Veriye Dayalı Karar Verme: Rekabet Avantajı Olarak Veri

Veri açısından zengin ve rekabetçi bir ortamda faaliyet gösteren işletmeler, çok büyük miktarda veriyi yönetmek ve aynı zamanda bu verileri büyüme ve başarı için bir kaldıraç olarak kullanmanın yollarını aramak gibi ikili bir zorlukla karşı karşıyadır.

Bu makale, markaların verileri bunaltıcı bir yükten değerli bir varlığa dönüştürmesine olanak tanıyan kritik bir strateji olarak veriye dayalı karar almayı araştırıyor. Stratejik kararları bilgilendirmek, pazar karmaşıklıklarını yönlendirmek ve rekabet avantajını güvence altına almak için verileri sistematik olarak toplamanın, analiz etmenin ve uygulamanın önemini vurguluyor.

Veriye Dayalı Karar Verme Nedir?

Veriye dayalı karar almanın özü, tahminleri ortadan kaldırma, pazarlama karar alıcılarının ve diğer iş kullanıcılarının karar verirken doğrulanabilir veri eğilimlerine ve ölçümlere dayanmalarına olanak sağlama kapasitesinde yatmaktadır.

Veriye Dayalı Karar Verme Yaklaşımının Faydaları

Temelde bu yaklaşım, eylemleri veri analizine dayandırarak stratejik karar almayı geliştirir ve bu da birçok önemli avantaja yol açar:

1. Geliştirilmiş doğruluk: Veriye dayalı kararlar, sezgiye olan güveni azaltarak önyargı ve hata riskini en aza indirir. Şirketler, stratejilerini gerçek içgörülere dayandırarak çabalarını daha etkili bir şekilde hedefleyebilir.
2. Artan verimlilik: Veri toplama ve analizinin otomatikleştirilmesi, karar verme sürecini hızlandırarak işletmelerin pazar değişikliklerine hızlı bir şekilde yanıt vermesine ve ortaya çıkan fırsatlardan yararlanmasına olanak tanır.
3. Artan gelir: Veriler aracılığıyla trendleri ve müşteri davranışlarını belirleyerek, işletmeler tekliflerini ve pazarlama stratejilerini talebi daha doğru bir şekilde karşılayacak şekilde uyarlayabilir, bu da genellikle satışların ve müşteri memnuniyetinin artmasına neden olur.
4. Maliyet azaltma: Veriye dayalı içgörüler, israf ve verimsizlik alanlarının belirlenmesine yardımcı olarak şirketlerin kaliteden veya müşteri deneyiminden ödün vermeden operasyonlarını kolaylaştırmasına ve maliyetleri azaltmasına olanak tanır.
5. Rekabet avantajı: Zamanında ve doğru veri içgörülerine erişim, bir şirketi rakiplerinden ayırarak pazardaki değişimleri tahmin etmesine, stratejilerini buna göre uyarlamasına ve müşteri ihtiyaçlarını daha etkili bir şekilde karşılamasına olanak tanır.

Veriye Dayalı Karar Verme Sürecindeki Temel Adımlar

Veriye dayalı karar verme yaklaşımı basit gibi görünse de (sadece kararları yönlendirmek için ölçümlere güvenmek), gerçek oldukça karmaşıktır.

Ham verilerin ilk toplanmasından eyleme dönüştürülebilir içgörülere dönüştürülmesine kadar bu süreç çok sayıda karmaşık adımı içerir. Her aşama kritiktir ve verilerin stratejik seçimlere doğru şekilde bilgi vermesini sağlamak için dikkatli bir uygulama gerektirir.

Bu bölümde bu adımlar açıklanmaktadır.

1. Hedefleri belirleyin

Veriye dayalı karar verme sürecindeki ilk kritik adım, kuruluşun ulaşmaya çalıştığı açık, ölçülebilir hedefleri tanımlamaktır.

Örneğin, bir pazarlama ekibi web sitesi trafiğini gelecek çeyrekte %20 artırma hedefi belirleyebilir. Bu spesifik hedef daha sonra, geçmiş web sitesi trafik kalıpları, mevcut web ziyaretçilerinin kaynakları ve önceki trafiği artırma girişimlerinin etkinliği gibi analiz için ilgili verilerin seçimini doğrudan etkiler.

Ayrıca, tanımlanan amaç analitik yöntem ve araçların seçimine rehberlik eder. Örneğimizde ekip, trafiği kaynağa göre bölümlere ayırmak ve sitedeki kullanıcı davranışını analiz etmek için web analizi araçlarını kullanabilir.

2. Veri toplama

Hedefler belirlendikten sonra odak noktası ilgili verilerin toplanmasına geçer. Bu, hedeflerle ilgili içgörüler sağlayabilecek iç ve dış veri kaynaklarının belirlenmesini içerir.

Web sitesi trafiğini artırmayı amaçlayan bir pazarlama ekibi için (örneğimizle devam edersek), bu, Google Analytics 4, Google Arama Konsolu, Semrush, Bing Web Yöneticisi, sosyal medya platformları ve diğerleri üzerinden veri toplamayı içerebilir.

Veri toplama sürecinin bütünlüğü kritik öneme sahiptir. Verilerin kalitesinin, güvenilirliğinin ve zamanlılığının sağlanması tartışılamaz çünkü bu özellikler analizin sonucunu önemli ölçüde etkiler. Kullanılan bilgilerin doğru ve güvenilir olduğunu garanti etmek için veri kaynaklarının doğrulanması şarttır.

3. Veri işleme

Toplandıktan sonra verilerin analiz için kullanılabilir durumda olmasını sağlamak üzere işlenmesi gerekir. Bu, hataları, tutarsızlıkları ve kopyaları kaldırmak için verileri temizlemenin yanı sıra yapılandırılmış bir formatta düzenlemeyi de içerir. Etkili veri işleme, veri kümesindeki gürültüyü azaltarak analizi daha odaklı ve verimli hale getirir.

Improvado, manuel müdahaleye veya özel komut dosyalarına gerek kalmadan verileri temizleyerek, normalleştirerek ve eşleyerek veri işlemeyi kolaylaştırır. Platform iki seçenek sunuyor:

• Çeşitli kullanım senaryoları için veri ayıklamadan görselleştirmeye kadar uzanan çok sayıda pazarlama kullanım senaryosundan önceden oluşturulmuş veri hatları . Örneğin, ücretli bir reklam analizi tarifi seçerseniz platform, gerekli verileri reklam platformlarından çıkaracak, platformun benzersiz harcama yapılarını otomatik olarak haritalayacak ve reklam seti, reklam düzeyi, kreatife kadar günlük kampanya performansına ilişkin verileri içeren bir gösterge tablosu sunacaktır. veya yerleşim düzeyi.
• Elektronik tablo benzeri bir kullanıcı arayüzüne sahip olan ve uzun analiz zaman çizelgelerini otomatikleştirmek ve veri keşfini kolaylaştırmak için 300'den fazla özellik ve işlevi destekleyen self servis veri dönüştürme motoru .

4. Veri analizi

İşlenmiş veriler elinizdeyken, bir sonraki adım anlamlı içgörüler elde etmek için bunları analiz etmektir. Uygulamada veri analizi, tahmine dayalı analitik ve gelir ilişkilendirmesinden karmaşık müşteri segmentasyonuna ve yapay zeka destekli veri araştırmasına kadar çeşitli şekillerde uygulanabilir.

Analizin karmaşıklığı değişebilir ancak amaç aynı kalır: önceden tanımlanmış hedeflerle uyumlu, eyleme dönüştürülebilir içgörüler elde etmek.

5. Yorumlama

Veri analizi sonuçlarının yorumlanması, verilerin karar verme gücüne dönüştüğü yerdir. Bu adım, karmaşık veri bulgularının iş stratejisi için açık sonuçları olan anlaşılır içgörülere dönüştürülmesini gerektirir. Yorumların alakalı ve uygulanabilir olmasını sağlamak için iş bağlamını dikkate almak çok önemlidir.

6. Karar verme

Yorumlanan verilerle donanmış karar vericiler artık bilinçli seçimler yapabiliyor. Bu, çeşitli seçeneklerin sonuçlarının değerlendirilmesini ve kurumsal hedefleri en iyi karşılayan stratejilerin seçilmesini içerir. Kararlar verilerle desteklenmeli ancak aynı zamanda şirket değerleri ve piyasa koşulları gibi niteliksel faktörler de dikkate alınmalıdır.

Web sitesi trafiği örneğimize geri dönelim. Veriler belirli içerik türlerinin daha fazla trafik çektiğini ortaya çıkarırsa karar, bu alanlarda içerik geliştirmeye daha fazla kaynak tahsis edilmesini içerebilir. Bir analiz ücretli reklamcılığa yoğun yatırım yapılmasını gösteriyorsa ancak şirket organik büyümeye öncelik veriyorsa, strateji her iki yönü de dengeleyecek şekilde ayarlanabilir. Benzer şekilde, eğer piyasa koşulları belirli konu veya ürünlere ilginin artacağını gösteriyorsa, çabalar bu trendlerden yararlanmaya yönlendirilebilir.

7. Uygulama

Kararın ardından seçilen strateji veya eylem uygulanır. Bu aşama, kararın etkili bir şekilde uygulanmasını sağlamak için ayrıntılı planlama ve koordinasyon gerektirir.

8. Değerlendirme

Son adım, kararın sonuçlarını başlangıçtaki hedeflere göre değerlendirmektir. Bu, performans göstergelerinin ölçülmesini, kararın etkisinin analiz edilmesini ve geri bildirim toplanmasını içerir.

Uygulamada Veriye Dayalı Karar Vermenin Pratik Örnekleri

Veriye dayalı karar vermenin oyunu gerçekten nasıl değiştirebileceğini görmek için gelin bu yaklaşımın büyük fark yarattığı beş gerçek dünya örneğine göz atalım.

1. Pazarlama kampanyalarını optimize etmek

Veriye dayalı karar vermenin açık bir örneği, reklam kampanyalarının optimizasyonundan gelir. Pazarlamacılar, farklı platformlar, zamanlar ve hedef kitle segmentlerindeki reklam performansına ilişkin verileri inceleyerek etkileşim, tıklama oranları (TO) ve yatırım getirisi açısından hangi kombinasyonların en iyi sonuçları verdiğini belirleyebilir.

2. Müşteri deneyimlerini kişiselleştirmek

Şirketler, demografik bilgiler ve satın alma geçmişinden çevrimiçi davranış ve katılım modellerine kadar uzanan müşteri verilerinin stratejik kullanımı sayesinde, bireysel müşteri ihtiyaçlarını ve tercihlerini karşılamak için etkileşimleri ve teklifleri özel olarak uyarlayabilir.

Örneğin, bir şirket satın alma geçmişi verilerini analiz ederek belirli ürün veya hizmetlere yönelik müşteri tercihlerindeki kalıpları belirleyebilir. Bu içgörü, pazarlama mesajlarının ve tekliflerinin bu tercihlere uyacak şekilde özelleştirilmesine olanak tanıyarak iletişimin alaka düzeyini ve etkinliğini önemli ölçüde artırır.

Ayrıca web sitesi ve uygulama kullanım verileri, en çok ziyaret edilen sayfalar, belirli içerikte harcanan süre ve çeşitli öğelerle etkileşim dahil olmak üzere müşteri davranışları hakkında zengin bilgiler sağlar. İşletmeler, bu verilerden yararlanarak dijital platformlarındaki kullanıcı deneyimini optimize edebilir, bireysel kullanıcıların ilgi alanlarına ve davranışlarına uygun kişiselleştirilmiş ürün önerileri, içerik ve teklifler sunabilir.

3. Tahmine dayalı satış tahmini

Şirketler, geçmiş satış verileri, piyasa koşulları, müşteri davranışları ve hatta daha geniş ekonomik göstergelerdeki kalıpları analiz ederek gelecekteki satışları daha yüksek doğrulukla tahmin etmek için tahmine dayalı modelleri kullanabilir.

Tahmine dayalı satış tahmininin veri temeli kapsamlı ve çeşitlidir. Satış ekipleri sezonluk trendleri, ürün popülerlik döngülerini ve önceki pazarlama kampanyalarının satış hacimleri üzerindeki etkisini inceleyerek dahili satış performansı verileriyle başlayabilir. Bu dahili veriler daha sonra satış tahminleri için daha geniş bir bağlam sağlamak amacıyla sektör trendleri, rakip faaliyetleri ve ekonomik tahminler gibi harici veri kaynaklarıyla zenginleştirilir.

Gelişmiş analiz araçları ve makine öğrenimi algoritmaları bu verilerin işlenmesinde çok önemli bir rol oynuyor. Bu teknolojiler, veriler içindeki geleneksel analiz yöntemleriyle hemen fark edilemeyecek karmaşık kalıpları ve ilişkileri tanımlayabilir.

4. Müşteri segmentasyonunun iyileştirilmesi

Müşteri segmentasyonunun iyileştirilmesi, veriye dayalı karar almanın bir başka güçlü örneğidir. İşletmeler, ayrıntılı müşteri verilerini analiz ederek pazarlarını demografik özellikler, satın alma davranışı, tercihler ve katılım düzeyleri gibi çeşitli kriterlere göre farklı segmentlere ayırabilir. Bu rafine segmentasyon, daha hedefli ve etkili pazarlama stratejilerine, ürün geliştirmeye ve müşteri hizmetleri yaklaşımlarına olanak tanır.

5. Web sitesi dönüşüm oranlarını artırma

Şirketler, web sitesi ziyaretçi verilerini titizlikle analiz ederek kullanıcı yolculuğundaki engelleri belirleyebilir, iyileştirilecek alanları belirleyebilir ve daha yüksek dönüşüm oranlarına yol açan değişiklikleri uygulayabilir. Bu süreç, sayfa görüntülemeleri, hemen çıkma oranları, gezinme yolları ve dönüşüm hunileri gibi metriklerin derinlemesine incelenmesini içerir.

Örneğin, bir e-ticaret şirketi web sitesi verilerini analiz edebilir ve önemli sayıda kullanıcının ödeme sayfasında alışveriş sepetlerini terk ettiğini görebilir. Daha fazla araştırma, ödeme sürecinin çok karmaşık olduğunu veya yeterli ödeme seçeneğinin bulunmadığını ortaya çıkarabilir. Bu öngörüyle donanmış olan şirket, ödeme sürecini basitleştirmeye ve daha fazla ödeme yöntemi eklemeye karar veriyor. Uygulama sonrası veriler, alışveriş sepetini terk etme oranlarında bir azalma ve tamamlanan satın almalarda bir artış olduğunu gösteriyor; bu da veriye dayalı kararı doğrudan olumlu bir sonuca bağlıyor.

DDDM'de Zorlukların Üstesinden Gelmek

Veriye dayalı karar verme güçlü bir yaklaşımdır ancak engelleri de vardır. Aşağıda DDDM'nin ortak zorluklarını ve stratejik çözümlerini özetliyoruz.

1. Veri kalitesi ve bütünlüğü

Veriye dayalı karar vermede önemli bir zorluk, veri kalitesinin ve bütünlüğünün sağlanmasıdır. Kusurlu veriler, hatalı analizlere, yanlış yönlendirilmiş stratejilere ve sonuçta optimal olmayan iş sonuçlarına yol açabilir. Eksik veri kümeleri, veri kaynakları arasındaki tutarsızlıklar ve güncel olmayan bilgiler gibi sorunlar, veri güvenilirliğini tehlikeye atan yaygın sorunlardır.

Çözümler:

• Düzenli veri denetimleri: Denetimlerin sık yapılması, yanlışlıkların tespit edilmesine ve düzeltilmesine yardımcı olarak verilerin güncel ve doğru kalmasını sağlar. Bu proaktif yaklaşım, etkili karar alma için gerekli olan yüksek kaliteli verilerin korunmasına yardımcı olur. Diğer bir çözüm ise verileri her zaman izleyip doğrulamak ve herhangi bir anormallik ve tutarsızlık konusunda bildirimde bulunmak için bir iş verileri QA çözümünün entegre edilmesidir.
• Standartlaştırılmış veri toplama süreçlerinin uygulanması: Çeşitli kanallar ve temas noktaları genelinde veri toplamaya yönelik tek tip prosedürler oluşturmak, tutarsızlıkları ve hataları en aza indirerek veri bütünlüğünü artırır.
• Veri entegrasyon araçlarından yararlanma: Improvado gibi çözümler, veri kalitesi zorluklarının aşılmasında çok önemli bir rol oynar. Improvado, birden fazla kaynaktan veri toplama, veri kümelerini standartlaştırma ve verilerin güncel ve tutarlı olmasını sağlama sürecini otomatikleştirir. Bu, veri hazırlama çalışmalarını kolaylaştırır ve insan hatası olasılığını önemli ölçüde azaltarak veri bütünlüğünü korur.

2. Veri siloları

Veriler bir kuruluş içindeki farklı departmanlar veya sistemlerde izole edildiğinde, iş operasyonlarına ve müşteri etkileşimlerine bütünsel bir bakış açısı kazandırma yeteneği engellenir. Bu bölümlendirme, iş fonksiyonları arasında kopuk analizlere, verimsizliklere ve sinerji fırsatlarının kaçırılmasına yol açmaktadır.

Çözümler:

• Entegre veri yönetimi platformlarının benimsenmesi: Çeşitli silolardaki verileri birleştiren birleşik bir platformun uygulanması, kapsamlı bir analize olanak sağlar. Bu yaklaşım, tüm karar alma süreçlerinin eksiksiz bir veri kümesine dayanmasını sağlayarak iş performansına ilişkin daha doğru ve bütünsel bir içgörü sunar.
• Departmanlar arası işbirliğini teşvik etmek: Departmanlar arasındaki işbirliğini teşvik etmek siloların yıkılmasına yardımcı olur. Verilerin ve içgörülerin ekipler arasında paylaşılması, daha kapsamlı bir karar alma süreci için çeşitli veri kaynaklarından yararlanan birleşik bir stratejiyi teşvik eder. Örneğin, satış ve pazarlama uyumunun, B2B ve B2C kuruluşlarının %38 daha fazla anlaşma yapmasına ve pazarlama çalışmalarından %208'e kadar daha fazla gelir elde etmesine yardımcı olduğu kanıtlanmıştır.
• Veri entegrasyon araçlarını kullanma: Improvado gibi araçlar, veri silolarının ortadan kaldırılmasında etkilidir. Improvado, farklı kaynaklardan gelen verileri merkezi bir sistemde verimli bir şekilde toplayarak entegrasyon sürecini otomatikleştirir. Bu, yalnızca kuruluş genelinde verilere erişimi ve verilerin analizini kolaylaştırmakla kalmaz, aynı zamanda kararların ilgili tüm bilgilerin kapsamlı bir şekilde anlaşılmasıyla alınmasını da sağlar.
• Veri yönetişimi politikalarının oluşturulması: Açık veri yönetişimi stratejileri, kuruluş çapındaki verilerin standartlaştırılmış, erişilebilir ve güvenli olmasını sağlar. Bu, verilerin etkili bir şekilde paylaşıldığı ve kullanıldığı bir ortamı teşvik ederek siloların neden olduğu parçalanmaya karşı koyar.

3. Analiz Felci

Analiz felci, veriye dayalı karar vermede dikkate değer bir zorluktur. Mevcut verilerin hacmi ve karmaşıklığı karar vericileri bunalttığında, eylemlerin gecikmesine veya kararsızlığa yol açtığında ortaya çıkar.

Çözümler:

• İlgili verilere öncelik verilmesi: Karar almayı doğrudan etkileyen verilere odaklanın. Tüm veriler eşit derecede önemli değildir; Verilerin belirli hedeflerle ilgisine göre önceliklendirilmesi, analiz yükünü önemli ölçüde azaltabilir.
• Açık hedeflerin belirlenmesi: İyi tanımlanmış hedeflere sahip olmak, analizin kapsamını daraltmaya yardımcı olur ve çabaların bu hedeflere ulaşmaya en uygun verilerin toplanması ve yorumlanması üzerinde yoğunlaşmasını sağlar.
• Basitleştirilmiş analitik araçlardan yararlanmak: Analitik süreci kolaylaştıran araçların kullanılması karmaşıklığın azaltılmasına yardımcı olabilir. Improvado AI Agent gibi platformlar, tüm kararlarınızı verilere dayandırmanın basit bir yolunu sunar; yalnızca yapay zekaya sorun. AI Agent, pazarlama veri kümenize bağlanır ve sade dilde yazılmış sorularınıza göre verileri sorgulayabilir.
• Kararlı bir kültürü teşvik etmek: Kararlılığa değer veren ve hesaplanmış risk almayı teşvik eden bir şirket kültürünü geliştirmek, analiz felcinin etkilerini azaltabilir.
• Artımlı karar almanın uygulanması: Kararların aşamalı olarak alındığı bir yaklaşımın benimsenmesi, bunalmışlığın yönetilmesine yardımcı olabilir. Bu, mevcut verilere dayanarak ön kararların alınmasını, daha sonra daha fazla veri elde edildikçe veya sonuçlar değerlendirildikçe bu kararların iyileştirilmesini içerir.

4. Veri Girişimlerinin Yatırım Getirisinin Ölçülmesi

Veriye dayalı karar vermede önemli bir zorluk, veri girişimlerinin yatırım getirisinin (ROI) ölçülmesidir. Bu zorluk, veri projelerinin gelir üzerinde çoğunlukla dolaylı etkisinden ve finansal sonuçları veriye dayalı içgörülere ve eylemlere bağlamanın karmaşıklığından kaynaklanmaktadır.

Çözümler:

• Açık KPI'lar oluşturun: Bir veri girişimini başlatmadan önce, projenin beklenen sonuçlarıyla uyumlu spesifik, ölçülebilir temel performans göstergelerini tanımlayın. Bu, etkisinin daha doğrudan değerlendirilmesine olanak tanır.
• Aşamalı bir yaklaşım uygulayın: Veri girişimini belirli hedefler ve ölçümlerle daha küçük, yönetilebilir aşamalara bölün. Bu sadece projeyi daha yönetilebilir kılmakla kalmaz, aynı zamanda etkinlik ve yatırım getirisinin ara değerlendirmelerine de olanak tanır.
• Düzenli incelemeler yapın: Belirlenen KPI'lara göre performanslarını değerlendirmek için veri girişimlerinin periyodik incelemelerini planlayın. Bu sürekli değerlendirme, neyin işe yarayıp yaramadığını temel alarak stratejilerde ayarlamalar yapılmasına yardımcı olur ve böylece yatırım getirisini optimize eder.

Veriye Dayalı Karar Verme İçin Sağlam Bir Veri Temeli

Improvado, veri entegrasyonunu, işlenmesini ve analizini kolaylaştıracak çözümler sunarak işletmelerin veri yönetimi yerine stratejik karar almaya odaklanmasını sağlar. İncelediğimiz gibi, veriye dayalı bir yaklaşımı benimsemenin faydaları açıktır: Karar vermede daha fazla doğruluk, daha iyi operasyonel verimlilik ve pazarda rekabet avantajı.

Veriye dayalı karar alma yoluyla büyüme ve inovasyona yönelik yeni fırsatların kilidini açmak için bir demo görüşmesi yapın.

Sıkça Sorulan Sorular