Optimizasyon Programı

Açılış sahnesi

Antalya'da tatil köyü rezervasyonu yapan bir sitenin pazarlama müdürü, yeni işe başlayan dönüşüm uzmanına üç yıllık birikimi göstermek istiyor. Ortak klasörde yüzlerce dosya var: eski test raporları, ısı haritası görüntüleri, kullanılabilirlik testi videoları, anket cevap tabloları. Her birinin adı farklı bir kişinin alışkanlığıyla konmuş. Bazı raporlarda sonuç yazıyor, bazılarında yazmıyor.

Yeni uzman ilk haftasında bir soruya cevap arıyor: rezervasyon sayfasında çocuk yaşlarını sormak dönüşümü nasıl etkiliyor? Klasörde bu konuda iki test raporu buluyor. Biri iki yıl önce, öbürü geçen yıl yapılmış; biri olumlu, öbürü olumsuz sonuç vermiş. Hangisinin daha güvenilir olduğunu, ikisinin neden farklı çıktığını ya da bu sonuçların ardından ne yapıldığını gösteren hiçbir not yok. Testi yapan kişilerin ikisi de şirketten ayrılmış.

Uzman, üçüncü kez aynı testi planlamaya başlıyor. Şirket üç yıl boyunca çok şey denemiş; ama denediklerinden öğrendiklerini bir yere biriktirmemiş, düzenli olarak araştırma yapmamış ve öğrendiklerini başka ekiplerle paylaşmamıştı. Her yeni kişi, sanki ilk kez başlıyormuş gibi başlıyordu.

Bu derste ne olacak

Tatil sitesinin ekibi çalışkandı ve çok test yapmıştı. Eksik olan, bu çalışmayı bir programa dönüştüren yapıydı: araştırmanın belirli bir düzenle tekrarlanması, deneylerin aranabilir bir kayıtta toplanması, öğrenilenlerin başka ekiplere düzenli olarak ulaşması ve programın kendisinin sağlıklı olup olmadığının ölçülmesi. Tatil sitesi ve dersteki öbür vakalar kurgusal. Bir optimizasyon programının kaç kişiyle ya da ne büyüklükte bir bütçeyle yürütülmesi gerektiği için bir sayı vermiyorum; tek kişilik bir işletme de bu yapının küçük bir biçimini kurabilir.

Bu ders dönüşüm optimizasyonu kursunu kapatıyor. Önceki derslerde dönüşümün sınırlarını çizdik, kaybı sayılarla ve insanlarla teşhis ettik, engelleri sınıflandırdık ve çözümleri kanıta bağladık. Bu ders bunların hepsini bir kerelik bir proje olmaktan çıkarıp sürekli işleyen bir sisteme dönüştürüyor: araştırmanın düzenini, deney arşivini, öğrenim özetlerini ve programın sağlığını ele alıyor.

Sıfır noktası

Büyüme temellerinde öğrenme hızını, büyüme ekibini, odak alanını ve büyüme ritmini; içerik biriminde öğrenme defterini; reklamcılık derslerindeki kart, güç derecesi ve ilke üçlüsünü; CRM derslerindeki değiştirilemez deney belgesini; deney kursunda doğrulanmış öğrenmeyi, kazanan yanılgısını ve geliştirme turunu; bu kursta da dönüşüm kalitesini, talep kodlamasını ve kanıt izini kurduk.

Büyüme temellerinde bir büyüme ekibinin haftalık ritmini kurmuştuk: sonuçlar okunur, öğrenmeler kaydedilir, sıra güncellenir, yeni deneyler başlar. Dönüşüm optimizasyonu bu ritmin içinde çalışır, ama kendine özgü iki ihtiyacı vardır. Birincisi, deneylerin yakıtı olan araştırmanın, yani teşhisin, bir kez değil sürekli yapılmasıdır; müşteriler, siteler ve rakipler değiştikçe engeller de değişir. İkincisi, dönüşüm bilgisinin yalnız dönüşüm ekibinde kalmaması, ürün, reklam, müşteri hizmeti ve tasarım ekiplerine de ulaşmasıdır. Bir optimizasyon programı, bu iki ihtiyacı düzenli bir yapıya bağlar.

Mekanizma — araştırmayı bir düzene bağlamak

Birçok dönüşüm ekibi, bir sorun çıktığında araştırma yapar: dönüşüm düşer, bir teşhis başlatılır, sorun bulunur, araştırma durur. Bu yaklaşım, sorunların ancak sayılara yansıdıktan sonra görülmesine yol açar; bazı sorunlar ise sayılarda hiç görünmez.

Küçük ekip, küçük takvim.

Araştırma, rakipleri ve piyasayı da izliyor.

Mekanizma — deneyleri aranabilir bir kayıtta toplamak

Bir deneyin değeri, sonuçlandığı gün bitmez. Aynı sayfa, aynı fikir ya da aynı mekanizma yıllar sonra yeniden gündeme geldiğinde, geçmiş deneyin sonucu ve öğrenmesi yeni bir kararın temelidir. Ama bu, ancak geçmiş deneyler bulunabilir olduğunda mümkündür.

Arşiv, çelişkili sonuçları açıklıyor.

Arşive giriş, deneyin son adımı.

Mekanizma — öğrenileni başka ekiplere taşımak

Dönüşüm ekibinin öğrendikleri çoğu zaman başka ekiplerin işine yarar. Müşterilerin bir terimi anlamadığı bilgisi, reklam metnini yazan ekibe; bir güvencenin kaygıyı azalttığı bilgisi, müşteri hizmetine; bir ürün bilgisinin eksik olduğu bilgisi, ürün ekibine ulaşmalıdır. Arşiv bu bilgiyi saklar, ama başkalarının onu okuması için bir taşıyıcı gerekir.

Özet, alıcısına göre yazılıyor.

Özet, olumsuz sonuçları da taşıyor.

Usta katmanı — programın kendisini ölçmek

Bir optimizasyon programı yalnız tek tek deneylerin sonuçlarıyla ölçüldüğünde, programın sağlıklı çalışıp çalışmadığı görünmez. Kazanan deney sayısı yüksek olabilir ama deneyler hep küçük ayarlarla sınırlı kalabilir; araştırma yapılıyor olabilir ama bulgular deneylere dönüşmüyor olabilir.

Araştırma, deneye dönüşmeli.

Gösterge, programın hızını da ölçüyor.

Program, bir kişiye bağlı kalmamalı.

Sağlık göstergeleri, az ve sabit olmalı.

Yaygın hatalar

Aklında kalsın

Bir optimizasyon programı, teşhisi, deneyi, kaydı ve paylaşımı bir kerelik projelerden sürekli işleyen bir sisteme dönüştürür. Her yeni kişi sıfırdan başlamaz; geçmişin öğrenmesinin üzerine kurar.

Sürekli araştırma, bir sorun beklemeden belirli aralıklarla tekrarlanan araştırma etkinlikleridir. Fikir havuzunu kanıtlı sorunlarla besler; küçük bir ekip için bile küçük bir takvim kurulabilir.

Deney arşivi, bütün deneylerin sonucu, öğrenmesi ve kararıyla birlikte aranabilir etiketlerle tutulduğu ortak kayıttır. Arşive girmeyen deney kapanmış sayılmaz; değeri, bir soruya ne kadar hızlı cevap verdiğidir.

Öğrenim özeti, en önemli öğrenmelerin başka ekiplere düzenli, kısa ve alıcısına göre yazılmış biçimde ulaştırılmasıdır. Kaybeden deneylerin öğrenmelerini de taşır.

Program sağlığı, programın işleyişini tek tek deney sonuçlarından bağımsız ölçen az sayıda göstergedir: takvime uyum, kanıt izi, hız, öğrenme sayısı, arşiv ve paylaşımın eyleme dönüşmesi.

Sonraki derse köprü

Bu dersle dönüşüm optimizasyonu ve kullanıcı deneyimi kursunu kapattık. Kök Kahve bu kursta dönüşümü müşteri değeriyle birlikte ölçmeyi, kaybı sayılarla ve insanlarla teşhis etmeyi, engelleri türlerine ayırmayı, çözümleri kanıta bağlamayı ve bütün bunları sürekli bir programa dönüştürmeyi öğrendi.

Ama şimdiye kadar büyümeye hep bir adımın ya da bir sayfanın içinden baktık. Kök Kahve'nin abone sayısının arkasında birbirine karışan akışlar var: bu ay yeni gelen aboneler, geçen aydan kalanlar, bir süre ara verip geri dönenler ve bu ay ayrılanlar. Toplam abone sayısı değişmediğinde bile, bu akışlardan biri büyürken öbürü küçülüyor olabilir. Bu akışları ayrı ayrı görmeden, büyümenin nereden geldiğini ve nereye gittiğini tam olarak anlamak mümkün değil.

Sıradaki kurs ileri büyüme sistemlerine ve ölçeğe açılıyor; ilk dersi büyüme muhasebesini, yani yeni, elde tutulan, yeniden etkinleşen ve kaybedilen müşteri akışlarını modellemeyi ele alıyor.