DATA-DRIVEN DECISION MAKING FOR PRODUCT MANAGERS EĞİTİMİ

Ürün kararlarını sezgiyle değil veriyle ver

Ürün yöneticileri için metrik tasarımı, funnel ve kohort analizi, A/B testi ve veriyle önceliklendirmeyi gerçek senaryolarla uygulamalı öğrenin.

Ürün yöneticileri için metrik tasarımı, funnel/kohort analizi, A/B testi ve önceliklendirme ile kararları veriyle desteklemeyi öğreten orta seviye uygulamalı eğitim.

3 gün Orta Seviye Online / Yüz Yüze / Hibrit Sertifikalı

Eğitim Hakkında

Ürün metrikleri, funnel/kohort analizi, A/B testi ve önceliklendirme

Bu eğitim, ürün yöneticilerinin kararları veriyle desteklemesini sağlar. Kuzey Yıldızı metriği, AARRR (edinme, aktivasyon, elde tutma, gelir, yönlendirme) ve karşı metrik (counter-metric) tasarımı ele alınır. Funnel (dönüşüm hunisi), kohort ve elde tutma (retention) analizi, segmentasyon ve davranış metrikleri uygulanır. Hipotez kurma, A/B testi tasarımı, örneklem, istatistiksel anlamlılık ve yanılgılar (p-hacking, novelty effect) işlenir. RICE/ICE ile veriyle önceliklendirme ve karar belgeleri hazırlanır. Katılımcılar örnek ürün verisiyle metrik seçip bir A/B testi ve önceliklendirme kararı tasarlar.

Süre ve Format

3 Gün. Her gün dört modül; katılımcılar metrik tasarımından A/B testine ve önceliklendirmeye ilerler.

Seviye

Orta Seviye — Ürün yöneticileri için veriyle karar verme: metrik tasarımı, funnel ve kohort analizi, A/B testi ve veriyle önceliklendirmenin uygulamalı ele alınması.

Öğrenme Metodu

Katılımcılar örnek ürün ve kullanım verisi üzerinde funnel, kohort ve A/B senaryolarını analiz ederek karar üretir.

Neden Bu Eğitim?

⭐Doğru Metrik

Kuzey Yıldızı ve karşı metriklerle neyin önemli olduğunu net tanımlarsınız.

🧪Güvenilir Test

İstatistiksel anlamlılığı doğru yorumlayıp yanıltıcı A/B sonuçlarından kaçınırsınız.

📌Önceliklendirme

RICE/ICE ile backlog'u etkisi kanıtlanmış işlere göre sıralarsınız.

Anahtar Konular

veriyle kararürün yönetimiA/B testifunnel analizikohort analiziretentionRICEkuzey yıldızı metrikürün metrikleri
“En iyi ürün kararı, en yüksek sesli fikir değil, en iyi kanıtlanmış hipotezdir.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1
Ürün Deneyimi

Ürün geliştirme sürecine temel aşinalık faydalıdır.

2
Temel İstatistik

Ortalama, oran ve yüzde kavramlarını bilmek yeterlidir.

3
Elektronik Tablo

Excel/Sheets ile çalışma deneyimi önerilir.

4
Analitik Merak

Varsayımları veriyle sınamaya açık olmak faydalıdır.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKatılımcı, ürünü için anlamlı metrikler ve karşı metrikler tasarlayabilir.
Modül 1
Metrik Çerçeveleri
  • AARRR funnel metrikleri
  • HEART çerçevesi (Happiness, Engagement...)
  • Öncü (leading) ve gecikmeli (lagging) metrik
  • Vanity metrik tuzağı
  • İş hedefiyle metrik hizalama
  • Metrik sözlüğü oluşturma
Modül 2
Kuzey Yıldızı
  • Kuzey Yıldızı metriği (NSM) seçimi
  • NSM'yi girdilere ayrıştırma
  • Değer anını (aha moment) tanımlama
  • Aktivasyon metriğini belirleme
  • NSM ile takım hizalaması
  • NSM'nin sınırları
Modül 3
Karşı Metrik
  • Tek metriğe aşırı optimizasyon riski
  • Counter-metric ile denge kurma
  • Kalite ve hız dengesi örnekleri
  • Guardrail (koruma) metrikleri
  • İstenmeyen davranışı yakalama
  • Metrik manipülasyonundan kaçınma
Modül 4
Veri Kaynağı
  • Olay (event) tabanlı izleme
  • Analytics araçları (GA/Amplitude/Mixpanel)
  • Event tanımı ve isimlendirme
  • Veri kalitesi ve eksik izleme
  • Tanımların tutarlılığı
  • Gizlilik ve rıza dikkatleri
Günün hedefiKatılımcı, funnel ve kohort analizleriyle kullanıcı davranışını ve elde tutmayı yorumlayabilir.
Modül 1
Funnel
  • Dönüşüm hunisi adımlarını tanımlama
  • Adım bazında düşüş (drop-off) analizi
  • Darboğaz tespiti ve hipotez
  • Zaman penceresi ve dönüşüm tanımı
  • Funnel segment kırılımı
  • İyileştirme fırsatı önceliklendirme
Modül 2
Kohort
  • Edinim kohortu oluşturma
  • Davranış kohortu tanımı
  • Kohort ısı haritası okuma
  • Zamanla değişim yorumu
  • Kampanya/sürüm etkisini izleme
  • Kohort tuzakları
Modül 3
Retention
  • N-day ve unbounded retention
  • Retention eğrisi ve plato
  • Churn (kayıp) oranı hesabı
  • Resurrected ve yeni kullanıcı ayrımı
  • Elde tutmayı artıran kaldıraçlar
  • LTV ile ilişki
Modül 4
Segmentasyon
  • Kullanıcıyı davranışa göre bölme
  • Değerli segment tespiti
  • Segment bazlı metrik karşılaştırma
  • Persona ile ilişkilendirme
  • Aşırı segmentasyon riski
  • Segmentten aksiyona geçme
Günün hedefiKatılımcı, geçerli bir A/B testi tasarlayıp sonucu yorumlayarak önceliklendirme kararı verebilir.
Modül 1
Hipotez
  • Net ve sınanabilir hipotez yazma
  • Beklenen etki ve metrik belirleme
  • Varsayım ve risk tanımı
  • Deney mi gözlem mi kararı
  • Minimum anlamlı etki (MDE)
  • Başarı ve durdurma kriteri
Modül 2
A/B Tasarımı
  • Kontrol ve varyant grupları
  • Rastgele atama ve bölme
  • Örneklem büyüklüğü hesabı
  • Test süresi ve haftalık döngü
  • Karışma (contamination) önleme
  • Guardrail metrik izleme
Modül 3
İstatistik Yorumu
  • p-değeri ve anlamlılık yorumu
  • Güven aralığı okuma
  • İstatistiksel vs pratik anlamlılık
  • p-hacking ve çoklu test tuzağı
  • Novelty ve primacy etkisi
  • Sonuçtan karar üretme
Modül 4
Önceliklendirme
  • RICE skoru (Reach, Impact, Confidence, Effort)
  • ICE ile hızlı puanlama
  • Kanıt gücüne göre güven ayarı
  • Değer vs çaba matrisi
  • Karar belgesi (one-pager)
  • Paydaşlarla hizalama

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅
Metrik Tasarımı

Kuzey Yıldızı ve karşı metrik tanımlayabilirsiniz.

✅
Funnel

Dönüşüm hunisi düşüşlerini analiz edebilirsiniz.

✅
Kohort

Kohort ve retention analizlerini yorumlayabilirsiniz.

✅
Segmentasyon

Davranışa göre segment üretip aksiyon çıkarabilirsiniz.

✅
A/B Testi

Geçerli bir A/B testi tasarlayabilirsiniz.

✅
İstatistik

Anlamlılık ve güven aralığını doğru yorumlayabilirsiniz.

✅
Önceliklendirme

RICE/ICE ile backlog önceliklendirebilirsiniz.

✅
Karar Belgesi

Veriye dayalı karar belgesi hazırlayabilirsiniz.

Kimler İçin Uygundur?

  • Ürün yöneticileri
  • ürün sahipleri
  • büyüme (growth) ekipleri
  • veriyle karar vermeyi güçlendirmek isteyen ürün ekibi üyeleri için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?
Ürün yöneticileri, ürün sahipleri ve büyüme ekipleri için uygundur.
İleri istatistik gerekir mi?
Hayır; temel ortalama/oran bilgisi yeterlidir, anlamlılık ve güven aralığı sezgisel olarak öğretilir.
A/B testi nasıl ele alınıyor?
Hipotez, örneklem, süre, anlamlılık yorumu ve p-hacking gibi tuzaklar uygulamalı işlenir.
Önceliklendirme çerçevesi var mı?
Evet; RICE ve ICE ile veriye dayalı backlog önceliklendirme ve karar belgesi hazırlanır.
Hangi araçlar kullanılır?
Örnekler elektronik tablo ve Amplitude/Mixpanel tarzı analytics mantığı üzerinden yürütülür.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika d Digital Vizyon AKADEMİ KATILIM SERTİFİKASI Bu sertifika [Katılımcı Adı Soyadı] adlı katılımcının aşağıdaki eğitim programını başarıyla tamamladığını belgeler. Data-Driven Decision Making for Product Managers Eğitimi Sertifika Kodu DV-2026XX00 Tarih 26.10.2026 Yetkili İmza DV AKADEMİ

Eğitim Bilgileri

Süre3 gün
SeviyeOrta Seviye
FormatOnline / Yüz Yüze / Hibrit
Sertifika✓ Var
Hemen Bilgi Al
İlgili Eğitimler

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

Veri Analizi ve İstatistikWorking with Ethereum: Storing Data Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Working with Ethereum: Storing Data Eğitimi

2 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Solidity storage/memory/calldata, mapping ve struct, gaz optimizasyonu, event log ve IPFS ile Ethereum akıllı sözleşmelerinde veri saklamayı öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikWorking with Graphs & Reports Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Working with Graphs & Reports Eğitimi

2 günTemelOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Veri kaynağı, dataset, tablo/matris, grafik, parametre ve yayınlama ile operasyonel raporlar tasarlamayı ve zamanlanmış dağıtımı uygulamalı öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikWorking with report tables and charts in Project Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Working with report tables and charts in Project Eğitimi

2 günTemelOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Microsoft Project Report sekmesinde özel rapor oluşturma, Field List ile tablo, Chart Tools ile grafik biçimlendirme ve raporu paylaşmayı öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikWorking with Rich Application Data Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Working with Rich Application Data Eğitimi

2 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

JSON/XML, iç içe yapılar, serileştirme, JSONPath/XPath, JSON Schema doğrulama ve API entegrasyonuyla zengin uygulama verisini işlemeyi öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikWrenAI Ürün Takımları için: Konuşma Analitiği ve Kendi Kendine Hizmet Veren BI Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

WrenAI Ürün Takımları için: Konuşma Analitiği ve Kendi Kendine Hizmet Veren BI Eğitimi

2 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

WrenAI ile doğal dilden SQL, semantik model, metrik tanımı ve ürün takımları için güvenilir self-servis BI kurmayı uygulamalı öğrenin.

Detayları Gör →
+90 (501) 369 40 14 WhatsApp [email protected] LinkedIn