Dijital dünyada hedef kitleyi doğru bir biçimde analiz etmenin ve başarılı olmanın yolu bilgiden geçiyor. Bilgiyi doğru bir metodolojiyle toplayıp kullanarak markanızı başarıya ulaştıracak etkin analizler yapabilirsiniz. Veri analitiği yöntemleri, söz konusu bilgileri bilimsel yöntemlerle işleme ve bunlardan doğru sonuçlar elde etme olanağı sunuyor. Bu yöntemden yararlanarak markanızın ihtiyaç duyduğu bilgi havuzunu oluşturabilir ve datayı etkin bir biçimde kullanabilirsiniz. Sizin için kaleme aldığımız bu içeriği okuyarak veri analitik yöntemleri ve bunların işlevi hakkında detaylı bilgi edinebilirsiniz.
Veri analitiği nedir?
Veri analitiği kavramı, datayı değerli bilgiler hâline dönüştürerek kullanmak için yapılan çalışmaları ifade eder. Analitik çalışmalardan elde edilen bilgiler iş kararları almak için özel olarak optimize edilir. Bu süreç tam olarak verilerin sayılardan anlamlı bilgilere dönüştürülmesiyle başlar. Süreç, bahsedilen datanın düzenlenmesi, analizi ve dönüştürülmesiyle sonlanır. Çalışma sonucunda elde edilen bilgiler şirketin işleyiş kararlarına yardımcı olmak için kullanılır.
Veri Analitiği Türleri Nelerdir?
Bilgi toplama ve düzenleme için kullanılabilen farklı yöntemler bulunur. Veri analitiği süreçlerinde yer alan bu yöntemlerin her biri kendi disiplinine sahiptir. Söz konusu yöntem kapsamında yer alan araştırma disiplinleri şunlardır.
Tanımlayıcı Analitik
Tanımlayıcı analitik yönteminin temel amacı “Ne oldu?” sorusuna yanıt bulmaktır. Bu yöntem, değişkene bağlı olarak yaşanan değişimlere odaklanır. Gelir, maliyet, satışlar ve demografik veriler gibi etkenler tanımlayıcı veri analitiğinin kapsamındadır. Bu yöntem dâhilinde Desenler, trendler ve görselleştirilmiş veri formları kullanılabilir.
Örnek olarak, tanımlayıcı analitik yöntemiyle “Ocak ayı stok maliyeti” gibi spesifik bir konuya yanıt bulmak mümkündür. Söz konusu yöntemi uygulayarak Ocak ayının maliyetlerinde yer alan değişimlere odaklanılabilir. Değişkenler bir arada değerlendirilerek bu değişimlerin sebepleri ve sonuçları analiz edilebilir.
Teşhis Analitiği
Değişimleri tespit ettikten sonra bunların sebeplerini bulmak gerekir. Teşhis analitiği, değişkenlere yol açan faktörleri yorumlayan bir yöntemdir. Bu veri analitiği yöntemi temel olarak “Neden ve nasıl?” sorularına yanıt verir. Söz konusu metot, farklı dönemdeki değişimlerin analizine ve bunlar arasındaki sebep sonuç ilişkisinin bulunmasına dayanır.
Yukarıdaki örnekten devam etmek gerekirse, Ocak ayındaki maliyet artışını tespit ettikten sonra bunun sebepleri analiz edebilir. Söz konusu hesaplamalarda, bu artışın neden Aralık ve Kasım aylarında değil de Ocak ayında gerçekleştiği bulunabilir. Detaylı bir analiz için veri madenciliği ve veri keşfi yöntemleri kullanılabilir.
Öngörü Analizi
Öngörü analizi, değişkenin davranışını tahmin etmek için yapılan öngörüleri içerir. Bu analitik yöntemin temel amacı olumsuz davranış değişikliklerine karşı önlem almak için onları önceden tespit edebilmektir. Bu tespitler, büyük ölçüde geçmiş verilere ve değişkenlerin daha önce sergiledikleri davranış modellerine dayanır. Söz konusu modeller, piyasa verileriyle ve tahminlerle birlikte hesaplanarak öngörüye dönüştürülür.
Örnek olarak, stok maliyetlerinde ani bir artış olduysa bu durum sonraki aylarda yaşanması muhtemel yükselişler hakkında bir öngörü sağlayabilir. Geçmiş fiyat hareketlerini ve maliyet artışlarını inceleyerek ilerisi hakkında öngörüde bulunmak mümkündür. Bu veri analitiği yönteminde istatistiksel algoritmalar ve makine öğrenme teknikleri kullanılır. Detaylı bir veri analiziyle gelecek hakkında yüksek öngörülerde bulunmak mümkündür.
Öngörüye Dayalı Analitik
Değişkenlerin geleceğine yönelik öngörülerde bulunduktan sonra bu tahminler için gereken çözümleri üretmek gerekir. Öngörüye dayalı veri analitiği yöntemi tam olarak bu amaca dayanır. Söz konusu yöntemin temel amacı, gelecekteki problemleri çözmek için yapılması gereken eylemleri belirlemektir. Bu kapsamda graf analizi, karmaşık olay işleme, simülasyon ve sinir ağları gibi farklı araçlar kullanılabilir.
Stok maliyet artışı örneğinden devam etmek gerekirse, bu durum işletmeler için çözülmesi gereken bir sorundur. Öngörüye dayalı analitik, bu sorunun çözümünün bulunmasına yardımcı olur. Örneğin, maliyet artışının depolama yöntemlerinden kaynaklandığı tespit edildiyse bu yöntemlerin değişmesi için gereken önlemler alabilir. Söz konusu analitik yöntemi, uygulanan çözümlerin değişkene olan etkilerinin de tahmin edilmesini sağlar.
Veri Analitiğinin İşletmelere Sağladığı Avantajlar Nelerdir?
Veri kullanımı, işletme yönetiminin her aşamasında büyük bir öneme sahiptir. Elde edilen verileri doğru bir biçimde analiz edip kullanmak işletmenin kârlılığını artırır ve onun geleceğe daha iyi hazırlanmasını sağlar. Veri analitiği metotları bu bağlamda işletmeler için birçok fayda sağlar. Söz konusu yöntemin işletme yönetim süreçlerinde sağladığı başlıca avantajlar şunlardır.
Daha İyi Karar Verme
Karar verme becerisi, ölçme ve veri analitiğinin sağladığı başlıca faydalar arasında yer alır. Söz konusu yöntem, bilginin bilimsel bir biçimde toplanmasını ve değerlendirilmesini sağlar. Bu bilgiler, iş yönetimindeki değişkenlerin geçmişi ve mevcut durumunun bilinmesini, bunların geleceğine yönelik tahminlerin yapılmasını kolaylaştırır. Metodun sağladığı bilgi hâkimiyetiyle işletme yönetim süreçlerinde en iyi kararları almak mümkündür. Örnek olarak, geçmiş satış ve maliyet performansını inceleyerek mevcut faaliyetleri iyileştirmek için bir model çıkarabilirsiniz. Bu sayede, iş planlarınızı müşteri ihtiyaçlarına, rakiplerinize ve piyasa koşullarına göre optimize edebilirsiniz.
Daha Etkili Pazarlama
Pazarlama; ürün, fiyat, dağıtım ve promosyon gibi farklı aşamalardan oluşan bir süreçtir. Bu süreçlerin her birinde doğru kararları alabilmek için geniş bir bilgi hâkimiyeti gerekir. Veri analitiği, söz konusu aşamaların bilimsel yöntemlerle değerlendirilmesini ve modellenmesini sağlar. Bahsedilen modellemelere dayanarak pazarlama süreçlerinde etkili bir çalışma yürütmek mümkündür.
Veri analitik süreçleri işletmelere hedef kitlelerini demografi, coğrafya, davranış kodları ve psikoloji gibi farklı kırılımlarla analiz etme olanağı sunar. Bu analizlerden yararlanarak hedef kitlenin ihtiyaç ve beklentileri için en uygun çözümleri bulmak mümkündür. Data analizine dayanan reklam kampanyaları, işletmelerin başarısını artırır. Söz konusu yöntemler, mevcut ve geçmiş kampanyaların başarısını ölçmek amacıyla da kullanılabilir.
Operasyonel Verimlilik
Operasyonel verimlilik, veri analitiğinin sağladığı faydalardan biridir. Bilgi analizi yaparak işletmenin geçmiş performansları hakkında detaylı raporlar hazırlamak mümkündür. Bu raporlar dâhilinde kullanılan veriler, işletmenin geçmişteki hata ve başarılarının belirlenmesine yardımcı olur. İleriki dönemde planlanan operasyonlarda söz konusu hataları gidermek ve başarı getiren noktalara odaklanmak mümkündür. Bu sayede işletmenin başarısı artırılabilir. Örnek olarak, çalışanların performansları analiz edildiğinde üretkenliğin öğleden sonra düştüğü gösteriliyorsa, çalışma saatleri bu veriye göre revize edilebilir.
Verilerin Basitleştirilmesi ve Paylaşılması
Veri analitiği, bilgi toplamanın yanı sıra elde edilen bilgilerin yorumlanmasını da kolaylaştırır. Bu yöntem, dayanın anlaşılır hâle getirilmesine ilişkin süreçleri de içerir. Ham veri, söz konusu analitik sürecinde organize edilir, farklı kategorilere ayrılır ve daha anlaşılır bir hâle gelir. Örneğin, karmaşık işlemlerden oluşan satış rakamları raporlama aşamasında anlaşılır hâle getirilebilir. Sürecin sonunda bu veriler işletmenin bütün paydaşları tarafından anlaşılabilir ve paylaşılabilir bir hâl alır. Bu sayede bilgiyi etkin bir biçimde kullanmak mümkün olur.
Veri Analitiği ve Veri Bilimi Arasındaki Fark Nedir?
Veri bilimi de tıpkı analitik yöntem gibi büyük data setlerinden bilgi çıkarmaya odaklanır. İki disiplin çoğu zaman eş zamanlı bir biçimde kullanılır. Diğer yandan, veri biliminin temel kapsamı veri işleme, modelleme ve makine öğrenimi gib teknik alanlardır. Analitik süreci, söz konusu bilimsel yöntemden yararlanarak işletme stratejileri için faydalı bilgiler çıkarmaya odaklanır. Özetlemek gerekirse, veri bilimi data kullanımının esaslarını belirleyen bir bilimsel disiplindir. Veri analitiği ise söz konusu bilimin yöntemlerini kullanarak datanın işletmeler için faydalı hâle gelmesini sağlar.
Veri Analitiği ile Veri Analizi Arasındaki Fark Nedir?
Veri analizi, farklı kaynaklardan toplanan verilerin işlenmesi, analizi, temizlenmesi, dönüştürülmesi ve özetlenmesiyle anlamlı bilgilerin elde edilmesini amaçlayan bir süreçtir. Bu süreç, doğru yorumlamayla gelecekteki stratejiler ve kararlar için değerli bilgiler sağlar. Veri analitiği ise söz konusu analiz süreçlerini içeren bir disiplindir. Bu disiplin, verilerden anlamlı bilgilerin çıkarılmasını sağlar. Analitik aynı zamanda modelleme ve keşif yapılmasını kapsayan bir süreçtir. İşletmeler, veri analizi ve analitiği için profesyonel destek veya yazılımlar kullanarak daha doğru ve verimli sonuçlar elde edebilirler. Bu da, rekabet avantajı elde etmelerine yardımcı olur.
Veri Analitiği ile İş Analitiği Arasındaki Fark Nedir?
İş analitiği, bir işletmenin verilerini anlama, analiz etme ve iş stratejileri için kullanmayı amaçlayan bir süreçtir. Bu süreç, işletmelerin mevcut verilerini anlayarak, işletme hedeflerine uygun kararlar almalarına yardımcı olur. İşletmeler, iş analitiği kullanarak müşteri davranışlarını anlamak ve satışları artırmak mümkündür. Bu sayede işletme süreçleri kolaylıkla optimize edilebilir. Ayrıca işletmelerin verilerini anlamaları için önce verileri analiz etmeleri gerekir. Veri analitiği datanın işlenmesini, temizlenmesini ve kullanımını sağlar. Bu disiplin esas olarak iş analitiğinin bir alt kümesidir ve verilerin kullanımı ile ilgilenir. İş analitiği işletme stratejileri için verilerin kullanımını sağlamakla ilgilidir.
Veri Analitiğinin Süreçleri Nelerdir?
Veri analitiği, kapsamlı bir süreç gerektirir. Bu süreçte datayı toplamak, temizlemek, işlemek ve detaylı bir biçimde analiz etmek gerekir. Söz konusu süreçleri etkin bir biçimde yöneterek bilgiyi işletmeniz için etkin bir biçimde kullanabilirsiniz. Veri analitiği için gereken süreçler aşağıdaki gibidir.
Adım 1: Toplama
Veri edinme, analitik sürecinin ilk aşamasıdır. Bu süreçte karmaşık ve amaca hizmet etmeyen verilerden kaçınmak önemlidir. İhtiyaçları belirleyerek bir filtreleme yapmak ve işletmenin işine yarayacak bilgileri seçmek mümkündür. Gereksinim duyulan veri türü ve niteliği söz konusu süreçten önce belirlenmelidir. Verilerin özelliği, kullanılan yöntemler üzerinde belirleyicidir.
Veri analitiği süreçlerinde bilgi toplamak için kullanılabilecek birçok kaynak bulunur. Örneğin, hazır veri setleri, web sitesi verileri, CRM ve ERP yazılımları veya doğrudan tüketici kitlesiyle görüşerek yapılan anket çalışmaları tercih edilebilir. Veri türlerinin önceden belirlenmesi tasnif açısından fayda sağlar. Aynı çalışma içinde nitelik ve niceliğe dayalı datayı kullanmanız gerekebilir. Bunları araştırmaya başlamadan önce belirleyerek kategorizasyonu kolaylaştırabilirsiniz.
Adım 2: Temizleme
Ham veriler genellikle eksik bilgi içerir. Bu nedenle, veriyi ilk hâliyle kullanmak genellikle mümkün değildir. Veriyi kullanışlı hâle getirmek için öncelikle temizleme işlemi yapılmalıdır. Bu adımda, verideki eksik, gereksiz veya tekrarlayan verileri tespit ederek bunların düzeltilmesi sağlanır. Veri temizleme işlemi, verilerin doğru ve güvenilir olmasını sağlar. Böylece eksikleri tamamlayabilir ve datanın amaca uygun hâle gelmesini sağlayabilirsiniz. Söz konusu işlem, bilginin işletme ihtiyaçlarına göre optimize edilmesini sağlar. Bu sayede datayı şirketin gereksinimlerine göre etkin bir biçimde kullanmak mümkün olur.
Adım 3: İşleme
İşleme süreci, ham verilerin kullanılabilir bir forma dönüştürülmesini amaçlar. Eldeki datalar, kodlama ve ayrıştırma yöntemiyle dönüştürülür. Söz konusu aşama, bilginin yönetilebilir ve anlaşılabilir parçalar hâline getirilmesini sağlar. Bu işlem veri parçalarının özel kodlarla eşleştirilmesine dayanır. Böylece eldeki datayı özel olarak tasarlanmış protokollerle düzenlemek ve kapsamlı bir biçimde analiz etmek mümkün olur.
Verilerin işlenmesi ve doğrulanması, verilerin doğruluğunu ve güvenilirliğini sağlamak için kritik bir adımdır. Bilgileri kapsamlı bir şekilde işleyip doğrulayarak, işletmeler başarılı olmalarına yardımcı olacak bilinçli kararlar alabilirler. Bu önemli adım olmadan, şirketler eksik veya yanlış verilere dayalı kararlar alarak felaketle sonuçlanabilecek risklerle karşı karşıya kalabilir.
Adım 4: Analiz
Analiz süreci, veri analitiğinin sonuca ulaştığı aşamadır. Toplanan ve işlenen veriler bu süreçte kapsamlı bir biçimde analiz edilir. Söz konusu analiz süreci belli araçlarla yapılır. Bu araçlar, sonuçların niteliksel ve istatistiksel olarak kontrol edilmesini sağlar. Detaylı bir analiz yaparak veriyi işletmenin faydası için kullanılabilir hâle getirebilirsiniz.
Kapsamlı bir analiz yaparak müşteri davranışları ve pazar trendleri hakkında önemli bilgiler elde etmek mümkündür. Bu bilgiler daha sonra işlemlerin iyileştirilmesi, daha iyi ürün ve hizmetler oluşturulması ve bilinçli kararlar verilmesi için kullanılabilir. Veri analizi ayrıca, hemen görülemeyen desenleri ve trendlerin belirlenmesine de yardımcı olur.İstatistiksel araçlar ve teknikleri kullanarak değişkenler arasındaki gizli ilişkileri ortaya çıkarmak mümkündür. Bu faaliyet, satışları tahmin etme veya müşteri davranışlarını öngörme gibi alanlarda oldukça faydalı olabilir.
Adım 5: Veri Görselleştirme
Görselleştirme, veri analitiği sürecinin en son adımıdır. Bu aşamanın temel amacı, analiz sürecinde elde edilen sonuçları okunabilir hâle getirmektir. Görselleştirme için grafikler, çizelgeler ve diğer yöntemler kullanılabilir. Örneğin, işletmenin pazar payını göstermek için pasta grafikleri tercih edilebilir. Bu görseller, şirketin performansının görülmesini ve paydaşların tamamı tarafından anlaşılır hâle gelmesini sağlar.
Başarılı Veri Analitiği Örnekleri
Veri analitiği, işletmelerin etkin kararlar almasını sağlar. Bu kararlara dayalı stratejilerle satışları artırmak ve tüketici sadakati yaratmak mümkündür. Söz konusu yöntemin gücünden yararlanarak işlerini geliştiren birçok firma bulunur. Başarılı analitik çalışmalarına örnek verilebilecek bazı firmalar şunlardır:
Örnek 1: Walmart
Amerikan perakende devi Walmart, veri analitiği yöntemini uzun süredir kullanan şirketler arasında yer alır. Markanın analitik metodu, tüketicilerin davranış kalıpları ve kişisel ilgi alanlarının keşfine dayanır. Şirket bu metodu uygulamak için veri madenciliğinden yararlanır. Söz konusu çalışma, kullanıcılara yeni ürünlerin tavsiye edilmesini sağlar.
Analitik çalışmalar, Walmart’ın müşteri dönüşüm oranlarını büyük ölçüde artırmıştır. Söz konusu çalışmaların firmanın e-ticaretteki başarısı üzerinde etkili olduğu bilinir. Marka, gerçek zamanlı verilere erişmek için genellikle Hadoop ve NoSQL teknolojilerini kullanır. Bu teknolojilerle yapılan detaylı çalışmalar, şirketin dünya çapında büyümesine yardımcı olmuştur.
Örnek 2: Mint.com
Mint.com, kişisel finans yönetimi hizmetleri sunan bir markadır. Bu marka aynı zamanda veri analitiği yöntemlerini kullanarak müşteri kazanan şirketler arasında yer alır. Tersine mühendislik metodunu kullanan şirket, altı ay gibi kısa bir sürede 1 milyon yeni üye kazanmıştır. Bu yöntem, mevcut sürecin analizinden sonra benzer bir yapının yeniden oluşturulmasına dayanır. Söz konusu metod, Mint.com’un bilinirliğini ve etkisini artırmasını sağlamıştır.
Örnek 3: Marketo
Pazarlama otomasyon yazılımları konusunda dünyanın önde gelen şirketlerinden biri olan Marketo, veri analitiği kullanarak başarıya ulaşan markalar arasındadır. Şirket, müşteri verilerini toplayıp kişisel ilgi alanı ve demografik özelliklere göre segmentlere ayırarak büyük bir ivme kaydetmiştir. Söz konusu yöntem, Marketo’nun dönüşüm ve etkileşimlerinde büyük bir artış yaratmıştır. Firmanın özellikle 2015 yılında önce yıllara göre 10 kat daha fazla dönüşüm kazandığı bilinir.
Veri Analitiği Hizmetimizden Yararlanmak Markanıza Ne Kazandırır?
Kuantum Araştırma olarak verdiğimiz veri analitiği hizmeti bilimsel bir metodolojiye dayanır. Bu hizmetten yararlanarak işletmenizin mevcut durumun, finansal istikrarınızı, pazar payınızı ve hedef kitlenizi analiz edebilirsiniz. Gelişmiş analizlerden faydalanarak şirketinizin faaliyetlerini iyileştirebilir ve markanızın geleceğe ulaşmasını sağlayabilirsiniz.