e-Ticarette Büyümenin Anahtarı: Veri Analitiği

 

Son yıllarda hız kazanan dijital dönüşüm, e-ticareti hiç olmadığı kadar ön plana çıkardı. Pek çok işletme e-ticarete adım atmış ya da bu alana girmeyi planlıyor. Ancak hangi adımların atılması gerektiği ve hangi verilerden nasıl çıkarımlar yapılacağı konusunda belirsizlik yaşanabiliyor. Ticari faaliyetlerin sürdürülebilir biçimde büyütülmesini merkeze alan bu yazının, e-ticaret yolculuğunuzda size yol göstermesini amaçlıyorum.

 

Ölçümleme ve Veri Odaklı Yaklaşım

 

Dijitalleşmenin sunduğu en büyük avantajlardan biri, süreçlerin ölçülebilir hale gelmesidir. Bu sayede büyümeye yönelik kararlar sezgiler yerine verilerle desteklenir ve alınan riskler minimize edilir. Veri odaklı karar alma sürecinde, ham veriler bilimsel yöntemlerle analiz edilerek anlamlı içgörülere dönüştürülür.
Sürekli gelişimi hedefleyen işletmeler, güncellenen hedefler doğrultusunda yeni stratejiler dener ve farklı testler uygular. Büyüme, deneme ve öğrenme sürecini zorunlu kılar. Başarının net biçimde ölçülebilmesi için ise anahtar performans göstergeleri (KPI’lar) belirlenir ve optimizasyon döngüsüyle daha iyi sonuçlara ulaşılması hedeflenir.

 

Veri Analitiği Nedir?

 

Bu sürecin temel yapı taşı veridir. Yukarıda bahsedilen aşamaların sağlıklı ilerleyebilmesi için işletmenin doğru, güvenli ve düzenli aralıklarla toplanan veriye sahip olması gerekir. Ayrıca bu verilerin analiz edilebilir nitelikte olması önemlidir.

İlk adım olarak, kullanıcı onayıyla veri toplayan, güvenli şekilde saklayan ve raporlama ile görselleştirme imkânı sunan bir web analitik aracı tercih edilir. KOBİ’ler arasında ücretsiz olması ve iş zekâsı araçlarına yakın özellikler sunması nedeniyle Google Analytics yaygın olarak kullanılmaktadır. Trafik ve veri hacmi arttıkça daha gelişmiş çözümlere geçiş yapılabilir.

 

Veri Analitiği Türleri

 

Veri analitiğinin farklı türlerini ve bu türlerin işletme süreçlerine nasıl katkı sağladığını alt başlıklar altında incelemek, konunun daha iyi anlaşılmasına yardımcı olacaktır.

 

Ölçüm Kriterleri ve Büyüme Yaklaşımı

 

Mevcut durumu doğru şekilde analiz edemeyen işletmelerin, ulaşmak istedikleri hedefleri net biçimde belirlemesi zordur. E-ticarette büyüme odaklı analizlerde sıkça kullanılan yöntemlerden biri “Korsan Metrikler” olarak bilinen AARRR modelidir. Bu model, pazarlama hunisini sistematik biçimde ele alarak hedef ve analiz süreçlerini yönetmeyi sağlar.

 

Edinme (Acquisition)

 

Bu aşama, potansiyel müşterinin satış kanalınızla ilk temasını kurmasını kapsar. Ürün veya hizmetin tanıtımı için Google ve Instagram gibi ücretli reklam platformları ile SEO aracılığıyla sağlanan organik trafik en sık kullanılan edinme kanallarıdır.
Amaç, markaya en uygun ve satın alma ihtimali yüksek kullanıcıları web sitesine ya da mobil uygulamaya çekmektir. Bu aşamada ROAS (reklam harcaması geri dönüşü), CAC (müşteri edinme maliyeti), CTR (tıklanma oranı) ve hemen çıkma oranı gibi metrikler takip edilir.

 

Aktivasyon (Activation)

 

Aktivasyon, siteyi ziyaret eden kullanıcının müşteri olma yolunda ilk somut adımı atmasını ifade eder. Bu adım; e-posta aboneliği, sepete ürün ekleme veya üyelik oluşturma gibi farklı şekillerde tanımlanabilir.
Hedef, ziyaretçinin satın alma olasılığını artırmaktır. Ortalama sitede kalma süresi, aktif kullanıcı oranı ve e-posta listesi büyümesi bu aşamada sıkça kullanılan ölçütler arasındadır.

 

Tutma (Retention)

 

Her iş modelinde tekrar eden ziyaretçiler büyük önem taşır. Kullanıcıyı kazanmak ve aktive etmek için harcanan zaman ve bütçenin karşılığı, sadakat oluşturarak geri dönüşlerin sürekliliğini sağlamaktır.

 

Kullanıcılar davranışlarına göre segmentlere ayrılarak e-posta kampanyaları, SMS’ler, bildirimler ve reklamlar aracılığıyla tekrar siteye çekilir. Bu aşamada müşteri yaşam boyu değeri (CLV/LTV), alışveriş sıklığı, ortalama sepet tutarı ve yapışkanlık (stickiness) gibi metrikler izlenir.

 

Gelir (Revenue)

 

E-ticarette kullanıcılar satın alma sürecinin her aşamasında vazgeçebilir. Bu nedenle gelir aşaması sürekli analiz edilmesi ve iyileştirilmesi gereken bir alandır. Fiziksel mağazalarda kasaya gelmiş müşterinin alışverişten vazgeçmesi nadirken, e-ticarette bu durum oldukça yaygındır.
Sepete ürün eklenmesinden ödeme tamamlanana kadar olan süreç, “checkout hunisi” üzerinden detaylı şekilde incelenir. Bu aşamada en kritik gösterge dönüşüm oranıdır. Sepet terk etme oranı ve müşteri yaşam boyu değeri de yakından takip edilir.

Tavsiye (Referral)

 

“Şikâyetlerinizi bizimle, memnuniyetinizi çevrenizle paylaşın” ifadesi, bu aşamayı en iyi şekilde özetler. Markanın ne ölçüde tavsiye edildiği ya da neden edilmediği analiz edilir. Anketler ve sosyal medya dinleme araçları sayesinde marka hakkında yapılan yorumların sıklığı ve tonu değerlendirilir.

Test, Deneme ve Öğrenme Süreci

 

Veri analitiğinin en büyük katkısı, büyüme için mantıklı ve ölçülebilir bir yol haritası sunmasıdır. Ancak bu süreçte inişler ve çıkışlar yaşanması doğaldır. Hipotez oluşturma ve test etme, optimizasyonun vazgeçilmez parçalarıdır.

 

Bir metriği iyileştirmek için öncelikle net bir hedef belirlenir ve buna yönelik bir varsayım geliştirilir. Çoğu zaman farkında olmasak da, ziyaret ettiğimiz web siteleri ve mobil uygulamalarda farklı kullanıcılar farklı deneyimler yaşar.

 

A/B testleri ve split testler sayesinde trafiğin belirli bölümlerine farklı varyasyonlar sunularak hangi seçeneğin istatistiksel olarak daha iyi sonuç verdiği tespit edilir.