Huni Analizi Nedir | Dönüşümü Artırmak İçin Nasıl Kullanılır?

Bir pazarlamacı olarak nihai hedefiniz, pazarlama kampanyalarından istenen sonuçları elde etmektir. Başarılı olmak için tüm kurumsal kaynaklara sahip olmalısınız. Ancak tek istediğiniz, onu entegre etmenin ve uygulamanın mükemmel yolu. Huni analizinin esas olduğu yer burasıdır.

Huni analizi, belirli bir hedefe götüren bir dizi olayı haritalamak ve analiz etmek için kullanılabilir. Kullanıcı davranış türlerine ilişkin konuşma oranlarını öğrenmek için etkili bir yöntemdir. Örneğin. Kullanıcının bir mobil uygulamayla etkileşiminden başlayan ve mükemmel bir satış anlaşmasıyla sonuçlanan akıştır.

Huni, ağızda geniş olan ve uzunluğu azalan fiziksel bir maddedir. Bu, içinden daha az hacmin geçmesine izin verir. Huni analizi de benzer bir prensipte çalışır. Dönüşüm hunisine girecek yani işlemi başlatacak kullanıcı sayısı ile ilgili gerçekleri sunar. Daha sonra, işlemi tamamlayacak kullanıcılar hakkındaki gerçekleri ve tahminleri sağlar.

Huni analizi, işlemlerdeki belirli darboğazlar hakkında yararlı bilgiler sağlayabilir. Darboğazlar genellikle kullanıcılar etkileşimi durdurduğunda ortaya çıkar. Kullanıcı bağlantısının kesilmesine neden olan sorunların çözülmesine yardımcı olur. Satın alma sürecinde neden bir yere takıldıklarını anladığınızda müşterilerle gelecekteki etkileşimlerinizi basitleştirebilirsiniz. Dönüşüm hunisini analiz etmek, bir kuruluşun kullanıcı dönüşüm oranlarını artırmanıza yardımcı olur.

Örneğin bir e-ticaret sitesi, sitesine ziyaretçi çekmek ister ve amaç satış yapmaktır. Bu, dönüştürme veya makro dönüştürme olarak bilinir. Satışları başlatmak ve tamamlamak için çeşitli adımlar gereklidir. Süreç, ziyaretçinin sitenize gelmesi ile başlar ve ürünü sepete eklemesi ile son bulur. Son olarak, ödeme düğmesine tıklar ve satın alır. Bu adımlara hedefler veya mikro dönüşümler denir.

Huni Analizi Türleri

Huni analizi tek bir türe veya kategoriye konulamaz. Çeşitli tiplerde olabilir.

Aşağıda huni analizi türlerinin birkaç örneği verilmiştir: -

• E-ticaret – Kullanıcıları daha fazla ürün almaya teşvik edin.
• Çevrimiçi Hizmetler – Amaç, kullanıcıları dönüştürmek, karmaşayı artırmak ve azaltmaktır.
• Mobil uygulamalar – Amaç, kullanıcı katılımını abartmaktır.

Huni analizi, yöntem uygulamalarınıza göre aşağıdaki türlerde olabilir: -

1. Pazarlama hunisi analizi
2. Satış hunisi analizi
3. İlk katılım hunisi analizi

Huni analizi, projenin karmaşıklığına göre aşağıdaki türlerde olabilir: -

1. Kayıt formu doldurma gibi basit bir proje içerir.
2. Bir uygulamanın ilk katılım süreci gibi daha karmaşık süreçleri içerir.

Bu türlerin her birinde, baştan sona tüm süreci ölçebilirsiniz. Ziyaretçinin nihai hedefe ulaştığı, yani bir satın alma işlemi yaptığı ilk sayfadan başlar. Süreç, satın alma hedeflerinin ötesine bile geçebilir.

Tüm türler arasındaki ortak konu doğrusallıktır. Dönüşüm hunisi analizi, doğrusal bir kullanıcı yolculuğunu analiz ediyorsanız genellikle faydalıdır. Analiz, kullanıcı deneyiminin basit olduğu süreçler oluşturmanıza yardımcı olabilir. Bitiş noktasına ulaşmanın basit bir yolu var.

Ortalama satın alma sayısını belirlemek için Huni analizi asla kullanılamaz. Sadece kullanıcıların gelişimi için kullanabilirsiniz. Bu, ister e-ticaret, SaaS veya mobil uygulamalar olsun, her işletme için geçerlidir.

Temel Huni Analiz Çerçevesi

Bir huni analiz çerçevesinin uygulanması basittir. Dave McClure tarafından yaratılmıştır. AARRR modeli olarak da bilinir. Pazarlamacılar, gerekli değişikliklerle bunu çoğu çevrimiçi işletmeye uygulayabilir.

AARRR modeli, müşterilerin hizmette bazı tipik adımlardan geçtiğini belirtir. Adımlar aşağıdaki gibidir: -

• ADIM 1. Edinim. Bu, kullanıcının web sitenizi veya uygulamanızı ziyaret ettiği anlamına gelir.
• ADIM 2. Aktivasyon. Kullanıcı, ürününüzü veya hizmetinizi deneyimledi.
• ADIM 3. Tutma. Kullanıcı, işletmenizle tekrar bir deneyim yaşamak için geri döner.
• ADIM 4. Gelir. Kullanıcı, ürününüzü veya hizmetinizi satın alır.
• ADIM 5. Yönlendirme. Kullanıcı daha sonra işletmenizi tanıdıklarına yönlendirir.

Bu, referansınız için temel bir modeldir. Zamanla, iş süreciniz hakkında daha fazla veri üretilecektir. Ayrıca, huni analizi konusunda daha fazla deneyim kazanırsınız. Analiz, adımlar arasındaki korelasyonlar hesaplanarak daha da geliştirilebilir. Veriler, huniyi mantığa dayalı işlemeden veriye dayalı işlemeye kaydırmaya yardımcı olur.

Huni Analizi Nasıl Oluşturulur

Huni analizinizi kolayca oluşturabilirsiniz. Huni analizinizi en kısa sürede kurmanıza yardımcı olacak adımları size veriyoruz.

1. Adım: Dönüşüm Huninizin adımlarını belirleyin

İlk adım, huninizde kullanacağınız yöntemleri planlamayı içerir. Tipik olarak bir dönüşüm hunisi 4 ila 8 adımdan oluşur. Bundan daha fazla adım varsa, tüm süreç çok karmaşık hale gelebilir. Üretilen veri miktarını doğru bir şekilde analiz edemeyebilirsiniz. Daha küçük adımlar, uygun bir dönüşüm hunisinin bile olmayacağı anlamına gelebilir.

2. Adım: Dönüşüm hunisi analiziniz için doğru ve uygun araçları seçin

Bunu yapmak için ilgili bilgi birikimine sahip değilseniz, üçüncü taraf araçlarını da tercih edebilirsiniz. Başlangıçta üçüncü taraf araçları kullanmak daha iyi bir seçenek olabilir. Artık çok fazla kaynağınız olmayacak ve bu araçlar son derece faydalı olacak. Ancak iş büyüdükçe bu araçlar ihtiyacınız olan tüm verileri sağlamayacak. O zaman özel araçlarınızı oluşturmanız gerekecek. Dönüşüm hunisi analiz araçları Python, SQL veya Bash kullanılarak oluşturulabilir.

Burada, yerleşik huni analitiği özelliklerine sahip birkaç araç sunuyoruz.

• Google Analytics: Hedef belirlemek veya e-ticaret ayarlarını geliştirmek için kullanılabilir.
• NotifyVisitors: Birincil kullanımı, web siteleri için ısı haritaları oluşturmaktır. Ancak, yerleşik huni ölçümlerine de sahiptir.

3. Adım: Huni Görselleştirmesi Oluşturun ve Kurun

Sürecin son adımıdır. Google Data Studio veya Tableau, bir dönüşüm hunisini görselleştirmenizi sağlar.

Dönüşüm hunisi analitiği tarafından sağlanan faydalı veriler

Huni analizi, kullanıcı deneyimini iyileştirmeyi ve süreç optimizasyonunu amaçlar. Daha yüksek kullanıcı dönüşümlerine yol açabilir. Ancak, analiz hangi verileri sağlıyor? Bu önemli soruyu burada cevapladık.

Verileri analiz etmenin üç ana yolu vardır.

#1 "Darboğaz kontrolü".

Süreçte en fazla sayıda kullanıcının tüm süreçten geri adım atmasına neden olan noktadır. Çoğu kullanıcı bir noktadan sonra bir süreçte ilerlemiyorsa, bu tüm sürecin darboğazıdır. En yüksek düşüşün nerede meydana geldiğine bakılması tavsiye edilir. Hem mutlak sayıları hem de iş beklentilerini dikkate almalısınız. Bu beklentiler sağduyuya dayanabilir. Ancak, bu beklentilerin sağlam bir temele sahip olması gerekir. Bu temel, pazar kriterleriniz olabilir.

#2 Çeşitli adımlar içindeki zaman gecikmesi.

Bu adım, kullanıcının sürecin her adımında ne kadar zaman harcadığını tespit eder. Herhangi bir adım diğer adımlara göre çok zaman alıyorsa, kullanıcı sayısında önemli bir düşüşe neden olabilir. Bir kullanıcı, ucuz bir ürünle karşılaştırıldığında asla pahalı bir ürün hakkında satın alma kararı veremez. İşletme, pahalı ürün için mükemmel bilgi ve teşvikler sağlamalıdır. Böylece kullanıcılar ürünü satın alma konusunda belirleyici olabilmektedir.

#3 Daha iyi hedefleme için segmentasyonu kullanın

Farklı kullanıcı segmentleri, sürecin farklı adımlarında daha verimli olabilir. Bu verilerin tespit edilmesi, kesin kullanıcı segmentlerinin hedeflenmesine yardımcı olabilir. Ayrıca, bir kullanıcı segmentinin bir adımı neden zor bulduğunu da öğrenebilirsiniz. Örneğin. Erkekler belirli bir erkek ürünleri sitesini düzenli olarak ziyaret ediyor, ancak hiçbir şey satın almıyor olabilir. O zaman web sitesi farklı bir yaklaşıma gidebilir. Eşlerine kocalarına hediye almalarını söyleyerek eşleri hedef alabilir.

Çözüm

Süreçteki darboğazları bulmak için kullanabilirsiniz. Daha sonra, kullanıcının işlemi yarıda bırakmamasını sağlamak için bunları kesebilirler. Ayrıca, adımları optimize etmek için kullanıcı davranışını analiz edebilirsiniz. Bu nedenle, huni analizi , kullanıcı dönüşümünü önemli ölçüde artırmak için önemli bir araçtır.