Bir web sitesi veya mobil uygulama düşünelim. Gelen her 100 ziyaretçiden sadece 1’i satın alma, bültene üye olma veya form doldurma aksiyonunu gerçekleştirsin.

“Peki geri kalan 99 ziyaretçinin temel niyeti ne olabilir? Örneğin, sepete ürün ekleyen, üye olan, adresini dahi giren bir kullanıcı, süreci tamamlamadan neden terk eder? Bu oranı %1’den nasıl arttırabiliriz?”

Bu yazımda, web sitesini terk etme eğiliminin göstergesi de olabilecek bir mikro etkileşimden bahsedeceğim. Bir vaka üzerinde “Kullanıcının ihtiyaçlarını nasıl anlarız? Bizim işimiz ile kullanıcıyı nasıl buluşturabiliriz?” birlikte inceleyelim.

Önce Bir Soru ile Başlayalım

Kullanıcımız, bir e-ticaret sitesini ziyaret etti. Ürün detay sayfasında ürünün adını kopyaladı. (Apple iPhoneX 64 GB) Sizce kullanıcının sonraki adımı ne olacak?

Arama motoru Google’ı ziyaret edip kopyaladığı ürün adını mı aratabilir? Peki neden?

• Ürüne dair fiyat karşılaştırması yapacaktır. Rakip sitelerdeki fiyatları merak ediyordur.
• Ürün ile ilgili sitede yeterince detay bilgi yoktur.
• Kullanıcı yorumlarını merak edip, internette araştırmak istiyordur.

Belki de site içerisinde o ürüne muadil başka ürünler bakacaktır. (Diğer iPhone modelleri gibi)

Bu yanıtların her biri şu an bizim için sadece birer varsayım! Zira elimizde verimiz yok.

Veriyi Oluşturup, Ölçebiliriz!

Ziyaretlerin yüzde kaçında içerik kopyalama işleminin gerçekleştiği, yüzde kaçında yeni bir sayfa görüntülenmeden, ziyaretin sonlandığını ölçmemiz mümkün.

Hatta kullanıcıların hangi içerikleri, hangi sayfalarda kopyaladığı verisini bile elde edebiliriz. (Teknik olarak bunu nasıl ölçebildiğimize dair içerik yazının sonunda)

Mesela kişisel siteme gelen ziyaretçiler, en fazla yaptığım işin adını kopyalamışlar. İnternetteki aranma hacimlerine de bakıp, sadece buna dair bir içerik hazırlayabilirim belki. Tabii önce biraz daha veri toparlansın. 🙂

Kullanıcı Deneyiminde “Ne?” ve “Neden?” Soruları

Kullanıcı Deneyimi (UX) ve Dönüşüm Oranı Optimizasyonu (CRO) süreçlerinde en önem verdiğim noktalardan biri, nicel ve nitel verilerin devamlı olarak birbirini desteklemesi. Peki nasıl?

Google Analytics’e kopyalama davranışına dair veri gönderdik. Kullanıcılar neleri kopyalamışı artık yanıtlayabiliyoruz. Şimdiyse yazının başında da geçen “Kullanıcılar neden kopyalamışlar?” sorusuna yanıt aramamız gerekecek.

Kozmetik sektöründe hizmet veren bir e-ticaret markasında, kullanıcılar ürün detay sayfasında herhangi bir içeriği kopyaladığı anda gözükecek şekilde aşağıdaki anketi hazırlamıştım. (Bunu Google Tag Manager ve Hotjar platformlarını kullanarak nasıl yaptığım yazının sonunda yer alıyor)

“Kopyaladığınız içerikle ilgili site içerisinde daha fazla bilgiye ulaşmak istediğinizi düşündük. Geri bildirimleriniz ile size verdiğimiz deneyimi iyileştirmek isteriz.”

Doğru kurgulanmış anketlerde yeterli düzeyde geri bildirim alabiliyoruz.

Bu çalışmada da kullanıcılar içeriği kopyalama ve bazı kullanıcıların belirttiği gibi siteden ayrılma nedenlerini bizzat kendileri ifade etmişlerdi.

Kullanıcı Geri bildirimleri Ne Öğretti?

Gelen yanıtların çoğunluğu fiyat araştırmasına odaklanmıyordu. (Evet, fiyat araştırması için siteden ayrılmak geri bildirim başlıklarından biriydi)

Kullanıcı geri bildirimlerinin çoğu, sadece ruj görselinin yer almasının, satın alma kararını verirken yeterli olmadığını belirtiyordu. Yani bir model üzerinde görünüm kullanıcılar için önemli bir ihtiyaçtı.

“Rujun renginin dudakta nasıl görüneceğini merak ediyorum. Ürün görsellerinde yok. Bunu internette araştırmak için kopyaladım”

Model üzerinde rujun görünümü içeren görseller kullanmak e-ticaret satışı, dönüşüm oranlarını arttırabilir mi?

Olağanüstü Bir İçgörü!

İçgörü (Insight): “Belirli bir nesne ya da durumun önem, anlam ve biçiminin ya da kullanılışının anlaşılır duruma gelmesi”

Türk Dil Kurumu, BSTS / Ruhbilim Terimleri Sözlüğü 1974

Sadece bir mikro etkileşimden önemli bir içgörü elde edebildik! Şimdiyse sırada aksiyon aşaması var.

Rujun dudaktaki duruşu, renginin detaylarına dair ekstra çalışmalar yapabiliriz. Zira bu ihtiyaç, kullanıcımız (veya potansiyel müşterilerimizin) rakip bir siteye gitmesi veya ziyaret ettikleri içerik sitelerinde dikkatlerinin dağılıp, bizi unutması ile sonuçlanabilir.

Her vaka, markada farklı dinamikler olsa da, aksiyon sürecinde karar almadan önce A/B testing yöntemine başvurmamız, veri odaklı ilerlememiz en sağlıklı yöntem olacaktır.

Farklı Sektörlerden Tecrübe Ettiğim Bazı Örnekler

Sadece bu mikro etkileşim analizi ile farklı sektörlerdeki çalıştığım markalardan edindiğim bulgulardan bazıları.

• E-Ticaret: Küçük ev aletleri de satan bir markada, ütü ürünleri detay sayfalarında kopyalama etkileşimi daha yüksekti. Kullanıcılar, ütü seçiminde ağırlığın önemli bir kriter olduğu fakat bu bilginin sitede yer almadığını belirtiyorlardı. Bu geri bildirim kullanıcı testleri sırasında da sıkça karşıma çıkmıştı
• Turizm: Yurtdışı turlarında tutarlar döviz üzerinden gösterildiği için kullanıcılar kur fiyatına göre hesaplama yapabilmek için tutarı kopyalıyor, daha sonra siteyi terk ediyorlardı. “Kura göre döviz tutarını otomatik Türk Lirası olarak hesaplayan bir fonksiyon yerleşimi, rezervasyon tamamlanma oranına nasıl bir etkide bulunabilir?” sorularını beraberinde getirdi.
• İçerik Siteleri: Bir online dizi/film içerik sitesinde kullanıcılar “Behzat Ç 18. Bölüm” gibi içerik ve bölüm adlarını birlikte kopyalıyorlardı. Hem de bu durum, dizi içeriğinin %90’dan fazlası izlendiğinde gerçekleşiyordu. Bu veri, o an içeriği farklı bir içerik sitesinde izlemek için araştırma yapıyor olabilir hipotezini de geçersiz kılıyordu. Yaptığım analizler sonrası ortaya çıkan durum, içerik tükendiğinde sonraki bölüme geç fonksiyonunun kullanıcılar tarafından keşfedilememesiydi. Kullanıcılar site arama barına “Behzat Ç 19. Bölüm” olarak yazıp, sonraki içeriği bulmaya çalışıyorlardı.

Öğrenimler

• Kullanıcıların sitemizi hatta başladıkları süreci terk etmeleri için yüzlerce sebep olabilir. Bir vakanın, farklı sektörlerdeki markalarda, farklı nedenlere sahip olabileceğini gördük.
• Her aşamada kullanıcıların ihtiyaçlarını anlamamız gerekiyor.
• “Veriyi oluşturup ölç, analiz et, içgörü kazan, optimize et” şeklinde birbirini takip edecek bir süreç bizi bekliyor.
• Mikro etkileşimler de içgörülere ulaşabileceğimizi sağlayabilir.
• “Ne?” sorusu beraberinde “Neden?” sorusunu getirmeli.
• Nicel ve nitel analizler birbirini desteklemeli.

Bonus: Entegrasyon ve Analiz Önerileri

Son olarak işin biraz teknik tarafı ile ilgili faydalı olabilecek notlarımı paylaşmak isterim.

• Ben bu entegrasyonu 3 sene önce Daniel Carlbom’un yazısında sayesinde öğrenmiştim. Adım adım takip ederek bu entegrasyonu sitenizde Google Tag Manager üzerinden yayına alabilirsiniz.
• Google Analytics User Explorer üzerinden kopyalama davranışı sergileyen kullanıcıları segment haline getirip, daha detay analizler gerçekleştirebilirsiniz. Genel veriler, oranların yanı sıra, kullanıcı kırılımında veriye inmek, beklemediğiniz farklı içgörülere ulaşmanıza vesile olabilir. En azından bana çok fayda sağlıyor.

• Kopyalama işlemi esnasında kullanıcıya gösterilecek bir anket (survey) kurmayı planlıyorsanız eğer Hotjar platformunu kullanabilirsiniz. Aşağıdaki Tag ile kopyalama esnasında anketinizin açılmasını da tetikleyebilirsiniz. Hotjar’ın bu konudaki yardım dokümanı.

Davet – Dönüşüm Optimizasyonu Atölyesi

İlk blog yazımı bir davet ile bitirmek istedim. 🙂

24 Nisan 2019 Çarşamba günü sevgili ProductTank’ın davetiyle İNG İnovasyon Merkezi’nde herkese açık bir “Dönüşüm Optimizasyonu Atölyesi” düzenleyeceğim. 2 saatlik atölye için bağlantıdan kayıt olabilirsiniz.