Yalın Başlangıç, şirketlerin bir Yap, Ölç, Öğren ürün geliştirme döngüsünü benimsemelerini sağlamak için tasarlanmış bir metodolojidir. Bu, ekiplerin yeni bir ürünün MVP’sini (Minimum Uygulanabilir Ürün) hızlı bir şekilde oluşturduğunu, nasıl performans gösterdiğini ölçtüğünü ve deneyden ders çıkardığını vurgular. Amaç, öğrenmeyi en üst düzeye çıkarmak ve maliyetleri kısa sürede azaltmak için bu döngüden hızla geçmektir. Nihai sonuç, ideal olarak daha etkili ve çevik bir şirkettir.
Yalın Başlangıç içinde birkaç alt kategori vardır. Bunlardan biri, döngünün Ölç ve Öğren bölümünü kapsayan Yalın Analitiktir. Çünkü ölçemezsen öğrenemezsin. Yalın şirketler neyin izlenmesinin önemli olduğunu, neden izlemeleri gerektiğini ve nasıl izleyeceklerini bilmelidir.
Ben Yoskovitz ve Alistair Croll, Lean Analytics kitabını yazdı. Microconf 2013’te Yoskovitz, döngünün ölçüm kısmı ve neyin önemli olduğunu ölçmek için bazı ipuçları hakkında bir konuşma yaptı. Konuşmasından öne çıkanlar aşağıdadır.
İyi Bir Metrik Yapan Nedir?
İyi bir metriğin ne olduğunu bilmeden önce, analitiğin ne olduğunu tanımlamamız gerekir.
Yoskovitz, analitiği iş hedeflerine yönelik hareketin ölçüsü olarak tanımlar. İş hedeflerinizin ne olduğunu öğrendikten sonra, hedeflerinize doğru ilerleme kaydedip kaydetmediğinizi anlamak için ölçümlere ihtiyacınız olacak.
Önerilen makale: teknolojik inovasyon nedir hakkında bilgi almak ve güncel inovasyon haberlerine ulaşmak için ilgili sayfayı ziyaret edebilirsiniz.
İyi bir metrik aynı zamanda karşılaştırmalı olmalıdır. %2’lik bir dönüşüm oranı, karşılaştıracak bir şeyiniz yoksa size pek bir şey söylemez. Geçen ay ölçüm nasıldı? Geçen sene? Dönüşümleriniz artıyor mu? Fazla mesai dönüşüm oranlarını izlemenin iyi bir yolu kohort analizidir.
Aynı zamanda anlaşılır olmalıdır. Karmaşık olmamalı, herkes metriğin neyi ölçtüğünü anlamalı.
Metrik ayrıca bir oran veya oran olmalıdır. Mutlak sayılar kullanılmamalıdır. Kullanıcı sayısı işe yaramaz, günlük aktif kullanıcı yüzdesi daha iyidir. Oranlar ve oranlar karşılaştırmalı olup, daha iyi kararlar almanıza yardımcı olur.
İyi ölçümler nasıl davrandığınızı değiştirir. Metrik hareket ederse ve bunun neden önemli olduğunu veya onunla ne yapacağınızı bilmiyorsanız, o zaman bu kötü bir sayıdır. Nasıl davrandığınızı değiştirmiyorsa, kötü bir ölçümdür.
Bu, yalnızca bir metriği izlemeniz gerektiği anlamına gelmez. Beğendiğiniz ancak onunla ne yapacağınızı bilemediğiniz bir metrik bulursanız, onu takip edin ve arkaya koyun ve bunun için daha sonra endişelenin.
Metrik Türleri
İki tür metrik vardır: niteliksel ve niceliksel.
Kalitatif, müşterilerle veya potansiyel müşterilerle konuşmaktır. Yalın bir şirkette bu genellikle müşteri görüşmeleridir. Bu geri bildirimi toplamak ve puanlamak zordur, ancak metriğe sağladığı içgörüler değerlidir.
Nicel sayılardır. Size cevaplar vermezler, daha iyi sorular sormanıza yardımcı olurlar.
Bir şeyleri niteliksel olarak keşfedersiniz, niceliksel olarak kanıtlarsınız.
Kalitatif ve kantitatifin altında gösterişli ve eyleme geçirilebilir metrikler vardır. Kibir ölçümleri sizi iyi hissettirir, ancak nasıl davrandığınızı değiştirmez. Eyleme dönüştürülebilir ölçütler, davranışınızı değiştiren ölçütlerdir.
Diğer bir boyut, keşif ve raporlama metrikleridir. Raporlama ölçütleri, işletmenizin nasıl performans gösterdiğini anlatan günlük yönetim ölçütleridir.
Keşif ölçütleri spekülatiftir; bilinmeyen içgörüler bulmak için kullanılırlar. İlk günlerinde, Circle of Friends yaklaşık 10 milyon kullanıcıya sahipti, ancak etkileşim korkunçtu. Ekip, verilerine baktı ve hizmetin anneler arasında popüler olduğunu gördü ve bu nedenle ürünlerini (ve adını) anneleri hedefleyecek şekilde değiştirdi. Toplam kullanıcılara isabet ettiler (ki bu gösterişli bir ölçüdür), ancak çok daha değerli ve etkileşimli bir kullanıcı tabanı elde ettiler.
Son olarak, önde gelen metriklere/göstergelere karşı gecikme vardır. Gecikme size tarihsel bir şey söyler, haberleri bildirir. Öncü bir gösterge, tahmin etmenize yardımcı olur veya size ne olacağını söyler. Churn gecikmeli bir göstergedir, çünkü size belirli bir süre içinde iptal eden müşteri sayısını gösterir. Müşteri şikayetleri, kayıp için önde gelen gösterge olabilir, çünkü muhtemelen müşteri kaybını tahmin edebilirler. Buffer, müşteriyi elde tutma konusunda öncü göstergelerini keşfetti:
Bu verilere sahip oldukları için Buffer, yeni kullanıcıların ilk haftalarında 15’ten fazla gönderi göndermelerini sağlamak için çalışabilir. Bu, kullanıcıların paylaşacakları ilginç şeyler keşfetmelerine yardımcı olan ve aynı zamanda insanların sosyal medyada paylaşımda bulunurken kullanmak isteyecekleri harika bir ürün sağlayan, ürüne bazı ince ayarlar ekleyerek katılım süreçlerinde yapılabilir.
Çoğu girişim, yalnızca geçmiş bilgilere sahip oldukları için gecikmeli ölçümler kullanmak zorundadır. Büyüdükçe ve daha fazla veri topladıkça, işletmeleri için öncü göstergeleri keşfetmek isteyeceklerdir.
Analitik Süper Güçler
Yoskovitz konuşmasının bu bölümüne, boğulma vakalarıyla ilişkili dondurma tüketimini gösteren bir çizelge göstererek başlıyor. İnsanlar ne kadar çok dondurma yerse, o kadar çok boğulma oluyor. Dondurma tüketmenin boğulmaya neden olduğuna inanmak elbette saçmalıktır. Dondurma tüketimi ile de ilişkili olan mevsimlerde boğulma vakalarının meydana gelmesi daha olasıdır. Boğulmalar, insanların dondurma yedikleri sıcak aylarda (suda daha fazla insan) olur. İşte korelasyon ve nedenselliğe girdiğimiz yer burasıdır.
Bir şey birbiriyle ilişkili olduğunda, muhtemelen başka bir şeyle bağlantılı oldukları için iki değişkenin benzer şekillerde (dondurma ve boğulma) değiştiği anlamına gelir. Nedensel, bağımlı olanı doğrudan etkileyen bağımsız bir faktördür. Örneğimizde dondurma tüketimine ve boğulmaya neden olan yaz ayları olacaktır.
Bunun size yardımcı olduğu yer burasıdır:
Korelasyon, geleceği tahmin etmenize yardımcı olur, çünkü size ne olacağına dair bir gösterge verir. Nedensellik, geleceği değiştirmenize izin verir. Yaz aylarında sıcaklığı düşürürseniz, bu daha az insanın dondurma yemesine veya yüzmeye ve suda oynamasına neden olur. Verilerinizde korelasyon arayın, sayıların birlikte nasıl çalıştığını anlamak için nedenselliği test edin ve nedensellik bulabilirseniz (ki bu zordur), o zaman nedensel faktörü optimize edebilirsiniz.
Yalın Analitik Çerçevesi
Bu çerçeve, içinde bulunduğunuz işe ve bulunduğunuz aşamaya bakar:
Şirketlerin SaaS şirketi olmak gibi iş modellerini mobil platformda birleştirmeleri mümkündür. İş modelinizi oluştururken, müşterilerinizi ve onların satın alma sürecini bilmelisiniz. Nasıl ve neden satın aldıkları, işletmelerinin ekosisteminde nerede oldukları, şu anda işleri nasıl bütçeledikleri vb.
Lideri takip etmeyin. İş modelinizi test edin. Müşterileriniz bu şekilde satın almayı sevmiyorsa, yinelenen bir gelir modelinin (SaaS gibi) en iyi şekilde çalıştığını varsaymayın.
Yalın Analitik Aşamaları
Her aşamayla birlikte, şirketin bir sonraki aşamaya ilerlemesi için geçmesi gereken “kapılar” vardır:
Empatide, insanların bir çözüm için size para ödemeye razı olacakları kadar acı verici bir sorun bulduğunuzdan emin olmak istersiniz. Bu daha çok B2B ürünleri için geçerlidir. Bunu bulduysanız, yapışkanlığa geçebilirsiniz.
Yapışkanlıkta, erken benimseyen bir kalabalık için (genellikle) bir MVP ürünü oluşturursunuz. Bu aşamada, kullanıcı katılımı ve elde tutmayı arıyorsunuz. Ürününüzü kullanırlarsa ve onlara değer sağladığınızı anlayacak kadar uzun süre takılırlarsa bunu bileceksiniz. Bunu alırsanız viraliteye geçebilirsiniz.
Viralitede, müşterileri uygun maliyetli bir şekilde elde etmek istiyorsunuz. Ölçeklendirebilirseniz, gelire geçebilirsiniz.
Tüm bunlara sahipseniz, matematiğe odaklanmaya ve ekonominin çalışmasını sağlamaya başlayabilirsiniz. Bu, bu noktaya kadar para almak için beklediğiniz anlamına gelmez, geliri ve LTV:CAC oranınızı optimize etmeye odaklandığınız anlamına gelir. LTV, bir müşteriden almayı bekleyebileceğiniz para miktarı anlamına gelir ve CAC, bir müşteri edinmenin maliyetidir. Oranı, LTV’nizi CAC’nize bölerek bulabilirsiniz. Genel olarak, marjlarınızın sağlıklı olduğu varsayılarak, LTV’niz CAC’nizin 3 katı olmalıdır. Tüm matematiği anladığınızı ve sürdürülebilir bir şirket yönetebileceğinizi öğrendikten sonra, ölçeğe geçersiniz.
Ölçeğe ulaştığınızda, büyümeye odaklanırsınız. Bir işi büyütmeye yönelik yaklaşımlar her şirkete özgüdür.
Bu adımlardan geçmek, temel oluşturmanın önemli bir parçasıdır. Önce matematiğin çalıştığından veya ürününüz için bir pazarınız olduğundan emin olmadan doğrudan ölçeğe geçerseniz, o zaman temel sonunda çökecektir. Kendi sorumluluğunuzdadır adımları atlayın.
Önemli Olan Tek Metrik
Önemli olan metriği bulmak için, bulunduğunuz aşamaya ve içinde bulunduğunuz işe bakmanız gerekir. İşinizin her aşamasında, geliştirmek için çalıştığınız bir metriğe odaklanırsınız. Metriği seçersiniz ve kendinize kumda bir hedef veya çizgi belirlersiniz. Hedefi bulmak için araştırma yapabilir, alanınızdaki diğer benzer şirketlere ve sahip oldukları kriterlere bakabilirsiniz.
OfficeDrop gibi bir SaaS şirketinde, metrikleri ücretli kayıptır. Bununla %4’ün altında tutmayı hedefliyorlar. Bunun altındaki herhangi bir şey ve iyi gidiyorlar, eğer yukarı çıkarsa sorun yaşıyorlar ve araştırmaları gerekiyor.
Şirketteki herkesin önemli olan ölçütü bilmesi ve ona odaklanması gerekir.
Yalın Analitik Döngüsü
Burası, tüm kavramları alıp işinizde yaptıklarınızı uygulamaya yönelik pragmatik bir yaklaşımla bir araya getirdiğiniz yerdir. Nihayetinde tamamen ticari problemlerle ilgili. Sorunu tanımlayın, önemli olan tek ölçümü seçin, kuma (veya hedefe) bir çizgi çizin ve başlayın. Akış şeması şöyle görünür:
Bir KPI (Anahtar Performans Göstergesi) seçerek başlayın, kuma bir çizgi (veya bir hedef) çizin ve potansiyel bir iyileştirme bulun. Nasıl iyileştirme yapılacağına dair çok fazla veriniz yoksa, bir tahminde bulunursunuz. Verileriniz varsa, size ne yapmaya çalışmanız gerektiğini söyleyen ortak noktalar ararsınız.
Ardından, temelde “eğer ____ yaparsam ____ olacağına inanıyorum, bu da bana ___ sonuç verecek” diyen hipotezinizi yazarsınız. Bu hipotezi, her gün bakabilmeniz için bir kağıda ve/veya beyaz tahtaya yazarak kafanızda kazıyın. Buna bağlı kalmanız ve her gün neyi başarmaya çalıştığınızın size hatırlatılması gerekiyor.
Buradan, üretimde değişiklik yapar veya kullanıcılarınızın yalnızca %50’sinin denemenizi gördüğü bir test oluşturursunuz. Daha sonra sonuçlarınızı ölçersiniz ve iğneyi kumdaki hedefinize/çizginize yaklaştırıp yaklaştırmadığınıza bakarsınız. Bunu yaptıysanız, başarı kutusuna ulaştınız demektir. Ardından, odaklanmanız gereken bir sonraki KPI’yı bularak yeniden başlarsınız. Yapmadıysanız, verilerden öğrenebilir ve işinize, iş modelinize veya hedef pazarınıza yön verebilirsiniz. Ayrıca yeni bir çizgi/hedef çizebilir veya tekrar deneyebilirsiniz.
Video ve Slaytlar
Video bağlantısı – Soru-Cevap 39:23’te başlıyor
Pazarlama ve İnovasyon 