InsightRaider Ürün Gelirini Nasıl Tahmin Ediyor

"Bir ürünün ne kadar kazandığını nasıl biliyorsunuz?"

En sık aldığımız soru bu. Ve adil bir soru. Gumroad, Systeme.io ve Whop gibi platformlar gelir verilerini halka açık paylaşmıyor. Peki biz nasıl tahmin edebiliyoruz?

Bu makale şeffaflık taahhüdümüz. Metodolojimizin tam olarak nasıl çalıştığını, hangi sinyalleri analiz ettiğimizi ve sınırlamaların ne olduğunu size anlatacağız.

İlham Kaynağı: BrandSearch

InsightRaider'ı inşa etmeden önce, mevcut şirketlerin özel işletmeler için geliri nasıl tahmin ettiğini inceledik.

Altın standart, Shopify mağazaları ve Amazon satıcıları için gelir tahmin eden 110 milyon dolar değerindeki BrandSearch şirketi. Kamuya açık sinyalleri özel algoritmalarla birleştirerek ±%20 doğruluk sağlamanın mümkün olduğunu kanıtladılar.

Yaklaşımımız, onların metodolojisini bilgi ürünü pazarına uyarlıyor.

Metodolojimizin Üç Temel Direği

Direk 1: Kamuya Açık Sinyal Toplama

Dijital ürün platformları düşündüğünüzden daha fazla veri açığa çıkarıyor. Sistematik olarak topluyoruz:

Sıralama Verileri

• Kategori en çok satanlar listesindeki pozisyon
• Genel platform sıralamalarındaki pozisyon
• Trend/popüler ürün işaretleri

Sosyal Kanıt Metrikleri

• Müşteri yorum sayısı
• Ortalama puan
• Puan dağılımı (1-5 yıldız)
• Yorum hızı (zaman içinde yeni yorumlar)

Ürün Meta Verileri

• Fiyat noktaları
• Oluşturma/lansman tarihi
• İçerik üreticinin takipçi sayısı
• Aynı içerik üreticiden ürün sayısı

Bunun neden önemli olduğu:

Kamuya açık sinyaller ile gelir arasında güçlü bir korelasyon var. Örneğin:

• Bir kategoride ilk 10'daki ürünler, 11-50 sıralamadaki ürünlerden tutarlı şekilde daha iyi performans gösteriyor
• Yorum sayıları satışlarla kabaca %2-5 oranında korelasyon gösteriyor (yani 100 yorum ≈ 2.000-5.000 müşteri)
• 4,5 üzeri puanlar %40 daha yüksek dönüşüm oranlarıyla korelasyon gösteriyor

Direk 2: Web Trafiği Analizi

Gelir tahmini, bir ürün sayfasını kaç kişinin gördüğünü anlamayı gerektiriyor. Analiz ediyoruz:

Trafik Hacmi

• Ürün sayfalarına tahmini aylık ziyaretçi
• Zaman içinde trafik trendleri
• Trafik kaynakları (organik, sosyal, ücretli)

Etkileşim Sinyalleri

• Sayfada geçirilen süre tahminleri
• Hemen çıkma oranı göstergeleri
• Geri dönen ziyaretçi desenleri

Trafik verilerini nereden alıyoruz:

• Üçüncü taraf analitik API'leri (SimilarWeb'e benzer)
• Backlink analiz araçları
• Sosyal medya API verileri
• Arama motoru sıralama verileri

Dönüşüm formülü:

En basit haliyle:

Tahmini Gelir = Trafik × Dönüşüm Oranı × Ortalama Sipariş Değeri

Dijital ürünler için, sektör dönüşüm oranları trafik sıcaklığına bağlı olarak genellikle %1-4 arasında değişiyor:

• Soğuk trafik: %1-2
• Sıcak trafik (e-posta, geri dönenler): %3-5
• Çok sıcak trafik (tavsiyeler, ortaklar): %5-10

Dönüşüm oranı varsayımlarımızı trafik kaynağı karışımına göre kalibre ediyoruz.

Direk 3: Çapraz Doğrulama Algoritmaları

İşte işin sofistike kısmı. Tek bir tahmin yöntemine güvenmiyoruz—dört farklı model çalıştırıp sonuçları üçgenliyoruz.

Model A: Sıralama Bazlı Tahmin

Binlerce ürün genelinde sıralama pozisyonu ile gelir arasında korelasyon haritaları oluşturduk. Bir kategoride 3. sıradaki ürün, tarihsel verilere dayalı tahmin edilebilir gelir aralıklarına sahip.

Model B: Yorum Bazlı Tahmin

Yorum-müşteri oranını (genellikle %2-5) kullanarak, yorum sayılarından toplam müşteriyi tahmin ediyoruz. Fiyatla çarpın, iadeler için düzeltin ve gelir tahmininiz hazır.

Model C: Trafik Bazlı Tahmin

Saf matematik: trafik × dönüşüm × fiyat. Dönüşüm varsayımlarını ürün kategorisi, fiyat noktası ve trafik kaynağı karışımına göre rafine ediyoruz.

Model D: Makine Öğrenimi Topluluğu

ML modelimiz, içerik üreticilerin gelir rakamlarını halka açık paylaştığı ürünler üzerinde (podcast'lerden, tweetlerden, Indie Hackers gönderilerinden vb.) eğitildi. Bu temel gerçek verileri, diğer modellerimizi kalibre etmemizi sağlıyor.

Son tahmin: Dört modeli veri kullanılabilirliği ve güven düzeyine göre ağırlıklandırıyoruz. Güçlü trafik verilerimiz varsa, Model C daha fazla ağırlık alıyor. Yorum sayıları daha güvenilirse, Model B baskın oluyor.

Doğrulama: Nasıl Çalıştığını Biliyoruz

Metodolojimizi bilinen veri noktalarına karşı sürekli doğruluyoruz.

Kamuya açık gelir açıklamaları:

Pieter Levels, Tony Dinh ve Marc Louvion gibi içerik üreticileri gelirlerini halka açık paylaşıyor. Tahminlerimizi açıklamalarıyla karşılaştırıyoruz:

• Bilinen ürünler için tahminlerimiz ±%15-25 doğruluk aralığında
• Tutarsızlıklar ortaya çıktığında modellerimizi güncelliyoruz
• Model sapmasını belirlemek için tahmin doğruluğunu zaman içinde takip ediyoruz

İçerik üretici geri bildirimi:

InsightRaider kullanan içerik üreticileri kendi ürünleri için tahminlerimizi doğruladığında, bu geri bildirimi (anonimleştirilmiş olarak) kalibrasyon sürecimize dahil ediyoruz.

A/B testi:

Doğruluğu optimize etmek için farklı model ağırlıklamalarını düzenli olarak bekleyen veri setlerine karşı test ediyoruz.

Doğruluk Beklentileri

Neyi bekleyebileceğiniz—ve bekleyemeyeceğiniz—konusunda dürüst olalım:

Tahminlerimizin size söyledikleri:

• Büyüklük sırası (bu aylık 1.000$'lık mı yoksa 10.000$'lık mı bir ürün?)
• Göreli karşılaştırma (Ürün A muhtemelen Ürün B'den daha fazla kazanıyor)
• Trend yönü (gelir artıyor mu, sabit mi, düşüyor mu?)
• Pazar boyutlandırma (bir nişteki toplam erişilebilir gelir)

Tahminlerimizin size söylemedikleri:

• Kesin dolar miktarları (±%1 değil, ±%20 hedefliyoruz)
• Net kar (masrafları bilmiyoruz)
• Paketlerden, ek satışlardan veya harici kaynaklardan gelen gelir
• Döviz kuru dalgalanmaları

Doğruluğu azaltabilecek faktörler:

• Çok az yorumu olan ürünler (az sinyal = az doğruluk)
• Çok yeni ürünler (yeterli tarihsel veri yok)
• Olağandışı fiyatlandırmaya sahip ürünler (paketler, istediğin kadar öde)
• Yoğun promosyon dönemleri (geçici artışlar)

Yaklaşımımızı Farklı Kılan

Tahmin etmiyoruz.

Her tahmin birden fazla veri noktasıyla destekleniyor ve bilinen kıyaslamalara karşı doğrulanıyor. Güven düşük olduğunda, bunu gösteriyoruz.

Çalışmayı gösteriyoruz.

Kara kutu araçlarının aksine, metodolojimizi halka açık açıklıyoruz. Yaklaşımımızın kullanım durumunuz için mantıklı olup olmadığını değerlendirebilirsiniz.

Sürekli geliştiriyoruz.

Modellerimiz yeni veriler, içerik üretici geri bildirimi ve pazar değişikliklerine göre haftalık güncelleniyor. Doğruluk zamanla artıyor.

Bilgi ürünleri için özel olarak tasarlandık.

Shopify veya Amazon için tasarlanmış araçlar dijital ürünler için iyi çalışmıyor. Sinyaller farklı. İş modelleri farklı. Biz sadece bilgi ürünü pazarına odaklanıyoruz.

Uç Durumları Nasıl Ele Alıyoruz

Yorumu olmayan ürünler:

Sıralama ve trafik verilerine daha fazla güveniyoruz. Güven seviyeleri daha düşük ve bu tahminleri buna göre işaretliyoruz.

İstediğin kadar öde fiyatlandırması:

Benzer ürünlerden ortalama işlem değerlerini kullanarak tahmin ediyoruz, ancak daha yüksek belirsizlik işaretliyoruz.

Birden fazla platformdaki ürünler:

Şu anda platform başına tahmin ediyoruz. Platformlar arası toplulaştırma yol haritamızda.

Paketler ve ek satışlar:

Birincil ürün fiyatına göre tahmin ediyoruz. Ek satışlardan gelen gelir yakalanmıyor, bu da sofistike hunilere sahip içerik üreticileri için tahminlerimizin muhafazakar olabileceği anlamına geliyor.

Sonuç

Gelir tahminlerimiz mükemmel değil—hiçbir tahmin olamaz. Ama önemli olan soruları yanıtlamaya yetecek kadar doğrular:

• Bu nişte para var mı?
• En iyi ürünler için gelir tavanı nedir?
• Bu pazar büyüyor mu yoksa küçülüyor mu?
• Ürünüm rakiplerle nasıl karşılaştırılıyor?

Zamanınızı ve yaratıcılığınızı nereye yatıracağınız konusunda akıllı kararlar vermek için ihtiyacınız olan bilgi bu.

Şeffaflığa inanıyoruz. Metodolojimiz hakkında sorularınız varsa, tartışmaktan memnuniyet duyarız—istediğiniz zaman contact@insightraider.com adresinden bize ulaşın.

Nişinizdeki ürünler için gelir verilerini görmeye hazır mısınız? InsightRaider bekleme listesine katılın ve erken erişim elde edin. 29$/ay'dan 100 erken kuş yeri (ömür boyu sabitlenir).