Başarı Hikayeleri
Basit Loglama vs afterchange.io
Basit Loglama
- Sadece "ne oldu" bilgisini tutar
- Sayıları gösterir ama anlam çıkarmaz
- Manuel analiz yapman gerekir
- Karar öncesi/sonrası karşılaştırma yok
- "Bu karar işe yaradı mı?" sorusuna cevap vermez
afterchange.io
- "Ne, Neden, Ne Etkisi Oldu" sorusuna cevap
- Öncesi/sonrası verileri otomatik karşılaştırır. İstersen yapay zeka özetler.
- Hipotez test et, sonuçları gör
- Karar öncesi/sonrası otomatik karşılaştırma
- Veri bazlı karar verme
Zaman Tasarrufu
Yılda 31 iş günü tasarruf
Gerçek Hayat Senaryoları
afterchange.io'ın günlük işlerinizde nasıl değer kattığını görün
Yeni Özellikten Sonra Satın Alma Arttı mı?
'payment_completed' olayı 150 kez loglandı
Bu iyi mi kötü mü?
Öncesi: 100/hafta
Sonrası: 150/hafta
+50% artış! Marketing'e yatırım zamanı
Bug Fix Hata Sayısını Gerçekten Azalttı mı?
'checkout_error' olayı azaldı
Ne kadar azaldı?
Karar: "Checkout bug fix"
Öncesi: 50 error/gün
Sonrası: 5 error/gün
-90%! Kalan 5 error için timeout'a bak
UI Değişikliği Tıklamayı Artırdı mı, Azalttı mı?
'button_click' olayı var
İyileşti mi kötüleşti mi?
Hipotez: "Yeşil buton +30% tıklama"
Öncesi: 1000 (mavi)
Sonrası: 950 (yeşil)
Hipotez yanlış! Eski haline dön
Gerçek Dünya Örnekleri
Conversion Oranında %34 Artış
Problem
Kullanıcı kayıt conversion'ı sektör ortalamasının %40 altındaydı. Analytics verileri kayıt butonunun fark edilmediğini gösteriyordu - düşük görünürlük ve zayıf CTA tasarımı.
Yapılan Karar
Kayıt butonu yeniden tasarlandı: Daha büyük boyut, dikkat çekici yeşil renk ve header'da fixed pozisyon. %50/%50 A/B testi ile 10,000 kullanıcıya sunuldu.
Hipotez
"Görsel hiyerarşinin güçlendirilmesi kayıt tamamlama oranını artıracak ve conversion'ı iyileştirecek"
Takip Edilen Metrik
Sonuç
14 gün içinde kayıt tamamlama oranı %34 arttı (%2.1'den %2.8'e). Bounce rate %8 azaldı. Varyant tüm kullanıcılara yayınlandı, aylık 1,200 ek kayıt getirdi.
Termal Sorunları %92 Azalttık
Problem
IoT cihazlarımız yoğun iş yükü altında 85°C'ye ulaşıyor ve termal throttling yapıyordu. Bu durum performansı %30 düşürüyor, cihaz ömrünü kısaltıyor ve müşteri şikayetlerine neden oluyordu.
Yapılan Karar
Makine öğrenmesi tabanlı yeni soğutma algoritması geliştirildi. İş yükü tahminleriyle fan hızı proaktif ayarlanıyor ve CPU scheduling optimize edildi. 5,000 cihaza kademeli deployment yapıldı.
Hipotez
"Proaktif termal yönetim CPU sıcaklığını düşürecek, throttling olaylarını minimize edecek ve cihaz stabilitesini artıracak"
Takip Edilen Metrik
Sonuç
30 günde ortalama CPU sıcaklığı %18 düştü (82°C → 67°C). Termal throttling %92 azaldı. Cihaz restart oranı %45 düştü. Firmware tüm cihazlara yayınlandı.
API Yanıt Süresinde %73 İyileşme
Problem
Kullanıcı tabanı 100K'yı geçince dashboard yükleme süreleri 2-4 saniyeye çıktı. Slow query logları kompleks JOIN'leri ve N+1 problemlerini gösteriyordu. Churn rate artmaya başlamıştı.
Yapılan Karar
Üç fazlı optimizasyon: 1) Kritik kolonlara composite index'ler, 2) Redis ile query result caching (5dk TTL), 3) ORM N+1 query'lerinin eager loading'e dönüştürülmesi. Canary deployment ile production'a alındı.
Hipotez
"Database query optimizasyonu API latency'sini düşürecek, sunucu yükünü azaltacak ve kullanıcı experience'ını iyileştirecek"
Takip Edilen Metrik
Sonuç
Ortalama API response time %73 iyileşti (2.8s → 750ms). P95 latency 5.2s'den 1.1s'ye düştü. Server CPU usage %40 azaldı. NPS skoru +12 puan arttı.
Geliştirici Laptop Yatırımı ROI
Problem
Mühendislik ekibi 4 yıllık laptoplarla çalışıyordu. Build süreleri ortalama 12 dakika, hot reload 8-10 saniye sürüyordu. Geliştirici memnuniyet anketleri araç performansından duyulan hayal kırıklığını gösteriyordu.
Yapılan Karar
15 kişilik mühendislik ekibi için yeni MacBook Pro M3 Max laptop'lara 75.000$ yatırım yapıldı. Commit sıklığı ve build tamamlanmasını verimlilik göstergesi olarak takip etmek için GitHub ile webhook entegrasyonu kuruldu.
Hipotez
"Daha iyi donanım geliştirme iş akışındaki sürtüşmeyi azaltacak, kod commit'lerinin artmasına ve daha hızlı iterasyon döngülerine yol açacak"
Takip Edilen Metrik
Sonuç
Günlük commit'ler %42 arttı (günde 38'den 54'e). Build tamamlanma eventleri %35 arttı. Geliştirici memnuniyet NPS'i 6.2'den 8.7'ye yükseldi. ROI daha hızlı teslimat sayesinde 4 ayda sağlandı.
Ürün Kararlarınızı Dönüştürmeye Hazır Mısınız?
Tahmin yapmayı bırakın, veriye dayalı kararlar almaya başlayın. AfterChange ile her değişikliğin etkisini ölçün, AI ile analiz edin. Ömür boyu tamamen ücretsiz, kredi kartı gerekmez.
Ücretsiz Başlayın