Veri Biliminin Avantajları: KOBİ'lerin Düşünmesi Gereken Bir Sonraki Büyük Şey

Yeni bir pazarlama kampanyası başlatacağınızı varsayalım.

Hedef kitlenizi tanıyorsunuz, ancak belirli olaylara nasıl tepki verdiklerini bilmiyorsunuz. Bu durumda, başarılı bir pazarlama stratejisi bulmak için onların davranış analizini ve güdülerini bilmeniz gerekir.

Veri biliminin günümüzün iş endüstrisinde oyunun kurallarını değiştiren bir rol oynadığı yer burasıdır. İşte veri bilimi ve veri bilimcilerinin sadece iki yıl üst üste kabulü için istatistiksel bir referans.

Tüm bunlardan anladığımız şu ki, bu veri odaklı dünyada müşteri veya kullanıcı verilerini en iyi şekilde kullanmak için işletmenizin veri bilimi uygulamasına ihtiyacı var.

Şimdi, küçük işletmeler için veri biliminin temel iş ayrıntılarına atlamadan önce, veri biliminin ne olduğunu ve nasıl çalıştığını bilmemizi sağlar.

Veri Bilimi Nedir?

Kesin bakış açısından, veri bilimi, bir dizi veri kümesinden bulgular çıkaran ve bize içgörüler veren, yapılandırılmamış verilerden bile gelecekteki olayları tahmin etmeye yardımcı olan algoritmaları ve teknik süreci içeren bilgilendirici verileri kullanmaya yönelik bilimsel yöntemlerdir.

Baştan mı geçti? Endişelenme!

Basit bir deyişle, Veri Bilimi ham verilerden bir model bulmaya yardımcı olur ve verilerin arkasındaki hikayeyi anlatır. Bir işletme, veri bilimini kullanarak kullanıcı demografisini analiz edebilir, satın alma sıklığını ölçebilir ve ardından satın alma amacını tahmin edebilir.

Şimdi bu makale aracılığıyla, veri biliminin iş boyutlarını nasıl manipüle ettiğini ve onu iş hedeflerine ulaşmak için nasıl kullanabileceğini derinlemesine inceleyelim.

Küçük İşletmeler için Veri Biliminin Önemi

Veri biliminin yardımıyla, değerli iş bilgilerini çıkarmak ve veri kümesinden içgörüler sunmak için verileri analiz etmek mümkündür. Veri bilimi, hikayeyi anlatmaya yardımcı olur ve gelecekteki olaylardan vazgeçmek için verilerdeki doğal modeli ortaya çıkarır.

Bir işletme çok fazla veriye sahip olduğunda ancak onu kullanmıyorsa, bu, sahip olduğu fırsatlardan yararlanmayı ve elde etmeyi kaçırdığı anlamına gelir. Çünkü, bir kalıp oluşturmak için kullanılmadığı takdirde, kullanılmayan bir dizi veri yığında hiçbir şey değildir.

Dolayısıyla, işletme büyüklüğünden bağımsız olarak, büyük veri çağına girdiğimiz için daha fazla şirket veri biliminin önemini anlamaya ve veri bilimine odaklanmaya başlıyor. En az minimum sayıda veriye sahip olan şirketler, iş verimliliğini artırmak ve ona değer katmak için veri bilimini kullanabilir.

Küçük İşletmeler için Veri Toplama En İyi Uygulamaları

Veri toplama veya kaynaktan veri elde etme, işletmenizde veri bilimini uygulamanın ilk adımıdır. Ama çizgiyi yanlış yönlendirmeyin. Veri toplama, veri bilimi değildir, veri bilimi sürecine öncülük eder ve yardımcı olur.

Veri toplama, ürünlerinizi kullanıcı perspektifinden daha iyi tanımanıza ve nereleri iyileştireceğinizi bilmenize yardımcı olur.

Veri toplamanın en iyi yollarından bazıları şunlardır:

• Anket yanıtlarını toplayın
• satın alma ayrıntıları
• Çerezler ve web işaretçileri
• Ücretli pazarlama kampanyaları
• Kayıt ve abonelik verileri

? Kullanılabilir Veri Toplama İpuçları

Veri toplarken, veri toplama için net bir eylem planı hazırlamak, toplanacak veriler için hedefler belirlemek, veri toplama yönetmeliğini bilmek, süreci basit ve şeffaf tutmak gibi bazı en iyi uygulamaları takip etmek her zaman daha iyidir.

Veri Yönetimi Araçları

Amacınız için mükemmel veri yönetimi araçlarını seçmek söz konusu olduğunda seçebileceğiniz birkaç seçenek vardır.

1- Google Formlar

Büyük ölçüde anket verilerini toplamaya güveniyorsanız, çalışma için seçilen veri toplama aracının temiz, sezgisel ve açıklayıcı bir analiz paneli olmalıdır.

Örneğin, sınırlı sayıda sorgu içeren anketler için Google Formlar, genel anketlerde bir veri toplama aracı olarak yaygın olarak kullanılmaktadır. Ayrıca, yanıtları bir bakışta keşfetmeniz için grafiğin temel biçimlerinde basit ve minimal bir veri sonucu sunar.

Benzer şekilde, doğrudan hedef kitle yanıtlarınızdan veri toplamak ve analitik bir genel bakışa sahip olmak için weForms'u da kullanabilirsiniz.

2- Tablo

İş zekasını ve daha derin analitiği geliştirmek için Tableau inkar edilemez bir şekilde en yaygın kullanılan araçlardan biridir.

Önceden oluşturulmuş şablon özelliklerine sahip, kullanımı kolay ve kapsamlı kullanıcı arayüzü, veri analistleri için önemli miktarda adam-saat tasarrufu sağlar.

3- Havalandırmalı

Airtable, bulut veri yönetimi ve işbirliği aracı paradigmasında bir başka büyük oyuncu. Kullanıcılardan topladığınız verileri yönetmek için kullanılabilse de, büyük ölçüde ekip işbirliğine ve proje yönetimine de odaklanır.

Airtable, özel etkinlik takvimlerindeki boru hattı görev programlarından ekibinizi proje Kanban panoları aracılığıyla yönetmeye kadar, kullanıcı anket formları oluşturmak, özelleştirmek ve yönetmek için gelişmiş işlevler de sunar.

Veri Bilimini Öncelikli Olarak Uygulayan Büyük Markalar

Bir tür ürün ve hizmetlerin artan kullanımı yoluyla tüketici veri akışının artmasıyla birlikte, büyük şirketler artık veri bilimini ve analitik için vaat ettiği gücü birleştirmeye yöneliyor.

Reklam algoritmalarının nasıl çalıştığını anlamak fazla dikkat gerektirmez.

Amazon'dan Facebook'a, teknoloji endüstrisindeki neredeyse her büyük dev, hangi reklamların potansiyel müşterileri ürünü satın alma konusunda diğerlerinden daha fazla etkileme şansına sahip olacağını tahmin etmek için kullanıcı bilgilerini çıkarmak, analiz etmek ve daha sonra kullanmak için veri bilimi metodolojilerini kullanır.

Eğlence sektörü de benzer teknikleri kullanmaktan geri kalmıyor. Netflix, YouTube ve diğer çoğu çevrimiçi eğlence platformu, kullanıcı özet akışında önerilen içerik gruplarını görüntülemek için tahmine dayalı modeller kullanır.

Kişiselleştirilmiş bir içerik öneri sistemi, daha yüksek bir kullanıcı katılım oranı sağlar. Oldukça benzer şekilde, e-ticaret, bankacılık ve yatırım çözümleri, satın alma davranışlarını ve çevrimiçi etkinliklerinin sık görülen modellerini analiz etmek için kullanıcı işlem verilerini kullanır.

Bazı markaların neden zirveye ulaştıklarını veya oyunda liderliği nasıl sürdürdüklerini hiç merak ettiyseniz, cevap oldukça basit – potansiyel tüketici davranışlarını doğru şekilde anlıyorlar. Sektördeki neredeyse tüm büyük markalar, yeni şubeler açmak için kullanıcı verilerini kullanıyor, toplanan demografik kullanıcı verilerine dayalı olarak yeni menüler ve periyodik teklifler sunuyor.

Starbucks, McDonald's, CocaCola - adını siz koyun ve başarıları hakkında bilgi edinin. Günümüzde her iş kararı, kör varsayımlar tarafından yönlendirilmeyen veri odaklıdır.

İş Perspektifinden Veri Biliminin Faydaları

Bir işletmenin Veri bilimine yatırım yapması ve iş sürecine veriye dayalı bir prosedür eklemesi için ihtiyaç duyduğu pek çok avantaj vardır. Burada küçük işletmelerin yararlanabileceği 3 büyük ve kaçınılmaz faydadan bahsettim.

Pazarlama Optimizasyonu için Müşteri Davranışını Analiz Edin

Ya müşterilerinizin bir sonraki adımda ne yapacağını veya bir sonraki eğiliminin ne olacağını bilme fırsatınız olsaydı. Bu sadece kulağa çılgınca geliyor çünkü böylece işleri istedikleri gibi teslim edebilirsiniz.

Veri biliminden yararlanan her işletme, müşterilerinin geçmiş ve şimdiki kayıtlarını ve girişimlerini perspektif analiz yapabilir ve tüm bunlara dayanarak gelecekteki faaliyetlerini tahmin edebilir. Ve bu nihayet işletmelerin teklifler ve diğer pazarlama veya satış optimizasyonları oluşturmasına yardımcı olacaktır.

Tüm bunların yanı sıra müşteri davranış analizinin kendisi de ürün geliştirme, müşteri memnuniyetini iyileştirme gibi daha birçok avantaja sahiptir.

Karar verme

İşletmeniz için Kendinizden Emin Kararlar Verin

Çoğu zaman pazarlamacılar, örümcek algılarına göre kararlar almak zorunda kalırlar, ancak bu gerçekten bir işletme için faydalı mı? Hiçbir zaman! Gerçek sayıların ve gerçeklerin kritik analizlerine dayalı kararlar vermelisiniz.

Bu nedenle, işi alakasız kararlar vermeyi mahvetmekten kurtarmak için iyi karar vermek gerekir. Ve bu, iş verilerinizle veri bilimi gerçekleştirerek yapılabilir.

Neyin Olabileceğini Tahmin Edin

Çoğumuz 1929, 1987, 1990, 2008 ABD borsa çöküşünü biliyoruz. Peki ya 2008'deki sonuncusu? Önceki yılların çalışmasına dayanarak 2008'in sonuçlarını tahmin etmek için bir süreç olsaydı, 2008 yılını bu kara tarihte asla göremeyebiliriz.

Veri bilimi, işinizi bu şekilde ön plana çıkarabilir ve nakitten tasarruf edebilir.

Küçük İşletmeler için Veri Bilimi: İleriye Bakmak

Her işletme, mevcut ve potansiyel kullanıcı ve müşteri tabanından önemli miktarda veri çıkarır. İşletmenizin halihazırda toplayabildiği bu verileri kullanmanın yollarını düşünmüyorsanız, açık bir şekilde bir hazine sandığı fırsatını kaçırıyorsunuz demektir.

Bu paha biçilmez kullanıcı verilerinin kullanılması ve analiz edilmesi, müşteri deneyimini derinden geliştirmek için kullanılabilir.

Küçük işletmeler için veri bilimi uyguladıysanız ve bunun işletmenizde nasıl performans gösterdiğini bize bildirin. Ve şimdi başlamayı planlıyorsanız, sonucu bizimle paylaşmayı unutmayın?