTürker UZUN
  • VERİ ANALİZİ
    • Veri Analiz Aşamaları
    • Pandas
    • CRM Analitiği
    • Makine Öğrenmesi
    • Ölçümleme Problemleri
    • Özellik Mühendisliği
    • Tavsiye Sistemleri
    • BI Araçları
  • LLM – AI
  • METODOLOJİ
  • PROGRAMLAMA
  • BLOG
  • DİZİ & FİLM
  • İLETİŞİM
Reading: Kohort Analizi Rehberi ve Örnek Vaka Analizleri
Paylaş
Aa
Türker UZUNTürker UZUN
Aa
  • VERİ ANALİZİ
  • LLM – AI
  • METODOLOJİ
  • PROGRAMLAMA
  • BLOG
  • DİZİ & FİLM
  • İLETİŞİM
Ara...
  • VERİ ANALİZİ
    • Veri Analiz Aşamaları
    • Pandas
    • CRM Analitiği
    • Makine Öğrenmesi
    • Ölçümleme Problemleri
    • Özellik Mühendisliği
    • Tavsiye Sistemleri
    • BI Araçları
  • LLM – AI
  • METODOLOJİ
  • PROGRAMLAMA
  • BLOG
  • DİZİ & FİLM
  • İLETİŞİM
Follow US
Türker UZUN > Blog > Veri Analizi > CRM Analitiği > Kohort Analizi Rehberi ve Örnek Vaka Analizleri
CRM AnalitiğiVeri Analizi

Kohort Analizi Rehberi ve Örnek Vaka Analizleri

5 Min Read
Paylaş
5 Min Read

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.

Contents
1. Kohort Belirleme2. Veri Toplama3. Analiz Yapma4. Sonuçları Görselleştirme5. Sonuçların Yorumlanması6. Strateji GeliştirmeE-Ticaret ve Bankacılık Sektörü Vaka Analizleri1. Vaka Analizi: E-Ticaret PlatformuSenaryoSonuçlarStrateji2. Vaka Analizi: Bankacılık Sektörü Müşteri İletişim MerkeziSenaryoAnaliz YöntemleriSonuçlarStratejiGenel Değerlendirme

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:
      1. Ay: %70
      1. Ay: %50
      1. 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:
      1. Ay: %80
      1. Ay: %60
      1. 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!

ETİKETLER: Müşteri Deneyimi
Algorizm Eylül 21, 2024
Paylaş
Whatsapp Whatsapp LinkedIn Email Copy Link

Son Yazılar

  • LangChain Tool Tanıtımı (Kategorik)
  • Flowise Tool Node Tanıtımı
  • Flowise – Hazır Chatflow Akışları
  • Flowise – Hangi Node Ne Zaman Kullanılır?
  • Flowise Eğitimi – Node’ları Tanıyalım

Takip Et

Sponsor Linkler

İlginizi Çekebilir

BLOGFinansYaşam

Müşteri Deneyimi İle İlgili İlham Verici Sözler

BI AraçlarıVeri Analizi

Qlik Sense Measure Örnekleri

BI AraçlarıVeri Analizi

Qlik Sense İleri Seviye Fonksiyon Cheat Sheet & Kullanım Senaryoları

BI AraçlarıVeri Analizi

Qlik Sense – 100 Temel Fonksiyon

Türker UZUNTürker UZUN
Takip Et

Veri Analizi, ETL Süreçleri, Makine Öğrenimi, Doğal Dil İşleme Projeleri, Python Dersleri, Python Blog, Teknoloji Yazarı, AI Agents

Removed from reading list

Undo