Veri Analitiği
Verinizin gücünü açığa çıkarın.
Veri Analitiği
Bize Yazın
Veri Analitiğiyle ile ilgili bilgi almak için lütfen bizimle iletişime geçin.
Müşterilerimiz Ne diyor?
Veri Analitiği Yöntemleri
Veri analitiği hizmetimizle markanızı büyütmek için gereken bilgileri edinebilirsiniz.
Veri Toplama
Veri analitiği, verilerin elde edilmesi, kategorizasyonu, barındırılması ve analizini kapsayan bir disiplindir.
Veri Temizleme
Bu araştırmalarda istatistiksel analiz ve teknikler kullanılır.
Veri Analizi
Tüm veriler gerçek zamanlı olarak analiz edilir. Bu sayede kapsamlı iç görüler oluşturulur.
Sonuçların yorumlanması
Veri analitiği teknikleri, ham verilerin değerli içgörülere dönüştürülmesi amacına dayanır.
Veri Analitiği Hizmetleri
Müşteri Yaşam Boyu Değeri Tahmini
Müşteri yaşam boyu değer tahmini, bir müşterinin işletmeye sağlayacağı toplam değeri tahmin etmek için kullanılır.
Segmentasyon
Segmentasyon, müşterileri belirli özelliklere veya davranışlara göre farklı gruplara ayırarak pazarlama stratejilerini oluşturmak anlamına gelir.
RFM
RFM, "Recency, Frequency, Monetary" (Yenilik, Frekans, Para) kısaltmasından oluşur. Bu, müşterilerin satın alma davranışlarını analiz etmek için kullanılan bir yöntemdir.
Churn
Churn, bir işletmenin müşterilerinin belli bir süre içinde kaybetme oranıdır. Bu yöntem özellikle abonelik bazlı olarak hizmet veren işletmelerde kullanılır ve gelir kaybını azaltmayı amaçlar.
Tavsiye Sistemleri
Tavsiye sistemleri, kullanıcılara belirli ürün veya hizmetleri önermek için algoritmalara dayalı bir teknolojidir. Bu sistemler, kullanıcının geçmiş davranışlarını, tercihlerini analiz ederek, onlara özel tavsiyeler sunar.
Veri Manipülasyonu
Veri manipülasyonu, verilerin işlenebilir hale getirilmesi ve analizi için değiştirilmesi veya dönüştürülmesi işlemidir. Bu, veri temizleme, birleştirme, ayrıştırma,
MLOPs
MLOps, makine öğrenimi projelerinin geliştirme, dağıtım, işletme ve yönetimi süreçlerini kapsayan bir yaklaşımdır.
Kurucu Ortak
Veri, günümüz iş dünyasında en önemli varlıklardan biridir. İş dünyasında veri, bir organizasyonun iş süreçleriyle ilgili her türlü bilgiyi ifade eder. Bu bilgiler, işletmenin müşteri verileri, satış rakamları, finansal bilgiler, stok durumu, üretim verileri, tedarik zincir verileri, pazarlama verileri ve daha birçok veri türünü kapsayabilir.
Veriler, işletmenin karlılığını, müşteri memnuniyetini, ürün kalitesini, iş süreçlerinin verimliliğini ve daha birçok faktörü ölçmek ve analiz etmek için kullanılabilir. Ancak, verilerin sadece biriktirilmesi yeterli değildir. Veriler, doğru şekilde analiz edilerek işletme için değerli bilgiler elde edilebilir. Veri analizi, işletmelerin trendleri takip etmelerine, müşteri davranışlarını anlamalarına, kaynakları daha verimli kullanmalarına ve rekabet avantajı elde etmelerine yardımcı olur.
Doğru veri analizi ile işletmeler, rakiplerinin yapamadığı veya yapmaktan kaçındığı şeyler yaparak büyüme sağlayabilirler.
Neden Kuantum Araştırma
17 yıllık Deneyim
“17 yıllık deneyimimizi ilk günkü heyecanımız ve gelişmiş teknolojik altyapımız ile müşterilerimiz ile paylaşıyoruz.”
Yüksek Veri Kalitesi
“Tüm veri toplama ünitelerini kendi bünyemizde bulundurarak veri kalitesini en üst seviyede tutuyoruz. Farklı alanlarda istenen kalitede tutulmamış veriler, Kuantum uzmanlığı, modelleri ve yazılımları ile anlamlı ve işlenebilir veri formatına dönüştürülür.”
360 Derece Yetkinlik
“Nöropazarlamadan veri analitiğine, pazar araştırmalarından, veri mühendisliğine, analitik pazarlamadan ölçümleme yöntemlerine ve psikoloji, sosyoloji ve yapay zeka teknolojilerine kadar bir çok alanda disiplinlerarası uzmanlık ve yetkinliği bünyemizde barındırıyoruz”
Sorularla Veri Analitiği
Veri analitiği, verilerin elde edilmesi, kategorizasyonu, barındırılması ve analizini kapsayan bir disiplindir.
Veri analitiği, hedef kitle ve piyasaya ilişkin verilerin işletmenin hizmetlerini iyileştirmek için kullanılmasını sağlar.
Bilgi ve öngörü olmadan doğru adımları atmak mümkün değildir. Veri analitiği, güncel ve doğru bilgilerin elde edilmesini ve bunlardan kapsamlı öngörülerin üretilmesini sağlar.
Veri analitiğinde bilginin doğruluğu, güvenirliği ve gizliliğine dikkat edilmelidir. Bu veriler, kapsamlı bir modellemeyle değerlendirilmelidir.