- Satıştan önce bir ana metrik belirle, bir referans değere (baseline) göre karşılaştır ve sonucu öne çekme etkileri durulduktan sonra oku.
- En temiz referans değer bir holdout grubudur: teklifi görmeyen ziyaretçilerin bir kısmı. Geçen yıl ve satıştan önceki haftalar ikinci bir bakış açısı olarak işe yarar.
- Altı metrik çoğu soruyu kapsar: gelir, sipariş sayısı, ortalama sipariş değeri, marj, yeni müşteri payı ve iadeler.
- Rehber, kopyalayabileceğin bir rapor şablonu ile sona eriyor. Black Friday 2026, 27 Kasım Cuma; Cyber Monday ise 30 Kasım Pazartesi.
Bir Black Friday kampanyasının işe yarayıp yaramadığını ölçmek için satıştan önce bir hedef metrik belirle, kampanya olmasaydı ne olacağını gösteren bir referans değerle karşılaştır ve sonucu yalnızca öne çekme etkileri durulduktan sonra oku. En güçlü referans değer bir holdout grubudur: teklifi görmeyen küçük bir ziyaretçi kesimi. Yıldan yıla ve haftadan haftaya karşılaştırmaların kurulumu daha kolaydır ama yanlış yorumlanmaları da daha kolaydır.
Black Friday 2026, 27 Kasım Cuma; Cyber Monday ise 30 Kasım Pazartesi. Bu rehber başarı tanımını, önemli olan altı metriği, üç karşılaştırma yöntemini, öne çekme etkilerini, Varify ile bir holdout kurulumunu ve bir rapor şablonunu kapsıyor. Bir A/B testinin kendi veri kalitesi için holdout bölümünde bağlantısı verilen rehbere bakabilirsin.
Satıştan önce başarıyı tanımla
Hiç kimse başarının ne anlama geldiğini yazmadıysa bir kampanya sonradan değerlendirilemez. Satış başlamadan önce şu noktalarda anlaş:
- Bir ana metrik. Karar verici sayıyı seç: örneğin ziyaretçi başına gelir, katkı marjı veya yeni müşteri sayısı. Geliri artırıp marjı düşüren bir kampanya bir metrikte iyi, diğerinde kötü görünebilir.
- Koruma (guardrail) metrikleri. Kötüleşmemesi gereken sayıları belirle, örneğin iade oranı veya indirim kodlu siparişlerin payı.
- Karşılaştırma. Herhangi bir veri görmeden önce hangi referans değeri kullanacağına karar ver (aşağıya bak).
- Zaman penceresi. Başlangıcı, bitişi ve nihai okuma tarihini sabitle. Raporun sahibinin kim olduğunu yaz.
Tanımı tek bir paragrafta yaz ve kampanyanın bir kısmını yürüten herkesle paylaş. Sabit bir tanım, sonradan en iyi görünen metriği seçme alışkanlığını önler. Sade bir dille bir karar kuralı ekle, örneğin: kampanya grubu ana metrikte holdout'u geçerse ve koruma metrikleri tutarsa, bu formatı gelecek yıl tekrarlarız; marj düşerse teklifi değiştiririz.
Önemli olan metrikler
Altı metrik Black Friday ile ilgili çoğu soruyu kapsar. Her birini her raporda aynı şekilde tanımla.
- Gelir. Dönemdeki toplam sipariş değeri. Kargo ve vergilerin dahil olup olmayacağına karar ver ve bu seçime sadık kal.
- Siparişler. Tamamlanan sipariş sayısı. Her siparişi bir kez say.
- Ortalama sipariş değeri. Gelirin siparişlere bölünmesi. Tekliflerin sepet büyüklüğünü değiştirip değiştirmediğini gösterir.
- Marj. Gelirden mal maliyetlerinin, kargonun ve indirimlerin çıkarılması, hem tutar hem de gelire oran olarak. Ekstra gelirin karşılığını verip vermediğini gösterir.
- Yeni müşteri payı. İlk kez satın alan müşterilerden gelen siparişlerin tüm siparişlere bölünmesi. Kampanyanın yeni kişilere ulaşıp ulaşmadığını gösterir.
- İadeler. İade edilen siparişlerin veya ürünlerin siparişlere oranı. İadeler haftalar sonra gelir, bu yüzden okumayı iade penceresinden sonra tekrarla.
Ziyaretçi başına gelir, trafik ile satışlar arasında kullanışlı bir köprüdür: gelirin ziyaretçilere bölünmesi. Farklı trafiğe sahip dönemleri ve grupları karşılaştırmanı sağlar.
Doğru karşılaştırmayı seç
Her karşılaştırma biraz farklı bir soruyu yanıtlar. Tabloda üç yaygın yöntem listeleniyor.
| Karşılaştırma yöntemi | Güçlü yanı | Zayıf yanı |
|---|---|---|
| Geçen yılın aynı dönemi | Aynı sezonu ve aynı takvimi, Black Friday'in kendisi dahil kapsar. | Mağaza, trafik karışımı, fiyatlar ve pazar geçen yıldan farklıdır. Fark, kampanyadan çok daha fazlasını içerir. |
| İndirimden önceki haftalar | Zaman ve mağaza kurulumu açısından yakın. Analitik aracından çekmesi kolay. | Normal haftalarda Black Friday talebi olmaz, bu yüzden tüm tepe noktası kampanya etkisi gibi görünür. |
| Holdout grubu | Aynı günler, aynı pazar, aynı mağaza. Tek fark tekliftir, bu yüzden fark kampanyanın etkisini gösterir. | Başlamadan önce bir kurulum gerektirir. Küçük bir grup daha geniş bir hata payı demektir ve bazı ziyaretçiler teklifi hiç görmez. |
"İşe yaradı mı" sorusunun dürüst cevabı, bir referans noktasına (baseline) göre farktır. Yıldan yıla ve öncesi-sonrası karşılaştırmaları ikinci bir bakış açısı olarak iyidir. Üçü arasında kampanyayı o günlerde değişen diğer her şeyden ayıran tek yöntem holdout grubudur.
Öne çekme (pull-forward) etkilerine dikkat et
Öne çekme etkisi, kampanyanın satın almaları zamanda öne çekmesi durumunda ortaya çıkar. Ekim ya da Aralık'ta satın alacak olan müşteriler, genellikle indirimli şekilde Black Friday'de satın alır. Bu durumda indirim kampanyası, net etkisinden daha büyük görünür. Bu, mağazan için kontrol edilmesi gereken bir hipotezdir, çünkü büyüklüğü kategoriye ve müşteri tabanına göre değişir.
Üç kontrol bunu görünür kılar:
- Toplamları daha uzun bir pencerede karşılaştır. Ekim başından Aralık sonuna kadar olan geliri, referans dönemindeki aynı pencereyle karşılaştır. Black Friday'de bir kazanç ile sonrasında bir düşüşün birlikte görülmesi öne çekmeye işaret eder.
- Tekrar eden müşterilere bak. Black Friday'de satın alan müşterilerin takip eden haftalarda da satın alıp almayacağını kontrol et.
- İndirim payına bak. İndirim kodu kullanan mevcut müşterilerden gelen siparişler artarken tam fiyatlı siparişler düşüyorsa, indirimler tam fiyatlı siparişlerin yerini almış olabilir.
Seçtiğin pencereden sonra, örneğin Ocak'ta, nihai okumayı planla ve Cyber Monday'deki ilk okumayı ön sonuç olarak değerlendir.
Varify ile holdout kullanarak ölçüm yap
Kontrol grubu (holdout group), herkes kampanyayı görürken normal mağazayı gören ziyaretçilerin bir kısmıdır. İki grubu aynı günler için karşılaştırdığında kampanyanın gerçek etkisini görürsün. Varify bunu bir A/B testiyle ya da kişiselleştirme ve eşit olmayan trafik dağılımıyla kurabilir. Yoğun hafta içinde test çalıştırıp çalıştıramayacağın Black Friday sırasında A/B testi yazısında ele alınıyor.
- Bölünmeyi kur. Kampanya unsurlarını varyasyon olarak oluştur: banner, fiyatlar, rozetler (geliştirici olmadan Black Friday bannerlarını nasıl test edeceğini incele). Prompt-Based Experimentation (PBX) ile bunları Görsel Editör'de (“Ask AI”) sade bir dille tarif edersin, yapay zeka varyasyonu oluşturur, kodu yazar ve deneyi kurar, geliştiriciye gerek kalmaz. PBX örneklerine ve PBX dokümantasyonuna bak. Trafiğin küçük bir kısmını orijinale ata. Bu kısım senin kontrol grubundur. Hangi oranın doğru olduğu trafiğine bağlıdır, bu yüzden test süresi hesaplayıcısı ile planla.
- Doğru ziyaretçileri hedefle. URL sorgusuna (UTM), yönlendirene (referrer) veya coğrafyaya göre hedef kitle hedeflemesiyle kontrol grubu tek bir e-postadan veya reklamdan gelen ziyaretçilere uygulanabilir. hedef kitle hedeflemesine bak.
- Ölç. GA4'ü bağla ve grup başına geliri, siparişleri ve sepet değerini oku. Ham veri için Varify, BigQuery değerlendirmesini ve CSV dışa aktarmayı sunar (sonuçları dışa aktarma yazısına bak), ve Bayes istatistikleri kalan çalışma süresini gösterir. Online mağazalar için Black Friday araçları rehberi önceden kontrol edilmesi gereken analitik ve kayıt kurulumunu listeler.
- Önce kontrol et. Önizleme bağlantısını ve QA modunu kullanarak hedeflerin her iki grup için de tetiklendiğini doğrula (kalite güvencesine bak).
Varify hiçbir çerez ayarlamaz ve grup atamasını localStorage'da saklar, böylece geri dönen bir ziyaretçi aynı grupta kalır. Analitik aracının hangi ziyaretçileri sayabileceği, veri koruma görevlinin karar vereceği onay (consent) kurulumuna bağlıdır. Bir A/B testinin veri tarafı için GA4 mü BigQuery mi: bir A/B testinin hangi rakamlara güvenebileceği yazısını oku.
Black Friday sonrası rapor şablonun
Bu taslağı bir belgeye kopyala. Cyber Monday'de ilk okuma olarak doldur, seçtiğin zaman penceresinden sonra tekrar doldur.
- Satıştan önceki hedef ve metrik tanımı, son okuma tarihiyle birlikte
- Dönem, kanallar ve yürütülen teklifler, başlangıç ve bitiş zamanlarıyla
- Ana metrik için sonuçlar: kampanya grubu, temel değer, fark ve hata payı
- Diğer beş metrik ve koruma (guardrail) metrikleri için sonuçlar
- İkinci görünümle karşılaştırma (geçen yıl veya önceki haftalar)
- İleri çekme (pull-forward) kontrolü: daha uzun pencere üzerindeki toplamlar
- Neyin işe yaradığı, neyin yaramadığı ve gelecek yıl neyi farklı yapacağımız
- Açık noktalar: gelmesi beklenen iadeler, veri boşlukları, sorumlular ve tarihler
Her sayıyı destekleyen ekran görüntülerini veya dışa aktarımları ekle ve her rakamın yanına veri kaynağını yaz.
Black Friday kampanyanı bir holdout ile ölç.
Varify.io: PBX, GA4 entegrasyonu, Campaign Booster. Teklifi gören grubu, görmeyen grupla karşılaştır.