Veri Analizi

Bugüne değin Zeo Agency olarak, dijitalde 300’ün üzerinde farklı markanın daha başarılı olması için onlara destek olduk. Ancak hikayemiz 2006 yılında, Türkiye’nin bu alandaki ilk SEO blogunu açmamızla beraber başlıyor. SEO’daki gücüyle büyümüş bir ajans olarak, oldukça tecrübeli olduğumuz basit bir danışmanlıktan ziyade, detaylı analizler sonucu ürettiğimiz çözüm önerileri sayesinde bu alanda sizinle paylaşabileceğimiz çok sayıda başarımız var.

what

Bilmeyenler için kısaca: Veri Analizi

Dijitalde veri analizi, doğru yöntemlerle ve yeterli detaya sahip verilerin doğru veri tabanları yapısında toplandıktan sonra yine doğru veri analizi tekniklerinin seçilerek analizlerinin gerçekleştirilmesine denir.
Kullanılan mevcut veri kaynaklarındaki veriler içerisinde metriklerin korelasyonlarının bulunması, buradan elde edilen bilgilerin test senaryolarına dönüştürülmesi, veriden elde edilen bilgilerin doğru görselleştirme yöntemleriyle hikayelerinin çıkarılması ve tüm bu işlemlerin sonucunda veri odaklı kararlar alınması veri analizinin alanına girmektedir.
Bir sektör içerisindeki oyuncuların konumlarının belirlenmesi, sektör içerisindeki dinamiklerin zamana ve diğer metriklere göre değişimlerinin irdelenmesi, alınan aksiyonlarının sonuçlarının yorumlanması veri analizinin incelediği konulara örnek olarak gösterilebilir.

Veri analizi nasıl yapılır?

Veri analizi temelde doğru analiz yöntemini istatistiksel anlam dahilinde uygulamaktır. Korelasyonun her zaman nedensellik olmadığının bilinmesi ve ortaya çıkarılan sonuçların belirli hata paylarına sahip ve analiz sonuçlarının tekrar edilebilir şekilde sunulması önemlidir.
Analiz sürecinde mutlaka bir neden? sorusuyla yol çıkmak ve bu soruya cevap olabilecek analizlerin nasıl kurgulanabileceğini düşünerek hareket etmek gerekir. Analist ortaya atılan tüm teorilerin doğru olmayabileceği ve hatta bazı senaryolarda cevaba ulaşabilmek için mevcutta yeterli veri ve veri kaynağının olmayabileceğinin de bilincinde olmalı ve yeni veri kaynaklarının arayışında olmalıdır.

Zeo ekibi veri analizine nasıl yaklaşıyor?

Biz veri analizleri süreçlerini her zaman daha fazla ve daha verimli veri kaynaklarını bulmak ve onlardan elde edebileceğimiz en üst düzey bilgileri edinmek üzerine kurguluyoruz. Analiz süreçlerinde kullandığımız verilerin doğruluklarını test ediyor, yanlış bir sonuca ulaşmaktansa hiç sonuca ulaşmama değer yargısı ile hareket ediyor, gerçekleştirdiğimiz ölçümlemelerin güven aralıklarının hangi değerler içerisinde dağılım gösterdiklerini sunuyoruz.
Yaptığımız analizleri mevcutta kullanılan araçlarla sınırlandırmıyor, mümkün olan en detaylı verilere ve en dış kaynaklara erişimler sağlayarak, veri madenciliği teknikleriyle verileri topluyor, makine öğrenmesi ve derin öğrenme tekniklerini kullanarak günümüz dünyasında mevcut en detaylı analizleri sunuyoruz.

DATA
how

Veri Analizi Süreci

Veri analiz sürecinin doğru yapıda kurgulanması gerekmektedir. Veri analiz sürecindeki adımları aşağıdan inceleyebilirsiniz:

01
Problemin Tespiti
  • Ön Analiz
    Veri analizinde en önemli ve temel aşama problemin ortaya koyulması aşamasıdır. Burada web sitesi ve kullanıcı davranışı açısından elde bulunan veriler genel bir değerlendirme sürecinden geçirilebilecekleri gibi, mevcut bilinen bir probleme de çözüm aranabilir.
  • Problemin Analizi
    Ön analiz sonrası tespit edilen probleme sebep olan ve geliştirilmesi istenen konunun nasıl geliştirilebileceğine dair analizler yapılır ve bu süreçte kullanılabilecek yöntemler hakkında genel bir fikir edinilir.
  • Veri Ölçüm Yöntemleri
    Veri analizi süreçlerini gerçekleştirmeden önce mevcut ve önceki verinin ne kadarlık bir kısmının doğru şekilde ölçümlendiğinden emin olunmalıdır. Eğer verinin doğru ölçümlenmediği veya farklı yaklaşımların olduğu bir aralık varsa bu aralıklardaki veriler veri seti içerisinden çıkarılmalıdır.
  • Ek Veri Kaynakları
    Başlangıçta tespit edilen problemin çözümü için eldeki mevcut veri türleri yeterli olabileceği gibi yeni ve farklı veri türlerine de ihtiyaç duyulacak olabilir. Bu gibi durumlarda ek verilerin nasıl bulunabileceği ve nasıl mevcut veri ile birlikte verimli şekilde kullanılabileceği analiz edilmelidir.
  • Yeterli Veri Toplama Süresinin Tespiti
    Ek veriye veya mevcut verinin devamına ihtiyaç duyulması halinde ne kadarlık bir sürede bu verinin gerekli analizleri gerçekleştirmek için yeterli sonucu vereceğine karar verilmelidir. Soruna bağlı yapılacak analizlerin türüne göre bu süre belirlenebilir.
02
Veri Ölçüm Altyapısının Düzenlenmesi ve Verinin Toplanması
03
Veri Analizi
  • Temel Veri Analizleri
    Temel veri analizinde toplanan veri üzerinden temel istatistiksel analizler gerçekleştirilir ve verinin doğası anlaşılmaya çalışılır. Verinin farklı kümelerde farklı davranışlar gösterip göstermediği, aralığının ne olduğu, zamana göre ne tür değişimler gösterdiği gibi olgular incelenebilir.
  • Gelişmiş Veri Analizleri
    Gelişmiş veri analizleri aşamasında yapılan değişiklikler veya elde edilmek istenen bilgiler çeşitli modeller kullanılarak anlaşılmaya çalışılır. Bu modellerin ne kadar başarılı sonuç verdiği mevcut veri setleri test ve geliştirme veri setleri olarak ikiye ayrılarak incelenebilir. Bu aşamada farklı modellerin farklı başarılı sonuçlar vermesi de söz konusu olabilir. Bu nedenle eğer mümkünse birden fazla model denemek ve sonuçları buna bağlı yorumlamak en sağlıklı sonuçların elde edilmesini sağlayacaktır.
  • Veriden Elde Edilen Bilgilerin Testi
    Örneğin eğer veri analizi dönüşüm oranı optimizasyonu ile ilgili bir analiz ise dönüşüm oranını arttırıcı etmenler diğer alanlarda test edilebilirler. Eğer SEM veya Organik tarafta bir analiz gerçekleştirildiyse buradan elde edilen bilgiler de benzer alanlarda test edilmeye devam edilebilir.
  • Kullanıcı Davranışlarının Yönlendirilmesi
    Veri setinin incelenmesinin ardından elde edilen bilgilerle kullanıcı davranışları anlaşılabilir ve bu davranışlar siteyi daha efektif hale getirme anlamında yönlendirilebilirler. Bu analizler sonucunda daha önce denenen yöntemlerin ne kadar ve hangi segmetlerde başarı gösterdiği anlaşılabilir gelecek aksiyonlar bu bağlamda düzenlenebilir.
04
Uygulama ve Testler
why

Müşterilerimiz Zeo hakkında ne düşünüyor?

Bizce bir ajans, sonuç üretmekten uzaklaşıp sürece odaklandıkça müşteriye sağladığı faydada küçülmeye gider. Bu yüzden Zeo, tüm SEO süreçlerine başlarken müşterinin KPI’larına doğru hizmet edecek strateji üzerine çalışır. Müşterilerimizin ekipleriyle yaptığımız harika işbirliklerinin sonucundaysa, gurur duyduğumuz sonuçlar elde ediyoruz.

CASE STUDIES

Zeo’lu Müşterilerin Başarı Hikayeleri

Bizce gerçek bir başarı kendinden sıkça sözettirir. Üstelik SEO gibi organize bir çalışmanın gerektiği alanlarda, bu başarı gerçek bir takım çalışmasının sonucudur. Birlikte harika işler yarattığımız müşterilerimizle birlikte kamera karşısına geçip, bize bu başarıyı getiren süreçler hakkında konuştuk.

Onedio

Aylık +10M trafik +%65’lik büyüme

Yemek.com

Aylık +60M trafik +%870 büyüme

Veri Analizi Hakkında Sıkça Sorulan Sorular

Yeni bir iş ortağı ile anlaşmadan hemen önce belirli endişelere sahip olabilirsiniz. Her şeyden önce değerli bir zaman yatırımını ortaya koyacağınız süreçte yanlış bir karar almanın zaman yönü, muhtemelen maddi kaybınızdan ağır basacaktır. Bu yüzden yıllardır, müşterilerimizden bize gelen sıkça sorulan soruları sizin için derledik.

Veri analizi iş geliştirme süreçlerinde nasıl kullanılır?
İş Geliştirme süreçlerinde veri analizini kullanan firmalar karar verme süreçlerinde hangi adımda hangi aksiyonu alacakları konusunda daha yüksek farkındalık sahibidirler. Veri analizi firmalara mevcut trendleri ortaya çıkarma, veri içerisindeki yapıları ve ilişkileri anlama, pazarda meydana gelecek değişimleri öngöre ve aksiyon alma konularında yardımcı olur.
Veri analizi yöntemlerini kullanmak için en uygun zaman hangisidir?
Veri analizi yaklaşımları tek seferlik veya özel zamanlarda kurgulanması gereken değil, sürekli optimize edilerek uygulanması gereken analiz yaklaşımlarıdır. Düzenli olarak farklı ve yeni veri kaynaklarının bulunması, depolanması ve ihtiyaç duyulması halinde bu veri kaynaklarının yeni analizlerde kullanılması üzerine ilerleyen bir süreçtir.
Veri analizi için ne tür veriler gereklidir?
Veri analizinde kullanılabilecek veriler, analiz gerçekleştirilmeden önce ortaya atılan sorulara yönelik olarak şekillenir. Kullanıcı davranışlarını anlamaya yönelik verileri toplamak için temel veri araçlarının sağladığı verilere ihtiyaç duyulabileceği gibi ek kurulumlarla bu veri setleri genişletilebilir ve farklı perspektiflerden çözüm arayışları kullanılabilir. Her bir farklı analiz türü için de farklı veri tipleri ve yaklaşımlarının uygulanması gerekebilmektedir.

zeo neler yapar?

Bizce dijital pazarlamada güçlü bir vizyona sahip olmak bir ajansın markanıza katabileceği en önemli değerlerden. Bu yüzden yurtdışındaki konferansları ve kaynakları takip etmek oldukça kritik. Her yıl: Mozcon, Searchlove ve BrightonSEO gibi konferanslara ekipçe katılıyoruz. Bununla beraber yurtdışında çok sayıda konferansta konuşmacı olarak yer alıyoruz. Ayrıca Doğu Avrupa bölgesinin en büyük dijital pazarlama konferansı Digitalzone’un organizatörüyüz.

Konuştuğumuz Konferanslar

who

Hangi danışmanlar size yardımcı olacak?

Zeo Agency’de operasyon departmanı tamamen agile yönetim prensiplerine dayanarak çalışır. Proje başlangıcınde, “Product Owner” rolüyle projeye atanan yöneticiniz tüm proje iletişiminden ve stratejisinden sorumludur. Projede yapılacak tüm iş kalemleri, ekibimiz ve ScrumMaster’ımız tarafından hazırlanan brief’lere göre hazırlanarak PO’ların kontrolüne göre size sunulur. Birlikte çalışmamız durumunda stratejinize yön verecek isimlerden bazılarını size tanıtmak istedik.

  • 2006’dan beri SEO ile ilgileniyor. İnternetteki ilk Türkçe SEO blogunu açarak başlayan macerasına MENA bölgesinin en büyük ajansı Zeo’da devam ediyor. Aynı zamanda European & US Search Awards’ta jüri olarak çalışıyor.

    PASSIONATE FOUNDER
  • Web analitiği, dönüşüm optimizasyonu, arama reklamcılığı ve pazarlama otomasyonu alanlarında kendisini sürekli geliştiren Erdal, 2016’dan bu yana Zeo’nun birçok projesinde görev aldı.

    SEO EXECUTIVE
  • Ankara Üniversitesi Astronomi ve Uzay Bilimleri bölümünde Lisans ve Yüksek Lisansını tamamlamasının ardından Coursera aracılığıyla Johns Hopkins Üniversitesinden Veri Bilimi üzerine dersler alan Utku, lisans eğitiminin de oluşturduğu altyapı ile tümüyle bu alana yöneldi. Zeo’da dijitalde veri odaklı yaklaşımın bir parçası olarak Analytics tarafında çalışıyor.

    DATA ANALYST
  • 3 yıldır Zeo’da çalışan Ozan, başta Hepsiburada ve Mediamarkt olmak üzere birçok projede görev aldı. E-ticaret sitelerinde SEO konusunda uzmanlaşan Ozan, Zeo’da birçok büyük müşterinin strateji sürecinde çalışıyor.

    ASST. SEO EXECUTIVE
Size nasıl yardımcı olabiliriz?
*
*
*
*

Sizinle hangi yolla iletişime geçmemizi istersiniz?

Gönder