Girişim Ölçümleme ve KPI'lar: Başarının Anahtarı - Kapsamlı Rehber

Girişimcilikte "Ölçemediğin şeyi yönetemezsin" sözü hiç bu kadar anlamlı olmamıştı. Türkiye'deki startup ekosistemi büyürken, doğru metrikleri izlemek başarı ile başarısızlık arasındaki ince çizgiyi belirliyor.

Giriş: Neden Bu Kadar Önemli?

Türkiye'deki startup'ların %90'ı ilk 3 yılda kapanıyor. Bu sayı dünya ortalamasından bile yüksek. Peki neden böyle? Çoğu girişimci "his" ile karar veriyor, veri odaklı düşünemiyor.

Düşünün ki bir araba kullanıyorsunuz ama gösterge paneli yok. Ne hızla gittiğinizi, yakıtınızın ne kadar olduğunu, motorun sıcaklığını bilmiyorsunuz. Bu durumda kazaya uğramamak neredeyse imkansız. İşte startup'larda KPI'lar bu gösterge paneli görevi görür.

Veri Odaklı Kültür Nedir?

Veri odaklı kültür, her kararın veri ile desteklendiği bir iş yapış şeklidir. Bu kültürü kurmak aslında düşündüğünüzden daha basit. Her sabah kahvenizi içerken bakmaya değer 5-10 sayı belirleyin. Bu sayılar size işinizin nabzını tutacak.

Örnek günlük rutinler:

• Sabah 9:00 - Dün kaç kişi kayıt oldu?
• Sabah 9:05 - Dün ne kadar gelir elde ettik?
• Sabah 9:10 - Kaç müşteri iptal etti?
• Sabah 9:15 - Destek talebi sayısı nasıl?

Bu basit alışkanlık, 3 ay sonra şirketinizin DNA'sına işlemiş olacak.

"One Metric That Matters" (OMTM) Yaklaşımı

Çok sayıda KPI takip etmek, hiçbirini takip etmemekten farksız. Lean Analytics kitabının yazarları bu konuda çok net: "Her dönemde sadece bir kritik metriğe odaklanın."

Peki bu tek metriği nasıl seçeceksiniz? İşte 4 adımlı framework:

1. Şirket Aşamanızı Belirleyin

Erken aşama (0-100 kullanıcı): Kullanıcı sayısı ve activation rate Büyüme aşaması (100-10.000 kullanıcı): Retention ve revenue Ölçeklendirme aşaması (10.000+ kullanıcı): Efficiency ve profitability

2. İş Modelinizi Analiz Edin

B2B SaaS: MRR (Monthly Recurring Revenue) E-ticaret: GMV (Gross Merchandise Value) Marketplace: Transaction volume Mobil app: DAU (Daily Active Users)

3. Kritik Boğazı Bulun

Şirketinizin en büyük problemi nedir? Müşteri bulmak mı, müşteriyi tutmak mı, yoksa para kazanmak mı? OMTM bu problemi çözmeli.

4. Tüm Takımı Hizalayın

Seçtiğiniz metrik, pazarlama, satış, ürün ve teknik takımların hepsini ortak hedefe yönlendirmeli.

Başarılı OMTM örnekleri:

• Airbnb: Geceleme sayısı (hem ev sahibi hem misafir memnuniyeti)
• Facebook: Aylık aktif kullanıcı (network effect)
• Uber: Tamamlanan yolculuk (demand-supply balance)

KPI'ları Çerçevelerle Hizalama

OKR (Objectives and Key Results) Entegrasyonu

OKR'lar büyük hedefleri, KPI'lar ise günlük takibi sağlar. Örneğin:

Objective: Q1'de müşteri memnuniyetini artırmak Key Result 1: NPS skorunu 30'dan 50'ye çıkarmak İlgili KPI'lar: Haftalık NPS, support ticket sayısı, resolution time

SMART Kriterleri

Her KPI SMART olmalı:

• Specific (Spesifik): "Daha fazla kullanıcı" değil, "1000 yeni kullanıcı"
• Measurable (Ölçülebilir): Sayısal değer olmalı
• Achievable (Ulaşılabilir): Gerçekçi hedef
• Relevant (İlgili): İş hedefleriyle uyumlu
• Time-bound (Zaman sınırlı): Belirli süre

ICE Skoru (Impact-Confidence-Ease)

Her KPI'nın prioritesini belirlemek için:

• Impact: Bu KPI'yı iyileştirmek ne kadar etkili? (1-10)
• Confidence: Bu KPI'yı iyileştirebileceğimize ne kadar eminiz? (1-10)
• Ease: Bu KPI'yı iyileştirmek ne kadar kolay? (1-10)

ICE Skoru = (Impact × Confidence × Ease) / 100

Sektörel KPI Farklılıkları

SaaS (Software as a Service) Şirketleri

SaaS şirketlerinde en önemli KPI'lar:

Primer KPI'lar:

• MRR (Monthly Recurring Revenue)
• Churn Rate (Müşteri kaybı oranı)
• CAC (Customer Acquisition Cost)
• LTV (Customer Lifetime Value)

Sekonder KPI'lar:

• Feature adoption rate
• Time to value
• Support ticket volume

Marketplace Şirketleri

İki taraflı market (Trendyol, Hepsiburada gibi):

Talep tarafı KPI'ları:

• Aktif alıcı sayısı
• Ortalama sipariş değeri
• Tekrar sipariş oranı

Arz tarafı KPI'ları:

• Aktif satıcı sayısı
• Satıcı başına gelir
• Stok out oranı

Birleşik KPI'lar:

• Take rate (komisyon oranı)
• GMV (Gross Merchandise Value)
• Net Promoter Score (her iki taraf için)

E-ticaret Şirketleri

Geleneksel e-ticaret (tek taraflı):

Acquisition KPI'ları:

• Traffic (ziyaretçi sayısı)
• Conversion rate (dönüşüm oranı)
• Cost per acquisition

Retention KPI'ları:

• Repeat purchase rate
• Customer lifetime value
• Cart abandonment rate

Fintech Şirketleri

Finansal teknoloji şirketlerinde:

Regulatory KPI'lar:

• Fraud rate
• Compliance score
• AML (Anti-Money Laundering) alerts

Business KPI'lar:

• Transaction volume
• Revenue per user
• App store rating

Finansal Sağlık Göstergeleri Detayı

CAC (Customer Acquisition Cost) - Derinlemesine

CAC, her yeni müşteri kazanmak için harcadığınız toplam para. Türkiye'deki B2B SaaS şirketlerinde ortalama CAC $150-500 arasında değişiyor.

Tam metodoloji:

CAC = (Pazarlama Harcamaları + Satış Maliyetleri + Overhead) / Kazanılan Müşteri Sayısı

Pazarlama harcamaları neler içerir:

• Google Ads, Facebook Ads gibi paid advertising
• SEO çalışmaları için ödenen ücretler
• İçerik pazarlama maliyetleri
• Event ve konferans giderleri
• Pazarlama araçları (HubSpot, Mailchimp vs.)

Satış maliyetleri neler içerir:

• Satış temsilcilerinin maaşları
• Satış yöneticilerinin maaşları
• CRM sistemleri
• Satış araçları ve yazılımları
• Seyahat giderleri

Segment bazlı CAC analizi:

Tüm müşteriler aynı maliyetle gelmez. Segmentlere ayırın:

• Organik CAC: SEO, referans, word-of-mouth
• Paid CAC: Reklam kampanyaları
• Direct CAC: Doğrudan satış
• Partnership CAC: İş ortaklıkları

Örnek hesaplama: Mart ayında 50.000 TL pazarlama, 30.000 TL satış harcaması yaptınız. 100 yeni müşteri kazandınız.

CAC = (50.000 + 30.000) / 100 = 800 TL

LTV (Customer Lifetime Value) - Kapsamlı Analiz

LTV, bir müşterinin size kazandıracağı toplam gelir. McKinsey'e göre, LTV odaklı şirketler %15-20 daha hızlı büyüyor.

Basit hesaplama metodları:

Yöntem 1: Ortalama tabanlı

LTV = (Ortalama Aylık Gelir × Gross Margin) / Aylık Churn Rate

Yöntem 2: Cohort tabanlı

LTV = Σ (Aylık Gelir × Retention Rate × Gross Margin)

Yöntem 3: Tahminsel (Predictive) Machine learning kullanarak gelecekteki davranışları tahmin etme.

Gross vs. Net LTV:

Gross LTV: Sadece gelir hesabı Net LTV: Gelir - Müşteri hizmet maliyetleri

Net LTV daha gerçekçi ama hesaplaması zor.

Monte-Carlo simülasyonu:

Gelecekte belirsizlik var. Monte-Carlo simülasyonu ile binlerce senaryo çalıştırıp LTV'nin dağılımını görebilirsiniz.

Örnek hesaplama:

• Ortalama aylık gelir: 100 TL
• Gross margin: %70
• Aylık churn rate: %5

LTV = (100 × 0.70) / 0.05 = 1.400 TL

LTV/CAC Oranı - Altın Standart

Bu oran, yatırımınızın geri dönüşünü gösterir. Dünya standartlarında:

• <1: Tehlikeli alan - Her müşteri zarar
• 1-3: Sınırda - Zar zor kârlı
• 3-5: Sağlıklı - Sürdürülebilir büyüme
• >5: Çok iyi - Daha agresif olabilirsiniz

Türkiye'deki durum: Türkiye'deki SaaS şirketlerinin %60'ı 3'ün altında kalıyor. Bu da büyüme potansiyelini sınırlayan en büyük faktör.

Oranı iyileştirme yolları:

LTV artırma:

• Fiyat artışı
• Upselling/cross-selling
• Churn azaltma
• Müşteri hizmet kalitesi

CAC azaltma:

• Organik kanallar (SEO, referans)
• Conversion rate optimization
• Sales process iyileştirme
• Marketing automation

MRR (Monthly Recurring Revenue) - Derinlemesine

MRR, abonelik modelinin kalbi. Dört bileşeni var:

1. Yeni MRR (New MRR): Bu ay ilk defa ödeme yapan müşterilerden gelen gelir.

2. Genişleme MRR (Expansion MRR): Mevcut müşterilerden gelen artış:

• Upgrade (daha pahalı plana geçiş)
• Add-on (ek özellik satın alma)
• Seat expansion (kullanıcı sayısı artışı)

3. Daralma MRR (Contraction MRR): Mevcut müşterilerden gelen azalma:

• Downgrade (daha ucuz plana geçiş)
• Seat reduction (kullanıcı sayısı azalması)
• Feature cancellation (özellik iptal)

4. Churn MRR (Churned MRR): Tamamen iptal eden müşterilerden kaybedilen gelir.

Net New MRR formülü:

Net New MRR = Yeni MRR + Genişleme MRR - Daralma MRR - Churn MRR

Örnek hesaplama:

• Yeni MRR: 10.000 TL
• Genişleme MRR: 3.000 TL
• Daralma MRR: 1.000 TL
• Churn MRR: 2.000 TL

Net New MRR = 10.000 + 3.000 - 1.000 - 2.000 = 10.000 TL

ARR (Annual Recurring Revenue) - MRR'den Geçiş

ARR basitçe MRR × 12 gibi görünse de, tuzakları var:

Tuzak 1: Seasonal effects Bazı aylar daha yüksek, bazıları daha düşük olabilir.

Tuzak 2: One-time payments Kurulum ücreti, danışmanlık gibi tekrar etmeyen gelirler ARR'ye dahil edilmemeli.

Tuzak 3: Annual discounts Yıllık ödemelerde indirim veriyorsanız, gerçek aylık değeri kullanın.

Doğru ARR hesaplama:

ARR = (Son 12 Ayın Tekrarlayan Geliri) / 12 × 12

Net Dollar Retention (NDR) - Genişleme Gelirinin Gücü

NDR, mevcut müşterilerden gelirin nasıl değiştiğini gösterir.

Hesaplama:

NDR = (Başlangıç MRR + Genişleme MRR - Daralma MRR - Churn MRR) / Başlangıç MRR × 100

Benchmark değerler:

• >120%: Dünya klasmanı (Slack, Zoom)
• 110-120%: Çok iyi
• 100-110%: İyi
• 90-100%: Orta
• <90%: Zayıf

Türkiye'deki durum: Türkiye'deki B2B SaaS şirketlerinin ortalama NDR'i %95. Bu da büyüme için daha fazla yeni müşteri gerektiği anlamına gelir.

Gross Dollar Retention (GDR) - Temel Dayanıklılık

GDR, genişleme gelirini hesaba katmadan retention'ı ölçer.

Hesaplama:

GDR = (Başlangıç MRR - Daralma MRR - Churn MRR) / Başlangıç MRR × 100

Benchmark değerler:

• >95%: Mükemmel
• 90-95%: İyi
• 85-90%: Orta
• <85%: Zayıf

Burn Multiple ve Runway

Burn Multiple: Her 1 TL net yeni gelir için kaç TL yakıyorsunuz?

Burn Multiple = Net Cash Burn / Net New ARR

Benchmark değerler:

• <1.5: Çok verimli
• 1.5-3: Verimli
• 3-5: Orta
• >5: Verimsiz

Runway hesaplama:

Runway = Mevcut Nakit / Aylık Burn Rate

Cash Zero Date: Paranızın bitme tarihi Senaryo planlama: Best case, base case, worst case senaryoları

Kullanıcı ve Büyüme Metrikleri Detayı

Activation Rate - "Aha!" Anının Ölçülmesi

Activation, kullanıcının ilk defa ürününüzün değerini anladığı an. Her ürün için farklı:

Tanınmış örnekler:

• Slack: 2.000 mesaj gönderildiği an
• Dropbox: 1 GB dosya yüklendiği an
• Facebook: 10 arkadaş eklendiği an
• WhatsApp: İlk mesajın gönderildiği an

Activation rate hesaplama:

Activation Rate = (Activate olan kullanıcı sayısı / Toplam kayıt sayısı) × 100

Türkiye'deki durum: Türkiye'deki mobile app'lerde ortalama activation rate %20-25. Bu oran çok düşük ve büyük fırsat alanı gösteriyor.

Activation rate iyileştirme:

• Onboarding sürecini basitleştirme
• Progressbar ve gamification
• Personalized onboarding
• In-app guidance ve tooltips

Time to Value (TTV) - Değer Teslim Süresi

TTV, müşterinin kayıt olmasından ilk değeri almasına kadar geçen süre. HubSpot'a göre, TTV'yi %50 azaltan şirketler retention oranlarını %25 artırıyor.

TTV çeşitleri:

Kısa vadeli TTV (Immediate Value):

• WhatsApp: İlk mesaj (1 dakika)
• Uber: İlk yolculuk (10 dakika)
• Netflix: İlk video (5 dakika)

Orta vadeli TTV (Basic Value):

• CRM yazılımı: İlk lead'in girilmesi (1 gün)
• Accounting software: İlk faturanın kesilmesi (1 hafta)

Uzun vadeli TTV (Full Value):

• ERP sistemi: Tam entegrasyon (3-6 ay)
• Business Intelligence: İlk dashboard (1 ay)

TTV iyileştirme stratejileri:

• Quick wins tanımlama
• Setup sürecini otomatikleştirme
• Template ve preset'ler hazırlama
• Dedicated customer success

Feature Adoption Rate - Yeni Özellik Penetrasyonu

Yeni özellikleriniz ne kadar benimsendiğini ölçer.

Hesaplama:

Feature Adoption Rate = (Özelliği kullanan kullanıcı / Toplam aktif kullanıcı) × 100

Adoption lifecycle:

1. Awareness: Kullanıcı özelliği fark eder
2. Interest: Özellik hakkında bilgi alır
3. Evaluation: Özelliği dener
4. Trial: Kısa süre kullanır
5. Adoption: Düzenli kullanır
6. Advocacy: Başkalarına tavsiye eder

Adoption rate iyileştirme:

• Feature announcement (email, in-app)
• Progressive disclosure
• Contextual help
• Usage analytics ve feedback

Viral K-Faktör - Organik Büyüme Motoru

K-faktör, her kullanıcının kaç yeni kullanıcı getirdiğini gösterir. K>1 olduğunda organik büyüme başlar.

Hesaplama:

K = (Davet Sayısı × Dönüşüm Oranı) / Kullanıcı

Detaylı analiz:

• Invitation rate: Kullanıcıların kaçı davet gönderiyor?
• Conversion rate: Davet alanların kaçı kayıt oluyor?
• Cycle time: Davet-kayıt arası süre

Türkiye'deki başarılı örnekler:

• BiP: K=1.2 (WhatsApp yasağı döneminde)
• Getir: K=0.8 (referans kampanyaları ile)
• Trendyol: K=0.6 (sosyal ticaret özellikleri)

Viral growth stratejileri:

• Referral programs
• Social sharing features
• Network effects
• Incentivized sharing

Net Promoter Score (NPS) - Sadakat Göstergesi

NPS, müşteri sadakatinin en yaygın ölçüsü. "Bu ürünü arkadaşınıza tavsiye eder misiniz?" sorusuna 0-10 arası cevap.

NPS kategorileri:

• 9-10: Promoter (Savunucu) - Aktif tavsiye eder
• 7-8: Passive (Pasif) - Memnun ama sessiz
• 0-6: Detractor (Eleştirici) - Negatif yorum yapabilir

NPS hesaplama:

NPS = % Promoter - % Detractor

Örnek hesaplama: 100 müşteri anketi:

• 50 kişi 9-10 verdi (50% Promoter)
• 30 kişi 7-8 verdi (30% Passive)
• 20 kişi 0-6 verdi (20% Detractor)

NPS = 50% - 20% = 30

Sektörel benchmarklar:

• SaaS: 30-40
• E-ticaret: 20-30
• Telecom: 10-20
• Banking: 0-10

NPS iyileştirme:

• Detractor'ları dinleme ve sorun çözme
• Passive'leri Promoter'a çevirme
• Promoter'lardan referans alma

CSAT ve CES - Anlık Memnuniyet Ölçümleri

CSAT (Customer Satisfaction Score): "Bu deneyimden ne kadar memnun kaldınız?" (1-5 veya 1-10 arası)

CES (Customer Effort Score): "Bu problemi çözmek ne kadar kolay oldu?" (1-5 arası)

Kullanım alanları:

• CSAT: Genel memnuniyet, feature launch sonrası
• CES: Support ticket sonrası, checkout process sonrası

DAU/MAU Oranı - Stickiness Factor

Bu oran, ürününüzün ne kadar "yapışkan" olduğunu gösterir.

Hesaplama:

DAU/MAU = (Günlük Aktif Kullanıcı / Aylık Aktif Kullanıcı) × 100

Benchmark değerler:

• %50+: Çok sticky (WhatsApp, Instagram)
• %30-50: İyi sticky (Facebook, Twitter)
• %20-30: Orta sticky (E-ticaret)
• %10-20: Düşük sticky (Utility apps)

Stickiness iyileştirme:

• Daily habits oluşturma
• Push notifications
• Personalization
• Gamification

Cohort Analizi - Retention Eğrileri

Cohort analizi, aynı dönemde başlayan kullanıcı gruplarının zaman içindeki davranışını izler.

Cohort çeşitleri:

• Acquisition cohort: Kayıt tarihi bazında
• Behavioral cohort: İlk aksiyonu yapma tarihi
• Revenue cohort: İlk ödeme tarihi

Retention eğrisi analizi:

• Day 1: %100 (herkes başlar)
• Day 7: %40-60 (haftalık retention)
• Day 30: %20-40 (aylık retention)
• Day 90: %10-20 (çeyreklik retention)

Healthy retention curve: Başlangıçta hızlı düşüş, sonra platoya geçiş. Eğer sürekli düşüş varsa product-market fit problemi olabilir.

Satış ve Pazarlama Verimliliği Detayı

Lead Velocity Rate (LVR) - Büyüme Göstergesi

LVR, gelir artışından önce gelen erken sinyal. Qualified lead'lerin aylık artış oranını gösterir.

Hesaplama:

LVR = ((Bu Ay Qualified Lead - Geçen Ay Qualified Lead) / Geçen Ay Qualified Lead) × 100

Örnek hesaplama:

• Ocak: 100 qualified lead
• Şubat: 120 qualified lead
• LVR = ((120-100)/100) × 100 = %20

LVR'nin önemi:

• Revenue'dan 1-2 ay önce hareket eder
• Sales pipeline'ın sağlığını gösterir
• Pazarlama faaliyetlerinin etkisini ölçer

SQL → Closed-Won Dönüşüm Oranı

Sales Qualified Lead'den kazanılan müşteriye dönüşüm oranı.

Hesaplama:

SQL to Closed-Won = (Kazanılan deal sayısı / SQL sayısı) × 100

Benchmark değerler:

• B2B SaaS: %15-25
• Enterprise: %10-20
• SMB: %20-30

Dönüşüm oranı iyileştirme:

• Lead scoring optimization
• Sales process standardization
• Objection handling training
• Competitive intelligence

CAC Payback Period - Yatırım Geri Dönüşü

CAC'i ne kadar sürede geri kazanıyorsunuz?

Hesaplama:

Payback Period = CAC / (Aylık Gelir × Gross Margin)

Benchmark değerler:

• B2B SaaS: 12-18 ay
• E-ticaret: 6-12 ay
• Mobile app: 3-6 ay

Payback period iyileştirme:

• Onboarding hızlandırma
• Upselling stratejileri
• Pricing optimization
• Gross margin iyileştirme

ROMI (Return on Marketing Investment)

Pazarlama yatırımının geri dönüşü.

Hesaplama:

ROMI = (Pazarlama kaynaklı gelir - Pazarlama maliyeti) / Pazarlama maliyeti × 100

Kanal bazlı ROMI:

• SEO: Genellikle en yüksek ROMI
• Google Ads: Orta ROMI ama hızlı
• Facebook Ads: Değişken ROMI
• PR: Ölçümü zor ama uzun vadeli

Attribution Modelleri - Doğru Kanala Yatırım

Müşteri hangi kanallardan etkilenip karar veriyor?

Attribution model çeşitleri:

1. First-touch Attribution: İlk temas noktasına tüm kredi verir. Awareness kanalları (SEO, PR) için iyi.

2. Last-touch Attribution: Son temas noktasına tüm kredi verir. Conversion kanalları (Google Ads) için iyi.

3. Linear Attribution: Tüm temas noktalarına eşit kredi verir. Dengeli yaklaşım.

4. Time-decay Attribution: Zaman içinde azalan kredi verir. Sona yakın dokunuşlar daha değerli.

5. Data-driven Attribution: Machine learning ile en doğru kredilendirme. Google Analytics 4'te mevcut.

Türkiye'deki customer journey: Araştırmalar gösteriyor ki Türkiye'deki müşteriler ortalama 7-8 farklı kanaldan etkilenip karar veriyor. Bu da attribution'ı daha kritik hale getiriyor.

Ürün ve Teknik Performans Detayı

North-Star Metric Seçimi - 4 Adımlı Framework

Her şirketin tek bir yıldızı olmalı. Bu metrik büyümenin en iyi göstergesi.

Adım 1: Value proposition'ı netleştir Müşterilerinize ne değer sunuyorsunuz?

Adım 2: Critical action'ı belirle Bu değeri almak için müşteri ne yapmalı?

Adım 3: Leading indicator'ı bul Bu action'ı en iyi öngören metrik nedir?

Adım 4: Lagging indicator ile doğrula Gerçekten revenue ile korelasyonu var mı?

Sektörel örnekler:

• Airbnb: Geceleme sayısı (hem ev sahibi hem misafir değer alır)
• Facebook: Aylık aktif kullanıcı (network effect büyür)
• Uber: Tamamlanan yolculuk (demand-supply balance)
• Spotify: Dinlenen dakika (engagement ve retention)
• Netflix: Izlenen saat (content value)

Product-Market Fit Survey - %40 Kuralı

Sean Ellis'in ünlü PMF sorusu: "Bu ürün olmasa ne hissedersiniz?"

Cevap seçenekleri:

• Çok hayal kırıklığı yaşarım
• Biraz hayal kırıklığı yaşarım
• Hiç umurumda olmaz
• Bu ürünü artık kullanmıyorum

PMF skorları:

• %40+: Product-Market Fit var, büyümeye odaklanabilirsiniz
• %25-40: Sınırda, ürün geliştirmeye devam edin
• %25'in altı: Henüz PMF yok, pivot düşünün

Türkiye'deki durum: Türkiye'deki startup'ların sadece %30'u PMF skorunu düzenli ölçüyor. Bu da neden çoğunun erken büyüme tuzağına düştüğünü açıklıyor.

PMF iyileştirme stratejileri:

• Müşteri görüşmeleri yapma
• Core feature'lara odaklanma
• Persona refinement
• Value proposition testing

API Uptime ve Response Time - Güvenilirlik Göstergeleri

Teknik performans, özellikle B2B SaaS'ta kritik.

Uptime hesaplama:

Uptime = (Toplam zaman - Downtime) / Toplam zaman × 100

Industry standartları:

• 99.9%: Yılda 8.77 saat downtime (Kabul edilebilir)
• 99.95%: Yılda 4.38 saat downtime (İyi)
• 99.99%: Yılda 52.6 dakika downtime (Mükemmel)

Response time metrikleri:

• P50: Requestlerin %50'si bu sürede yanıt alır
• P95: Requestlerin %95'i bu sürede yanıt alır
• P99: Requestlerin %99'u bu sürede yanıt alır

Benchmark değerler:

• Web API: P99 < 200ms
• Mobile API: P99 < 500ms
• Database query: P99 < 100ms

Error Rate ve MTTR - Operasyonel Sağlık

Error Rate hesaplama:

Error Rate = (Hatalı request sayısı / Toplam request sayısı) × 100

Kabul edilebilir error rate:

• %0.1: Mükemmel
• %0.5: İyi
• %1: Orta
• %5+: Kötü

MTTR (Mean Time To Recovery): Bir hata oluştuğunda ne kadar sürede düzeltiliyor?

MTTR hesaplama:

MTTR = Toplam downtime / Incident sayısı

Benchmark değerler:

• <1 saat: Çok iyi
• 1-4 saat: İyi
• 4-8 saat: Orta
• 8+ saat: Kötü

A/B Test Significance - İstatistiksel Güven

A/B test sonuçlarının güvenilir olması için istatistiksel anlamlılık gerekli.

P-value nedir? Gözlemlenen farkın rastlantısal olma olasılığı.

Güven aralığı:

• %95 güven: P-value < 0.05
• %99 güven: P-value < 0.01

Sample size hesaplama: Test öncesi kaç kullanıcıya ihtiyaç olduğunu hesaplama.

Gerekli parametreler:

• Baseline conversion rate
• Minimum detectable effect
• Statistical power (%80 genellikle yeterli)
• Significance level (%95 genellikle yeterli)

Türkiye'deki yaygın hatalar:

• Test süresinin kısa tutulması
• Sample size'ın yetersiz olması
• Multiple testing problem (aynı anda çok test)
• Peeking (test bitirmeden sonuçlara bakma)

Operasyonel ve Hukuki Skorlar

SLA Compliance Rate - B2B Müşteri Güvencesi

SLA (Service Level Agreement), müşteriye verdiğiniz hizmet seviyesi garantisi.

Tipik SLA metrikleri:

• Uptime: %99.9 uptime garantisi
• Response time: API yanıt süresi <200ms
• Support response: 2 saat içinde yanıt
• Resolution time: 24 saat içinde çözüm

SLA compliance hesaplama:

SLA Compliance = (SLA'ya uygun olan süre / Toplam süre) × 100

SLA ihlali maliyeti:

• Parasal ceza: Aylık ücretin %10-50'si
• Güven kaybı: Churn artışı
• Referans kaybı: Negatif word-of-mouth

Ticket Response Time - Destek Verimliliği

Müşteri desteğinin hızı, müşteri memnuniyetini doğrudan etkiler.

Response time kategorileri:

• First response: İlk yanıt süresi
• Full resolution: Tam çözüm süresi
• Escalation time: Üst seviyeye çıkarma süresi

Benchmark değerler:

• Email support: 2-6 saat
• Live chat: 1-3 dakika
• Phone support: Anında
• Social media: 30 dakika

Türkiye'deki beklentiler: Türk müşteriler global ortalamanın %40 daha hızlı yanıt bekliyor. Bu da yerel destek ekibinin önemini artırıyor.

Fraud Rate - Güvenlik Göstergesi

Özellikle fintech ve e-ticaret için kritik.

Fraud rate hesaplama:

Fraud Rate = (Fraudulent transaction sayısı / Toplam transaction sayısı) × 100

Kabul edilebilir fraud rate:

• E-ticaret: %0.5-2%
• Fintech: %0.1-0.5%
• Gaming: %1-5%

Fraud detection stratejileri:

• Machine learning models
• Real-time monitoring
• Behavioral analysis
• Device fingerprinting

Compliance Score - Yasal Uyumluluk

Türkiye'deki yasal gereklilikler:

KVKK (Kişisel Verilerin Korunması):

• Açık rıza alınması
• Veri işleme kayıtları
• Güvenlik önlemleri
• Veri ihlali bildirimi

PSD2 (Payment Services Directive):

• Strong customer authentication
• Open banking compliance
• API security standards

Compliance score hesaplama:

Compliance Score = (Uyumluluk kriterleri karşılanan / Toplam kriterler) × 100

İnsan Kaynakları ve Kültür Metrikleri

Employee Net Promoter Score (eNPS)

Çalışan memnuniyetinin ölçümü.

Soru: "Bu şirketi arkadaşınıza tavsiye eder misiniz?"

eNPS hesaplama:

eNPS = % Employee Promoter - % Employee Detractor

Benchmark değerler:

• +50: Mükemmel
• +10 - +30: İyi
• 0 - +10: Orta
• Negatif: Kötü

Türkiye'deki durum: Türkiye'deki startup'ların ortalama eNPS'i +5. Bu da yetenek kaybı riskini artırıyor.

Turnover Rate - Çalışan Kaybı

Hesaplama:

Turnover Rate = (Ayrılan çalışan sayısı / Ortalama çalışan sayısı) × 100

Gönüllü vs. Gönülsüz ayrılma:

• Gönüllü: Çalışanın kendi kararı
• Gönülsüz: Şirket kararı (işten çıkarma)

Sektörel benchmark:

• Tech: %10-15 (yıllık)
• Startup: %20-30 (yıllık)
• Retail: %30-50 (yıllık)

Turnover maliyeti: Bir çalışanın değiştirilmesi, yıllık maaşının 1.5-2 katına mal oluyor.

Cost per Hire - İşe Alım Maliyeti

Hesaplama:

Cost per Hire = (Recruitment maliyetleri) / (İşe alınan kişi sayısı)

Recruitment maliyetleri:

• İK ekibinin maaşları
• Job board ücretleri
• Headhunter komisyonları
• Referral bonusları
• Interview maliyetleri

Benchmark değerler:

• Entry level: $1,000-3,000
• Mid level: $3,000-8,000
• Senior level: $8,000-15,000

Revenue per Employee - Verimlilik Göstergesi

Hesaplama:

Revenue per Employee = Yıllık gelir / Ortalama çalışan sayısı

Sektörel benchmark:

• SaaS: $150,000-300,000
• E-ticaret: $100,000-200,000
• Consulting: $80,000-150,000

Türkiye'deki durum: Türkiye'deki tech şirketlerinin ortalama revenue per employee $45,000. Bu da verimlilik artışı için büyük fırsat olduğunu gösteriyor.

ESG ve Sürdürülebilirlik

Karbon Ayak İzi (tCO2e)

Scope 1: Doğrudan emisyonlar (araçlar, jeneratör) Scope 2: Elektrik tüketimi Scope 3: Dolaylı emisyonlar (tedarik zinciri)

Hesaplama:

Karbon Ayak İzi = Σ(Aktivite × Emisyon Faktörü)

Benchmark değerler:

• Tech şirketi: 3-8 tCO2e per employee
• Startup: 1-3 tCO2e per employee

Çeşitlilik ve Kapsayıcılık Endeksi

Ölçüm boyutları:

• Cinsiyet: Kadın çalışan oranı
• Yaş: Yaş dağılımı
• Etnik köken: Azınlık oranı
• Eğitim: Eğitim seviyesi dağılımı

Türkiye'deki durum: Türkiye'deki tech şirketlerinde kadın çalışan oranı %25. Bu oran EU ortalamasının (%17) üstünde ama ABD ortalamasının (%35) altında.

KPI Dashboard ve Raporlama

Real-time vs. Batch Processing

Real-time dashboard:

• Fraud detection
• System monitoring
• A/B test results
• Live campaign performance

Batch processing:

• Monthly financial reports
• Cohort analysis
• Customer lifetime value
• Churn prediction

Self-Service BI Araçları

Türkiye'deki startup'larda popüler araçlar:

Metabase:

• Açık kaynak
• Kolay kurulum
• Düşük maliyet
• Türkçe destek

Looker (Google Cloud):

• Enterprise özellikler
• SQL-based modeling
• Güçlü visualization
• Yüksek maliyet

Tableau:

• Güçlü visualization
• Drag-drop interface
• Geniş connector desteği
• Orta maliyet

Power BI:

• Microsoft ecosystem
• Office entegrasyonu
• Uygun fiyat
• Türkçe destek

Alert ve Anomaly Detection

Threshold-based alerts: Basit eşik değerler. Örneğin: "Error rate %1'i geçerse uyar"

Machine learning-based: Historical data ile normal davranışı öğrenip anormal durumları tespit etme.

Yaygın alert türleri:

• Revenue drop: Gelir düşüşü
• Traffic spike: Ani trafik artışı
• Error increase: Hata artışı
• Conversion drop: Dönüşüm düşüşü

İleri Düzey Analiz ve Tahmin

Monte-Carlo LTV Simülasyonu

Gelecekteki belirsizlikleri modellemek için binlerce senaryo çalıştırma.

Adımlar:

1. Parametreler: Churn rate, upsell probability, ARPU
2. Dağılımlar: Her parametre için olasılık dağılımı
3. Simülasyon: 10,000 kere çalıştırma
4. Sonuçlar: LTV'nin min, max, median değerleri

Çıktılar:

• %10 olasılıkla LTV > $500
• %50 olasılıkla LTV > $200
• %90 olasılıkla LTV > $100

Predictive Churn Modeling

Machine learning ile hangi müşterinin gideceğini tahmin etme.

Model türleri:

• Logistic Regression: Basit, yorumlanabilir
• Random Forest: Orta karmaşıklık, iyi accuracy
• Gradient Boosting: Yüksek accuracy, yorumlanması zor
• Neural Networks: En yüksek accuracy, black box

Feature engineering:

• Behavioral features: Login frequency, feature usage
• Engagement features: Email open rate, support tickets
• Financial features: Payment delays, downgrades
• Demographic features: Company size, industry

Model evaluation:

• Accuracy: Doğru tahmin oranı
• Precision: Churn tahmin edilenlerin gerçek churn oranı
• Recall: Gerçek churn'lerin yakalama oranı
• F1 Score: Precision ve recall'un harmonik ortalaması

Pricing Elasticity Analysis

Fiyat değişikliklerinin demand üzerindeki etkisi.

Van Westendorp Price Sensitivity Meter: 4 soru sorarak optimal fiyat bulma:

1. Hangi fiyatta çok ucuz bulup kalitesinden şüphe edersiniz?
2. Hangi fiyatta ucuz bulup satın almaya istekli olursunuz?
3. Hangi fiyatta pahalı bulup satın almayı düşünürsünüz?
4. Hangi fiyatta çok pahalı bulup kesinlikle satın almazsınız?

Gabor-Granger Method: Farklı fiyat noktalarında purchase intent ölçümü.

Price elasticity hesaplama:

Price Elasticity = (% Demand değişimi) / (% Fiyat değişimi)

KPI Kültürünü Kurmak

RACI Matrisi ile Sorumluluk Dağılımı

Her KPI için net sorumluluk tanımı:

R (Responsible): İşi yapan kişi

• Veriyi toplayan
• Dashboard'u güncelleyen
• Anomalileri tespit eden

A (Accountable): Sonuçtan sorumlu kişi

• KPI'ın owner'ı
• Hedef belirleme
• Aksiyon planı oluşturma

C (Consulted): Görüş alınan kişiler

• Domain expertise'i olan
• Karar vermede fikri alınan
• Analiz yapan

I (Informed): Bilgilendirilen kişiler

• Sonuçları gören
• Rapor alan
• Durumdan haberdar olan

Örnek RACI matrisi:

• CAC (Customer Acquisition Cost)
  • R: Marketing analyst
  • A: CMO
  • C: CFO, Head of Sales
  • I: CEO, Board

Haftalık, Aylık ve Çeyreklik Ritüeller

Haftalık ritüeller:

• Pazartesi sabahı: Weekly KPI review (30 dk)
• Çarşamba: Mid-week check-in (15 dk)
• Cuma: Week wrap-up ve gelecek hafta planning (45 dk)

Aylık ritüeller:

• Ay başı: Monthly business review (2 saat)
• Ay ortası: Monthly forecast update (1 saat)
• Ay sonu: Monthly retrospective (1 saat)

Çeyreklik ritüeller:

• Quarterly business review: 4 saatlik derinlemesine analiz
• OKR planning: Gelecek çeyrek hedefleri
• Strategy review: Uzun vadeli plan güncellemesi

"Red-Flag" Toplantı Formatı

Kritik KPI'lar eşik değerleri aştığında acil müdahale süreci.

Trigger koşulları:

• Revenue %20+ düşüş
• Churn rate %50+ artış
• CAC %30+ artış
• System downtime >4 saat

Toplantı formatı (30 dakika):

1. Problem statement (5 dk): Ne oldu?
2. Impact assessment (5 dk): Etkisi ne?
3. Root cause analysis (10 dk): Neden oldu?
4. Action plan (8 dk): Ne yapacağız?
5. Ownership & timeline (2 dk): Kim, ne zaman?

Follow-up süreci:

• 24 saat sonra progress check
• 48 saat sonra status update
• 1 hafta sonra resolution confirmation

OKR → KPI Uyum Haritası

OKR'lar büyük hedefleri, KPI'lar günlük takibi sağlar.

Örnek uyum:

• Objective: Q1'de customer acquisition iyileştirmek
• Key Result 1: CAC'i %20 azaltmak
  • KPI'lar: Weekly CAC, Channel-wise CAC, CAC payback period
• Key Result 2: Conversion rate'i %15 artırmak
  • KPI'lar: Landing page conversion, Trial-to-paid conversion, Funnel drop-off rates

Uyum matrisi oluşturma:

1. Her OKR için 3-5 KPI belirle
2. Her KPI için owner ata
3. Reporting frequency'i tanımla
4. Target ve threshold değerlerini belirle

Sonuç ve Eylem Planı

Girişimcilikte başarı, şansa değil sistematik yaklaşıma bağlı. Doğru KPI'ları seçmek, düzenli takip etmek ve hızlı aksiyon almak fark yaratır.

Y Combinator'un kurucusu Paul Graham'ın ünlü sözü: "Build something people want." Peki bunu nasıl anlarsınız? Sadece verilerle.

İlk 30 Gün İçin Yapılacaklar

1. Hafta: Foundation

• OMTM (One Metric That Matters) seçimi
• Mevcut veri kaynaklarını listeleme
• Temel dashboard kurulumu
• Takım ile KPI alignment

2. Hafta: Data Collection

• Tracking implementation
• Data quality check
• Benchmark araştırması
• İlk baseline measurement

3. Hafta: Analysis

• Trend analizi
• Segment breakdown
• Correlation analysis
• Problem area identification

4. Hafta: Action Planning

• Improvement roadmap
• Resource allocation
• Timeline belirleme
• Success metrics tanımlama

Uzun Vadeli Başarı İçin

Veri kültürü oluşturma:

• Her karar için veri isteği
• Data-driven hiring
• Analytics training
• Regular review ritüelleri

Sürekli gelişim:

• A/B testing culture
• Hypothesis-driven development
• Continuous optimization
• Learning from failures

Ölçeklendirme hazırlığı:

• Automated reporting
• Self-service analytics
• Predictive modeling
• Real-time dashboards

Son Tavsiyeler

Hatırlanması gerekenler:

1. Mükemmel metrik yoktur: Sadece işinize uygun metrik vardır
2. Basit başlayın: 5-10 KPI ile başlayıp zamanla genişletin
3. Actionable olsun: Ölçtüğünüz her şey için aksiyon planı olmalı
4. Sürekli test edin: KPI'larınızı da sürekli optimize edin
5. Takım alignment: Herkes aynı metriklere bakmalı

Kaçınılması gerekenler:

• Vanity metrics (ego tatmin eden ama işe yaramayan)
• Analysis paralysis (çok analiz, az aksiyon)
• Short-term optimization (uzun vadeli değer kaybı)
• Metric gaming (metriği hacklemek)

Unutmayın: Başarılı girişimler veri odaklı kararlar alır. Siz de bu yolculuğa bugün başlayın. Her gün biraz daha iyi ölçümlerle, biraz daha doğru kararlarla, biraz daha sürdürülebilir büyümeyle.

Veriler hikaye anlatır. Siz de o hikayeyi dinlemeyi ve ona göre hareket etmeyi öğrenin.