Tutundurma & Kohort

circle-info

Hızlı Adımlar Kılavuzu

Netmera Panelinize gidin ve tıklayın:

Analytics > Retention/Cohort

  1. Analiz Parametrelerini Tanımlayın:

    • Zaman Aralığı: Analiz için zaman aralığını seçin,

    • Event (for Cohort): Kullanıcı davranışını zaman içinde analiz etmek için iki event seçin.

  2. Retention ve Cohort Analizini Görüntüleyin:

    • Retention: Belirli bir event'i gerçekleştirmek için kaç kullanıcının geri döndüğünü izleyerek kullanıcı bağlılığını zaman içinde analiz edin.

    • Cohort: İki event'e dayalı kullanıcı davranışı kalıplarını anlayın.

  3. Veriyi Tagle veya Dışa Aktar

Retention ve Cohort Analizini Anlamak

Retention

Retention, bir ürün veya hizmetin belirli bir süre içinde kullanıcılarını ne kadar etkili tuttuğunu değerlendiren bir metriktir. Uygulamayı açma veya bildirimlerle etkileşim gibi temel eylemleri gerçekleştirmeye devam eden kullanıcıların yüzdesini ölçerek zaman içinde kullanıcı bağlılığını ve ilgisini sürdürmeye odaklanır. Daha yüksek retention oranları genellikle daha güçlü kullanıcı memnuniyeti ve ürün ya da hizmete devam eden ilgi gösterir.

Cohort

Cohort analizi, tanımlı bir zaman diliminde ortak özelliklere veya davranışlara sahip kullanıcıları gruplandırmayı içerir. Bu, işletmelerin farklı kullanıcı segmentlerinin uygulama başlatma veya satın alma gibi belirli event'leri deneyimledikten sonra nasıl davrandığını incelemesini sağlar. Kullanıcı eylemlerini ve davranışlarını zaman içinde izleyerek, cohort analizi kullanıcı retention kalıpları, dönüşüm oranları ve genel etkileşim etkinliği hakkında değerli bilgiler sunar. Bu, stratejilerinizi farklı kullanıcı segmentlerinin ihtiyaç ve tercihlerine daha iyi uyacak şekilde uyarlamanıza yardımcı olur.

Unexpected error with integration arcade: Integration is not installed on this space

Yeni Bir Retention Grafiği Başlatın

"Uygulamayı Aç" event'i kullanılarak yapılan retention analizi, işletmelerin kullanıcı davranışı ve etkileşim kalıplarını anlamasına yardımcı olur. Kullanıcıların sonraki günlerde uygulamayı tekrar açmak için kaçının geri döndüğünü izleyerek uygulamanızın retention stratejilerinin etkinliğini değerlendirebilirsiniz. Zaman içinde uygulamayı tekrar açan kullanıcı yüzdesi, uygulamanın kullanıcı ilgisini ve devam eden etkileşimi sürdürme yeteneği hakkında bilgi verir.

Bu analiz, retention oranlarını artırmak ve zaman içinde sürdürülebilir kullanıcı etkileşimini sağlamak için uygulama özelliklerini, kullanıcı iletişim stratejilerini ve genel kullanıcı deneyimini optimize etmek açısından önemlidir.

  • Tarih: Bu bölüm, kullanıcı retention'ını değerlendirmek için belirli tarihi veya başlangıç noktasını gösterir. Kullanıcı etkileşiminin takip edileceği dönemin başlangıcını işaret eder.

Retention Grafik Sonuçları

Retention grafiği, kullanıcıların ilk uygulama etkileşiminden sonra gösterdikleri davranışlar hakkında bilgiler sunar. Kullanıcı retention stratejilerini değerlendirmek ve etkileşimin zaman içinde nasıl geliştiğini anlamak için değerli bir araçtır.

  1. Uygulamayı Açma Günü: Tabloda "Uygulamayı Açma Günü", kullanıcıların uygulamayı ilk kez açmalarından bu yana geçen gün sayısını belirtir.

  2. Kullanıcılar: "Kullanıcılar" sütunu, her takip eden günde uygulamayı tekrar açmak için geri dönen kullanıcı sayısını gösterir. Örneğin, "Uygulamayı Açma Günü +1" altında, ilk oturumlarından bir gün sonra uygulamayı açmak için geri dönen kullanıcı sayısını gösterir.

  3. Kullanıcıların %'si Uygulamayı Açıyor: Bu sütun, başlangıç tarihindeki toplam uygulamayı açan kullanıcı sayısına göre tekrar uygulamayı açmak için geri dönen kullanıcıların yüzdesini gösterir. İlk etkileşimden sonra zaman içinde kullanıcı retention'ını değerlendirmeye yardımcı olur.

Retention grafiği, kullanıcıların uygulamayla ilk etkileşimlerinden sonra etkileşim trendlerinin görsel bir temsilini sunar. Geri dönen kullanıcı sayısını ve ardışık günler boyunca ilgili yüzdeleri analiz ederek işletmeler retention stratejilerinin etkinliğini değerlendirebilir. Bu analiz, kullanıcı etkileşimi taktiklerini optimize etmeye, uygulama kullanılabilirliğini iyileştirmeye ve uzun vadeli kullanıcı bağlılığını teşvik etmeye yardımcı olur.

Yeni Bir Cohort Başlatın

Netmera'daki Cohort Paneli, iki seçili event'e dayalı olarak kullanıcı davranışını analiz etmenize olanak tanır ve farklı eylemlerin kullanıcı etkileşimi ve dönüşüm oranları üzerindeki ilişki ve etkilerini gösterir.

  1. Event Seçimi

Başlamak için, analiz için iki event seçin. Örneğin, kullanıcıların birinci event'i (Uygulamayı Açma) tamamladıktan sonra satın alma gibi belirli bir eylemi (İkinci Event) gerçekleştiren kullanıcıları takip edebilirsiniz.

  1. Bir Başlangıç Tarihi Seçin

Cohort Paneli'nde, birinci event'in kullanıcı cohort'u için gerçekleştiği başlangıç tarihini seçin.

Cohort Sonuçları

Cohort Sonuçları tablosu, özellikle Event 1'i gerçekleştirip ardından Event 2'yi yapan kullanıcıları odaklayarak kullanıcı davranışını zaman içinde anlamanıza yardımcı olacak şekilde tasarlanmıştır. Bu analiz, başlangıç event'inden sonraki kullanıcı retention ve etkileşim kalıpları hakkında bilgi verir. Bu event'leri ihtiyacınıza göre değiştirebileceğinizi unutmayın. 😉

Tablonun Ana Bileşenleri

  1. Event 1 Günü: Bu sütun, kullanıcıların Event 1'i gerçekleştirdiği tarihleri listeler. Her tarih, o belirli günde Event 1'i başlatan kullanıcı cohort'unu temsil eder.

  2. Kullanıcılar (Gün +0, +1, +2, vb.): “Kullanıcılar” bölümündeki her sütun, başlangıç cohort'undan Event 1'den sonra takip eden günlerde Event 2'yi gerçekleştiren kullanıcı sayısını gösterir. Örneğin:

  • +0: Event 1'in gerçekleştiği gün.

  • +1: Event 1'den bir gün sonra.

  • +2: Event 1'den iki gün sonra ve 28 güne kadar devam eder.

  1. Kullanıcıların %'si (Gün +0, +1, +2, vb.): “Kullanıcıların %'si” bölümündeki her sütun, başlangıç cohort'undan Event 1'deki ilk gün Event 1'i gerçekleştiren toplam kullanıcı sayısına göre, takip eden günlerde Event 2'yi gerçekleştirmek için geri dönenlerin yüzdesini gösterir.

Excel'e Dışa Aktar veya Kullanıcıları Tagle

Excel'e Dışa Aktarma özelliği, kullanıcıların ayrıntılı analiz verilerini doğrudan Excel formatına aktarmasına olanak tanıyarak operasyonel verimliliği artırır. Bu yetenek şunları destekler:

  • Detaylı İnceleme: Dışa aktarılan veri; kullanıcı retention oranları, cohort analiz sonuçları ve etkileşim metrikleri gibi kapsamlı ayrıntıları içerir. Bu derinlik, trendlerin kapsamlı bir şekilde analiz edilmesini sağlar.

  • Raporlama: Excel dışa aktarımları, ayrıntılı raporlar ve sunumlar hazırlamayı kolaylaştırır. Kullanıcılar bu verileri paydaşlara bilgi aktarmak veya dahili dokümantasyon amaçları için kullanabilir.

  • Bilgilendirilmiş Karar Alma: Excel'de ham verilere erişim, bilgili karar alma süreçlerini güçlendirir. Dışa aktarılan veriyi analiz ederek organizasyonlar stratejilerini iyileştirebilir, müşteri etkileşimi çabalarını optimize edebilir ve genel performans metriklerini geliştirebilir.

Retention & Cohort Analytics içindeki bu işlevsellik, iş akışı süreçlerini sadeleştirir ve iş büyümesini yönlendiren ve müşteri memnuniyetini artıran uygulanabilir içgörüler sağlar.

Customer Touch Analytics içindeki bu işlevsellik, iş akışı süreçlerini sadeleştirir ve iş büyümesini yönlendiren ve müşteri memnuniyetini artıran uygulanabilir içgörüler sağlar.

Retargeting için Listeden Tag veya Tag Yükleme

Dışa aktarılan verileri retargeting amaçlarıyla Netmera Paneli içinde tag olarak yükleyebilirsiniz. Bu özelliği kullanarak organizasyonlar şunları yapabilir:

  • Hedefli Kampanyalar: Dışa aktarılan veriyi kullanıcı davranışı ve tercihlerine göre hedeflenmiş pazarlama kampanyaları oluşturmak için kullanın.

  • Kişiselleştirme: Detaylı analizler aracılığıyla belirlenen segmentlere kişiselleştirilmiş mesajlar ve teklifler gönderin.

  • Optimizasyon: Dışa aktarılan veriyi analiz ederek ve hedefleme kriterlerini rafine ederek etkileşim stratejilerini sürekli optimize edin.

Bu dışa aktarma işlevselliğinin retargeting yetenekleriyle entegrasyonu, müşteri etkileşimi çabalarında operasyonel verimliliği ve etkinliği artırır.

Lütfen belgeye bakın Tag'ler kullanıcılarınızı tagleme hakkında ayrıntılı rehber için. 🎉

Last updated

Was this helpful?