// medya / pazarlama

medya / pazarlama

‘Clinton Kazanacak’ Diyenlere Benzememek için Büyük ya da Küçük; ‘Veri’nizi Doğru Analiz Edin

Açık ara geride olduğu tahmin edilen Trump’ın farklı bir galibiyet elde etmesi anket ve veri analiz firmalarının sorgulanmasına neden oldu. Benzer bir durumu Türkiye’de de yaşadık, yaşıyoruz. Klasik anket yöntemlerinin daha derin veri analizleriyle yer değiştirmesi ya da güncellenmesi gerektiğine sadece bir diğer örnekti bu seçimler. Öte yandan siyasi seçim gibi konularda denekler de bizzat yanlış veri vererek analizi yanlış veya verimsiz kılabiliyor. Zira toplumun belli kesimini hor gören, aşağılayan, dışlayan adaylar pek çok ülkede büyük oy almaya başlamış olmasına rağmen, seçmen anketöre o adaya oy vereceğini söylemekten utanıyor, çekiniyor; o adayı desteklediğini itiraf etmenin kendisini de ‘kaba’ göstereceği çekincesi ile.

Yine de anket, araştırma, analiz sistemlerinde Büyük Veri kullanımı ve buna dayalı modelleme eğilimi hızla artıyor. Fakat verinin sahipliği ve erişilebilirliğinde problem var. Araştırma kurumları, kamu ve özel kurumlar kadar kendilerine özel veri biriktirme şansına sahip değil.

Kendi verisine sahip veya elde edebilen kurumlar ise bu madeni nasıl kullanmaları gerektiği konusunda tereddütlü. Ülkemizde de dünyada da, Büyük Veri ve Veri Analizi alanlarında katma değer yaratmak için kurumun tepe yönetiminin işi sahiplenmesi gerekiyor, fakat daha önce bırakın veri analizini, istatistiki eğilimler üstüne bile çalışmamış, çalışma ihtiyacı duymamış bir kıdemli yönetim ekibi de risk almaktansa işi veri uzmanlarına bırakmayı tercih ediyor. “Uzmanlardan danışmanlık veya şirkete bir kıdemli analist alalım bakalım anlamlı analizler çıkarsa işi büyütürüz” tarzı yaklaşımlarsa dönüşümü geciktiriyor, hatta engelliyor.

Bu çizim daha kurumsal ve siyasi bir örnek olsa da, farklı yapılar ve bireyler arasında düzenli ve düzensiz temasların her birinin bir bilgi olduğu ve sadece bir kurumun sahibiyetindeki veriler değil tüm bu akışların veriye dönüştürülmeye çabalanmasının Büyük Veri Analizi olmaya daha yakın olduğunu söylemeliyiz

Ayrıca veriyi de sadece tüketici ve satıştan geliyor gibi düşünmek yanlış, imalat firmaları üretim süreçlerindeki anlık hareketleri, stok değişimlerini, kurumsal sipariş akışı gibi pek çok iş öğesini veri olarak anlamlandırabilir.

Bugün binlerce satış noktası yöneten bir kurumun parçası olarak üretilen veriyi elde tutabilmek, anlamını kaybettirmeden saklayabilmek, soğuk ve sıcak analizlerle deneme yapabilmenin ve bundan öğrenmenin sunduğu avantajları gözlemliyorum. Ama bizlerin bile hala ulaşmadığı noktalar var. Başarılı veri analizi için bazı kural ve yaklaşımların kısaca üstünden geçelim; umarım sizler için de bir başlangıç veya yeniden değerlendirme fırsatı olur:

Veriyi Nasıl Ele Almalı

‘Satışları nasıl arttırabiliriz’ tabii ki hepimizin merakı, ama performans önceliklerinizi ve de ölçüm yönteminizin ne olacağını göz önünde bulundurarak, satış hedefi bile olsa daha detaylı, odaklı bir soruyla veriye yaklaşın. ‘Veri bize hangi eğilimleri gösterecek’ yaklaşımı, analize yatırımlarınızı karşılayamayacak kadar küçük getiriler sunabilir, yani Doğru Soruyu Sorun.

Büyük Veri analizi ekibi ve danışmanlığı aldınız diye büyük sonuçlar aramayın, süreçlerinizi analiz edilebilir en küçük parçalara bölün, gerçekten Küçük Düşünün, etkileri büyük olabilir! Üstelik veri illaki mükemmel biçimde elde edilmek zorunda değildir, yumuşak data denebilecek Twitter’da müşteri yorumları, İnsan Kaynakları departmanının personel yorumları, sektör tahminlerini da analize katın, basit de olsa veriyi Çöp Sanmayın. Ardından elde ettiğiniz bulguları sonuca çevirmek için Tüm Noktaları Birleştirin, tüm noktalar veri ve analiz ekibinden gelmeyebilir, insanların birikimlerinden de faydalanın.

Sonuçlar elde edilmeye başlandığında hemen tek yeni doğru bulup ona yapışmamalı. Alakalı verilerle alakalı konuları tekrar bir gözlemleyip, kurum kültürüne uyum sağlayabilecek kararlar alıp yürürlüğe sokun. Ama sürekli bir Döngü Hali Kurun, uygulamanın ilk sonuçlarını da veriye ekleyip ya da ayrıca tekrar gözlemleyin, bir önceki turdaki kararlara yıkıcı ve yenilikçi şekilde saldırın, kararları revize edin ve yeni denemelerin yeni sonuçlarını inceleyin. Bugün daha çok yazılım sektöründe gördüğümüz bu yaklaşım aslında tüm sektörlerde uygulanabilir, yeter ki hızlı deneme kültürünü yerleştirin.

Huzurlu ve nesnel değerlendirmeler yapabildiğimiz bir yeni yıl olsun!

TARTIŞALIM

“‘Clinton Kazanacak’ Diyenlere Benzememek için Büyük ya da Küçük; ‘Veri’nizi Doğru Analiz Edin” henüz yorumlanmamış, ilk siz yorumlayın

Yorum yapın