PROJECT EVALUATION: DEFINING SUCCESS METRICS EĞİTİMİ

Projenin başarısını baştan ölçülebilir tanımla

Hedef-metrik hizalamadan temel çizgiye, OKR/KPI'dan ölçüm planı, A/B testi ve ROI değerlendirmesine kadar proje başarısını ölçülebilir kılın.

Proje değerlendirme ve başarı metrikleri eğitimi: hedeften ölçülebilir metriğe geçiş, çıktı-sonuç-etki ayrımı, OKR/KPI çerçeveleri, öncü/artçı ve guardrail metrikler, temel çizgi ve hedef, ölçüm planı, A/B testi ve kontrol grubuyla etki ölçümü, değer/ROI ile…

2 gün Orta Seviye Online / Yüz Yüze / Hibrit Sertifikalı

Eğitim Hakkında

Hedef-metrik hizalama, temel çizgi, OKR/KPI, ölçüm planı ve ROI

Bu orta seviye eğitim, veri ve analitik projelerinde başarıyı ölçülebilir biçimde tanımlamayı öğretir. Proje hedefinden ölçülebilir başarı metriğine geçiş, çıktı-sonuç-etki (output-outcome-impact) ayrımı, SMART metrik ve hedef-metrik hizalama; OKR ve KPI çerçeveleri işlenir. Ardından temel çizgi (baseline) ve hedef belirleme, öncü/artçı gösterge, karşıt (guardrail) metrik; ölçüm planı (ne, nasıl, ne zaman ölçülür), A/B ve kontrol grubuyla etki ölçümü, değer/ROI hesabı ve projenin dürüst değerlendirilmesi uygulanır. Katılımcılar bir proje için sağlam bir başarı metriği ve ölçüm planı tasarlar.

Süre ve Format

2 Gün. Her gün dört modül; katılımcılar hedef-metrik hizalama ve ölçüm planı eksenlerinde projenin başarı çerçevesini kurar.

Seviye

Orta Seviye — Veri ve analitik projelerinde başarı metriklerinin tanımı: hedef-metrik hizalama, temel çizgi, OKR/KPI, ölçüm planı, A/B ve projenin değer/ROI ile değerlendirilmesi.

Öğrenme Metodu

Katılımcılar gerçek proje senaryoları üzerinde başarı metriği, temel çizgi ve ölçüm planını adım adım tasarlayıp A/B ve ROI ile değerlendirir.

Neden Bu Eğitim?

🎯Net Başarı Tanımı

Projenin başarısını baştan ölçülebilir ve tartışmasız biçimde tanımlarsınız.

📐Doğru Metrik

Çıktı-sonuç-etki ayrımıyla gerçekten önemli olanı ölçersiniz.

🧪Etki Kanıtı

A/B ve kontrol grubuyla projenin gerçek etkisini kanıtlarsınız.

Anahtar Konular

proje başarı metrikleribaşarı metriği tanımıokr kpiölçüm planıtemel çizgia/b testiproje roiçıktı sonuç etkiguardrail metriketki ölçümü
“Başarıyı baştan tanımlamayan proje, sonunda neyi başardığını da tartışmaya bırakır.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1
Proje Bağlamı

Bir proje/girişimin hedeflerine aşinalık örnekleri anlamlı kılar.

2
Temel Sayısal Beceri

Yüzde, oran ve ortalama kavramlarına aşinalık faydalıdır.

3
Analitik İlgisi

Veriyle karar verme ihtiyacına aşinalık avantajdır.

4
İstatistik (opsiyonel)

A/B testi için temel istatistik aşinalığı faydalıdır.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiKatılımcı, proje hedefinden sağlam başarı metrikleri türetebilir.
Modül 1
Hedeften Metriğe
  • Proje hedefinin netleştirilmesi
  • Hedefin ölçülebilir metriğe çevrilmesi
  • Çıktı (output) ve sonuç (outcome) ayrımı
  • Etki (impact) kavramı
  • Vanity metrikten kaçınma
  • Hedef-metrik hizalaması
Modül 2
OKR ve KPI
  • Objective ve Key Result mantığı
  • KPI ile OKR farkı
  • Ölçülebilir ve iddialı key result
  • KPI'ların projeye bağlanması
  • Çok metrikten kaçınma
  • Çerçevenin seçimi
Modül 3
Metrik Türleri
  • Öncü (leading) gösterge
  • Artçı (lagging) gösterge
  • Karşıt (guardrail) metrik
  • Birincil ve ikincil metrik
  • Metriklerin dengeli seçimi
  • Metrik sahipliği ve tanımı
Modül 4
SMART ve Tanım
  • SMART metrik ilkeleri
  • Net ve tartışmasız tanım
  • Metrik tanımının dokümantasyonu
  • Manipülasyona kapalı tasarım
  • Paydaşla metrik üzerinde uzlaşı
  • Tanımın sabitlenmesi
Günün hedefiKatılımcı, ölçüm planını kurar ve projeyi etki/ROI ile değerlendirebilir.
Modül 1
Temel Çizgi ve Hedef
  • Temel çizgi (baseline) belirleme
  • Gerçekçi hedef ve tolerans
  • Hedefin iddia-erişilebilirlik dengesi
  • Dönemsel hedef kırılımı
  • Karşılaştırma referansı
  • Hedefin gerekçelendirilmesi
Modül 2
Ölçüm Planı
  • Ne, nasıl ve ne zaman ölçülür
  • Veri kaynağı ve toplama yöntemi
  • Ölçüm sıklığı ve sorumluluk
  • Veri kalitesi ve güvenilirlik
  • Gösterge panosu tasarımı
  • Planın belgelenmesi
Modül 3
Etki Ölçümü
  • A/B testi ve kontrol grubu
  • Nedensellik ve korelasyon ayrımı
  • Karıştırıcı (confounder) faktörler
  • İstatistiksel ve iş anlamlılığı
  • Öncesi-sonrası karşılaştırma sınırı
  • Etki sonucunun yorumu
Modül 4
Değer ve Karar
  • Proje ROI ve değer hesabı
  • Maliyet-fayda değerlendirmesi
  • Devam/durdur/ölçekle kararı
  • Başarısızlığın dürüstçe raporlanması
  • Öğrenilenlerin aktarımı
  • Uçtan uca değerlendirme özeti

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅
Hedef-Metrik

Proje hedefini ölçülebilir ve hizalı başarı metriğine çevirirsiniz.

✅
Çıktı-Sonuç-Etki

Çıktı, sonuç ve etki metriklerini birbirinden ayırırsınız.

✅
OKR/KPI

OKR ve KPI çerçevelerini projeye uygun biçimde kurarsınız.

✅
Guardrail

Karşıt metriklerle tek metriğe aşırı bağlanmayı önlersiniz.

✅
Temel Çizgi

Baseline ve gerçekçi hedef belirlersiniz.

✅
Ölçüm Planı

Ne, nasıl ve ne zaman ölçüleceğini net bir planla tanımlarsınız.

✅
Etki Ölçümü

A/B ve kontrol grubuyla projenin gerçek etkisini kanıtlarsınız.

✅
ROI

Değer ve ROI hesabıyla devam/durdur/ölçekle kararını desteklersiniz.

Kimler İçin Uygundur?

  • Proje ve ürün yöneticileri
  • analitik ve veri ekipleri
  • PMO
  • girişimlerin başarısını ölçülebilir kılmak isteyen profesyoneller için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?
Proje ve ürün yöneticileri, analitik ve veri ekipleri, PMO ve girişimlerin başarısını ölçülebilir kılmak isteyen profesyoneller için uygundur.
Performans metrikleri eğitiminden farkı nedir?
Bu eğitim özellikle bir projenin/girişimin başarısını baştan tanımlamaya ve etki ölçümüne (A/B, ROI) odaklanır; genel metrik tasarım çerçevesi ayrı eğitimde ele alınır.
A/B testi şart mı?
Her zaman mümkün değildir; eğitim A/B uygulanabildiğinde nasıl kurulacağını, uygulanamadığında etki ölçümünün sınırlarını ve alternatiflerini ele alır.
İstatistik bilmek gerekir mi?
Temel kavramlar yeterlidir; anlamlılık ve karıştırıcı faktör gibi konular sezgisel ve örneklerle anlatılır.
Eğitim sonunda sertifika veriliyor mu?
Katılım ve değerlendirme sonrası Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.

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. Project Evaluation: Defining Success Metrics Eğitimi Sertifika Kodu DV-2026XX00 Tarih 26.10.2026 Yetkili İmza DV AKADEMİ

Eğitim Bilgileri

Süre2 gün
SeviyeOrta Seviye
FormatOnline / Yüz Yüze / Hibrit
Sertifika✓ Var
Hemen Bilgi Al
İlgili Eğitimler

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

Veri Analizi ve İstatistikAccess Data through the Shell Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Access Data through the Shell Eğitimi

2 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

grep, awk, sed, csvkit, jq ve curl ile dosyalardan ve API'lerden veriye komut satırında erişip süzme, dönüştürme ve otomasyonu uygulamalı öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikAdvanced Data Access with EF Core Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Advanced Data Access with EF Core Eğitimi

3 günİleriOnline / Yüz Yüze / Hibrit

EF Core'da LINQ-SQL çevirisi, yükleme stratejileri, N+1 ve performans, AsNoTracking, optimistic concurrency ve ileri modellemeyi uygulamalı öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikAdvanced Data Modeling Techniques Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Advanced Data Modeling Techniques Eğitimi

4 günİleriOnline / Yüz Yüze / Hibrit

İleri veri modelleme: normalizasyon/denormalizasyon, yıldız şema ve SCD, Data Vault 2.0, NoSQL ve lakehouse tasarımıyla iş yüküne uygun model kurun.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikAdvanced Practices and Applications in Data Reliability Engineering Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Advanced Practices and Applications in Data Reliability Engineering Eğitimi

4 günİleriOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Veri boru hatlarında güvenilirlik: gözlemlenebilirlik, kalite testleri, veri sözleşmeleri, SLO, anomali tespiti ve olay yönetimini uygulamalı öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikAdvanced Statistical Techniques Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Advanced Statistical Techniques Eğitimi

3 günİleriOnline / Yüz Yüze / Hibrit

GLM, karışık modeller, PCA ve kümeleme, MANOVA, Bayes çıkarımı ve bootstrap ile ileri istatistiksel teknikleri R/Python ile uygulamalı öğrenin.

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