PRODUCT MANAGEMENT: DESIGNING AND RUNNING EXPERIMENTS EĞİTİMİ

Tahminle değil, deneyle karar verin

Ürün yöneticileri için hipotez kurma, A/B testi tasarlama ve deney sonuçlarını okuma programı

Product Management: Designing and Running Experiments Eğitimi, ürün yöneticilerine kararlarını kontrollü deneylerle doğrulamayı öğretir.

3 gün Orta Seviye Online / Yüz Yüze / Hibrit Sertifikalı

Eğitim Hakkında

Hipotez, A/B testi, istatistiksel anlamlılık ve deney kültürünü kuran uygulamalı program

Product Management: Designing and Running Experiments Eğitimi, ürün kararlarını sezgiyle değil kanıtla almak isteyen ürün yöneticileri içindir. Program; hipotez yazımını, A/B ve çok değişkenli test kurulumunu, örneklem büyüklüğü ile istatistiksel anlamlılığı, OEC ve guardrail metrik seçimini ve sonuçların yorumlanıp ürüne taşınmasını uygulamalı işler. Katılımcı, güvenli deneyler yürüten ve sürdürülebilir bir deney kültürü kuran bir yaklaşım kazanır.

Süre ve Format

3 Gün. Her gün dört modül; hipotez kurma, A/B testi tasarımı, istatistik ve sonuç analizi gerçek ürün senaryolarıyla işlenir.

Seviye

Orta Seviye — ürün kararlarını hipotez, A/B testi ve kontrollü deneylerle doğrulama programı

Öğrenme Metodu

Kavramlar ürün örnekleriyle anlatılır; katılımcılar hipotez yazma, örneklem hesaplama ve sonuç yorumlama alıştırmalarıyla pekiştirir.

Neden Bu Eğitim?

🎯Kanıta dayalı karar

Fikirleri 'bence' tartışmasından çıkarıp ölçülebilir hipotezlere dönüştürerek ürün kararlarını kanıta dayandırmayı öğrenirsiniz.

📊Doğru istatistik

Örneklem büyüklüğü, p-değeri ve güven aralığını doğru okuyarak yanıltıcı sonuçlardan ve erken karardan kaçınırsınız.

🧪Deney kültürü

Tek seferlik testin ötesine geçip kurumda tekrarlanabilir, güvenli ve hızlı bir deney programı kurmayı kavrarsınız.

Anahtar Konular

a/b testi eğitimiürün deneyleri eğitimiexperimentation eğitimiürün yönetimi eğitimihipotez testi eğitimiproduct management eğitimiistatistiksel anlamlılıkgrowth deney eğitimiab test kursudeney tasarımı eğitimi
“En iyi ürün yöneticileri daha çok fikir üretmez; fikirlerini en hızlı ve en güvenilir biçimde sınayan deney sistemini kurar.”

Ön Koşullar

Bu orta düzey program için faydalı olan ön bilgiler ve öneriler

1
Ürün yönetimi temeli

Backlog, metrik ve kullanıcı akışı gibi temel ürün kavramlarına aşinalık programı kolaylaştırır.

2
Temel metrik okuma

Dönüşüm, tıklama oranı gibi temel metrikleri yorumlayabilmek deney sonuçlarını anlamaya yardımcı olur.

3
Analitik aracı erişimi

GA4, Amplitude veya Mixpanel gibi bir analitik araca aşinalık uygulamaları somutlaştırır.

4
Örnek bir ürün

Üzerinde deney tasarlayabileceğiniz bir ürün veya özelliği düşünmeniz alıştırmaları kolaylaştırır.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiKatılımcı ürün geliştirmede deneyin rolünü kavrar, test edilebilir bir hipotez yazmayı öğrenir ve bir deneyin başarı metriği ile guardrail metriklerini doğru seçer.
Modül 1
Neden Deney Yaparız
  • Sezgi ve görüş temelli karar almanın riskleri
  • Build-measure-learn döngüsünde deneyin yeri
  • Korelasyon ile nedensellik arasındaki fark
  • Kontrollü deneyin sağladığı nedensellik kanıtı
  • Deneyin uygun ve uygun olmadığı durumlar
  • Deney kültürünün ürün ekibine katkısı
Modül 2
İyi Bir Hipotez Yazmak
  • Hipotezin gözlem, değişiklik ve beklenen etki yapısı
  • 'Çünkü' ile dayanağı belirten hipotez kalıbı
  • Test edilebilir ve ölçülebilir hipotez kriterleri
  • Varsayımları açığa çıkarma ve önceliklendirme
  • Zayıf hipotez örneklerinin güçlendirilmesi
  • Hipotezi bir başarı metriğine bağlama
Modül 3
Başarı Metriği (OEC) Seçimi
  • Overall Evaluation Criterion (OEC) kavramı
  • Birincil, ikincil ve guardrail metrik ayrımı
  • Vanity metriklerden kaçınma ve eyleme dönük metrik
  • Metriğin duyarlılığı ve tersine teşvik riski
  • Proxy metrik ile uzun vadeli etkiyi yakınsama
  • Metrik ağacında deney metriğinin konumu
Modül 4
Deney Önceliklendirme
  • Fikir havuzunu deney adaylarına dönüştürme
  • ICE ve PIE skorlama çerçeveleriyle sıralama
  • Beklenen etki ve uygulama maliyeti dengesi
  • Hızlı kazanım ile yüksek riskli deney ayrımı
  • Deney backlog'unun oluşturulması ve bakımı
  • Paydaşlarla deney önceliklerinin hizalanması
Günün hedefiKatılımcı bir A/B testini doğru kurar, örneklem büyüklüğü ve test süresini hesaplar, istatistiksel anlamlılık ile güç kavramlarını yorumlar ve yaygın tasarım hatalarından kaçınır.
Modül 1
A/B ve Çok Değişkenli Testler
  • Kontrol ve varyant gruplarının kurulması
  • Rastgele atama (randomization) ve birim seçimi
  • A/B, A/B/n ve çok değişkenli (MVT) test farkı
  • Feature flag ile trafik yönlendirme
  • Aşamalı yayma (rollout) ve kill switch mantığı
  • Server-side ve client-side test farkları
Modül 2
Örneklem ve Test Süresi
  • Minimum tespit edilebilir etki (MDE) belirleme
  • Örneklem büyüklüğünü etkileyen faktörler
  • Temel dönüşüm oranı ve varyansın rolü
  • Test süresinin iş döngülerine göre ayarı
  • Haftalık mevsimselliği kapsayan süre seçimi
  • Örneklem hesaplayıcı araçlarının kullanımı
Modül 3
İstatistiksel Anlamlılık
  • Sıfır hipotezi ve alternatif hipotez kavramı
  • p-değeri ve anlamlılık düzeyinin yorumu
  • Güven aralığı ile etki büyüklüğünü okuma
  • İstatistiksel güç (power) ve beta hatası
  • Tip I ve Tip II hatalarının ürün sonuçları
  • Frequentist ve Bayesyen yaklaşıma kısa bakış
Modül 4
Yaygın Tasarım Hataları
  • Anlamlılığa ulaşınca testi erken durdurma (peeking)
  • Çok sayıda metriği test etme ve çoklu karşılaştırma
  • Örneklem oranı uyumsuzluğu (SRM) tespiti
  • Novelty ve primacy etkilerinin sonuca etkisi
  • A/A testi ile kurulum doğruluğunu sınama
  • Dışsal olayların sonucu kirletmesi riski
Günün hedefiKatılımcı deney sonuçlarını doğru yorumlar, kazanan varyanta karar verir, sonuçları ürüne ve paydaşlara taşır ve kurumda sürdürülebilir bir deney programının temellerini kurar.
Modül 1
Sonuçları Yorumlamak
  • Anlamlı, anlamsız ve belirsiz sonucun ayrımı
  • Segment bazlı analiz ve Simpson paradoksu riski
  • Guardrail metriklerde bozulmayı kontrol etme
  • İstatistiksel anlamlılık ile pratik anlamlılık
  • Beklenmedik sonucun kök neden analizi
  • Sonucu etki büyüklüğü ve güvenle raporlama
Modül 2
Karar ve Paydaş İletişimi
  • Yayma, geri alma veya yineleme kararı verme
  • Deney özetini net bir karar notuna dönüştürme
  • Sonucu teknik olmayan paydaşlara anlatma
  • Negatif sonucu öğrenmeye çevirme kültürü
  • Deney sonuçlarını bir bilgi tabanında saklama
  • Kararın roadmap ve backlog'a yansıtılması
Modül 3
Deney Program ve Altyapısı
  • Deney platformu ve feature flag altyapısı seçimi
  • Deney yaşam döngüsü ve onay (intake) akışı
  • Deney kayıt defteri ve tekrar kullanılabilir bilgi
  • Ekibin deney hızını (velocity) ölçme
  • Deneyde etik, gizlilik ve kullanıcı güveni
  • Deney kültürünün yönetime kabul ettirilmesi
Modül 4
Uçtan Uca Deney Atölyesi
  • Gerçek bir özellik için hipotez yazımı
  • OEC ve guardrail metriklerinin seçimi
  • Örneklem ve süre hesabının yapılması
  • Test kurulumunun ve varyantın tasarımı
  • Örnek sonucun yorumlanıp karara bağlanması
  • Deney özetinin paydaş sunumuna hazırlanması

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅
Deney bakışı

Ürün kararlarında sezgi ile deneyi ne zaman kullanacağınızı ayırt eder ve kanıta dayalı bir yaklaşım benimsersiniz.

✅
Hipotez yazma

Gözlem, değişiklik, beklenen etki ve dayanağı içeren test edilebilir ürün hipotezleri yazmayı öğrenirsiniz.

✅
Metrik seçimi

Bir deney için OEC, birincil ve guardrail metriklerini doğru seçer ve tersine teşviklerden kaçınırsınız.

✅
A/B tasarımı

Kontrol-varyant kurulumu, rastgele atama ve feature flag ile güvenli bir A/B testi tasarlamayı kavrarsınız.

✅
İstatistik okuma

Örneklem büyüklüğü, p-değeri, güven aralığı ve istatistiksel gücü doğru yorumlayarak hatalı karardan kaçınırsınız.

✅
Hata önleme

Erken durdurma, SRM, novelty etkisi ve çoklu karşılaştırma gibi yaygın deney hatalarını tanır ve engellersiniz.

✅
Sonuç ve karar

Sonuçları segmentlerle analiz eder, yayma veya geri alma kararı verir ve paydaşlara net biçimde iletirsiniz.

✅
Deney programı

Feature flag altyapısı, onay akışı ve kayıt defteriyle sürdürülebilir bir kurumsal deney programı kurgularsınız.

Kimler İçin Uygundur?

  • Ürün yöneticileri
  • growth ve data ekipleriyle çalışan product owner'lar
  • UX
  • analitik profesyonelleri ile ürün kararlarını A/B testi ve kontrollü deneylerle doğrulamak isteyen orta düzey uygulayıcılar için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?
Ürün yöneticileri, product owner'lar, growth ve data ekipleriyle çalışan profesyoneller ile ürün kararlarını A/B testi ve kontrollü deneylerle doğrulamak isteyen orta düzey uygulayıcılar için uygundur. Temel ürün yönetimi ve metrik okuma bilgisi programdan alınan verimi artırır.
İleri düzeyde istatistik bilmek gerekiyor mu?
Hayır. İstatistik kavramları ürün yöneticisinin ihtiyacı kadar, formül yerine yorum odağıyla anlatılır. Örneklem büyüklüğü, p-değeri, güven aralığı ve istatistiksel güç günlük ürün örnekleriyle sade biçimde işlenir; amaç doğru karar vermek için sonuçları güvenle okuyabilmenizdir.
Bu eğitimin metrikler eğitiminden farkı nedir?
Metrikler eğitimi ürün sağlığını hangi metriklerle ölçeceğinize odaklanır; bu eğitim ise bir değişikliğin o metrikleri gerçekten iyileştirip iyileştirmediğini kontrollü deneyle kanıtlamaya odaklanır. İki eğitim birbirini tamamlar: metrikleri seçip sonra o metrikler üzerinde deney tasarlarsınız.
Hangi araçlar kullanılıyor?
Eğitim araç bağımsız yürütülür; kavramlar GA4, Amplitude, Mixpanel, Optimizely veya VWO gibi yaygın platformlara aktarılabilecek biçimde anlatılır. Feature flag ve örneklem hesaplayıcı mantığı örneklerle gösterilir, kurumun kullandığı platform üzerinden de uyarlanabilir.
Eğitim sonunda sertifika veriliyor mu?
Programı tamamlayan katılımcılar Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası alır. Bu sertifika tamamlanan modülleri ve deney tasarımı uygulamalarını belgeler. Program kurumsal gruplara özel ürün ve veri senaryolarıyla uyarlanabilir; içerik canlı online veya yüz yüze yürütülebilir.

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. Product Management: Designing and Running Experiments Eğitim Sertifika Kodu DV-2026XX00 Tarih 23.10.2026 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

İş Analizi ve Gereksinim YönetimiGovernance and Risk Management Requirements Under NIS Eğitimi
İş Analizi ve Ürün Yönetimi Eğitimleri

Governance and Risk Management Requirements Under NIS Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

NIS2 yönetişim ve risk yönetimi gereksinimleri eğitimi: kapsam, yönetim sorumluluğu, 10 risk önlemi, olay bildirimi, tedarik zinciri ve boşluk analizi. Online.

Detayları Gör →
İş Analizi ve Gereksinim YönetimiIBM Engineering Requirements Management DOORS - Foundation (QN101G) Eğitimi
İş Analizi ve Ürün Yönetimi Eğitimleri

IBM Engineering Requirements Management DOORS - Foundation (QN101G) Eğitimi

3 günTemelOnline / Yüz Yüze / Hibrit

IBM DOORS Next Foundation (QN101G) eğitimi: proje gezinme, artifact ve modül oluşturma, tip ve öznitelikler, link ile izlenebilirlik, görünüm ve raporlama.

Detayları Gör →
İş Analizi ve Gereksinim YönetimiIBM Engineering Requirements Management DOORS - Practitioner (QN201G) Eğitimi
İş Analizi ve Ürün Yönetimi Eğitimleri

IBM Engineering Requirements Management DOORS - Practitioner (QN201G) Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

IBM DOORS Next Practitioner (QN201G) eğitimi: gözden geçirme ve onay, baseline, konfigürasyon yönetimi, global config, OSLC link, ReqIF ve ileri raporlama.

Detayları Gör →
İş Analizi ve Gereksinim YönetimiIBM Engineering Requirements Management DOORS - Practitioner Eğitimi
İş Analizi ve Ürün Yönetimi Eğitimleri

IBM Engineering Requirements Management DOORS - Practitioner Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

IBM DOORS ile uygulamalı gereksinim yönetimi eğitimi: modül kurgusu, bağlantı ve izlenebilirlik matrisi, baseline, DXL otomasyonu ve ReqIF/OSLC değişimi.

Detayları Gör →
İş Analizi ve Gereksinim YönetimiICAgile Product Management (ICP-PDM) Eğitimi
İş Analizi ve Ürün Yönetimi Eğitimleri

ICAgile Product Management (ICP-PDM) Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

ICAgile ICP-PDM müfredatına dayalı çevik ürün yönetimi eğitimi: ürün vizyonu, müşteri keşfi, discovery deneyleri, roadmap, backlog ve OKR ile değer ölçümü.

Detayları Gör →
İş Analizi ve Gereksinim YönetimiIntroduction to Business Analysis Training: Defining Successful Projects Eğitimi
İş Analizi ve Ürün Yönetimi Eğitimleri

Introduction to Business Analysis Training: Defining Successful Projects Eğitimi

2 günBaşlangıçOnline / Yüz Yüze / Hibrit

İş analizine giriş eğitimi: iş analistinin rolü, problem tanımı, paydaş analizi, kapsam, gereksinim türleri, elde etme ve ölçülebilir başarı ölçütleri. Online.

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