Kullanıcı Davranışı Analizi Nedir? Neden Önemlidir ve 2024'te En İyi Araçlar

Ziyaretçilerin web sitenizdeki davranışlarını anlamak ve ardından optimize etmek, başarılı bir çevrimiçi varlık oluşturmak için çok önemlidir. Birçok site sahibi, sayfa görüntülemeleri ve hemen çıkma oranları gibi sayıları izlemek için veri analitiğini kullanır. Ancak bu ölçümler size hikayenin tamamını anlatmıyor. Birinin neden belirli bir işlem yaptığını veya sonuçta neyin dönüşüme yol açtığını açıklamıyorlar.

Kullanıcı davranışı analitiğinin (UBA) devreye girdiği yer burasıdır. UBA, sayıların ötesine geçerek insanların sitenizle nasıl etkileşime girdiğini gösterir. İşletmeler, veri analitiğini ve UBA'yı birleştirerek neler olduğuna ve belki daha da önemlisi neden olduğuna dair net bir resim elde edebilir.

Kullanıcı davranışı analitiği (UBA) nedir?

Kullanıcı davranışı analitiği (UBA), insanların web sitenizde gerçekleştirdiği eylemleri izleme ve analiz etme yöntemidir. Ziyaretçilerin bir düğmeye tıklamaları, bir bağlantının üzerine gelmeleri veya bir sayfada kaydırma yapmaları gibi farklı öğelerle nasıl etkileşimde bulunduğunu anlamaya odaklanır.

Geleneksel analizler size sayfa ziyaretleri veya sitede geçirilen süre gibi kesin rakamlar verirken, UBA belirli kullanıcı eylemlerini gözlemleyerek daha derinlere iner. Bu bilgiler, sitenizin kullanıcı deneyimini iyileştirmeye yönelik kalıpları, sorunlu noktaları ve fırsatları belirlemenize yardımcı olur. UBA ayrıca insanların neden belirli eylemleri gerçekleştirdiğini ve içeriğinizle nasıl etkileşimde bulunduğunu anlamanıza yardımcı olacak daha fazla bağlam sunar.

UBA, kullanıcı etkileşimindeki gizli eğilimleri ortaya çıkarmaya yardımcı olan davranışları inceliyor. Örneğin, insanların ilgisini kaybetme eğiliminde olduğu veya navigasyonda zorluk yaşadığı yerleri gösterebilir. UBA, zaman içindeki davranışları izleyerek sitenizi optimize etmenize, kullanımını kolaylaştırmanıza ve ziyaretçiler için daha çekici hale getirmenize yardımcı olabilir.

Kullanıcı davranışı analitiğinin temel bileşenleri

1. Davranışsal olaylar

Davranışsal olaylar, insanların web sitenizde gerçekleştirdiği temel eylemlerdir. Bu etkinlikler tıklamaları, fareyle üzerine gelmeleri, sayfada geçirilen süreyi ve gezinme yollarını içerebilir. Bu davranışların her biri, ziyaretçilerin sitenizle nasıl etkileşim kurduğuna dair fikir sağlar.

Örneğin, tıklamalar kullanıcıların en çok nerede etkileşime girdiğini gösterirken fareyle üzerine gelme verileri hangi öğelerin dikkat çektiğini ancak daha fazla eyleme yol açmadığını ortaya çıkarabilir. Bir sayfada veya belirli bir bölümde geçirilen süre, ziyaretçilerin hangi içeriği değerli veya kafa karıştırıcı bulduğunu da size gösterebilir. Bu etkinlikleri izleyerek sitenizde nelerin işe yaradığını ve nelerin iyileştirilmesi gerektiğini anlamaya başlayabilirsiniz.

2. Kullanıcı yolculukları

Kullanıcı yolculukları, bir ziyaretçinin sitenize girdiği andan ayrıldığı ana kadar olan etkileşimlerinin tam akışını ifade eder. UBA, bu yolları haritalandırarak insanların web sitenizde gezinirken attığı ortak adımları görmenize yardımcı olur.

Ziyaretçilerin satın alma işlemi yapma veya form doldurma gibi belirli görevleri tamamlamasını engelleyebilecek engelleri belirlemek için bu yolculukları takip etmek önemlidir. Bu yolculukları görselleştirmek, insanların sitenizde nasıl hareket ettiğini, hangi alanların en etkili olduğunu ve potansiyel sorunların nerede ortaya çıkabileceğini daha iyi anlamanızı sağlar.

3. Isı Haritaları

Isı haritaları, insanların dikkatlerini nereye odakladıklarını gösteren görsel araçlardır. Sitenizde en çok etkileşim alan alanları izler ve görüntülerler; bunlar genellikle bir renk gradyanı ile temsil edilir.

Isı haritalarını kullanarak bir sayfanın hangi bölümlerinin en çok ilgi çektiğini ve hangilerinin göz ardı edildiğini kolayca görebilirsiniz. Bu, sayfa düzeninizin kullanıcıları doğru yöne yönlendirip yönlendirmediğini veya düzenleme yapılması gerekip gerekmediğini anlamanıza yardımcı olur. Isı haritaları özellikle düğmeler veya harekete geçirici mesajlar gibi temel öğelerin tasarımını ve yerleşimini optimize etmek için kullanışlıdır.

4. Oturum kayıtları

Oturum kayıtları, insanların sitenizle nasıl etkileşimde bulunduğunun gerçek zamanlı tekrarlarını izlemenize olanak tanır. Bu kayıtlar, kaydırma yapmaktan tıklamaya kadar bir ziyaretçinin yaptığı her hareketi gösterir ve davranışları ilk elden gözlemlemenize yardımcı olur.

Bu, insanların sıkışıp kalabileceği veya hayal kırıklığına uğrayabileceği yerler gibi sorunlu noktaları anlamak için birçok bağlam sağlayabilir. Oturum kayıtlarıyla kullanılabilirlik sorunlarını daha iyi tanımlayabilir ve gerçek kişilerin sitenizi nasıl deneyimlediğini görebilirsiniz. Zamanla bu, kullanıcı deneyimini ve genel site performansını iyileştirmek için daha bilinçli değişiklikler yapmanıza yardımcı olur.

Kullanıcı davranışı analitiği neden önemlidir?

Kullanıcı yolculuğundaki sıkıntılı noktaları anlayın

Kullanıcı davranışı analitiği (UBA), ziyaretçilerin sitenizde nerede takıldığına dair net bir görünüm sunar. İster belirsiz bir harekete geçirici mesaj ister kafa karıştırıcı bir düzen olsun, UBA bu sorunlu noktaları vurgulayabilir.

Ziyaretçilerin nasıl gezindiğini ve nerede tereddüt ettiklerini veya nerede durduklarını takip ederek sürtüşmeye neden olan anları tam olarak belirleyebilirsiniz. Bu, kullanıcı yolculuğunu kolaylaştıran hedefe yönelik iyileştirmeler yapmanıza ve ziyaretçilerin satın alma veya bir hizmete kaydolma gibi yapmalarını istediğiniz eylemleri tamamlamalarına yardımcı olur.

Gezinmeyi ve tasarımı geliştirmek için verileri kullanın

UBA, web sitenizin düzenini ve akışını optimize etmek için gereken verileri sağlar. Isı haritaları ve oturum kayıtları, insanların farklı öğelerle nasıl etkileşim kurduğunu göstererek, tasarımları varsayımlar yerine gerçek davranışlara göre ayarlamanıza yardımcı olur.

Örneğin, kullanıcılar sık ​​sık tıklanamayan öğelere tıklarsa, bu, tasarımı daha iyi netlik sağlayacak şekilde ayarlamaya veya öğeleri tıklanabilir hale getirmeye yönelik bir sinyaldir. Bu bilgilerle gezinmede ince ayarlar yapabilir, kullanılabilirliği iyileştirebilir ve dönüşümle sonuçlanma olasılığı daha yüksek olan tasarım kararları verebilirsiniz.

Dönüşümlere yol açan davranışları analiz edin

Hangi eylemlerin dönüşüm sağladığını anlamak, herhangi bir çevrimiçi işletmeyi büyütmek için çok önemlidir. UBA, istenen sonuçlara yol açan belirli davranışların belirlenmesine yardımcı olur. Kullanıcı yolculuklarını analiz ederek ziyaretçilerin satın alma işlemi yapmadan veya form doldurmadan önce attığı adımları görebilirsiniz.

Bu verilerle, bu yolları güçlendirerek gelecekteki kullanıcıların aynı dönüşüm yolunu izlemesini kolaylaştırabilirsiniz. Zamanla bu, web sitenizin etkinliğini artırabilir ve sonuçta geliri artırabilir.

Ayrılma kalıplarını görerek kaybı azaltın

UBA, kullanıcıların yalnızca nerede başarılı olduklarını göstermez; aynı zamanda ilgilerini kaybedip nereden ayrıldıklarını da ortaya çıkarır. Ayrılma modellerini takip etmek, hangi sayfaların veya özelliklerin hayal kırıklığına veya yorgunluğa yol açabileceğini belirlemenize yardımcı olur.

Örneğin, çok sayıda ziyaretçi belirli bir sayfada sitenizi terk ederse, bu durum içeriğin veya düzenin onların ihtiyaçlarını karşılamadığının işareti olabilir. Bu sorunları ele alarak, müşterileri elde tutmayı iyileştirebilir ve müşteri kaybını azaltabilirsiniz, böylece insanların daha uzun süre etkileşimde kalmasını sağlayabilir ve dönüşüm şansını artırabilirsiniz.

Anormal ve hileli davranışları tespit edin

UBA ayrıca dolandırıcılık veya diğer kötü amaçlı faaliyetlere işaret edebilecek anormal kalıpların tespit edilmesinde de rol oynayabilir. İlgisiz birkaç sayfada hızlı gezinme veya tekrarlanan başarısız oturum açma girişimleri gibi olağandışı davranışlar, olası bir güvenlik sorununa işaret edebilir.

Kullanıcı davranışını gerçek zamanlı olarak izleyerek, bu tehditleri hızlı bir şekilde tanımlayıp bunlara yanıt verebilir, web sitenizi ve kullanıcılarını zarardan koruyabilirsiniz. Bu proaktif yaklaşım, sitenizin güvenli ve emniyette kalmasını sağlamaya yardımcı olur.

Kullanıcı davranışı analiz araçlarına örnekler

Microsoft Netlik

Microsoft Clarity, kullanıcı davranışına ilişkin derinlemesine bilgiler sunan ücretsiz bir araçtır. Isı haritaları, oturum kayıtları ve tıklama izleme gibi özellikler sunarak kullanıcıların sitenizle nasıl etkileşimde bulunduğunu anlamanıza yardımcı olur.

Araç ayrıca, kullanıcıların yanıt vermeyen bir öğeye tekrar tekrar tıkladığında ortaya çıkan "öfke tıklamalarını" da işaretler. Bu, dikkat etmeniz gereken hayal kırıklığı yaratan noktaları tespit etmenize yardımcı olabilir. Microsoft Clarity'nin kontrol panelinde gezinmek kolaydır, bu da web sitesi sahiplerinin teknik uzmanlığa ihtiyaç duymadan önemli davranışsal verilere erişmesini kolaylaştırır.

Hotjar

Hotjar, ısı haritaları ve oturum kayıtları aracılığıyla kullanıcı etkileşimlerini görselleştirme yeteneğiyle bilinen bir başka popüler UBA aracıdır. Hotjar ile insanların nereye tıkladığını, kaydırdığını ve en çok nerede vakit geçirdiğini takip edebilirsiniz.

En önemli güçlü yönlerinden biri geri bildirim toplamasıdır — Hotjar, insanlara doğrudan deneyimleri hakkında soru sormak için yerinde anketler oluşturmanıza olanak tanır. Davranışsal veriler ve kullanıcı geri bildirimlerinin bu kombinasyonu, insanların sitenizle nasıl etkileşim kurduğuna dair çok yönlü bir görünüm sağlayabilir. Hotjar ayrıca birçok platformla kolayca entegre olur ve bu da onu her boyuttaki işletme için çok yönlü bir seçenek haline getirir.

Çılgın Yumurta

Crazy Egg, kaydırma haritaları, tıklama izleme ve A/B testi gibi araçlarla kullanıcı davranışını görünür hale getirmeye odaklanır. Kaydırma haritaları, ziyaretçilerinizin sayfada ne kadar aşağıya doğru ilerlediğini gösterir; bu da içerik etkileşimini anlamanıza yardımcı olur.

Düzen veya içerikteki değişikliklerin kullanıcı davranışını nasıl etkilediğini görmek için A/B testleri de çalıştırabilirsiniz. Bu, özellikle yeni tasarımları veya özellikleri herkese sunmadan önce test etmek için kullanışlıdır. Crazy Egg'in kullanıcı verilerinin görsel temsiline odaklanması, karmaşık davranışların hızlı bir şekilde anlaşılmasına yardımcı olarak daha bilinçli kararların alınmasına olanak sağlar.

Tüm Hikaye

FullStory, müşteri yolculuklarının ve oturumlarının ayrıntılı bir görünümünü elde etmesi gereken işletmeler için tasarlanmıştır. Ziyaretçilerin sitenizde baştan sona nasıl gezindiğini izlemenize olanak tanıyan kullanıcı oturumu tekrarları sunar. Bu özellik, potansiyel sorunlu noktaları veya insanların takılıp kalabileceği alanları ortaya çıkarmanıza yardımcı olur.

FullStory ayrıca müşteri yolculuğu öngörüleri sunarak farklı temas noktalarının birlikte nasıl çalıştığına dair daha net bir resim sunar. Genel kullanıcı deneyimini iyileştirmeye odaklanan ekipler için FullStory'nin ayrıntılı izleme ve oynatma özellikleri güçlü bir varlık olabilir.

Fare akışı

Mouseflow, huni analizine odaklanmasıyla dikkat çekiyor. Mouseflow'un huni analiz aracı, tıklamaları izlemenin ve ısı haritaları oluşturmanın yanı sıra, ziyaretçilerin bir satın alma veya form gönderimi gibi bir dönüşüm sürecinde nereye gittiklerini görmenize yardımcı olur.

Bu, iyileştirilmesi gerekebilecek alanları belirlemenize yardımcı olur. Araç ayrıca kullanıcı davranışını gerçek zamanlı olarak gözlemlemenize olanak tanıyan oturum kayıtları da sunar. Mouseflow'un dönüşüm optimizasyonuna odaklanması, onu özellikle satış ve olası satış yaratma süreçlerinde ince ayar yapmak isteyen işletmeler için faydalı kılar.

UBA'nın endüstriler arası pratik uygulamaları

Sitenizi büyütmek için basit ama güçlü istatistikler

Jetpack Stats ile sitenizin nasıl performans gösterdiğini görmek için veri bilimcisi olmanıza gerek yok.

Jetpack İstatistiklerini Alın

1. E-ticaret

Ürüne göz atma ve ödeme davranışlarını anlayın

E-ticarette, kullanıcıların ürünlere nasıl göz attığını ve ödeme sürecinde nasıl ilerlediğini anlamak, satışları artırmanın anahtarıdır. UBA size hangi ürünlerin ilgi çektiğini, kullanıcıların en çok hangi sayfaları ziyaret ettiğini ve ödeme sürecinde nereye gittiklerini gösterebilir.

Bu davranışları analiz ederek genel alışveriş deneyimini iyileştirecek düzenlemeler yapabilirsiniz. Örneğin, birçok kişinin kargo masraflarını görüntüledikten sonra alışveriş sepetlerini terk ettiğini fark ederseniz, sürecin başlarında ücretsiz kargo teklifini veya bu maliyetleri görüntülemeyi deneyebilirsiniz. Bu veriye dayalı yaklaşım, alışveriş sepetini terk etmeyi azaltmaya yardımcı olur ve dönüşümleri artırır.

Davranışsal analizler sayesinde alışveriş sepetini terk etme oranını azaltın

Sepetin terk edilmesi çevrimiçi mağazalar için yaygın bir sorundur. UBA, ziyaretçilerin satın alma işlemlerini tamamlamadan ödeme sürecinde nereden ayrılma eğiliminde olduklarını belirlemeye yardımcı olur. Her sayfada geçirilen süre, kullanıcıların tereddüt ettiği yerler ve hangi öğelerle etkileşimde bulundukları gibi davranışları takip ederek uyuşmazlık noktalarını tespit edebilirsiniz.

Örneğin, insanların ödeme sayfasından sık sık çıkış yapması, güvenlik veya güven konusundaki endişelerin sinyali olabilir. Bu bilgilerle, daha fazla ödeme seçeneği sunarak, form alanlarını basitleştirerek veya vazgeçme oranlarını azaltmak için güven sinyalleri ekleyerek süreci kolaylaştırabilirsiniz.

2. SaaS ve teknoloji ürünleri

Özellik kullanımını ve ürün etkileşimini izleyin

SaaS işletmeleri için, kullanıcıların en çok hangi özelliklerle etkileşime geçtiğini bilmek, ürün geliştirmeyi iyileştirmek açısından hayati öneme sahiptir. UBA, insanların ürününüzle nasıl etkileşim kurduğunu, hangi özelliklerin kullanıldığını ve hangilerinin göz ardı edildiğini görmenizi sağlar.

Bu bilgiler, daha iyi görünürlüğe veya iyileştirmeye ihtiyaç duyabilecek özellikleri belirlerken en popüler özellikleri geliştirmeye odaklanmanıza yardımcı olur. Bu davranışları zaman içinde izlemek, güncellemelerin, özelliklerin kullanıma sunulmasının ve müşteri başarı stratejilerinin bilgilendirilmesine yardımcı olur.

Kaybı azaltmak için müşteri katılım akışlarını izleyin

Onboarding, SaaS şirketleri için kritik bir andır. Yeni kullanıcılar ürünü anlamakta zorlanırsa veya engellerle erkenden karşılaşırsa, ürünü kullanmayı bırakma olasılıkları çok daha yüksektir. UBA, insanların işe alım sürecinde tam olarak nasıl ilerlediklerini gösterebilir ve kafa karışıklığı veya hayal kırıklığı yaşanan alanları vurgulayabilir.

Adımları basitleştirmek veya daha fazla rehberlik eklemek gibi bu akışı optimize ederek, ilk katılım deneyimini daha sorunsuz ve daha sezgisel hale getirebilirsiniz. Bu, müşteri kaybını azaltır ve uzun vadede müşterileri elde tutmaya yardımcı olur.

3. Dijital pazarlama

Açılış sayfalarını davranışsal verilere göre optimize edin

Açılış sayfaları herhangi bir dijital pazarlama stratejisinin önemli bir parçasıdır. UBA, ziyaretçilerin bu sayfalarla nasıl etkileşimde bulunduklarına, ne kadar kaydırdıklarından hangi öğelere tıkladıklarına kadar değerli bilgiler sağlar.

Bu verileri analiz ederek, etkileşimi ve dönüşüm oranlarını artırmak için açılış sayfalarınızın tasarımını, düzenini ve içeriğini optimize edebilirsiniz. Örneğin, kullanıcılar harekete geçirici mesajınızla ilgilenmiyorsa, daha fazla tıklamayı teşvik etmek için farklı yerleşimler veya ifadeler deneyebilirsiniz.

Pazarlama hunilerini hassaslaştırmak için kalıpları analiz edin

Pazarlama hunileri, kullanıcılara bir satın alma işlemi yapmak veya bir bültene kaydolmak gibi istenen bir eyleme yönelik bir dizi adım konusunda rehberlik etmeye dayanır. UBA, dönüşüm hunisinin her aşamasında kullanıcıların nasıl davrandığını görmenize yardımcı olur. Bırakılanları, tereddüt noktalarını ve başarılı tamamlamaları takip etmenizi sağlar.

Kullanıcı davranışının bu ayrıntılı görünümü, gereksiz adımları kaldırarak veya mesajların netliğini artırarak dönüşüm hunisini hassaslaştırmanıza olanak tanır. Zamanla bu, daha yüksek dönüşüm oranlarına ve daha verimli bir pazarlama sürecine yol açar.

UBA, Jetpack Stats ve benzeri analiz araçlarını nasıl tamamlıyor?

Veri analitiği temel veriler ve öngörüler sağlar

Jetpack Stats gibi geleneksel veri analizi araçları, web sitenizin performansı hakkında önemli bilgiler sunar. Bu araçlar sayfa görüntülemeleri, hemen çıkma oranları ve yönlendirme kaynakları gibi ölçümlere odaklanır. Bu veriler önemlidir çünkü size web sitenizin genel olarak nasıl performans gösterdiğine dair geniş bir anlayış sağlar.

Örneğin Jetpack Stats, trafik eğilimleri, kullanıcı konumları ve sitenizdeki en popüler içerik hakkında bilgiler sağlar. Bu temel ölçümler, büyümeyi izlemek ve temel performans göstergelerini (KPI'ler) izlemek için gereklidir.

Ancak veri analitiği size ne olduğunu söylese de her zaman bunun neden olduğunu söylemez. UBA'nın devreye girdiği yer burasıdır. UBA'yı veri analitiğinizin üzerine katarak kullanıcı davranışlarını daha derinlemesine incelemeye başlayabilirsiniz.

Kullanıcıların sitenizde nasıl hareket ettiğini, hangi öğelerle etkileşime girdiklerini ve nerede sorun yaşadıklarını görebilirsiniz. Bu araç kombinasyonu size hem büyük resmi hem de bu resmi yönlendiren ayrıntılı eylemleri sunar.

UBA, kullanıcıların nasıl etkileşim kurduğuna dair bağlam sağlar

Jetpack İstatistikleri size kaç ziyaretçi aldığınızı ve hangi sayfaların en popüler olduğunu söylerken UBA, sayıların ardındaki "neden"i açıklamaya yardımcı olur. UBA araçları, tıklamalar, fareyle üzerine gelmeler ve kaydırma desenleri gibi belirli davranışları izler.

Örneğin, Jetpack İstatistikleri belirli bir blog gönderisinin hemen çıkma oranının yüksek olduğunu gösterebilir, ancak UBA, harekete geçirici mesaj düğmesinin çalışmaması nedeniyle kullanıcıların ayrıldığını ortaya çıkarabilir. Bu eklenen bağlam katmanı, kullanıcı etkileşimini ve dönüşümlerini etkileyen temel sorunları anlamanıza yardımcı olur.

UBA aynı zamanda gerçek zamanlı davranışları da yakalayarak kullanıcıların içeriğinizi deneyimlerken onunla nasıl etkileşim kurduğuna dair bir fikir verir. Oturum kayıtları, ısı haritaları ve kullanıcı yolculuğu izlemenin tümü, Jetpack Stats tarafından sağlanan sayısal verileri tamamlayan bilgiler sağlar.

Bu araçlar bir arada, kullanıcı davranışının hem "ne" hem de "neden"ine ilişkin kapsamlı bir anlayış sunarak sitenizi gerçek kullanıcı ihtiyaçlarına göre geliştirmenizi kolaylaştırır.

UBA ve veri analitiğinin birlikte çalıştığı örnek senaryolar

UBA'nın Jetpack Stats ile birlikte kullanılmasının karar almayı geliştirebileceği birçok senaryo vardır. Örneğin, Jetpack İstatistik verilerinizin önemli bir açılış sayfasında etkileşimde ani bir düşüş gösterdiğini varsayalım. UBA araçları, kullanıcıların sayfayla tam olarak nasıl etkileşimde bulunduğunu size göstererek araştırmanıza yardımcı olabilir. Yeni bir düzen değişikliği nedeniyle ziyaretçilerin kafasının karıştığını veya önemli bir bağlantının koptuğunu keşfedebilirsiniz. UBA olmasaydı sebebini tahmin edemezdiniz.

Başka bir durumda, Jetpack İstatistiklerinin bir ürün sayfasına yapılan ziyaretlerde ani bir artış gösterdiğini ancak dönüşümlerin artmadığını hayal edin. Oturum kayıtlarını izlemek veya ısı haritalarını incelemek için UBA'yı kullanarak, kullanıcıların ödeme sürecinde zorluk çekip çekmediğini veya ürününüzle ilgili önemli ayrıntıları kaçırıp kaçırmadığını görebilirsiniz. Bu araçların birleşimi sorunları daha hızlı ve daha doğru bir şekilde teşhis etmenizi sağlar.

Kısacası, UBA'yı Jetpack Stats gibi veri analizi araçlarıyla birlikte kullanmak, insanların web sitenizi nasıl deneyimlediğine dair size daha eksiksiz bir resim sunar. Niceliksel verileri davranışsal öngörülerle eşleştirerek hem kullanıcı memnuniyetini hem de iş sonuçlarını artıran daha bilinçli seçimler yapabilirsiniz.

Sık sorulan sorular

UBA'nın geleneksel veri analitiğinden farkı nedir?

UBA, kullanıcıların web sitenizle etkileşimde bulunurken tıklatma, kaydırma veya bir sayfadan diğerine gezinme gibi gerçekleştirdiği belirli eylemleri anlamaya odaklanır. Jetpack İstatistikleri gibi geleneksel veri analizi araçları, toplam sayfa görüntülemeleri, trafik kaynakları ve hemen çıkma oranları gibi ölçümler sağlar.

Bu metrikler son derece yararlı olsa da, insanların sitenizdeki bireysel öğelerle nasıl etkileşime girdiğini göstermezler. UBA, kullanıcı davranışlarını daha derinlemesine inceleyerek belirli kalıpların neden oluştuğunu anlamanıza yardımcı olur. UBA'nın veri analitiğinde görülen daha geniş eğilimlerin anlaşılmasına yardımcı olan bağlam ve ayrıntı sağlamasıyla iki yaklaşım birbirini tamamlıyor.

UBA'yı uygulamak karmaşık mı?

UBA'nın uygulanması, özellikle günümüzde mevcut olan geniş araç yelpazesiyle, genel olarak basittir. Birçok UBA platformu, kullanıcı dostu kontrol panelleriyle birlikte gelir ve minimum düzeyde kurulum gerektirir. Ayrıca çoğu araç, bunları web sitenize entegre etmenize yardımcı olacak adım adım kılavuzlar sunar.

UBA araçlarını sitenize entegre etmek, bir eklenti yüklemek veya sitenize küçük bir kod pasajı eklemek kadar basit olabilir. Araçlar kurulduktan sonra hemen veri toplamaya başlar ve kullanıcı davranışlarını gerçek zamanlı olarak incelemenize olanak tanır.

UBA araçlarıyla ne tür kullanıcı eylemleri takip edilebilir?

UBA araçları çeşitli kullanıcı eylemlerini izler. Bunlara tıklamalar, kaydırma davranışı, her sayfada harcanan süre, gezinme yolları ve formlar veya düğmelerle etkileşimler dahildir. Birçok araç, kullanıcıların belirli öğelerin üzerinde nasıl gezindiğini görmenize de olanak tanır; bu, ilgi veya kafa karışıklığının göstergesi olabilir.

Bazı gelişmiş UBA araçları, kullanıcı ziyaretinin tamamını izleyebileceğiniz oturum kayıtları ve yüksek etkileşimli alanları görsel olarak temsil eden ısı haritaları sunar. Bu eylemler, ziyaretçilerin sitenizi nasıl deneyimlediğine ilişkin ayrıntılı bir görünüm elde etmenize yardımcı olur.

Oturum kayıtları ile ısı haritaları arasındaki fark nedir?

Hem oturum kayıtları hem de ısı haritaları kullanıcı davranışı hakkında bilgi sağlar, ancak bunu farklı şekillerde yaparlar.

Oturum kayıtları, web sitenizde gezinen bireysel bir ziyaretçinin tam etkileşimini yakalar ve size sayfalar arasında tam olarak nasıl dolaştıklarını, nereye tıkladıklarını ve her bölümde ne kadar kaldıklarını gösterir.

Öte yandan ısı haritaları, kullanıcıların dikkatlerini nereye odakladıklarına dair görsel bir özet sunar ve genellikle daha fazla etkileşimin olduğu alanları daha sıcak renklerle gösterir. Oturum kayıtları tek kullanıcıların ayrıntılı, adım adım davranışlarını verirken, ısı haritaları birden fazla kullanıcıdan gelen verileri toplayarak sitenizdeki trendlerin daha geniş bir görünümünü sunar.

UBA siber güvenliğe yardımcı olabilir mi?

Evet, UBA potansiyel güvenlik sorunlarının tespitinde rol oynayabilir. UBA, kullanıcı davranışlarını izleyerek dolandırıcılık veya kötü niyetli davranış önerebilecek anormal etkinlikleri tespit edebilir. Örneğin, tekrarlanan başarısız oturum açma girişimleri, olağandışı gezinme modelleri veya sitenin ilgisiz bölümlerine yapılan hızlı tıklamalar, bir güvenlik tehdidinin işaretleri olabilir. UBA, özel siber güvenlik araçlarının yerini almasa da bazıları ekstra bir farkındalık ve koruma katmanı eklediğini söylüyor.

UBA ve tahmine dayalı analizler birlikte nasıl çalışır?

UBA, tahmine dayalı analitik modellerini besleyebilecek ayrıntılı davranışsal veriler sağlar. Tahmine dayalı analizler, gelecekteki eğilimleri tahmin etmek için geçmiş verileri kullanır ve UBA, müşterilerinizin sitenizle nasıl etkileşime girdiğini göstererek kullanıcı davranışına ilişkin gerçek zamanlı bilgiler sağlar.

Bu iki yaklaşımı birleştirerek kullanıcıların gelecekte nasıl davranabileceğine dair daha doğru tahminler oluşturabilirsiniz. Örneğin UBA, kullanıcıların genellikle belirli bir adımda alışveriş sepetlerini terk ettiğini gösteriyorsa tahmine dayalı analiz, bu eğilimin satışları nasıl etkileyebileceğini tahmin etmeye yardımcı olabilir. Bu birleşik yaklaşım, sorunları ele alma ve kullanıcı deneyimini iyileştirme konusunda daha proaktif olmanızı sağlar.