Veri Farklılaştırıcı – Verileri Kullanarak İş Çevikliği ve Esnekliği Oluşturma

Artan tüketici tabanına rağmen, şirketler çoğu hizmet ve üründeki ince marjlardan en iyi şekilde yararlanmak için kendi aralarında mücadele etmek zorunda. Ayrıca, geçmiş yılların devleri, verileri kendi avantajlarına kullanan daha yenilikçi şirketlere yol açıyor. Orkut'un yerini facebook, Apple'ın Nokia ve Blackberry ve Netflix'in Blockbuster'ı aldı. Şirketler, müşterileri daha iyi anlamak, yeni ürün fikirleri bulmak, işe alma stratejilerini yükseltmek ve daha fazlası gibi iş amaçları için verileri kullanmaya başladı. Verilerin iş süreçlerinde kullanılması, iş çevikliği ve değişikliklere dayanıklılık sağlar –

Veriye Dayalı Karar Verme:

İşletmeler, kilit personelin içgüdülerine güvenmek veya çoğunluğun desteğine dayalı bir yön belirlemek yerine bugün kritik kararlar almak için verileri kullanıyor. Eylemin gidişatını çizecek büyük toplantılar, mevcut verilerin yanı sıra verilerden çıkarılabilecek eğilimler, modeller ve korelasyonların ayrıntılı bir sunumunu gerektirir. Önerilen değişikliklere göre işletmenin nasıl şekillenebileceğini daha iyi anlamak için genellikle işletmeye ilişkin geçmiş veriler kullanılır.

Müşteriyi Anlamak:

Yeni işletmelerin çoğu, gerçek müşteri tabanlarının ne olduğunu, harcama güçlerini ve fiyat artışı veya yeni özelliklerin eklenmesi gibi değişikliklere nasıl tepki verebileceklerini anlamadıkları için mağazalarını kapattılar. Geçmiş ve gerçek zamanlı kaynaklardan elde edilen veriler, kullanıcılarınızı anlamanıza yardımcı olma konusunda uzun bir yol kat edebilir. Şirketler, müşterilerini anlamak için sosyal medya gönderileri ve yorumları gibi farklı veri kaynaklarından ve farklı web sitelerindeki incelemelerden yararlanır. Bir şirketin hâlâ "lansman öncesi" aşamada olması durumunda, genellikle anketler yürütür, hızlı geri bildirim almak için numuneler dağıtır ve benzer ürünlerin nasıl ilerlediğine ilişkin pazar araştırmaları yürütür.

Operasyonel verimlilik:

İster depo yönetimiyle ilgili sorunlarla karşılaşan bir e-ticaret web sitesi olun, ister dağıtım sorunlarıyla karşılaşan yeni bir kibrit çöpü satıcısı olun, operasyonel verimlilik yalnızca 21. yüzyıldaki veriler kullanılarak geliştirilebilir. Şirketler ölçeklendikçe ve hızlı büyüme aşamalarına geçtikçe, günlük iş akışlarındaki sürtüşmeler baş gösterir. Bunların, sorunlara para saçmak yerine verileri analiz ederek ve optimum çözümler bularak çözülmesi gerekir. Örneğin, bir şirketin depo sorunlarıyla karşı karşıya olduğunu ve satış yaptığı her yeni kasabada depolar açarak kolay bir çıkış yolu bulmaya karar verdiğini varsayalım; bu ölçeklenebilir olmaz ve VC parası harcandığında nakit sıkışıklığı olması kaçınılmazdır.

Yeni Ürün/Özellik Geliştirme:

Yeni rekabetin müşteri sayısında kayba yol açabileceği düşünülürse, bugün hiçbir şirket tüm bahislerini tek bir ürüne yatırmak istemez. Tek bir ürüne müşteri sadakati, milyar dolarlık şirketlerin bile müşteri tercihlerindeki değişimle düştüğü göz önüne alındığında çok riskli olabilir. Bununla birlikte, müşterilerin katılımını sürdürmek için çeşitlendirmek veya yeni özellikler getirmek için şirketler verilere ihtiyaç duyar, böylece çabalar boşa gitmez veya temel ürünlerden saptırılmaz.

Risk yönetimi:

Covid vurduğunda irili ufaklı tonlarca şirket sular altında kaldı. Beklenmedik durumlara sahip olmayanlar daha hızlı battı. Bazıları hızla büyümek için pandemiden ve "evden çalışma" politikalarından yararlandı. Çoğuna aşı uygulanınca bu şirketler bile etkilendi ve işler normale dönmeye başladı. Her iki durumda da, değişikliklerle ilgili riski hesaplamayan şirketler faaliyetlerini tasfiye etmek zorunda kaldı. Geçmiş olaylardan elde edilen veriler, şirketlerin BCP gibi acil durum planlarını yerinde tutmasına yardımcı olur. Eşi benzeri görülmemiş durumlarla karşı karşıya kaldıklarında bile şirketler, pazardaki değişikliklere bağlı olarak işlerin aylar veya yıllar içinde nasıl sonuçlanacağını anlamak için verileri iş için tahmin edebilir.

Büyümek İçin Verileri Kullanan Şirketler

Verilerin size önemli bir avantaj sağlayıp sağlayamayacağından emin değilseniz veya yalnızca ürün veya hizmet geliştirmenize odaklanmak sizi rahatlatıyorsa, verileri zirveye ulaşmak için kullanan bazı şirketler şunlardır:

Netflix:

Büyük ölçekte veri işleme ve tavsiye sistemleri tasarlama söz konusu olduğunda, Netflix en üst sırada yer alıyor. Tavsiye sistemi, veriye dayalı karar vermenin en iyi örneğidir. Kullanıcı verilerinin üzerinde durur, gerçek zamanlı olarak çalışır ve müşterilerin geçmişte izledikleri programlara ve filmlere göre öneriler sunar.

Zillow:

Popüler bir emlak pazarı olan Zillow, emlak listeleri, pazar eğilimleri ve emlakla ilgili en son haberler hakkında veri noktaları almak için web scraping'i kullanır. Kullanıcılarına arama sonuçları için kapsamlı bilgileri bu şekilde sağlayabilir. Tüm bu veriler, Zillow'un emlakla ilgili her şey için tek bir irtibat noktası haline gelmesine yardımcı oldu ve büyümesini hızlandırdı.

PriceGrabber, Kayak, Shopzilla ve daha fazlası:

Bunun gibi Fiyat Karşılaştırma web siteleri, web'den veri toplayarak ve müşterilere bir ürünün fiyatının son birkaç ayda nasıl değiştiğini göstererek son yıllarda öne çıktı. Ayrıca, “şimdi satın alın” veya “fiyatların düşmesini bekleyin” tavsiyeleriyle birlikte son zamanların en düşük ve en yüksek fiyatını gösterirler. Bu web siteleri sayesinde alıcılar, daha bilinçli satın alma kararları vermek için verileri kullanabilir.

Uber:

Dünyanın en büyük araç çağırma şirketi, kullanıcı deneyimini iyileştirmek için trafik modelleri, kullanıcı davranışı, önceki yolculuk verileri ve büyük kazalar veya kapalı yol haberleri gibi verileri analiz ediyor. Veriler, bekleme sürelerinin azaltılmasına yardımcı olur, sürücülere daha verimli yollar sağlar ve genel müşteri deneyimini geliştirir.

Spotify:

Spotify, kişiselleştirilmiş öneriler oluşturmak için verileri kullanarak kalabalığın arasından sıyrılan, veri odaklı bir müzik uygulamasıdır. Genel müzik akışı deneyimini geliştiren filtreleme teknikleri oluşturmak için müzik endüstrisindeki en son trendlerle birlikte dinleme alışkanlıklarını ve tercihlerini öğrenir. Şarkı dinlemek için herhangi bir müzik uygulamasının kullanılabileceği göz önüne alındığında, bu veri odaklı yaklaşım şirketi diğerlerinden ayırıyor.

Veri Kaynağı

PromptCloud'daki ekibimiz, tak ve çalıştır yaklaşımıyla gelen bir DaaS çözümü sunar. Sadece 3 basit adımı var –

1. Bize, kazıma sıklığıyla birlikte kazınması gereken web sitelerinin ve veri noktalarının bir listesini verin.
2. Tarafımızdan oluşturulmuş bir demo çözüme göz atın ve mevcut sisteminizle entegrasyon sözleşmelerini sonuçlandırın.
3. Gerçek zamanlı, tamamen yönetilen, bulut üzerinde bir web kazıma çözümüyle canlı yayına geçin .

Web kazıma çözümümüz, pazar araştırması, rakip analizi, duyarlılık analizi, fiyat bilgisi, veri zenginleştirme ve daha fazlası gibi çeşitli uygulamalar için kullanılan temiz ve doğru veriler sağlar. DaaS çözümümüzün kullanım başına ödeme olduğu göz önüne alındığında, ihtiyaçlarınıza göre ölçeklenebilir ve aylık faturalandırmanız, kazıdığınız web sayfalarının sayısına ve tükettiğiniz veri miktarına dayalı olacaktır.

Yüksek kaliteli veri sunmak ana odak noktasıdır ve bunun için veri madenciliği, web kazıma ve yapay zeka alanlarında en son teknolojiyi kullanırız. Bu, karmaşık veri biçimlendirmesinin ele alınmasını ve müşterilerin işlerini üzerine kurdukları verilere her zaman güvenebilmelerini sağlar.