Etkili Bir B2C Veri Analizi Süreci Nasıl Tasarlanır

Verimli bir veri analizi süreci, pazarlama ekiplerinin hem mevcut hem de geçmiş performanslarını doğru bir şekilde ölçmelerine ve ayrıca güvenilir tahminler yapmalarına ve buna göre stratejileri optimize etmelerine olanak tanır.

Bu, Amazon, Netflix ve Walmart gibi en iyi B2C markalarının başarısında önemli bir faktör olmuştur. Tüketiciler günlük ihtiyaçlarını karşılamak için dijital yolları keşfetmeye devam ederken, tüm sektörlerdeki B2C pazarlama yöneticileri, müşterilere kaliteli deneyimler sunmak ve yatırım getirisini artırmak için veri analizinin önemini kabul ediyor.

Bu kılavuz, bir veri analitiği kurulumuna sahip olmanın önemini tartışacak ve şirketinizde bunu tasarlama ve uygulama sürecinde size yol gösterecektir.

Müşteri Yolculuğu Karmaşıklığının Yükselişi

Kapsamlı bir veri analizi kurulumuna duyulan ihtiyaç, müşteri yolculuğunun sürekli artan karmaşıklığından ve müşterilerin kişiselleştirilmiş bir deneyim beklentilerinden kaynaklanmaktadır.

Aslında, müşterilerin %71'i kişiselleştirilmiş etkileşimleri standart olarak görüyor ve %76'sı bunları alamadıklarında hüsrana uğruyor. Gartner tarafından yapılan bir araştırmaya göre kişiselleştirmede başarısız olan markalar müşterilerinin %38'ini kaybetme riskiyle karşı karşıya. Daha da parçalayalım.

ABD'de ve Avrupa'nın birçok yerinde, ortalama bir hane, çoğu diğerlerinin yanı sıra arama, e-posta ve sosyal medya aracılığıyla markalarla etkileşim kurmak için kullanılabilen en az 7 bağlı cihaza erişime sahiptir. Bu, B2C şirketlerine daha fazla müşteriye ulaşma fırsatları sunarken, pazarlama ve satışı daha fazla zaman alan ve zorlu hale getirir.

Bir müşteri, keşif aşamasından dönüştürmeye kadar, genellikle ortalama sekiz temas noktası alarak uzun bir yol kat eder. Müşterilerin %92'sinin başlangıçta satın alma niyeti olmadan çevrimiçi mağazaları ziyaret ettiğini hayal edin. Aslında, bu müşterilerin %25'i rakip fiyatları ve özellikleri karşılaştırmak için ziyaret ederken, %45'i belirli ürünler ve hizmetler hakkında daha fazla bilgi edinmek için ziyaret ediyor. Pazarlama faaliyetleri, çevrimiçi mağazanın dışında bile sosyal medyada, karşılaştırma sitelerinde, arama motorlarında ve diğer platformlarda devam eder. Bir satın alma işlemi tamamlandıktan sonra bile müşteri yolculuğu devam eder ve bu insanlar kişiselleştirilmiş öneriler ve teklifler için can atar.

Bununla birlikte, birden fazla temas noktasında müşterilere pazarlama yapmak çok büyük miktarda veri alır ve üretir. Bu veriler, dönüşüm yolculuğunun farklı aşamalarındaki tüketici davranışları, benzersiz ihtiyaçları ve büyük olasılıkla onlara hitap edecek kişiselleştirilmiş tekliflerin nasıl oluşturulacağı hakkında bilgiler içerir.

Birden çok kaynaktan büyük veri hacimlerini işlemek zaman alıcı, pahalı ve hataya açık olabilir. Şirketler genellikle, müşterilerine sağladıkları deneyimlerin kalitesini düşüren silo ve düşük kaliteli verilerle sonuçlanır. Bu da, küresel tüketici satışlarında yaklaşık 4,7 trilyon dolar kaybetmeye yol açıyor.

Döngüyü kırmak için şirketlerin modern teknoloji ve veri yönetimi uygulamalarından yararlanmaları gerekiyor.

Veriye Dayalı İşlemler: Veri Erişilebilirliği ve Temiz Veri

Kıdemli Analist Richard Joyce, InfoTrust ve Forrester tarafından düzenlenen bir web seminerinde şunları söyledi: "veri erişilebilirliğinde yalnızca %10'luk bir artış, tipik bir Fortune 1000 şirketi için 65 milyon dolardan fazla ek net gelirle sonuçlanacaktır."

Veri erişilebilirliği, verileri bir kuruluş içinde kullanım için erişilebilir kılmakla ilgilidir. Bu, çeşitli departmanlardan ve veri işleme konusunda farklı deneyimlere sahip kişilerin, verilere nereden veya nasıl erişebileceklerini veya veri talep edebileceklerini ve bunları kullanılabilir bir duruma getirebileceklerini bildikleri anlamına gelir.

Temiz verilere erişilebilirlik, veri odaklı bir B2C şirketinin temel yönlerinden biridir. Müşteriye dönük departmanların, yukarıda belirtildiği gibi, daha yüksek dönüşümlere ve net kârda artışa yol açan, kritik görev içgörülerinden faydalanmalarını sağlar. Veri erişilebilirliğinin birçok faydası ayrıca aşağıdakileri içerir.

Geliştirilmiş Karar Verme

Veriler çeşitli departmanlardan yöneticiler tarafından erişilebilir ve kullanılabilir olduğunda, her liderin şirketin genel iş performansını ve ekibinin faaliyetlerinin nihai hedefe nasıl katkıda bulunduğunu anlaması daha kolay olur.

Bu bilgi, şirketi hedeflerine yaklaştırırken olumlu sonuçlar üreten kararlar almalarına ve stratejiler uygulamalarına yardımcı olmak için çok önemlidir. Karar vermede kullanılan verilerin kalitesinin asla göz ardı edilmemesi gerektiğini vurgulamak önemlidir.

Gartner'a göre şirketler, düşük kaliteli verilere dayalı kararlar nedeniyle yılda ortalama 15 milyon dolar kaybediyor.

Veri kalitesini nasıl ölçeceğinizi ve iyileştireceğinizi öğrenin

Gelişmiş Veri Kalitesi

Silolar, işletmelerdeki düşük kaliteli veriler için birincil suçludur. Veriler çeşitli departmanlarda depolandığında, yinelemeler ve tutarsızlıklar meydana gelir ve şirketin müşterileri, ortakları ve ürünleri hakkında bütünsel bir bakış açısı oluşturmak zorlaşır. MIT'ye göre, düşük kaliteli veriler bir şirketin gelirinin %15 ila %25'ini kaybetmesine neden olabilir.

Ancak, veriler erişilebilir hale geldiğinde durum tersine döner. Ekipler daha güncel verilere ulaşır, yinelenen ve tutarsız bilgiler ortadan kalkar, daha iyi içgörüler üretilir ve şirket daha fazla kâr eder.

Daha Etkili Bütçe Tahsisi

Düzgün organize edilmiş verilere erişiminiz olduğunda, en iyi sonuçları veren kanalları ve stratejileri belirlemek mümkün hale gelir. Bunu bilmek, her bir masrafı haklı çıkarmanıza ve yüksek performanslı alanlara daha fazla bütçe ayırmanıza olanak tanır.

Daha İyi Müşteri Deneyimi

Müşteriyle yüz yüze olan ekipler arasında tüketici verilerinin çapraz tozlaşması, çeşitli departmanların, müşterilerin nasıl davrandığına ve yolculuklarının her adımında benzersiz gereksinimlerine ilişkin daha derin içgörüler elde etmelerini sağlar. Bu, satış etkinleştirme içeriği oluşturmada, kişiselleştirilmiş teklifler oluşturmada ve müşterilerle daha iyi ilişkiler kurmada etkilidir.

B2C Şirketleri İçin Veri Analizi Süreci Tasarlamak

Veri analitiği, yaygın olarak veri analitiği yaşam döngüsü olarak adlandırılan altı ana aşamadan oluşur.

Bu bölüm, bir veri analitiği yaşam döngüsünün çeşitli aşamalarını kullanarak bir B2C analitik sürecinin nasıl oluşturulacağını tartışacaktır.

Keşif ve Hazırlık

Keşif aşaması, verinin kendisinden çok iş gereksinimlerinize odaklanır. Burada, ekibiniz için net hedefler belirlemeniz ve buna nasıl ulaşacağınız konusunda strateji oluşturmanız gerekecek. Sektörünüzdeki eğilimleri incelemeniz ve mevcut kaynaklar ile teknoloji gereksinimlerinin bir değerlendirmesini yapmanız gerekecektir.

Ardından, şirketinizin veri kaynaklarının neler olduğunu ve verilerinizin anlatmasını istediğiniz hikayeyi belirleyeceksiniz. Bu veriler genellikle, iş ihtiyaçlarınızı mevcut piyasa senaryolarına göre çözdüğünüz bir hipotez testinden geçer.

Keşif aşamasından sonra hazırlık aşaması gelir. Burada odak, iş hedeflerinden veri gereksinimlerine geçer. Veri hazırlama, dahili ve harici kaynaklardan gelen iş verilerinin yakalanmasını, işlenmesini ve temizlenmesini içerir. Toplanan veriler yapılandırılmış (tanımlanmış kalıplara sahip), yarı yapılandırılmış veya yapılandırılmamış olabilir.

Bir B2C markası olarak veri kaynaklarınız Amazon Advertising, Facebook Ads ve Shopify'ı içerebilir.

Model Planlama ve Oluşturma

Artık ihtiyacınız olan verileri yakaladığınızdan sonraki adım, verileri yüklemek ve dönüştürmek olacaktır. Model planlama aşamasının konusu budur.

Verilerinizi analitik sanal alanına yüklemek için kullanabileceğiniz birkaç teknik vardır. İki ana tip şunlardır:

1. Ayıkla, Dönüştür ve Yükle (ETL): Bu prosedür, verileri sanal alana yüklemeden önce önceden tanımlanmış iş kurallarını kullanarak ayıklar ve dönüştürür.
2. Ayıkla, Yükle ve Dönüştür (ELT): Burada, ham verileri sandbox'a yükler ve ardından verileri dönüştürürsünüz.

ETL süreçleri için başlangıç ​​kılavuzumuzu okuyun

Bu aşamada kirli veriler filtrelenebilir veya tamamen kaldırılabilir. Kullanabileceğiniz diğer teknikler arasında veri toplama, entegrasyon ve temizleme yer alır.

Oluşturma aşaması, eğitim ve üretim amaçları için veri kümelerinin geliştirilmesini içerir. Burada karar ağaçları, lojistik regresyonlar ve sinir ağları gibi tekniklere güveneceksiniz. Bu aşama ayrıca tasarlanan modelin yürütülmesini de kapsar ve yürütme ortamının doğası tanımlanır ve hazırlanır, böylece daha sağlam bir ortama ihtiyaç duyulursa genişletmek daha kolay olacaktır.

Sonuç İletişimi

Bu aşama, model uygulamanızın sonuçlarının şirket içindeki paydaşlar tarafından bilinmesini içerir. Paydaşlar, keşif aşamasında belirtilen iş kriterlerini karşılayıp karşılamadığını belirlemek için raporunuzu inceleyeceklerdir. Bu, analizden kritik bulguları tanımlamayı, sonuçlarla ilişkili iş hedeflerini ölçmeyi ve şirket paydaşları için sindirilebilir bir özet oluşturmayı içerir.

Operasyonelleştirme

Bu aşama, verilerin sanal alandan taşınmasını ve modelin gerçek yaşam ortamında uygulanmasını içerir. Üretilen modellerin beklenen sonuçları vermesini sağlamak için veriler sürekli olarak izlenir ve analiz edilir. Sonuçlar beklendiği gibi olmazsa, her zaman ince ayar yapmak için geri dönebilirsiniz.

Improvado ile Veri Analizini Otomatikleştirme

Veri ardışık düzenlerini manuel olarak oluşturmak ve yönetmek, özellikle petabaytlarca veriye sahip kurumsal düzeydeki şirketler için zaman alıcı, yoğun kaynak gerektiren ve hataya açık bir süreç olabilir.

Ortalama olarak, kurumsal düzeydeki şirketlerdeki veri mühendisleri, iş günlerinin %40'ını bozuk verileri ve bozuk veri boru hatlarını düzeltmek için harcarlar.

Manuel ETL'nin hataya açık yapısı, veri mühendislerinin ardışık düzendeki olayları algılama hızının yavaş olması nedeniyle daha da kötüleşir. Wakefield'e göre, mühendislerin hataları tespit etmeleri ortalama dört saat ve bunları düzeltmeleri yaklaşık dokuz saat sürüyor.

Bu, kötü verilerin sık sık ortaya çıkmasına neden olur ve bu da bu şirketlerin gelirlerinin %26'sını etkiler. Kötü veri tehdidini engellemek için şirketlerin Improvado gibi otomatik ETL platformlarından yararlanmaları gerekiyor.

Improvado, çok kanallı pazarlama analizlerini ve geniş ölçekte raporlamayı otomatikleştiren bir gelir veri platformudur. Platform, şirketinizin veri analitiği yaşam döngüsünün (toplama, dönüştürme ve temizleme) önemli alanlarını otomatikleştirerek, istediğiniz ambara, BI, analitik veya görselleştirme aracına temiz, analize hazır veriler sunar.

Bu, raporlama zamanından %90'a kadar tasarruf sağlar, şirketinizin verileri üzerinde daha fazla kontrol sahibi olmanızı sağlar ve sonuç olarak yatırım getirinizi artırır.

Eğrinin Önüne Geçmek

Tüketici ortamının gün geçtikçe daha karmaşık hale gelmesiyle, veriye dayalı kuruluşlar, analitik yığınlarını otomatikleştirilmiş çok kanallı gelir platformlarıyla güçlendirerek ve manuel ETL'yi geride bırakarak eğrinin önünde kalmaya devam etti.

Bu, mevcut verileri merkezileştirmelerine, yeni veri kaynaklarıyla ölçeklendirmelerine ve etkili, büyüme odaklı içgörüleri ortaya çıkarmaya odaklanmalarına olanak tanır.

Improvado'nun şirketiniz için sağlam ve ölçeklenebilir bir veri analizi süreci oluşturmaya nasıl yardımcı olabileceği hakkında daha fazla bilgi edinmek isterseniz, bize ulaşmaktan çekinmeyin. Yardım etmekten mutluluk duyarız!