ADOBE TARGET: Testing, Optimizasyon ve Kişiselleştirme Platformu


Dijital ziyaretcilerinize kisisel deneyim sunmak

Bir önceki yazımda dijital deneyimleri yaratmanın ve optimizasyonun zorluğundan bahsetmiştim. Bu yazımda bu zorluğu nasıl kolaylaştırabileceğimizden bahsetmek istiyorum. Dijital deneyimleri optimize etmek için kesinlikle bu amaca hizmet eden teknolojik bir platforma ve bu platformu yönetecek bir ekibe ihtiyacımız vardır. Google, Amazon ve Netflix gibi büyük teknoloji firmaları optimizasyon icin kendi yazılımlarını kullanırlar. Sadece bu alana ayrılmış ekipleri ve yazılımları vardır. Farkında olmadan çoğumuz bu kullanıcı deneyim testlerinin bir parçası oluruz.


Dijital optimizasyon çok yeni bir alan bu nedenle çoğumuz bu sürece yeni başlıyoruz ve bu da çok normal. Ben dijital optimizasyona seyahat sektöründe başladım. 1999-2005 seneleri arasında THY’de çalışırken tüm dünyada olduğu gibi ilk websitesini ve ilk dijital deneyimleri yaratmakla meşguldük. Havayolunda çalışmanın en büyük avantajlarından biri ise hem bilet satmak icin e-ticaret deneyimini hem de havalimanındaki self-servis deneyimi icin ebilet ve online check-in deneyimlerini yaratmaktı. Bu zamanlarda ürün yaratma aşamasında olduğumuz icin optimizasyon zaten gerekli bir konsept bile degildi.

Dijital optimizasyon ancak elinizde kullanılabilir, çalışır ve biraz olgunlaşmış bir ürün olduktan sonra gidilecek bir sonraki adımdır.

Dijital optimizasyon 2010’lu yıllardan sonra bir ivme kazanmıştır. Google Analytics’in başlama tarihi bile 2005 senesidir. 2005 senesini dijital optimizasyonda ilk küçük adım olarak düşünebiliriz. Çünkü Google Analytics sayesinde birçok şirket ilk kez websitelerinin performansını görmeye başladı. Optimizasyon yapmak için veriye ve ölçmeye yani bir analytics yazılımına ihtiyaç vardır. Ölçmediğimiz bir deneyimi optimize edemeyiz. Google’dan önce kullanılabilecek kaliteli analytics yazılımları paralıydı. Webtrends 1993, Adobe Analytics (Omniture) 1996 senesinde başlamıştır. 1990’li yıllardaki internet devriminden sonra 2000’li yıllarda artık şirketlerin bir sonraki ihtiyacı ortaya çıkmıştır. Akıldaki soru da suydu: “Şimdi çalışan bir websitem var, peki şimdi ne yapmalıyım? Dijital performansımı nasıl arttırmalıyım?” Omniture (Adobe Analytics’in) doğuş hikayesi de aslında tamamen bununla alakalıdır. Omniture sahiplerinin asil işi websitesi yapmakmış, ama müşterileri websitesindeki hareketleri ölçmek için bir yazılım istemiş. Tabi o zaman siteye hemen eklenecek bir Google Analytics yok, zor zamanlar. Omniture’un sahipleri de bu nedenle Site Catalyst adlı Adobe Analytics’in ilk versiyonunu ortaya 1996 senesinde başlatmış. O zamanın ilk digital analytics yazılımlarından olan Web Trends şirketlerin kendi sunucularina kurulması gerektiği için çok pratik olmayınca, Omniture bu alandaki ilk SAAS analytics yazılımı ile ortaya çıkarak fark yaratmış ve popüler olmuştur.


Dijital deneyim derken 2007 senesine kadar sadece websitelerinden bahsediyoruz. Ilk Iphone’nun 2007 senesinde piyasaya sürüldüğünü düşünürsek 2007 senesi de mobil deneyim yaratmanın başladığı yıl olarak kabul edebiliriz. Bundan dolayı 2007 önemli bir senedir. Web analytics ve optimizasyonu yavaş yavaş önemli bir alan olarak belirmeye başlamıştır. İşte benim de web analytics kariyerim bu zaman başladı. En büyük şansım hem Amerika’da hem de online seyahat sektöründe çalışmak oldu çünkü online seyahat sektörü doğası sebebi ile dijital transformasyonda ilklerin yapıldığı sektörlerdendir. Internetten bilet satmak en basit e-ticaret işlemidir. Ben 2011 senesinde Expedia San Francisco’da çalışmaya başlayınca dijital optimizasyonun doğduğu şehirde bu alanda ilk gerçek deneyimi kazanmaya başladım. Expedia online seyahat acentası işine küçük bir teknoloji firması olarak başlayıp hızla büyüyerek dünyanın en büyük seyahat acentası konumuna geldi. Hiçbir uçak ve otel operasyonu olmayan bu firmanın ana ürünü “dünyadaki tüm seyahat arzını hızlı ve efektif bir deneyim ile müşterilere sunmaktır”. Expedia gibi büyük dijital firmaların başarısı başka şirketlerin servislerini ve ürünlerini optimize edilmiş bir deneyim ile satabilmektir. Biz Expedia’da her deneyimi ve siteye eklenecek her yeni özelliği 4-5 farklı deneyim ile test ediyorduk ve testlerin sonucunda tartışıp nelerin çalışıp çalışmadığını görüp müşterilerimiz hakkında yeni şeyler öğreniyor ve yeni bilgiler ışığında optimizasyon stratejilerimizi adapte ediyorduk. Ancak testlerimiz sadece sitedeki elementleri, textleri ve banner’ları kapsamıyordu. Veri bilimini kullanarak yaptığımız testleri ve segmentleri bir araya getirip sitedeki müşteri deneyimini segmentlere özel kişiselleştiriyorduk. Kullanıcı deneyimi optimizasyonu, içerik testleri, kişiselleştirme, hedefleme ve segmentasyonun hepsini bir arada yapıyorduk. Digital analytics zaten veri kaynaklı aksiyon demektir. Raporlama değildir.

Expedia grubu şirketleri altında olan ve farklı ülkeler veya şehirlerde olan şirketler optimizasyon alanında deneyimlerini ve bilgilerini paylaşıp bu konudaki eğitimi bir üst kademeye taşıyordu. Hepsi kendi alanında öncü tripadvisor.com, expedia.com, hotwire.com ve hotels.com yaptıkları tüm testleri ve sonuçları birbirleri ile paylaşıyordu. Expedia grubu olarak biz optimizasyonu hem kendi kodumuz hem de üçüncü parti bir yazılım aracılığı ile yapıyorduk.

UX optimizasyonu ve veri biliminin birleşmesi Silikon vadisi şirketlerinde çok doğaldır. Ama bunun dışında birçok firmada kullanıcı deneyimi ve veri bilimi 2 ayrı alan olarak konumlandırılır. Kullanıcı deneyimi uzmanlarının genelde veri bilimi ile ilgisi yoktur.

Bunları anlatmamın sebebi optimizasyonun aslında hiç de basit olmadığını göstermek. Bu iş hem insan hem teknoloji işi, ama en önemlisi optimizasyonun şirketin dijital misyonunun ve stratejisinin bir parçası olması gerekliliği. Sadece websitesi ve mobil uygulama yapıp, özellikler ekleyip çıkartmak optimizasyon değildir. Eğer dijital deneyimlerinizi optimize etmek istiyorsanız her deneyimi test etmeniz gerek, hem de sürekli. Ama ufak ufak. 3-5 senende bir yeni bir website ya da mobil uygulama yapmak optimizasyon degildir.

Dijital optimizasyonun ilk kuralı uzun süre yeni site ya da uygulama yapmaya ihtiyaç duymayacak ve yeni teknolojilere adapte olabilecek bir platform yapmaktır. Bu sayede sürekli yeni site ve uygulama geliştirmeye harcanacak zamanı, emeği ve parayı optimizasyona harcayabiliriz.


Optimizasyonu neden ufak degisiklikler ile yapmalıyız?

Ödeme sayfasını düşünün. Bu sayfayı sürekli optimize edebilirsiniz, ama sürekli radikal değişiklikler yapmak iyi bir pratik değildir, çünkü sürekli kullanıcılarınızının alışkanlığını hemen değiştiremezsiniz. Değiştirirseniz sürekli kullanıcılar problem yaşayacak ve de şikayet bile edecektir. Özellikle kullanıcıların bankacılık gibi günlük hayatlarında sık kullandığı uygulamaları ve websitelerini düşünün. İnsanların alışkanlıklarını, kötü de olsa, değiştirmesi zor olduğu için büyük değişiklikler sürekli kullanıcılar için tehlikelidir, yeni deneyim daha da iyi olsa. Oysa ufak değişiklikler ile kullanıcıyı farkettirmeden test konusu yapabilirsiniz. Bu şekilde yapılan ince optimizasyonlar bu işin sırrıdır. Google, Gmail, Netflix, Amazon’da hiç test edildiğinizi fark ediyor musunuz? Muhtemelen hayır, ama bu platformlar sürekli sizi test ediyor.


Kullanılabilirlik Calışmaları?

Küçük bir grup ile yapılan kullanılabilirlik çalışmaları optimizasyon için kullanılmamalıdır. Sitenize gelen insan sayısı ve türünü düşündüğünüzde küçük bir kullanilabilirlik çalışması ile önemli kararlar vermeniz akıllıca değildir. Kullanılabilirlik çalışmaları ilk başta ürünü yaratırken size fikir vermesi için kullanılır . Ama siteniz geniş kitlelere yayıldıkça artık elinizde olan bu geniş kitleden faydalanabilirsiniz. Tabi ki sadece sayısal veri toplamak analytics ve araştırma için yeterli değildir. Elimizdeki bu kitleden anketler ve geri dönüp formları aracılığı ile sözel bilgi de toplayabiliriz. Kullanılabilirlik çalışmaları yine araştırma pratiği olarak kullanilabilir ama 10 kisi ile yaptığınız çalışma sitenizdeki problemleri ve fırsatları açığa çıkartamaz ,belki fikir ve ilham verebilir.


Optimizasyonu icin Neden bir Yazılıma ihtiyacım var?

1-Geliştirme Yapmadan Farklı sayfa versiyonları üretebilmek

Ilk sebeb tabi ki optimizasyonu herhangi bir kodlama ve release yapmadan uygulama imkanı. İçerik test yazılımları sizin sitenizdeki elementlere ulaşır ve siz değiştirmek istediğiniz elementleri seçersiniz, ve bu yazılım otomatik olarak bu değiştirilmiş versiyonu oluşturur ve kendi server’ları aracılığı ile sunar. Eğer bu tur bir yazılım kullanmazsanız sizin bu sayfaları yaratmanız gerekir. Çok komplike testler için kod yazmanız gerekebilir ama yine bu kodu yazılım aracılığı ile test edebileceğiniz için release ile uğraşmak zorunda kalmazsınız.


2-Testlerin ve test kurallarının esnek bir şekilde yönetilebilmesi

Optimizasyon yazılımları testin kurallarını da yönetir ve bu da çok önemli bir özelliktir. Kimlerin test edileceği ve kitlenin ne kadarının test edileceği gibi testin kuralları vardır. Optimizasyon yazılımı kullanmazsanız bunları da geliştirmeniz gerekir ki bu da geliştirme ekipleri için aynı bir yüktür. Üçüncü parti yazılım kullandığınızda yazılım zaten çalışır bir yazılım olduğu için yazılımı yaratmak ve test etmek ile ugraşmazsınız.


3-Analytics ile entegrasyon

Herhangi bir test yaparken sürekli sayılara gerçek zamanla bakmamız gerekir. Buna göre testi devam ettirme ya da durdurma kararı alabiliriz. Mesela versiyonlardan biri çok kötü performe ettiğinde o versiyonu devam ettirmeye gerek yoktur. Bunun için yazılımın analytics sistemi ile entegre olması özelliği çok hayatidir. Test bittikten sonra da testi ayrıntılı değerlendirmek icin bu özellikler çok isinize yarayacaktır.


2-Birçok amaca hizmet eden, farklı müşteri olan site ve uygulamalarda otomasyon ve veri bilimi ihtiyacı

Uzun süre seyahat sektöründe çalıştıktan sonra Turkcell’de danışmanlığa başladığımda kullanıcı deneyiminin bazı sektörlerde nasıl karışık olduğunu gördüm. Seyahat sitesinde müşterinin tek bir amacı vardı, seyahat araştırması veya rezervasyon. Oysa Turkcell sitesine ve mobil uygulamalarına gelenlerin birbiri ile alakasız birçok amacı vardır. Bazı müşteriler fatura ödemeye gelirken, bazıları kullanımlarına bakmaya gelir, faturalı müşteriler ile faturasız müşterilerin profiller ve ihtiyaçları birbirinden farklıdır. Login olanlar ile bilgi almak için sitede anonim dolaşanların farklı deneyimlere ihtiyaçları vardır. Tüm bu farklı profilleri ve amaçları karşılayacak tek bir deneyim yaratmak mümkün değildir. İşte bu nedenle kullanıcı deneyiminin gerçek zamanla veriye ve otomasyona ihtiyacı vardır. Ancak bu şekilde kişisel bir deneyim yaratabiliriz.


Bu aşamada işler biraz karışıyor. Kullanıcı deneyimi optimizasyonunu, kişiselleştirme, hedefleme ve analytics ile aynı anda birleştirmeye çalışıyoruz. Optimizasyonda kime, neyi ne zaman göstermeliyim önem kazanmaya başlıyor.


Bu alandaki en iyi yazılım açık ara ile Adobe Target.


Adobe Target’in digital analytics’de öncü yazılım Adobe Analytics ile bağlantılı çalışabilmesi onu bu alanda ilk plana çıkartıyor. Adobe Target ile her yerde :websitesi, mobile uygulama, email, API, SDK ve dijital reklamlarinizda optimizasyon yapabilirsiniz.

Bir sonraki yazimda Adobe Target'i daha da ayrintili anlatacagim. Ama Adobe Target'i gormek icin benimle Linkedin ustunden iletisime gecebilirsiniz.


https://www.linkedin.com/in/sibelakcekaya/


BE IN

TOUCH

Please fill your contact details below:

 Email Us: info@nobhillconsulting.com     San Francisco, CA and Istanbul,Turkey

© 2023 by GO MOBILE. Proudly created with Wix.com