Kurtar Bizi Big Data!


Son dönemin en gözde kavramlarından biri olan Big Data aslında o kadar yeni değil. CRM yani müşteri ilişkileri yönetimi olarak bildiğimiz kavramın yeniden ele alınmış biraz daha önemsenmiş hali aslında. Çünkü insanların kredi kartları, sadakat kartları ve internet gezinmelerinde cookiler vasıtası ile elde edilen veriler devasa (big) bir hale geldi. Bu verilerin incelenip anlamlandırılması (data mining) pazarlamacıların gözlerinin fal taşı gibi açılmasına ya da çizgi film klişesi olan gözlerinde dolar işareti yanmasına sebep oluyor. Çünkü bu işte para var.

bigdata

Bir örnek olarak Uğur Özmen’den dinlediğim ve okuduğum ABD perakendecisi Target’in bir big data hikayesi aslında çok daha iyi açıklıyor herşeyi. (İngilizcesi, http://www.forbes.com/sites/kashmirhill/2012/02/16/how-target-figured-out-a-teen-girl-was-pregnant-before-her-father-did/ Türkçesi, http://www.uzaktancrmegitimi.com/4106/musteriyi-anlamak) (Bir eleştiri:Buradan da anlaşılacağı gibi firmalar artık bir anlamda George Orwel’ın Bin Dokuz Yüz Seksen Dört romanında söylediği “big brother”ımız oldu. Modern hayat içerisinde ne kadar dikkat etsekte izimizi bırakıyoruz.)

big-data1

 

Aslında gerçekten ciddi CRM uygulaması olan firmalar bunu yıllardır yapıyorlardı. Big datanın en temel amacı aslında iktisat derslerinde ilk öğretilen konulardan biri olan kıt kaynakların verimli kullanımıdır. Çünkü tanıtım, reklam, pazarlama için kullanılan bütçe kısıtlıdır ve  firmaların hayatını idame ettirebilmesi için bunu en etkin şekilde hedef kitlesine ulaştırması gerekmektedir. Big data analizi yaparak üretilen değer ile ilgilenecek en ilgili kişilere ulaşıp onlara tanıtım yapıp ürünler/hizmetler pazarlanmaya çalışılır. John Wannamaker’ın dediği “Reklam bütçemin yarısının boşa gittiğini biliyorum, ama hangi yarısı onu bilmiyorum.” sözüne bir nebze merhem olması, en azından boşa giden kısmın %50’lerin altında kalması için etkin şekilde müşteri verilerinin incelenmesi gerekmektedir.

Firmaların, markaların uzun dönem strateji oluşturmaları geleceğe yönelik tüketici tercihlerine uygun hedefli tanıtım ve yeni ürün geliştirme çalışmaları açısından hayati öneme sahiptir. Bu sebeple bu analizleri yapacak piyasa uzmanları, yukarıdaki Target’in hamileliği ölçen puanlaması gibi algoritmaları oluşturacak akıl anlayış ve bilgeliğe sahip uzmanlar gereklidir.

 

big-data2

 

Yukarıdaki şekilde en tepe noktasına kadar big data süreci elen alınmış,

  • Veri: Gözlem sonucu elde edilmiş ham bilgi parçacığı. Sadakat kartları ile elde edilmiş tüm alışverişler.
  • Enformasyon: Ham verinin tasnif edilmiş hali. 18-25 yaş grubunun tatil harcamaları
  • Bilgi: Yorumlanmış enformasyon. Tatil harcamalarının yaz aylarında çoğalmış olması
  • Anlayış-Bilgelik: Yorumlanmış bilgilerin neden öyle olduğu ile ilgili çıkarımlar ve bunlarla geleceğe yönelik projeksiyon/vizyon oluşturulması

Big data anlamlandırmasında bu süreçlerin tamamına ihtiyaç duyuluyor. Hamilelik örneğinde puanlanan ürünlere göre kişilere kupon yollanması bilgelik kısmına kadar gidilmiş, eyleme dahi geçilmiş olduğunu görmekteyiz. Önümüzdeki dönemde Big Data analizi ehil kişilerin ellerinde daha etkin ve daha verimli şekilde daha yaygın olarak yapılmaya devam edilecek. Bu yazıda daha çok girizgah olarak konuya girebildik ileriki günlerde bu konu ile ilgili daha detaylı yazılarımız devam edecektir.

Yorumlar 0

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Kurtar Bizi Big Data!

log in

reset password

Back to
log in