12 Şubat 2013 tarihinde düzenlediğimiz UX Analytics etkinliğimizdeki Expedia'dan Sibel Akçekaya'nın "Web Analytics ve Kullanılabilirlik" adlı sunumu.

1. Kullanilabilirlik ve Web Analytics
Sibel Akcekaya
Web Analytics ve Optimizasyon
Danismani

2. Hakkimda
• Istanbul Universite Ingilizce Isletme ve Embry Riddle Aeronautical Universitesi MBA in
Aviation and Finance derecesine sahiptir.
• 14 senelik tum profesyonel hayati internet sektorunde gecmis ve sektorde degisik
alanlarda calismistir. Product development, business development, pricing, web
analytics,data mining, customer and web analytics gibi..
• Turkiye’de THY, ABD’de US Airways, Hotwire ve Expedia.com’da calisti.
• Omniture, Tealeaf, Google Analytics, SPSS certified.
• Halen degisik ulkelerde (Turkiye, ABD ve Ingiltere) web analytics ve optimizasyon
danismanligi yapmaktadir.
• Su anda Expedia.com analytics ekibinde web analytics ve optimizasyon danismani
olarak calismaktadir.
• Turkiye’de de buyuk enterprise’lara hizmet vermektedir.

3. Web Analytics ve Optimizasyon
Nedir?
• Buyuk harcamalar yapip sitenize getirdiginiz ziyaretcilerinizi sitenizde
yapmasini istediginiz aksiyonlari tamamlayabilmesine yardimci olur.
– Urun satmak ve uyelik almak gibi
• Sitenizi veya mobil uygulamalarinizi kullanan kisilerin sitedeki
davranislarini inceler ve kullanim modellerini cikartir.
• Bu verileri kullanarak sitedeki problemleri ve firsatlari belirler. Firsatlar
para, musteri memnuniyet, cost savings olabilir.
• Bu problemler ve firsatlar icin yeni urunler yaratilir ya da varolan urunler
optimize edilir.
• Bu urunler test ve web analytics verisi araciligi ile surekli optimize edilir.
• Web analytics veri, kisisel psikoloji, matematik, pazarlama,interaction
design, information architecture, tasarim, kullanilabilirli, yaraticilik gibi
bircok alana dokunur.

4. Web Analytics ve Kullanilabilirlik
• Kullanilabilirlik web analytics ayrilmaz bir butundur. Biri olmadan digerini yaptiginiz
zaman cok buyuk fayda alamazsiniz.
• Sadece kullanilabilirlik yapip buldugunuz sonuclari gercek trafik ile olcmezseniz
calisma sirasinda cikan sonuclarin nasil bir etki yarattigini ogrenemezsiniz ve yanlis
kararlar verirsiniz.
• Sadece web analytics yapip kulanilabilirlik yapmazsaniz sadece sayilarin icinde
kaybolup musterilerinizin niteliklerini (qualitative data) gozardi etmis olursunuz.
• Kullanilabilirlik calismalarinda gorustugumuz populasyonun kullanim aliskanliklarini
yansitan UX tasarimlar calisiriz.
• Product discovery yapmak istiyorsak calistigimiz tasarimlari baska bir grup ile
yeniden test ederiz.
• Yaptigimiz calisma sonucunda degisik birkac alternatif gelistirmek ve bunlari
sitenin trafigi ile test etmek hayatidir.
• Her kullanilabilirlik testinden cikan sonuc kesin degildir. Cunku kullanilabilirlikteki
yapay ortam ve islemi yaparken olusan real ortam arasindaki farkliliklar hataya
sebeb olabilir.
• Yaptigimiz degisiklikleri web analytics araciligi olcmemis ve gercekten istedigimiz
sonuca ulasip ulasamadigimizi anlamamiz gerekir.

5. Web Analytics ve Kullanilabilirlik-Ornek
• ABD’de bir havayolunda ucak bileti sayfasina koltuk satin alma
opsiyonu ekleme
• Havalimaninda gercek yolcular ile yapilan kullanilabilirlik
calismalarinda yolcularin online bilet alimi sirasinda koltuk satin
almayacagi belirlenmis, hatta bu koltuk alma isleminin satis
isleminin tamamlanmasina engel teskil edecegi ongorulmustur. BU
nedenler “koltuk satin alma” dugmesi checkout sayfasinda cok
kucuk ve gorunmez bir sekilde yer almistir.
• Urun baslatildiginda yaptigim analize gore bu dugmeyi bulup da
tiklayanlarin koltuk alma orani %25 cikmistir. Ve koltuk dugmesini
tiklayanlarin satis donusme oraninda bir sorun gozlenmemistir.
Kullanilabilirlik calismasinda cikan sonucun tam tersini gosteren web
analytics olcumlemesi sonucunda urun daha farkli sunulmustur.
• Bu degisikligi yaparak yillik XX milyon dolar ek gelir elde etilmistir.

6. Web Analytics Nasil Yapilir?
1. Veri toplama ve arastirma
• Kullanilabilirlik calismalari yapmak
• Voice of Customer ile cesitli anket ve geri donus yontemleri
ile musteriden geri donus almak
• Google Analytics, Adobe Site Catalyst veya veritabaninda
kuracaginiz yontemler ile clickstream denen “tiklama
verisini” toplamak
2. KPI olusturma
3. Analiz ve Hipotez
4. Aksiyon
5. Optimizasyon

7. Basic Web Analytics Senaryo Ornegi-
UX ve Pazarlama
• SORUN: Verilere X affiliate’den gelen trafigin donusturme orani
ortalamanin altinda
• HIPOTEZ:X affiliate’in uzerindeki kampanyanin kullanicilari sitemizin
bazi urunlerini anlayamamaktadir, bu nedenle bircok kisi alisveris
hunisinden (shopping funnel) erken ayrilmaktadir. Bu ziyaretcilerin
ihtiyacina yonelik farkli bir tasarim gelistirmek donusum oranini
yukseltecektir.
• AKSIYON:UX prensiplerini kullanarak bu sorunu cozecek 3 tasarim
gelistirmek. Varolan tasarim kontrol grubu olmak uzere 4 versiyonu
trafigi 4’e bolerek test etmek
• SONUC:Test sonucunda hipotez curutulmustur, yani kampanya
optimize edilememis bu nedenle kampanyanin durdurulmasina
karar verilmistir.

8. Ileri Web Analytics Ornegi
• FIRSAT: Musteriler otel aradiktan sonra karsilarina belli bir
siralama cikmaktadir. Ilk sayfadaki siralama musterinin kararini
etkilemektedir.
• HIPOTEZ: Buradaki hipotezler daha karisiktir. Her segment icin
ayri bir hipotez olusturulur. Ornek olarak: New York’da ayni
gece otel arayan kisilerin %80’i havalimanina yakin otelleri
tercih etmektedir.
• AKSIYON:Gecmis musterilerimizin profili ve sitedeki
davranislari ile donusturme oranlari istatiksel olarak analiz
edilir, cesitli kumeler olusturularak her kume/segment icin
farkli bir sorting algoritmasi olusturulur.
• SONUC:Testimiz halen surmektedir

9. Web Analytics’e Nasil Baslarim
• Navigasyon analizi
– Ziyaretcilerim sitemde nasil dolasiyor?
– Sayfalar arasindaki gecis modelleri nelerdir?
– Shopping funnel izleme
– Link navigasyon
– Giris sayfalari, cikis sayfalari nelerdir?
– Navigasyon pazarlama kaynagina gore degisir mi?
(cpc, seo, display etc.)
– Navigasyon baska segmentlere gore degisir mi? (ilk kez
ziyaret edenler, siteye ucuncu kez gelenlerden farkli
mi?

10. Web Analytics’e Nasil Baslarim
• Segmentasyon
– Ileri analytics yapiyorsaniz veriye bir butun
bakmamalisiniz.
– Sizin icin degerli olan segmentleri bulmaniz ve veriye
bu segmentleri kullanarak bakmaniz gerekmektedir.
– Segmentasyon analizini daha ileri duzeyde kullanmak
icin istatiksel yontemler kullanmaniz gerekecektir.
– Segmentasyon ornekleri:
• Ayni gun otel rezervasyon yapanlar
• Izmir kullanicilari
• Ayni gun otel rezervasyonu yapan Izmir kullanicilari

11. Web Analytics’e Nasil Baslarim
• Web analytics yaparken kendinize soru sorarak
ilerlemelisiniz, birtakim hipotezler kurmaniz gerek
• Veri bakma raporlamadir. Web analytics’de
raporlama yapmayiz, baktigimiz veriler bize bir
aksiyon gostermelidir. Cesitli amaclarimiz olabilir:
– Urun optimizasyonu
– Gelir arttirma
– Maliyet azaltma

12. Web Analytics’e Nasil Baslarim
• Exit survey(cikis anketi) surekli kullanmaniz
gereken bir web analytics ogesidir. Sitenizi
cesitli sayfalarda birakan ziyaretcilerinizin cikis
esnasinda yakalamali ve onlara kisa sorular
sormalisiniz.
• Hata izleme (application hata ve kullanici hata
izleme) de cok hayatidir.

13. Web Analytics’e Nasil Baslarim
• Kullandiginiz analytics tool’lari kendi
isletmenize gore ozellestirmeniz gerekir.
• Custom variables( ozel degiskenler) kullanilir.
• Bu kodlar ya JS kutuphanesinde ya da sayfa
uzerinde sayfa kodu olarak eklenir.
• Web analytics verisine bakarken verinin QA
kismi cok hayatidir. Veriyi kullanmadan once
verinin dogru toplandigindan emin olun.

14. Web Analytics Ne Degildir?
• SEO ve Adwords analizleri marketing
(pazarlama) analytics’dir.
• Web analytics product optimizasyonu icin
kullanilir.
• Web analytics, customer analytics ve
marketing analytics ayni sey degildir ama cok
guclu bir sekilde birbirine baglidirlar.

15. Ileri Web Analytics
• Tealeaf gibi tum trafigin request ve
response’ini kaydedip, kullanici session’larini
izlemek (Tealeaf)
• Data science
– Eldeki tum verileri harmanlayip istatiksel
yontemler ile recommendations, targeting
urunleri gelistirmek
• Text analytics, Big Data, Hadoop are up and
coming

16. Web Analytics Kariyer
• Ayni anda bircok konuda calismak isteyenler
icin ideal bir alandir.
• Analytics, urun gelistirme, urun
optimizasyonu, CRM, UX tasarim,
kullanilabilirlik, psikoloji,data mining, istatistik,
programming, email pazarlama, pazarlama
optimizasyonu vb…
• Halen dunyada cok sikintisi cekilen bir yetenek

17. Web Analytics Tools