Mobile App Wiki

Mobile App Wiki

mobileapp.wiki

Ana Sayfa

Kategoriler

mobileapp.wiki

Mobile App Wiki

Mobil uygulama geliştirme bilgi tabanı

GizlilikAna SayfaSitemapRSS
© 2026 mobileapp.wiki
Ana Sayfa/Metrikler/NPS (Net Promoter Score)
Metrikler5 dk okuma

NPS (Net Promoter Score)

Net Promoter Score hesaplama, mobil uygulamalarda survey zamanlaması, benchmark karşılaştırmaları ve sonuçları aksiyona dönüştürme rehberi.

npsmetriksurveykullanıcı-memnuniyetiretentionfeedback

İçindekiler

NPS Nedir?Nasıl Hesaplanır?Mobil Uygulamalarda Survey ZamanlamasıStore Rating ile KorelasyonKategori Bazlı NPS Benchmark'larıTransactional vs Relationship NPSSurvey TasarımıSonuçları Aksiyona Dönüştürmeİlgili Konular

NPS Nedir?

Net Promoter Score, kullanıcılarına tek bir soru sorarak ölçtüğün bir sadakat metriği: "Bu uygulamayı bir arkadaşına veya iş arkadaşına tavsiye etme olasılığın nedir?" Cevap 0-10 arasında bir ölçekte veriliyor.

Basit görünüyor ama bu tek soru, kullanıcı memnuniyetinden çok daha derin bir şeyi ölçüyor: kullanıcının ürününü kendi itibarını ortaya koyarak başkasına önerip önermeyeceğini.

Nasıl Hesaplanır?

Cevaplara göre kullanıcılar üç segmente ayrılıyor:

SegmentPuanDavranış
Promoter9-10Aktif olarak tavsiye eder, organik büyümenin motoru
Passive7-8Memnun ama heyecanlı değil, rakibe geçebilir
Detractor0-6Memnun değil, negatif ağızdan ağıza yayılım yapabilir

Formül: NPS = Promoter yüzdesi - Detractor yüzdesi

Örnek: 100 kullanıcıdan 60'ı promoter, 20'si passive, 20'si detractor ise NPS = 60% - 20% = +40

NPS, -100 ile +100 arasında bir değer alıyor. Passive'ler hesaplamaya katılmıyor ama bu onların önemsiz olduğu anlamına gelmiyor. Passive'leri promoter'a çevirmek, genellikle en verimli büyüme stratejisi.

Mobil Uygulamalarda Survey Zamanlaması

NPS survey'ini ne zaman gösterdiğin, aldığın sonuçları doğrudan etkiliyor. Yanlış zamanlama hem düşük yanıt oranı hem de yanıltıcı veriler demek.

Doğru zamanlamalar:

  • Kullanıcı bir core action'ı başarıyla tamamladıktan sonra (sipariş verdi, fotoğraf düzenledi, antrenmanı bitirdi)
  • Uygulamayı en az 7-14 gündür kullanıyorsa
  • Son survey'den en az 90 gün geçmişse
  • Session süresi ortalamanın üzerindeyse (bu, kullanıcının aktif olduğunu gösterir)

Yanlış zamanlamalar:

  • Onboarding sırasında (henüz ürünü deneyimlememiş)
  • Hata veya crash sonrası
  • Ödeme ekranında veya subscription flow'unda
  • Kullanıcı bir şeyi yapmaya çalışırken (modal ile engelleme)

Survey'i full-screen modal yerine, bottom sheet veya inline banner olarak göster. Kullanıcının deneyimini minimum düzeyde kesintiye uğrat.

Store Rating ile Korelasyon

NPS ve App Store/Google Play rating'i arasında güçlü bir korelasyon var, ama birebir aynı şeyi ölçmüyorlar.

  • Store rating: Anlık memnuniyet, genellikle bir olay tetikliyor (iyi veya kötü)
  • NPS: Genel sadakat ve tavsiye eğilimi

Pratikte NPS'i +50'nin üzerine çıkaran uygulamalar, genellikle 4.5+ store rating'e sahip oluyor. Ama tersi her zaman doğru değil. Store rating'i yüksek olup NPS'i düşük olan uygulamalar, genellikle rating prompt'unu agresif zamanlamayla gösteriyordur.

İkisini birlikte takip etmek en sağlıklısı. NPS düşüyorsa ama store rating stabil görünüyorsa, muhtemelen sessiz churn yaşıyorsundur.

Kategori Bazlı NPS Benchmark'ları

Her kategori için "iyi" NPS farklı. 2026 verileriyle mobil uygulama benchmark'ları:

KategoriOrtalama NPSİyiHarika
Fintech+35+45+60
E-ticaret+25+40+55
SaaS/Productivity+30+45+60
Oyun+15+30+45
Sosyal Medya+10+25+40
Sağlık/Fitness+30+45+60

Benchmark'lar referans noktası, hedef değil. Asıl önemli olan kendi NPS trendinin yönü. Aydan aya yükseliyorsa doğru yoldasın.

Transactional vs Relationship NPS

İki farklı NPS yaklaşımı var ve ikisi de farklı sorulara cevap veriyor:

Transactional NPS (tNPS):

  • Belirli bir etkileşimden hemen sonra sorulur
  • "Bu ödeme deneyimini tavsiye eder misin?"
  • Spesifik touchpoint'leri optimize etmek için kullanılır
  • Daha sık sorulabilir (her etkileşimden sonra)

Relationship NPS (rNPS):

  • Genel marka/ürün sadakatini ölçer
  • "Bu uygulamayı tavsiye eder misin?"
  • Büyük resmi görmek için kullanılır
  • 90 günde bir sorulmalı

Mobil uygulamalarda ikisini birlikte kullanmak en etkili yaklaşım. rNPS ile genel sağlığı takip et, tNPS ile kritik akışları (onboarding, ödeme, müşteri destek) ayrı ayrı ölç.

Survey Tasarımı

NPS survey'inin tasarımı yanıt oranını doğrudan etkiliyor.

Temel kurallar:

  • Skor sorusundan sonra tek bir açık uçlu soru ekle: "Bu puanı vermenizin ana nedeni nedir?"
  • 0-10 ölçeğini yatay göster, dikey liste kullanma
  • Gönder butonunu net yap, "Atla" seçeneği de olsun
  • Survey'i kapattıktan sonra bir daha gösterme (aynı dönemde)
  • Koyu temada okunabilirliği test et

Yanıt oranını artırmak için:

  • Survey'i kısa tut (maks 2 soru)
  • Neden sorduğunu kısaca açıkla ("Deneyiminizi iyileştirmek istiyoruz")
  • Sonuçlarla ne yaptığını paylaş (kullanıcılar geri bildirimlerinin dikkate alındığını görmek istiyor)

Sonuçları Aksiyona Dönüştürme

NPS toplamak kolay, asıl zor olan onu aksiyona dönüştürmek.

Detractor'lar (0-6) icin:

  • Otomatik bir destek e-postası veya in-app mesaj gönder
  • Açık uçlu cevaplarını kategorize et (bug, UX, fiyat, performans)
  • En çok tekrar eden temayı bir sonraki sprint'e al
  • Kişisel takip yap, sorunu çözdüğünde bildir

Passive'ler (7-8) icin:

  • Eksik buldukları özelliği anla
  • Yeni bir feature launch'ında ilk bilgilendirilecek segment olsun
  • Referral programı ile promoter'a çevirmeyi dene

Promoter'lar (9-10) icin:

  • Store review bırakmalarını iste (zaten memnunlar, yüksek puan verirler)
  • Referral programına dahil et
  • Beta test grubuna ekle
  • Testimonial veya case study icin izin iste

NPS'i sadece bir sayı olarak takip etmek yerine, her segment icin somut aksiyonlar tanımlamak, metriği gerçekten değerli kılıyor. Sprint retrospective'lerinde NPS trendini tartışmak, ürün kararlarını kullanıcı verisiyle desteklemenin en etkili yolu.

İlgili Konular

  • DAU / MAU (Aktif Kullanıcı)
  • Kullanıcı Geri Bildirimi ve Review Yönetimi
  • Product Hunt Launch Stratejisi

Bu makaleyi nasıl buldunuz?

Paylaş

← Önceki

DAU / MAU (Aktif Kullanıcı)

Sonraki →

Retention Rate (Tutundurma Oranı)

İlgili Makaleler

DAU / MAU (Aktif Kullanıcı)

Günlük ve aylık aktif kullanıcı (DAU/MAU) metrikleri rehberi. Stickiness oranı hesaplaması, kategori bazlı benchmark'lar ve DAU artırma stratejileri.

Retention Rate (Tutundurma Oranı)

Kullanıcı tutundurma oranı (retention rate) ölçüm rehberi. D1/D7/D30 benchmark'ları, retention curve analizi ve iyileştirme stratejileri detayları.

Churn Rate (Kayıp Oranı)

Kullanıcı kayıp oranı (churn rate) hesaplama ve analiz rehberi. Voluntary ve involuntary churn türleri, azaltma stratejileri ve iptal optimizasyonu.

ARPU / ARPPU

Kullanıcı başına gelir metrikleri (ARPU/ARPPU) rehberi. Hesaplama formülleri, kategori benchmark'ları, artırma yolları ve ülke bazlı farklılıklar.

LTV (Lifetime Value)

Kullanıcı yaşam boyu değeri (LTV) hesaplama rehberi. LTV formülleri, LTV/CAC oranı, segmented ve predictive LTV yöntemleri ve artırma stratejileri.