Diyelim ki bir e-ticaret sitesinde çalışıyorsunuz ve müşteri deneyimini iyileştirmek istiyorsunuz. Veri analizi bu konuda size nasıl yardımcı olabilir?
Bu yazımda Veri Analizi Sürecinde Hangi Aşamalar Bulunur? yazımdaki aşamaları örneklendirerek ilerleyeceğim.
Örnek:
Hedef: Sepet terk oranını azaltmak.
Veri Analizi Süreci:
- Soru: Müşteriler neden alışveriş sepetlerini terk ediyor?
- Veri Toplama: Web sitesi analitik araçlarından, müşteri anketlerinden ve ödeme sayfası verilerinden bilgi toplanır.
- Veri Temizleme: Eksik veya tutarsız veriler temizlenir ve analiz için hazırlanır.
- Veri Analizi:
- Hangi ürünlerin sepete en çok eklenip terk edildiği analiz edilir.
- Sepet terk oranının en yüksek olduğu cihazlar ve tarayıcılar belirlenir.
- Ödeme sürecindeki adımlar incelenir ve müşterilerin nerede takıldığı tespit edilir.
- Sonuçları Yorumlama: Analiz sonucunda, örneğin, mobil kullanıcıların karmaşık ödeme süreci nedeniyle sepetlerini terk etme olasılığının daha yüksek olduğu ortaya çıkabilir.
- Sonuçları Paylaşma: Bulgular ve öneriler, tasarım ve geliştirme ekipleriyle paylaşılır.
Analiz Sonrası Alınacak Aksiyonlar
- Mobil ödeme süreci basitleştirilir ve kullanıcı dostu hale getirilir?
- Sepetteki ürünlerle ilgili özel indirimler veya promosyonlar sunulur?
- Müşterilere ödeme sürecinde yardımcı olmak için canlı sohbet veya chatbot desteği sağlanır?
Veri analizi sayesinde, sepet terk oranını azaltmak için veriye dayalı kararlar alınabilir ve müşteri deneyimi iyileştirilebilir.
