Ürün Metrikleri ve Analitik Eğitimi

Eğitim Hakkında

Teknik ürün yöneticileri için ürün metrikleri ve analitik yetkinliği kazandıran program

Technical Product Management: Performance Metrics & Analytics Eğitimi, teknik ürün yöneticilerine ürün performansını ölçme ve veriyle yönetme yetkinliği kazandırır. Katılımcılar North Star, AARRR ve HEART çerçevelerini, anlamlı metrik ile vanity ayrımını, olay takibini, funnel, cohort ve retention analizini öğrenir. A/B deney tasarımı, dashboard kurma ve temel SQL uygulamalı işlenir. Program metrik yönetişimi ve veri kültürüyle tamamlanır.

Süre ve Format

3 Gün. Her gün dört modül; ürün metrikleri ve analitik gerçek bir ürün senaryosu üzerinde funnel, cohort ve A/B deney atölyeleriyle uygulanır.

Seviye

Orta Seviye — Teknik ürün yöneticileri için ürün metrikleri, analitik, funnel-cohort analizi ve A/B deneyini uygulamalı kazandıran program

Öğrenme Metodu

Her konu gerçek bir ürün verisi üzerinde atölyelerle işlenir; metrik kurma, funnel, cohort ve A/B deney uygulamalı yürütülür.

Neden Bu Eğitim?

📊Doğru metriği seçin

North Star ve AARRR ile anlamlı metrikleri belirler, vanity metriklerden ayırır ve ekibi ortak bir ölçüte hizalarsınız.

🔬Davranışı analiz edin

Funnel, cohort ve retention analiziyle kullanıcı davranışını derinlemesine çözümler, kaybı ve fırsatı sayılarla görürsünüz.

🧪Deneyle öğrenin

A/B testi tasarlar, istatistiksel anlamlılığı doğru yorumlar ve kararları sezgi yerine kanıta dayandırırsınız.

Anahtar Konular

ürün metrikleri eğitimiürün analitiği eğitimiproduct analytics eğitiminorth star metrik eğitimia/b test eğitimifunnel analizi eğitimicohort retention eğitimiveri odaklı ürün yönetimiaarrr metrik kursudashboard sql eğitimi

“Her metrik bir hedefi temsil eder; yanlış metriği optimize etmek, doğru metriği görmezden gelmekten daha pahalıya mal olur.”

Ön Koşullar

Eğitime başlamadan önce faydalı olacak bilgi ve deneyim alanları

1

Ürün veya analitik deneyimi

Ürün ekibinde çalışma ya da analitik rapor okuma deneyimi kavramların bağlama oturmasını kolaylaştırır.

2

Temel veri okuryazarlığı

Tablo ve grafik okuma, yüzde ve oran yorumlama alışkanlığı analitik modüllerinde faydalı olur.

3

Dijital ürün aşinalığı

Web veya mobil ürünlere aşinalık event takibi ve funnel konularını anlamayı kolaylaştırır.

4

Analitik merak

Sayıların ardındaki nedeni sorgulama isteği deney ve cohort atölyelerinde verimi artırır.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiKatılımcı ürün için anlamlı metrikleri tasarlar; North Star, AARRR ve HEART çerçevelerini kurar ve metrikleri stratejiyle hizalar.

Modül 1

Metrik Temelleri ve Metrik Türleri

Girdi, çıktı ve sonuç (outcome) metrikleri
Anlamlı (actionable) ile vanity metrik ayrımı
Öncü (leading) ve geriden gelen gösterge
Oran, yüzde ve mutlak değer yorumu
Metriklerin tanımı ve ortak sözlük (dictionary)
Metrikte Goodhart yasası ve suistimal riski

Modül 2

North Star ve Metrik Çerçeveleri

Kuzey yıldızı (North Star) metriği seçimi
North Star girdi metriklerine ayrıştırma
AARRR (korsan) metrik hunisi yaklaşımı
HEART çerçevesiyle deneyim ölçümü
Hedef-Sinyal-Metrik (GSM) eşlemesi
İş modeline göre metrik seçimi

Modül 3

Benimseme, Tutundurma ve Etkileşim

Benimseme (adoption) ve aktivasyon metrikleri
DAU, WAU, MAU ve DAU/MAU oranı
Etkileşim derinliği ve sıklık ölçümü
Alışkanlık (habit) ve geri dönüş sinyali
Özellik benimseme (feature adoption) ölçümü
Kullanıcı yaşam boyu değeri (LTV) temeli

Modül 4

Metrik-Strateji Hizalaması

Metriklerin OKR ve hedefle bağlanması
Ekip ve takım bazında metrik sahipliği
Metrik hedefi (target) belirleme yaklaşımı
Karşıt (counter) metrik ile denge kurma
Metrik ağacı (metric tree) oluşturma
Metriklerin önceliklendirmeye katkısı

Günün hedefiKatılımcı olay takibi kurar; funnel, cohort ve retention analizi yapar, analitik araçlarını kullanır ve davranışı sayılarla yorumlar.

Modül 1

Olay (Event) Takibi ve Veri Toplama

Olay (event) ve özellik (property) tasarımı
Takip planı (tracking plan) oluşturma
Kimlik çözümleme ve kullanıcı eşleştirme
Veri kalitesi ve isimlendirme standardı
Client ve server taraflı takip ayrımı
Veri gizliliği ve onay (consent) dengesi

Modül 2

Funnel ve Dönüşüm Analizi

Dönüşüm hunisi (funnel) adımlarının tanımı
Adım bazında dönüşüm ve kayıp ölçümü
Funnel darboğazlarının tespit edilmesi
Zaman penceresi ve dönüşüm süresi analizi
Segment bazında funnel karşılaştırması
Funnel bulgusundan iyileştirme hipotezi

Modül 3

Cohort ve Retention Analizi

Kohort (cohort) tanımı ve gruplama mantığı
Retention eğrisi ve plato yorumu
Klasik, sınırlı ve rolling retention ayrımı
Kayıp (churn) oranı ve nedenleri
N-gün ve tetikleyici bazlı retention
Retention iyileştirme kaldıraçları

Modül 4

Analitik Araçları ve Raporlama

Ürün analitiği araçları (Amplitude, Mixpanel)
GA4 ile dijital ürün ölçüm kurulumu
Segmentleme ve kullanıcı özellikleri
Keşifsel (exploratory) veri analizi
Araçlar arası veri tutarlılığı sağlama
Raporun yorumlanabilir biçimde sunumu

Günün hedefiKatılımcı A/B deney tasarlar; istatistiksel anlamlılığı yorumlar, dashboard kurar, temel SQL sorgular ve veri kültürünü yerleştirir.

Modül 1

A/B Deney Tasarımı

Hipotez kurma ve başarı metriği seçimi
Kontrol ve varyant grubu ayrımı
Örneklem büyüklüğü ve deney süresi hesabı
Rastgeleleştirme ve karıştırıcı kontrolü
Tek metrik yerine metrik seti izleme
Deney sonucunun kararına bağlanması

Modül 2

İstatistiksel Anlamlılık ve Tuzaklar

p-değeri ve güven aralığı temel kavramı
İstatistiksel ve pratik anlamlılık ayrımı
Peeking ve erken durdurma tuzağı
Çoklu karşılaştırma ve yanlış pozitif riski
Etki büyüklüğü (effect size) yorumu
Yetersiz güç (underpowered) deney riski

Modül 3

Dashboard ve Temel SQL

Dashboard amacı ve hedef kitle tasarımı
Metrik, boyut (dimension) ve filtre kurgusu
Temel SELECT, WHERE ve GROUP BY kullanımı
JOIN ile tablo birleştirme mantığı
Dashboard'da gürültüyü azaltma ilkeleri
Alarm (alert) ve anomali takibi

Modül 4

Metrik Yönetişimi ve Veri Kültürü

Metrik tanımlarının tek kaynakta toplanması
Veri güveni ve doğrulama süreci kurma
Deney önceliklendirme ve deney kaydı
Veriye dayalı karar ritminin kurulması
Metrik suistimaline karşı denge kurma
Analitik ekibiyle sağlıklı iş birliği

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

Metrik tasarımı

North Star, AARRR ve HEART ile anlamlı metrikler kurar, vanity metriklerden ayırır ve stratejiyle hizalarsınız.

✅

Metrik türleri

Öncü ve geriden gelen gösterge ile girdi-çıktı-sonuç ayrımını kavrar, karşıt metrikle denge kurarsınız.

✅

Event takibi

Takip planı ve event tasarımıyla sağlam veri toplar, veri kalitesi ve gizlilik dengesini gözetirsiniz.

✅

Funnel analizi

Dönüşüm hunisini adım adım çözümler, darboğazları tespit eder ve iyileştirme hipotezi üretirsiniz.

✅

Cohort ve retention

Kohort ve retention analiziyle kullanıcı tutundurmasını ölçer, churn nedenlerini ve kaldıraçları görürsünüz.

✅

A/B deney

Geçerli A/B deney tasarlar, istatistiksel anlamlılığı doğru yorumlar ve peeking gibi tuzaklardan kaçınırsınız.

✅

Dashboard ve SQL

Anlamlı dashboard kurar, temel SQL ile veriyi sorgular ve anomalileri alarmla takip edersiniz.

✅

Veri kültürü

Metrik yönetişimi kurar, veri güvenini sağlar ve ekipte veriye dayalı karar ritmini yerleştirirsiniz.

Kimler İçin Uygundur?

Teknik geçmişe sahip ürün yöneticileri
veriyle karar vermek isteyen ürün ekip liderleri
growth
analitik ekipleriyle çalışan profesyoneller ve girişim kurucuları için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

Teknik geçmişe sahip ürün yöneticileri, veriyle karar vermek isteyen ürün ekip liderleri, growth ve analitik ekipleriyle çalışan profesyoneller ve girişim kurucuları için uygundur. İleri istatistik bilgisi ön koşul değildir.

Bu eğitim diğer ürün yönetimi eğitimlerinden nasıl ayrılır?

Bu program yalnızca ürün metrikleri ve analitiğe odaklanır; strateji, araştırma ve roadmap konularını serinin diğer eğitimlerine bırakır. Odak, metrik tasarımı, funnel-cohort analizi, A/B deney ve dashboard ile veriye dayalı karardır.

Kod veya SQL bilmek gerekir mi?

Hayır, ön koşul değildir. Eğitim temel SELECT, WHERE, GROUP BY ve JOIN mantığını uygulanabilir düzeyde ele alır; vurgu, sorguyu okuyabilmek ve veriyi doğru yorumlayabilmektir.

Hangi araç ve yöntemler işlenir?

North Star, AARRR, HEART, GSM, takip planı, funnel ve cohort analizi, retention eğrisi, A/B deney, istatistiksel anlamlılık ile Amplitude, Mixpanel ve GA4 gibi analitik araçlarının mantığı uygulamalı işlenir.

Eğitim sonunda sertifika veriliyor mu?

Programı tamamlayan katılımcılar Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası alır. Eğitim ürün metrikleri ve analitiği gerçek bir ürün verisi üzerinde uygulamalı kazandırır ve kuruma özel uyarlanabilir.

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