Form Gönder
Toplantı Oluştur
Çağakan Bağcı
Head of Agency
Mobil uygulama projelerinde kararların büyük kısmı tasarım veya teknoloji seçimlerinden değil, kullanıcı davranışlarının doğru yorumlanmasından doğar. Aşağıdaki içgörüler, Pikap’ın proje deneyimlerinin yanı sıra Google Play App Success raporları, App Store Review Guidelines, AppMetrica kullanım trendleri, Firebase Analytics verileri ve Nielsen Norman Group araştırmalarının bir araya getirilmesiyle oluşturulmuş kapsamlı notlardır.
Her biri, ürün ekibinin en sık gözden kaçırdığı ama uygulamanın kaderini belirleyen alanlara odaklanır.
Google Play Console üzerinde incelenebilen first open → first action funnel’larında, ortalama terk oranı uygulama kategorisine göre yüzde 32 ile 52 arasında değişiyor. Bu veri, kullanıcıların neredeyse yarısının uygulamanın ilk saniyelerinde devam edip etmeyeceğine karar verdiğini gösteriyor.
Terk nedenleri veri kümelerinde genellikle üç başlıkta toplanıyor:
Birincisi uygulamanın açılış hızının düşük olması.
İkincisi açılış ekranında kullanıcıya bir yön verilmemesi.
Üçüncüsü izin taleplerinin zamanlamasının yanlış olması.
AppMetrica’da yüksek hacimli uygulama verilerinde özellikle ilk 10 saniyede ekrana bir “amaç cümlesi” vermeyen ürünlerin, ikinci ekrana geçiş oranının anlamlı biçimde düştüğü görülüyor. Bu nedenle Pikap projelerinde açılış adımı yalnızca estetik bir karar değil; kullanıcı davranışının temel belirleyicisidir.
Kullanılabilirlik araştırmalarında ve Firebase event analizlerinde bilgi hiyerarşisi net olmayan uygulamalarda kullanıcıların görev tamamlama süresinin ciddi biçimde arttığı ölçümleniyor.
Özellikle “bilgi yoğun” uygulamalarda (finans, lojistik, saha uygulamaları gibi), yanlış sıralanmış bilgi blokları kullanıcıyı duraksatıyor. Bu duraksamanın ölçülebilir etkisi, funnel içindeki bir sonraki adıma geçiş oranının düşmesidir.
Firebase üzerinde sık görülen bir davranış örüntüsü şöyle:
Kullanıcı bir ekranda beklenenden daha uzun süre duruyorsa, bu çoğunlukla ekranın zor olduğu anlamına gelmiyor; bilgi düzeninin okuma ritmini bozduğu anlamına geliyor. Bu yüzden Pikap için IA (Information Architecture) tasarım sürecinin estetikten önce gelen omurgasıdır.
Geliştirme ekiplerinin sürüm yönetimi süreçlerinde en çok zaman kaybı, tasarım tutarsızlıklarının kod tarafına yansımasından kaynaklanıyor.
Benzer işlevlere sahip ama farklı davranış modeli olan ekranların bakım maliyeti artıyor.
Mixpanel ve benzeri olay bazlı ölçümleme araçlarında bu durum dolaylı olarak şöyle ortaya çıkıyor:
Hangi ekranda daha fazla hata alındığı, hangi form alanının daha çok terk edildiği ve hangi işlem adımının sık tekrarlandığı incelendiğinde, tutarsız tasarım yapılarının sorunlu noktalarla çakıştığı görülüyor.
Tasarım sistemi, bu nedenle Pikap projelerinde yalnızca bir “kütüphane” değil; sürdürülebilirliğin altyapısıdır.
Firebase ile yapılan olay takibi analizlerinde, bir kullanıcı bir butona bastığında geri bildirim alıyorsa işlem tamamlama oranı düzenli olarak yükseliyor.
Bu geri bildirim bir animasyon da olabilir, bir geçiş tepkisi de olabilir; hatta bir gölge hareketi bile olabilir.
Fakat kullanıcıya “işlem alındı” hissini vermek davranışsal bir gereklilik.
Örneğin bir form gönderiminde gecikme varsa, hiçbir belirti vermeyen uygulamaların hata raporlarında kullanıcıların aynı butona saniyeler içinde defalarca bastığı görülür.
Bu da hem backend’e gereksiz yük bindirir hem de yanlış veri gönderimlerine yol açabilir.
Pikap bu nedenle mikro etkileşimleri yalnızca estetik bir tercih olarak değil, bir davranış yönetimi aracı olarak kullanır.
Mobil uygulama projelerinde MVP çoğu zaman yanlış yorumlanıyor.
“Ekran sayısını azaltmak” MVP değildir.
MVP’nin tanımı, kullanıcıya en erken zamanda gerçek bir değer sunan minimum yapı olarak yapılır.
Gerçek ürün kullanım verilerinde başarılı MVP’lerin ortak özellikleri var:
İlk başarılı anın net olması,
Kullanıcının bunu çok az adımda yaşayabilmesi
Ve gereksiz hiçbir fonksiyonun bu akışa yük olmaması.
Bu nedenle Pikap’ın MVP yaklaşımı “neyi çıkaralım” değil, “kullanıcının ilk değer anı nedir” sorusu etrafında şekillenir.
Davranış analitiği platformlarında farklı kullanıcı gruplarının farklı biçimlerde ilerlediği açıkça görülebiliyor.
Tek tip akışlar o yüzden gerçek hayatta çalışmıyor.
Bir segmentin ihtiyaç duyduğu ekran sayısı başka bir segment için gereksiz yük oluşturabiliyor.
Bu nedenle Pikap projelerinde kullanıcı tipleri tasarımın ilk adımında belirleniyor.
Akış yapısı, bu segmentlerin gerçek davranışları göz önüne alınarak tasarlanıyor.
App Store verilerinde yüksek puanlı uygulamaların neredeyse tamamının ilk üç ay içinde iki ila dört sürüm çıkardığı görülüyor.
Bu sürümler genellikle dramatik özellik eklemeleri değil; kullanıcı davranışındaki tıkanma noktalarına yönelik düzeltmeler.
Uygulama kullanım verisi masa başında değil, gerçek hayatta ortaya çıkıyor.
Bu nedenle Pikap için ilk sürüm yalnızca bir başlangıçtır.
Asıl çalışma kullanıcı verisinin gelmesiyle başlar.
Bu içgörüler yalnızca veri parçaları değil; mobil uygulamaların neden çalıştığını, neden çalışmadığını ve hangi noktalarda kullanıcı davranışının değiştiğini gösteren temel davranış modelleridir.
Uygulama tasarım ve geliştirme sürecinde tüm bu eğilimler dikkate alındığında ortaya çıkan ürün, sadece çalışan bir sistem değil; gerçekten kullanılan bir deneyim olur.
Kullanıcının uygulamayı ilk açtığı andan, ilk etkileşimi yaptığı ana kadar olan davranış akışı. Terk oranlarını analiz etmek için kullanılır.
Uygulamanın bilgi hiyerarşisini, ekran akışlarını ve içerik düzenini tanımlayan temel yapı. Kullanılabilirliğin omurgası olarak kabul edilir.
Kullanıcının bir işlem yaptığında aldığı küçük geri bildirimler (animasyon, titreşim, gölge hareketi vb.). Güven hissini ve görev tamamlama oranını doğrudan etkiler.
Kapsam azaltmak anlamına gelmez; kullanıcıya en erken aşamada gerçek değer sunan minimum ürün yapısını ifade eder.
Farklı davranış biçimleri gösteren kullanıcı gruplarının ayrıştırılması ve tasarım akışının bu gruplara göre şekillendirilmesi süreci.
Kullanıcının uygulama içindeki her tıklama, geçiş veya işlem adımının ayrı bir veri noktası olarak izlenip analiz edilmesi yöntemi.
Uygulamanın farklı yayınlanan sürümlerindeki değişikliklerin, düzeltmelerin ve tutarlılıkların planlanması ve geliştirme ekibi tarafından yönetilmesi süreci.
