06 Ara 2025·8 dk
Hipotezleri ve Öğrenimleri İzleyen Bir Web Uygulaması Nasıl Oluşturulur
Hipotezleri yönetmek, deneyleri yürütmek ve öğrenimleri tek bir yerde yakalamak için bir web uygulaması tasarlama, inşa etme ve yayına alma adım adım rehberi.
Hipotezleri yönetmek, deneyleri yürütmek ve öğrenimleri tek bir yerde yakalamak için bir web uygulaması tasarlama, inşa etme ve yayına alma adım adım rehberi.
Bir veritabanı seçmeden veya ekranlar tasarlamadan önce, deney izleme web uygulamanızın hangi problemi çözdüğünü netleştirin. Çoğu ekip fikir eksikliğinden başarısız olmaz—başarısız olmalarının nedeni bağlamın kaybolmasıdır.
Aşağıdaki işaretler özel bir öğrenme deposuna ihtiyaç duyduğunuzu gösterir:
Basit bir dilde bir paragraf problem ifadesi yazın, örneğin: “Birçok test yapıyoruz ama daha önce ne denediğimizi, neden denediğimizi, ne olduğunu ve bunun kararımızı değiştirip değiştirmediğini güvenilir şekilde cevaplayamıyoruz.” Bu, diğer her şeyi sabitleyecektir.
Birincil hedef olarak "kayıtlı deney sayısı" gibi gösteriş amaçlı metriklerden kaçının. Bunun yerine davranışlar ve karar kalitesi etrafında başarıyı tanımlayın:
Bu kriterler hangi özelliklerin gerekli olduğunu (ve hangilerinin isteğe bağlı olduğunu) yönlendirecektir.
Deneyim çalışmaları fonksiyonlar arasıdır. V1 için uygulamanın kimin için olduğunu tanımlayın—genellikle ürün, growth, UX araştırma ve data/analytics karışımı olur. Ardından onların temel iş akışlarını eşleyin:
Her iş akışını kusursuz desteklemeniz gerekmez—paylaşılan kayıt herkes için mantıklı olmalı.
Kapsam kayması MVP'leri öldürür. Sınırlarınızı erken belirleyin.
V1 muhtemelen yapacak: hipotezleri yakalamak, deneyleri sahip ve tarihlerle ilişkilendirmek, öğrenimleri saklamak ve her şeyi kolay aranır hale getirmek.
V1 muhtemelen yapmayacak: analiz araçlarının yerini almak, deneyleri koşturmak, istatistiksel anlamlılık hesaplamak veya tam bir ürün keşif aracına dönüşmek.
Basit bir kural: bir özellik dokümantasyon kalitesini, bulunabilirliği veya karar almayı doğrudan iyileştirmiyorsa, sonraya bırakın.
Ekranları tasarlamadan veya veritabanı seçmeden önce kimin uygulamayı kullanacağını ve hangi çıktıları ihtiyaç duyduklarını netleştirin. İyi bir deney izleme uygulaması "açık" hissettirir çünkü gerçek ekip davranışını yansıtır.
Çoğu ekip dört rolle başlayabilir:
Hızlı bir doğrulama yöntemi, her rolün yapması gereken işleri listelemektir:
| Role | Key jobs to be done |
|---|---|
| Contributor | Fikri hızlıca kaydetmek, test edilebilir bir hipoteze dönüştürmek, bir deney planını dokümante etmek, durumu güncellemek, kanıtla öğrenimleri yakalamak. |
| Reviewer | Hipotezlerin spesifik olmasını sağlamak, başarı metriklerini ve koruyucuları onaylamak, "koşmaya hazır" onayı vermek, öğrenimin eyleme dönüştürülecek kadar güçlü olup olmadığını belirlemek. |
| Admin | Alanları/taksonomiyi ayarlamak, erişimi yönetmek, denetim gereksinimlerini ele almak, şablonlar ve entegrasyonları sürdürmek. |
| Viewer | İlgili önceki deneyleri bulmak, ne denendiğini anlamak ve tekrar çalıştırmadan öğrenimleri yeniden kullanmak. |
Pratik bir "mutlu yol" akışı:
Bir reviewer’ın nerede devreye gireceğini belirleyin:
Tasarım yaparken bekleme süresi, belirsiz sahiplik, eksik veri bağlantıları ve "sonuç" yayınlanmış ama karar yok gibi ortak darboğazları göz önünde bulundurun. İşin ilerlemesini sağlamak için zorunlu alanlar, sahip ataması ve "inceleme gerekiyor" kuyruğu gibi hafif işaretler ekleyin.
İyi bir veri modeli uygulamayı "açık" hissettirir: insanlar bir fikri bir kez yakalar, üzerinde birden çok test yapar ve daha sonra ne öğrendiklerini dokümanlar içinde aramak zorunda kalmazlar.
Gevşek bir fikri test edilebilir hale getiren minimum alanları tanımlayarak başlayın:
Bu alanları kısa ve yapılandırılmış tutun; uzun anlatılar ekler veya notlar bölümünde saklansın.
Çoğu ekip küçük bir nesne setine ihtiyaç duyar:
Çoğaltmayı önleyecek bağlantıları modelleyin:
MVP içinde bile hafif etiketleme ekleyin:
Bu taksonomi, karmaşık iş akışı zorlamadan arama ve raporlama için faydalı olacaktır.
Durum çerçevesi deney izleme uygulamasının omurgasıdır. Çalışmayı ilerletir, incelemeleri hızlandırır ve "yarım kalmış" deneylerin öğrenme deposunu kirletmesini engeller.
Ekiplerin gerçekten nasıl çalıştığına uyan basit bir akışla başlayın:
Durum değişikliklerini açık hale getirin (buton veya açılır menü) ve mevcut durumu her yerde gösterin (liste görünümü, detay sayfası, dışa aktarmalar).
Durumlar tamlığı zorladığında daha faydalıdır. Örnekler:
Bu, "Running" durumunda net bir metrik olmamasını ve "Decided" girişi gerekçesiz bırakılmamasını önler.
Kısa serbest metin açıklamasıyla yapılandırılmış bir karar kaydı ekleyin:
Inconclusive durumlarında ekiplerin bunları gömmesine izin vermeyin. Bir neden (ör. düşük güç, çelişkili sinyaller, ölçüm eksikliği) ve önerilen bir takip (yeniden çalıştırma, nitel veri toplama veya belirli bir tarihte tekrar gözden geçirme) zorunlu olsun. Bu, deney veritabanınızı dürüst tutar ve gelecekteki kararları iyileştirir.
Bir izleme uygulaması hızda başarılı olur veya başarısız olur: bir fikri ne kadar çabuk yakalayabildiğiniz ve ekibin bunu aylar sonra ne kadar kolay bulabildiği önemlidir. "Şimdi yaz, sonra düzenle" tasarımını hedefleyin ama veritabanını bir çöp kutusuna dönüştürmeyin.
Tam döngüyü kapsayan küçük bir ekran seti ile başlayın:
Şablonlar ve varsayılan alanlar kullanarak yazma miktarını azaltın: hipotez ifadesi, beklenen etki, metrik, hedef kitle, rollout planı, karar tarihi.
Zamanla bileşik fayda sağlayan küçük hızlandırıcılar ekleyin: klavye kısayolları (yeni oluştur, etiket ekle, durum değiştir), hızlı sahip ekleme ve mantıklı varsayılanlar (durum = Draft, sahip = oluşturan, tarihler otomatik doldurulur).
Getiriyi birinci sınıf iş akışı olarak ele alın. Küresel arama artı etiket, sahip, tarih aralığı, durum ve birincil metrik için yapılandırılmış filtreler sağlayın. Kullanıcıların filtre kombinasyonları kaydetmesine izin verin. Detay görünümünde etiketleri ve metrikleri tıklanabilir yaparak ilgili öğelere atlayın.
Basit bir ilk çalışma deneyimi planlayın: bir örnek deney, "İlk hipotezini oluştur" isteği ve burada neyin yer aldığına dair açıklama içeren boş bir liste. İyi boş durumlar kafa karışıklığını önler ve ekipleri tutarlı dokümantasyona yönlendirir.
Şablonlar "iyi niyetleri" tutarlı dokümantasyona dönüştürür. Her deney aynı yapıdan başlarsa incelemeler hızlanır, karşılaştırmalar kolaylaşır ve eski notları çözmek için daha az zaman harcanır.
Bir ekranda sığacak kısa bir hipotez şablonu ile başlayın ve insanları test edilebilir ifadeye yönlendirin. Güvenilir bir varsayılan:
If we [change] , then [expected outcome] , because [reason / user insight] .
Birkaç alan ekleyin, belirsiz iddiaları önlemek için:
Plan şablonunuz, testi sorumlu şekilde yürütmek için yeterli detayı yakalamalıdır:
Bağlantıları birinci sınıf alanlar olarak tutun ki şablon çalışmaya bağlansın:
Birkaç deney türü ön ayarı (A/B testi, onboarding değişikliği, fiyat testi) sağlayın; her biri tipik metrikleri ve koruyucuları doldursun. Yine de ekipleri yanlış kalıba sokmamak için bir "Özel" seçeneği tutun.
Amaç basit: her deney kısa ve tekrarlanabilir bir hikaye gibi okumalı—neden, ne, nasıl ve nasıl karar verileceği.
Bir izleme uygulaması gerçekten değerli hale geldiğinde kararları ve gerekçeyi korur; sadece sonuçları değil. Hedef, öğrenimleri taraması, karşılaştırması ve yeniden kullanması kolay hale getirmektir—böylece sonraki deney daha akıllıca başlar.
Bir deney bittiğinde (veya erken durdurulduğunda) şu alanları zorunlu kılan bir öğrenim girdisi oluşturun:
Bu yapı tek seferlik yazıları, ekibin arayıp güvenebileceği bir veritabanına dönüştürür.
Sayılar nadiren tüm hikayeyi anlatır. Aşağıdaki alanlar için yer ayırın:
Bu, ekiplerin metriklerin neden hareket ettiğini (veya etmediğini) anlamasına yardımcı olur ve aynı yanlış yorumları tekrarlamayı önler.
Öğrenim girdisine ekler eklemeye izin verin—insanların daha sonra bakacağı yer burasıdır:
Eklerin kullanılabilir kalması için sahip, tarih, ilgili metrik gibi hafif meta veriler saklayın.
Süreç yansımaları için ayrılmış bir alan bileşik gelişimi sağlar: katılım boşlukları, ölçüm hataları, kafa karıştıran varyantlar veya uyumsuz başarı kriterleri. Zamanla bu, daha temiz testler yürütme için pratik bir kontrol listesine dönüşür.
Raporlama ancak ekibe daha iyi karar almada yardımcı oluyorsa faydalıdır. Bir deney izleme uygulaması için bu, analizleri hafif, net tanımlı ve ekibin gerçek çalışma biçimine bağlı tutmak anlamına gelir (gösteriş amaçlı "başarı oranı" değil).
Basit bir pano pratik soruları yanıtlayabilir:
Her metriği tıklanabilir yapın ki insanlar temel deney dokümantasyonuna inebilsin ve toplamlar üzerinde tartışma çıkmasın.
Çoğu ekip sonuçları şu şekilde görmek ister:
Bu görünümler hipotez yönetimi için özellikle faydalıdır çünkü tekrarlayan desenleri (ör. sık başarısız olan onboarding hipotezleri) ortaya çıkarır.
Bir "öğrenim akışı" öğrenme deposunda neyin değiştiğini vurgulamalı: yeni kararlar, güncellenen varsayımlar ve yeni etiketlenmiş öğrenimler. Bunu bir haftalık özet ile eşleştirin:
Bu, ürün deneyimini görünür kılar ama herkesi her A/B test detayını okumaya zorlamaz.
Varsayılan olarak istatistiksel gerçeklik izlenimi veren grafiklerden ve etiketlerden kaçının. Bunun yerine:
İyi raporlama tartışmayı azaltmalı, yanıltıcı metriklerle yeni tartışmalar üretmemelidir.
Bir izleme uygulaması ekibin zaten kullandığı araçlara uymazsa tutmaz. Entegrasyonların hedefi "daha çok veri" değil—daha az manuel kopyala/yapıştır ve daha az kaçırılmış güncellemedir.
İnsanların diğer iç araçlara eriştiği yönteme uygun girişle başlayın.
Şirketinizde SSO (Google Workspace, Microsoft, Okta) varsa bunu kullanın ki onboarding tek tıkla olsun ve offboarding otomatikleşsin. Ayrıca ekip dizini senkronizasyonu ile deneylerin gerçek sahiplere, ekiplere ve reviewerlara (örn. "Growth / Checkout squad") otomatik atfedilmesini sağlayın, böylece herkes iki yerde profil tutmak zorunda kalmasın.
Çoğu ekip ham analitik eventlerini izleme uygulamasına koymak istemez. Bunun yerine referanslar saklayın:
API'lerle çalışıyorsanız ham secret'ları veritabanında saklamayın. Mümkünse OAuth akışı kullanın veya tokenları özel bir secrets manager'da saklayın, uygulamada yalnızca dahili referans tutun.
Bildirimler dokümantasyonu canlı bir iş akışına çevirir. Eylemlere odaklı tutun:
Bunları e-posta veya Slack/Teams'e gönderin ve tam deney sayfasına (örn. /experiments/123) derin bağlantı ekleyin.
CSV import/export'u erken destekleyin. En hızlı yollarından biridir:
İyi bir varsayılan, deneyleri, hipotezleri ve kararları ayrı ayrı dışa aktarmak ve tekrar içe aktarırken çoğaltmayı önleyecek stabil ID'ler sunmaktır.
İnsanların sisteme güvenmesi izleme aracının çalışması için şarttır. Bu güven açık izinler, güvenilir bir denetim izi ve temel veri hijyeni ile inşa edilir—özellikle deneyler müşteri verisi, fiyatlandırma veya ortak bilgileri içeriyorsa.
Ekiplerin gerçekte nasıl çalıştığına uyan üç katmanla başlayın:
MVP için rolleri basit tutun: Viewer, Editor, Admin. Gerekirse sonra "Owner" ekleyin.
Bir metrik tanımı test ortasında değişirse bilmek istersiniz. Aşağıdakilerin değiştirilemez geçmişini saklayın:
Denetim günlüğünü her kayıttan erişilebilir yapın ki reviewer'lar arama yapmak zorunda kalmasın.
Bir saklama temel çizgisi tanımlayın: deneyler ve ekler ne kadar süre tutulur ve biri şirketten ayrıldığında ne olur.
Yedeklemeler gösterişli olmak zorunda değil: günlük snapshot'lar, test edilmiş geri yükleme adımları ve "kimi arayacağın" çalıştırma kitabı yeterlidir. Dışa aktarma özelliği varsa proje izinlerine saygı gösterdiğinden emin olun.
PII'yi son çare olarak ele alın. Notlar için bir redaksiyon alanı (veya anahtar) ekleyin ve ham veriyi yapıştırmak yerine onaylı kaynaklara bağlantı vermeyi teşvik edin.
Ekler için adminlerin proje başına yüklemeyi kısıtlamasına (veya tamamen devre dışı bırakmasına) izin verin ve yaygın riskli dosya türlerini engelleyin. Bu, öğrenme deposunu kullanışlı tutarken uyumluluk sorunlarını azaltır.
MVP'nizin teknoloji yığını, mükemmellikten çok hızlı iterasyona odaklanmalı. Amaç, ekibin gerçekten kullanacağı bir şeyi yayına almak ve iş akışları ile veri ihtiyaçları doğrulanınca geliştirmektir.
MVP için basit bir monolit (tek kod tabanı, tek dağıtılabilir uygulama) genellikle en hızlı yoldur. Kimlik doğrulama, deney kayıtları, yorumlar ve bildirimler tek yerde olmak kolay hata ayıklama ve düşük işletme maliyeti sağlar.
Büyümeyi planlayarak tasarlayın: fonksiyonlara göre modülerleştirin (örn. "experiments", "learnings", "search"), temiz bir dahili API katmanı tutun ve UI ile veritabanı sorgularını sıkı bağlamayın. Benimsenme artarsa, daha sonra servisleri (arama, analitik, entegrasyonlar) ayırabilirsiniz.
İlişkisel bir veritabanı (PostgreSQL yaygın bir tercih) deney izleme için uygundur çünkü verileriniz yapılandırılmıştır: sahipler, durumlar, tarihler, hipotez, variantlar, metrikler ve kararlar. İlişkisel şemalar filtreleme ve raporlama işini tahmin edilebilir kılar.
Ekler (ekran görüntüleri, sunumlar, ham dışa aktarımlar) için nesne depolama (S3-uyumlu) kullanın ve veritabanında yalnızca meta verileri ve URL'leri saklayın. Bu yedeklemeleri yönetilebilir tutar ve veritabanınızı bir dosya dolabına çevirmez.
Her ikisi de çalışır. MVP için REST genellikle daha basit ve entegrasyonlar için daha anlaşılırdır:
Frontend çok sayıda "bir sayfa, birçok ilişkili nesne" ihtiyacı varsa GraphQL overfetching'i azaltabilir. Hangi yolu seçerseniz seçin, endpoint'leri ve izinleri basit tutun ki esnek ama güvenilmez bir API ile yayına çıkmayın.
Arama "öğrenme deposu" ile unutulmuş bir veritabanı arasındaki farktır. İlk günden tam metin araması ekleyin:
Daha sonra daha iyi alaka sıralaması, yazım hatası toleransı veya alan bazlı ağırlıklandırma gerekirse özel arama servisi ekleyebilirsiniz. Ancak MVP, insanların "geçen çeyrekteki checkout deneyi"ni saniyeler içinde bulmasını sağlamalıdır.
Ana darboğazınız çalışan bir MVP'yi insanlara göstermekteyse, bu tür iç araçları Koder.ai ile prototiplemek işe yarayabilir. Bu platform chat arayüzüyle web uygulamaları oluşturmayı hızlandırır (genellikle React frontend, Go + PostgreSQL backend), kaynak kod dışa aktarımı, dağıtım/barındırma, özel domain ve snapshot/rollback gibi pratik özellikler sunar. Bu, şablonlar, durumlar, arama ve izinler gibi iş akışlarını doğrulamak için genellikle yeterlidir.
Bir deney izleme uygulamasının başarısı özelliklerde değil benimsenmede yatar. MVP'nizi bir ürün gibi planlayın: küçük gönderin, gerçek iş akışlarında test edin, sonra genişletin.
Bir ekibin işi sürtünmesiz dokümante edip geri bulmasını sağlayacak minimum:
Bir özellik giriş süresini veya bulunma süresini azaltmıyorsa ertelenmelidir.
V1'i küçük bir pilot ekibe (5–15 kişi) 2–4 hafta boyunca açın. Her yeni deneyi mutlaka orada kullanmalarını isteyin; sadece birkaç yakın tarihli deneyi geri doldurmalarını sağlayın.
Gerçekçi senaryolarla test edin:
Geri bildirimi haftalık toplayın ve kafa karışıklığını gideren düzeltmeleri önceliklendirin: alan adları, varsayılan değerler, boş durumlar ve arama kalitesi.
Eğer platform yaklaşımı kullanıyorsanız (ör. MVP'yi Koder.ai üzerinde inşa edip iş akışları stabil olduğunda kodu dışa aktarmak), pilotu "planlama modu" olarak kullanın: veri modelini ve mutlu yol UX'i kilitleyin, ardından entegrasyonlar ve izin kenarlarını yineleyin.
Kayıt düzenli hale geldikten sonra yüksek etkili yükseltmeleri ekleyin:
İşleyiş normları belirleyin:
Bu normları kısa bir iç sayfada dokümante edin (örn. /playbook/experiments) ve onboarding'e ekleyin.
Aşağıdaki soruları güvenilir şekilde cevaplayamıyorsanız başlamak için doğru zamandır:
Deneyler sunumlar, dokümanlar ve sohbetler arasında dağılıyorsa ve insanlar işi tekrarlıyor veya geçmiş notlara güvenmiyorsa, "tablo yeterli" aşamasını geçmişsiniz demektir.
Sayısal gösterge yerine davranış ve karar kalitesine odaklanın:
V1'i ilk etapta ortak öğrenme kaydı olarak kullanacak çapraz fonksiyonlu ekipler düşünün:
Kayıt yapısı herkes için anlaşılır olmalı; iş akışları farklı olsa bile okunaklı olsun.
Pratik bir v1 sınırı şunları yapmayı içerir:
Uygulama içinde analiz araçlarını değiştirmeye veya deney yürütmeye çalışmayın. Bir özellik dokümantasyon kalitesini, bulunabilirliği veya karar almayı iyileştirmiyorsa erteleyin.
Basit bir rol/izin modeli işe yarar:
MVP için bunu şeklinde eşleyin; daha sonra ayrıntı ekleyebilirsiniz.
İleride aramak istediğiniz verilere göre modelleyin:
Küçük ve açık bir durum seti kullanın, örneğin:
Durum değişikliklerini kasıtlı yapın (buton/menü) ve her yerde görünür kılın (liste, detay, dışa aktarma). Bu, yarım kalmış öğelerin depoyu kirletmesini engeller.
Eksik veya düşük kaliteli girdileri önlemek için zorunlu alanlar koyun:
Bu, "başarı tanımı yapılmadan çalıştırıldı" veya "sonuç var ama karar yok" gibi durumları azaltır.
Öğrenimleri yeniden kullanılabilir kılacak şekilde yapılandırın:
Nitel bağlam (notlar, alıntılar) ve kanıt ekleri (tasarımlar, dashboardlar, SQL, dışa aktarımlar) ekleyin. "Farklı ne yapardık" alanı süreç iyileştirmesine yardımcı olur.
Pratik bir MVP yığını örneği:
Temel ilişkiler:
Bu kombinasyon hızlıca yayına almayı kolaylaştırır ve ileride ölçeklenmeyi mümkün kılar.