GOOGLE ANALYTICS EĞİTİMİ
Google Analytics Eğitimi, web ve uygulama verilerini ortak bir ölçüm diliyle birleştirerek ekiplerin daha hızlı ve tutarlı karar almasını hedefler. Doğru kurulum, anlamlı etkinlik kurgusu ve raporlama standardı sayesinde pazarlama, ürün ve analitik ekipleri aynı metrikler üzerinden ilerler.
Eğitimde veri toplama mimarisi, etiketleme yaklaşımı ve analiz pratikleri uçtan uca ele alınır. Segmentasyon, funnel ve yol analizleriyle “ne oldu” sorusunun yanında “neden oldu” sorusuna da yanıt üreten bir ölçüm düzeni kurulur; böylece raporlar aksiyona daha kolay dönüşür.
Katılımcı Profili
Bu eğitim, ölçüm altyapısını güçlendirmek ve raporlama alışkanlığı oluşturmak isteyen ekipler için uygundur.
- Dijital pazarlamacılar: Kampanya katkısını doğru metriklerle okur
- Ürün yöneticileri: Funnel ve davranış içgörülerini netleştirir
- Veri analistleri: Segmentlerle anlamlı karşılaştırmalar yapar
- SEO uzmanları: Trafik kalitesini ve dönüşümü izler
- Yazılım geliştiricileri: Etiketleme kurgusunu sağlamlaştırır
Ön Gereklilikler
Katılımcıların, eğitimdeki örnekleri rahat takip edebilmesi için aşağıdaki temel hazırlıklar önerilir.
- Temel web kavramlarına ve sayfa yapısına aşinalık
- Analytics arayüzünde temel gezinme deneyimi
- Basit metrik ve raporlama kavramlarını bilmek
- Etiketleme mantığına dair genel farkındalık
- Örnek bir site veya uygulama akışını inceleyebilmek
Süresi ve Tarihi
Süre: 2 gün. Bu süre standart program içindir; ek modüllere ve hedefe göre süre özelleştirilebilir.
Eğitim tarihleri ve saatleri, ekibinizin uygunluğuna göre birlikte planlanır.
Kazanımlar
Eğitim sonunda katılımcılar, ölçümü sürdürülebilir hale getiren kurgu ve analiz pratiklerini uygulayabilir.
- Ölçüm hedeflerini iş amaçlarıyla eşleştirebilme
- Etkinlik ve parametre sözlüğüyle tutarlılık sağlayabilme
- Dönüşüm tanımlarını doğru kurgulayıp izleyebilme
- Raporlar ve keşiflerle hızlı içgörü üretebilme
- Segment ve karşılaştırmalarla davranışı ayrıştırabilme
- Kampanya okumasını atıf mantığıyla güçlendirebilme
- Veri kalitesi kontrolleriyle güvenilir rapor üretebilme
- İleri analiz için BigQuery yaklaşımını planlayabilme
Google Analytics Eğitimi Konuları
1. Google Analytics Eğitimi - Ölçüm Mantığı ve Temel Kavramlar
- Ölçümün iş hedefleriyle ilişkisini doğru kurma
- Kavramsal çerçeve ile ortak metrik dili oluşturma
- Temel boyut ve metrikleri pratik örneklerle yorumlama
- Analiz sorularını ölçülebilir hale getiren yaklaşım geliştirme
- Raporların aksiyona dönmesi için yorum disiplini kazanma
2. Hesap Yapısı ve Yönetim Standartları
- Hesap ve mülk hiyerarşisini düzenli şekilde kurgulama
- Yetki ve erişimleri rol bazlı yöneterek risk azaltma
- Ortam ayrımı ile test ve canlı veriyi kontrollü ilerletme
- İsimlendirme standardı sayesinde okunabilir yönetim sağlama
- Paydaş beklentisine uygun raporlama kapsamını belirleme
3. Veri Toplama Kaynakları ve Akış Mantığı
- Web ve uygulama verisini aynı çerçevede konumlandırma
- Veri akış ayarlarını hedefe göre yapılandırma ve doğrulama
- Otomatik ölçüm kapsamını anlamlandırma ama sınırları bilme
- Ölçüm planına göre hangi verinin gerekli olduğunu seçme
- Debug araçlarıyla anlık kontrol alışkanlığı geliştirme
- Veri tutarlılığı için temel kontrol rutini oluşturma
4. Etkinlik Tasarımı ve İsimlendirme Disiplini
- Etkinlik setini kullanıcı yolculuğuna göre planlama
- Parametre sözlüğü ile tutarlı veri yakalama yaklaşımı
- Önerilen etkinlikleri doğru yerde kullanarak uyum sağlama
- Tekrarlı ve gereksiz etkinlikleri azaltan sade kurgu geliştirme
- Dokümantasyonla ekip içinde sürdürülebilirlik sağlama
5. Dönüşüm Kurgusu ve Başarı Ölçümü
- Dönüşüm tanımını iş sonucuna bağlayarak netlik sağlama
- Birincil ve ikincil dönüşümlerle odak yönetimi geliştirme
- Funnel adımlarını doğru seçerek sürtünmeyi görünür kılma
- Dönüşüm sayımında tekrar riskini azaltan kontrol yaklaşımı
- Başarı metriklerini rapor ritmine uygun biçimde seçme
6. Google Tag Manager ile Etiketleme Yaklaşımı
- Container yapısını düzenleyerek yönetilebilir etiketleme kurma
- Tetikleyiciler ile doğru anda doğru veri gönderimi sağlama
- Değişken yönetiminde okunabilir standardı oturtma
- Preview akışıyla hızlı doğrulama yapmak için pratik geliştirme
- Versiyonlama sayesinde geri dönüş riskini düşürme
- Yayın öncesi kontrol listesi ile hatayı azaltma yaklaşımı
7. Veri Kalitesi, Filtreleme ve İç Trafik
- İç trafik ayrımı için düzenli filtre yaklaşımı geliştirme
- Şüpheli sapmaları erken yakalamak için kontrol rutini kurma
- Parametre eksikliği kaynaklı analiz hatalarını azaltma
- Kaynak ve kanal tutarlılığı için temel doğrulama yöntemi
- Kalite checklist’i ile ekip içinde standart denetim sağlama
8. Standart Raporların Mantığını Okuma
- Yaşam döngüsü raporlarında doğru soruyu doğru yere sorma
- Karşılaştırmalar ile hızlı segment bakışı oluşturma
- Günlük takip için KPI seti tanımlayarak odak sağlama
- Rapor kartlarıyla operasyon ritmini destekleyen takip kurma
- Paydaşlara uygun rapor diliyle iletişimi güçlendirme
9. Keşifler (Explorations) ile Derin Analiz
- Serbest form analiz ile hipotezleri hızlı test etme
- Funnel analizi ile dönüşümdeki kırılmayı görünür kılma
- Yol analizinde akışları izler ama bağlamı korur
- Cohort yaklaşımıyla davranış sürekliliğini karşılaştırma
- Filtre ve segment kombinasyonlarıyla net içgörü üretme
- Analiz sonucunu aksiyon planına bağlayan yorum geliştirme
10. Segmentasyon, Kitleler ve Paylaşım
- Segmentasyon ile farklı davranışları ayrıştırma yaklaşımı
- Kitle kurgusunu hedefe göre planlamak için yöntem geliştirme
- Koşul tabanlı kitlelerde veri tutarlılığını koruma
- Rapor paylaşımında ihtiyaç odaklı görünüm tasarlama
- Kitle performansını izlemek için ölçüm yaklaşımı belirleme
11. Kampanya Ölçümü, UTM ve Kanal Okuması
- UTM disiplinini ekip standardına dönüştürme yaklaşımı
- Kanal gruplarını sadeleştirerek raporlamayı anlaşılır kılma
- Atıf mantığını doğru yorumlamak için çerçeve oluşturma
- Kampanya raporlarını hedef metriklerle ilişkilendirerek okuma
- Yanlış çıkarımı azaltmak için bağlam odaklı analiz yapma
12. Gizlilik, Onay Yönetimi ve Veri Sınırları
- Gizlilik beklentilerini ölçüm tasarımına dahil etme
- Onay yönetimi yaklaşımını veri toplama kurgusuna uyarlama
- Veri saklama seçeneklerini ihtiyaçlara göre yapılandırma
- Hassas veri riskini azaltan etiketleme disiplini geliştirme
- Uyum ve rapor güvenilirliği arasında dengeli kurgu kurma
13. İleri Seviye: Veri Dışa Aktarma ve Entegrasyon
- Veri dışa aktarmanın kullanım alanlarını netleştirme
- Şema mantığı ile boyut ve metrik ilişkisini kavrama
- Maliyet ve erişim yönetimi için temel planlama yaklaşımı
- Raporlamayı genişletmek için veri ürünleriyle entegrasyon bakışı
- Analitik olgunluk için yol haritası oluşturma yaklaşımı
14. Ek Modül: Event Tracking ve Dönüşüm Kurulumu
- Ölçüm planını uygulanabilir etkinlik setine dönüştürme
- Tıklama ve form gibi olaylarda kapsamı doğru belirleme
- Dönüşüm kurallarında tekrar riskini azaltan yapı kurma
- Etiketleme doğrulamasını debug akışıyla sistematikleştirme
- Kurulum sonrası takip metrikleriyle sürdürülebilirlik sağlama
- Hata türlerine göre hızlı düzeltme yaklaşımı geliştirme
15. Ek Modül: Raporlama ve Dashboard Pratikleri
- Paydaş beklentisine göre rapor hiyerarşisi oluşturma
- KPI panosu için sade ama anlamlı kurgu geliştirme
- Keşif çıktılarını düzenli rapora dönüştüren yöntem belirleme
- Looker Studio ile okunabilirlik odaklı sunum yaklaşımı
- Dashboard bakım rutiniyle metrik drift riskini azaltma
- Rapor yorumunu aksiyon planına bağlayan çerçeve kurma
16. Ek Eğitim: Dijital Pazarlama Uzmanlığı Eğitimi
- Hedef, KPI ve bütçe kurgusuyla performans yaklaşımı geliştirme
- Arama reklamlarında anahtar kelime stratejisi oluşturma
- Sosyal reklamlarda hedefleme ile kreatif uyumunu güçlendirme
- SEO temelleriyle organik büyüme stratejisi kurma
- E-posta otomasyonunda segment ve senaryo yaklaşımı geliştirme
- Dönüşüm optimizasyonunda A/B test kurgusu ve yorumlama
- Raporlama ritmiyle ekip içi karar süreçlerini hızlandırma
- Atıf yaklaşımıyla kanallar arası katkıyı doğru okuma
- İçerik planlamasında üretim ve dağıtım disiplinini kurma
- Analitik içgörüyle aksiyon üreten pazarlama düzeni oluşturma
Google Analytics Eğitimi ile İlgili
Sıkça Sorulan Sorular ve Cevapları
Etkinlik (event) ve parametre yaklaşımı nasıl tasarlanır?
Ölçüm hedeflerinden başlayarak temel etkinlik seti belirlenir; ardından isimlendirme standardı ve parametre sözlüğü hazırlanır. Bu yaklaşım, raporlarda tutarlılığı artırır ve analiz süresini kısaltır.
Dönüşümleri belirlerken hangi kriterlere dikkat etmeliyiz?
Dönüşümler, iş sonucunu temsil eden kritik adımlardan seçilir ve birincil-ikincil ayrımı yapılır. Böylece raporlar odaklı kalır ve optimizasyon daha sağlıklı ilerler.
Standart raporlar ile Keşifler (Explorations) hangi senaryolarda tercih edilir?
Standart raporlar düzenli takip için uygundur; Keşifler ise hipotez testinde ve derin analiz ihtiyaçlarında öne çıkar. Funnel ve yol analizleriyle davranışın arkasındaki nedenler daha net görünür.
GTM ile etiketleme sürecinde en sık yapılan hatalar nelerdir?
Yinelenen tetiklemeler, tutarsız isimlendirme ve eksik parametre gönderimi en yaygın hatalardır. Eğitimde debug akışı ve kontrol listeleriyle bu riskleri azaltan pratikler uygulanır.
Eğitim içeriğini ihtiyaçlarımıza göre özelleştirebilir misiniz?
Evet. Eğitim öncesinde ihtiyaç analizi yaparak içerik ve örnekleri ekibinize göre uyarlayabiliriz. Modüller eklenebilir, bazı başlıklar derinleştirilebilir veya sadeleştirilebilir.
Eğitim yeri, yöntemi ve sertifikasyon süreci nasıl ilerliyor?
Eğitim online (canlı) veya yerinde gerçekleştirilebilir; tarih ve saatleri ekibinizin uygunluğuna göre planlarız. Program sonunda katılım sertifikası verilir; talep edilirse ölçme-değerlendirme ve raporlama eklenebilir.
