Bir yazılımın ya da mobil uygulamanın geliştirme süreci, çoğunlukla yayınlanma anı ile bir dönüm noktasına ulaşır. Ancak yazılım yayınlandıktan sonra gerçek dünya ile karşılaştığında, kullanıcıların bu ürünü nasıl karşıladığı, nasıl kullandığı ve hangi davranışları sergilediği büyük önem kazanır. Yayın sonrası kullanıcı davranışını ölçmek, sadece teknik performansı değil; kullanıcı memnuniyetini, dönüşüm oranlarını ve uzun vadeli başarıyı anlamak açısından da kritiktir.
Bu yazıda, uygulamanızın ya da yazılım ürününüzün yayınlanmasının ardından kullanıcı davranışlarını nasıl analiz edebileceğinizi, hangi araçları kullanmanız gerektiğini ve bu analizlerden hangi içgörüleri çıkarabileceğinizi ayrıntılarıyla ele alacağız.
1. Kullanıcı Davranışı Nedir?
Kullanıcı davranışı, bir kullanıcının bir uygulama, web sitesi ya da dijital ürünle nasıl etkileşim kurduğunu ifade eder. Bu etkileşimler arasında:
-
Hangi ekranlara girildiği
-
Hangi butonlara tıklandığı
-
Ne sıklıkla geri dönüldüğü
-
Ne kadar süre harcandığı
-
Hangi işlemlerin tamamlandığı veya terk edildiği
gibi veriler yer alır. Bu davranışlar doğru analiz edildiğinde, kullanıcı deneyimini geliştirmek ve ürün stratejilerini optimize etmek için paha biçilemez bilgiler sunar.
2. Yayınlama Sonrası Takip Etmeniz Gereken Temel Metrikler
A. Aktif Kullanıcı Sayısı (DAU / WAU / MAU)
-
DAU (Daily Active Users): Günlük aktif kullanıcı sayısı
-
WAU (Weekly Active Users): Haftalık aktif kullanıcı sayısı
-
MAU (Monthly Active Users): Aylık aktif kullanıcı sayısı
Bu metrikler, ürününüzün canlı ortamda ne kadar kullanıldığını gösterir. Yayından hemen sonra kullanıcı sayısındaki artış ya da düşüş, pazarlama çalışmalarınızın ve uygulama performansınızın doğrudan bir yansımasıdır.
B. Oturum Süresi ve Oturum Sayısı
-
Bir oturumun süresi ve bir kullanıcının günlük ya da haftalık olarak kaç oturum başlattığı, uygulamanın ne kadar ilgi çekici olduğunu gösterir.
C. Ekran Görüntüleme Sayısı
-
Hangi ekranların daha çok ziyaret edildiğini ve kullanıcıların hangi ekranlarda takıldığını anlamak için önemli bir metriktir.
D. Terk Etme Oranı (Churn Rate)
-
Uygulamayı belirli bir süre kullandıktan sonra tamamen bırakan kullanıcıların oranıdır. Yayın sonrası bu oranda ani bir artış varsa, sürümde kullanıcıyı rahatsız eden unsurlar olabilir.
E. Retention Rate (Kullanıcı Tutma Oranı)
-
-
gün, 7. gün, 30. gün retention oranları, yayınlanan sürümün kullanıcıyı ne kadar elde tutabildiğini gösterir.
-
3. Yayınlama Sonrası Kullanıcı Davranışı Takibi İçin Kullanılabilecek Araçlar
Firebase Analytics
-
Otomatik event takibi, özel event tanımlama, kullanıcı segmentasyonu ve A/B testi özellikleri ile mobil uygulama davranış analizinde liderdir.
Google Analytics 4 (GA4)
-
Web ve uygulama birlikte izlenebilir, etkileşim metrikleri detaylı raporlanabilir.
Mixpanel
-
Derinlemesine funnel analizi ve cohort takibi yapmanıza imkân tanır.
Hotjar
-
Kullanıcıların ekranla etkileşimlerini görsel olarak heatmap ve session recording şeklinde sunar.
Amplitude
-
Gelişmiş segmentasyon, kullanıcı yolculuğu takibi ve davranış temelli gruplama ile öne çıkar.
UXCam / Appsee
-
Mobil uygulamalarda kullanıcıların ekran hareketlerini gerçek zamanlı izleyebileceğiniz araçlardır.
4. Özel Event’lerle Davranış Takibi Nasıl Yapılır?
Neden Özel Event Gerekli?
Varsayılan metriklerin yanında, ürününüze özel kullanıcı hareketlerini anlamak için custom event
’ler tanımlamanız gerekir.
Örnek Event’ler:
-
ürün_arama_yapildi
-
alışveriş_sepetine_eklendi
-
yorum_yazildi
-
abone_oldu
-
abonelik_iptali_yapildi
Bu event’ler sayesinde ürününüzün işlevsel bileşenlerinin kullanılıp kullanılmadığını anlayabilir, sürümle gelen yeniliklerin etkisini değerlendirebilirsiniz.
5. Funnel (Huni) Analizi ile Yayın Etkisi Ölçümü
Bir işlem dizisinin adım adım dönüşümünü izlemek için funnel analizi yapılır. Bu analizde, kullanıcıların hedefe giden yolda hangi adımda takıldığı anlaşılır.
Örnek Funnel:
-
Ana ekrana giriş
-
Ürün listesine bakış
-
Ürün detayına giriş
-
Sepete ekleme
-
Satın alma
Yayın Sonrası Kullanımı:
Yeni yayınlanan bir sürümde adım 3’te (ürün detayına giriş) kullanıcı kaybı varsa, ekran geçişinde bir hata veya kullanıcı deneyiminde sorun olabilir.
6. Cohort Analizi ile Uzun Vadeli Davranış Gözlemi
Cohort analizi, belirli bir zaman aralığında uygulamaya katılan kullanıcıların sonraki haftalardaki davranışlarını izlemek için kullanılır.
Örnek:
-
1 Temmuz’da katılan kullanıcıların 7, 14 ve 30 gün sonra hâlâ aktif olup olmadığını gözlemleyin.
-
Sürüm 3.1 ile gelen kullanıcıların retention oranları önceki sürümle kıyaslanabilir.
Bu yöntem, yayın sonrası yapılan iyileştirmelerin uzun vadeli kullanıcı bağlılığına etkisini ölçmek için mükemmeldir.
7. Segmentasyon: Yayının Kimde Ne Etki Yarattığını Anlamak
Kullanıcıları yaş, konum, cihaz tipi, uygulama sürümü, trafik kaynağı gibi özelliklerine göre segmentlere ayırarak daha isabetli sonuçlar elde edebilirsiniz.
Yayınlamanın Etkisini Segment Bazlı Ölçmek:
-
iOS kullanıcıları mı daha memnun kaldı?
-
Android 11 kullanıcılarında hata oranı yüksek mi?
-
Ücretli reklam kampanyası ile gelen kullanıcılar uygulamayı terk etti mi?
Bu analizler, yalnızca kullanıcı davranışlarını değil, pazarlama yatırımlarınızın geri dönüşünü de anlamanızı sağlar.
8. Kullanıcı Geri Bildirimleriyle Veriyi Zenginleştirme
Kullanıcı davranışlarını sadece sayısal verilerle anlamak bazen yetersiz kalabilir. Bu nedenle geri bildirimler (feedback) ve kullanıcı yorumları da yayından sonra göz önünde bulundurulmalıdır.
Yöntemler:
-
Uygulama içi anketler
-
NPS (Net Promoter Score)
-
App Store yorumları
-
Destek talepleri
-
E-posta veya chatbot üzerinden alınan geri dönüşler
Bu yöntemlerle topladığınız nitel veriler, sayısal analizlerin anlamını derinleştirir.
9. Uygulama İçi Davranışları Görselleştirme: Heatmap ve Session Recording
Heatmap (Isı Haritaları):
Kullanıcıların en çok tıkladığı ya da dokunduğu alanları renkli olarak gösterir. Yeni yayınlanan bir özellik kullanıcılar tarafından fark edilmiyorsa, heatmap bunu ortaya çıkarır.
Session Recording:
Gerçek kullanıcıların uygulama içindeki tüm hareketlerini video kaydı gibi izleyebilirsiniz. Bu, hataların tespiti veya UI/UX sorunlarının çözümü için oldukça etkilidir.
10. Kullanıcı Davranışına Göre Sürüm İyileştirme Stratejileri
Analiz sonuçlarına göre şu aksiyonlar alınabilir:
-
Yüksek terk oranına sahip ekranlarda yeniden tasarım
-
Kullanılmayan özelliklerin kaldırılması
-
Kullanıcıyı adım adım yönlendiren onboarding süreçlerinin iyileştirilmesi
-
Hatalı sürümlerin hızlıca geri çekilmesi
-
Kullanıcıyı memnun eden özelliklerin öne çıkarılması
Yayın sonrası davranış analizi yalnızca veriye bakmak değil, aynı zamanda bu veriyi doğru yorumlayıp aksiyon almaktır.
11. Yayınlama Sonrası Sürekli İzleme ve Otomatik Uyarı Sistemleri
Kullanıcı davranışındaki ani değişiklikleri kaçırmamak için bazı sistemler kurmak önemlidir.
Otomatik Uyarılar:
-
Kullanıcı sayısı %20 düştüğünde bildirim
-
Hata oranı %10 yükselirse Slack uyarısı
-
Belirli event gerçekleşme sayısı düşerse e-posta bildirimi
Firebase, Mixpanel ve Amplitude gibi araçlar bu tür uyarıların otomasyonuna izin verir.
Sonuç: Yayın Biter, Analiz Başlar
Uygulama yayınlamak bir başarıdır ama sürdürülebilir başarı için yayın sonrası kullanıcı davranışlarını anlama zorunluluktur. Her tıklama, her ekran geçişi ve her sessizlik, kullanıcıdan gelen bir mesajdır. Bu mesajları doğru okumak, ürününüzü geliştirmek, kullanıcıyı memnun etmek ve işinizi büyütmek için en sağlam yoldur.
Doğru araçları kullanarak, doğru metrikleri izleyerek ve anlamlı segmentasyonlarla bu davranışları analiz ettiğinizde, sadece bir uygulama değil, kullanıcıyı dinleyen ve onunla birlikte gelişen bir deneyim yaratabilirsiniz. Yayından sonraki bu ikinci fazı ihmal etmeyen ekipler, yalnızca iyi ürünler üretmez; kalıcı ve bağlı kullanıcı toplulukları oluşturur.