Ürün Olarak Veriyi (DaaP) Anlamak: İlkeler, Uygulama ve Faydalar

Verileri bir ürün olarak ele almak, onu tıpkı fiziksel bir ürün gibi düzenlenebilen, yönetilebilen ve paraya çevrilebilen değerli bir varlık olarak görmek anlamına gelir.

Verileri bir ürün olarak ele almak onların doğru, tutarlı ve güncel olmasını sağlayarak daha iyi kararlara yol açar ve sonuçta daha yüksek gelir ve yatırım getirisi sağlar. Güvenilir, iyi yönetilen veriler, pazarlama ekiplerinin müşteri davranışlarına ilişkin daha derin içgörüler elde etmesine olanak tanır. Bu, hedefleme ve segmentasyonu optimize etmeye ve müşteri katılımını ve dönüşüm oranlarını artırmak için pazarlama çabalarını kişiselleştirmeye yardımcı olur. Doğru veriler, kampanya performansının daha hassas bir şekilde izlenmesine olanak tanıyarak pazarlamacıların bütçeleri daha verimli bir şekilde tahsis etmesine ve yüksek getirili stratejilere odaklanmasına olanak tanır.

Artık nedenini bildiğinize göre, temel konulara, bunu şirketinizde nasıl uygulayacağınıza ve önemli noktalara bakalım.

Ürün Olarak Veri (DaaP) Nedir?

DaaP, verileri kolayca keşfedilebilir ve çeşitli uygulamalar için kullanılabilir hale getiren sıkı veri yönetimi, kapsamlı belgeler ve kullanıcı dostu arayüzler içerir. Bu yaklaşım, verilerin yalnızca operasyonların bir yan ürünü değil, aynı zamanda veriye dayalı karar almayı desteklemek için dikkatle yönetilen değerli bir varlık olmasını sağlar.

Veri Ürünleri ve Ürün Olarak Veri (DaaP)

Konunun derinliklerine indiğimizde birbiriyle ilişkili ancak farklı iki kavramı birbirinden ayırmamız gerekiyor: veri ürünü ve ürün olarak veri.

DaaP, oluşturma ve işlemeden bakım ve dağıtıma kadar tüm veri yaşam döngüsünü kapsayan veri yönetimine yönelik bütünsel bir yaklaşımdır.

Pazarlama ekipleri genellikle veri ürünlerini bütünsel bir veri yönetimi sisteminin parçası yerine izole edilmiş çıktılar olarak görür. Pazarlamacılar, DaaP gibi tutarlı bir yaklaşımı benimsemek yerine, her proje için verileri temizlemeye ve hazırlamaya aşırı zaman harcayabilir. Bu, gecikmelere ve artan operasyonel maliyetlere yol açar.

Ürün Olarak Verinin Temel İlkeleri

Artık ürün olarak verinin ne olduğunu ve neleri kapsadığını anladığınıza göre, verileri pazarlama stratejileriniz için değerli bir varlık haline getiren temel ilkelere dalalım. Bu ilkeler, verilerin hak ettiği özen ve dikkatle ele alınmasını ve bunların işletmeniz için yeni petrole dönüştürülmesini sağlar.

1. Veri kalitesi

Veri kalitesi, ürün olarak verinin temelidir. Yüksek kaliteli verilerin doğru, tutarlı ve güncel olması, tüm pazarlama kararlarının güvenilir bilgilere dayanmasını sağlar.

Improvado, uyumlu bir analitik çerçevesi için sağlam bir veri temeli sağlar. Platform, 500'den fazla pazarlama ve satış platformundan, dahili sistemden ve çevrimdışı kaynaklardan gelen verileri bir araya getirir, bunları otomatik olarak analize hazırlar ve verileri güvenli bir şekilde bir veri ambarına veya seçtiğiniz bir BI aracına yükler. Improvado, markaların DaaP'nin temelini oluşturmasına ve verilerinden gerçek zamanlı, eyleme geçirilebilir bilgiler elde etmesine yardımcı olur.

2. Veri erişilebilirliği

Veriler, ihtiyacı olan herkes tarafından kolayca erişilebilir olmalıdır. Bu, pazarlama ekiplerinin ve diğer iş kullanıcılarının ihtiyaç duydukları verileri hızla bulmasına ve kullanmasına olanak tanıyan kullanıcı dostu platformlara ve araçlara sahip olmak anlamına gelir. Örneğin, pazarlama uzmanlarının teknik yardıma ihtiyaç duymadan erişebildiği, doğal dil işleme özelliğine sahip bir analiz aracı, kampanya düzenlemelerinin hızlı bir şekilde ve gerçek zamanlı veri analizlerine dayalı olarak yapılabilmesini sağlıyor.

Improvado AI Agent, sade İngilizce komutlar aracılığıyla kesintisiz veri keşfi, analizi ve görselleştirmesine olanak tanıyan bir konuşma analitiği ve self servis BI platformudur. Temsilci, pazarlama veri kümenize bağlıdır ve anlık sorular sorabileceğiniz, gösterge tabloları oluşturabileceğiniz, verileri analiz edebileceğiniz ve daha fazlasını yapabileceğiniz bir sohbet arayüzüne sahiptir.

3. Veri yönetimi

Veri yönetişimi, ürün olarak verinin bir diğer temel ilkesidir. Verilerin doğru ve güvenli bir şekilde yönetilmesini sağlamak için politika ve prosedürlerin belirlenmesini içerir. Bu, verilere kimlerin erişebileceğini ve bu verilerle neler yapabileceklerini tanımlamayı, düzenlemelere uyumu ve gizlilik standartlarına bağlılığı içerir.

Pazarlama analitiği veri yönetimi aracının bir örneği Improvado Workspaces'tir. Çalışma alanları, kullanıcıların tek ve kapsayıcı bir ana ortam içinde ayrı alt ortamlar oluşturmasına olanak tanır. Bu alt ortamlar belirli hesaplara veya veri kaynaklarına göre özelleştirilebilir ve yönetici kimin hangi verilere erişebileceğini yönetebilir.

Örneğin, markanın tamamı için bir Improvado analiz ortamınız olabilir, ancak farklı çalışma alanlarında her ürün grubu için ayrı analizler olabilir.

Veri yönetimi standartlarına uyumu izlemek için Cerebro gibi otomatik bir çözümden yararlanmayı düşünün. Cerebro, operasyonel ve iş verileri yönergelerine uygunluğu izleyen ve belirlenmiş kurallardan sapmalar konusunda sizi uyaran, yapay zeka destekli bir veri yönetişim platformudur. Tüm kurallar, doğal dil girişi kullanılarak, sade İngilizce olarak belirlenir.

4. Veri tutarlılığı

Verilerdeki tutarlılık, aynı verilerin tüm platformlarda ve araçlarda mevcut ve aynı olduğu anlamına gelir. Bu, yanlış bilgilendirilmiş kararlara yol açabilecek tutarsızlıkları önler. Örneğin, satış ve pazarlama departmanları tutarsız bilgiler içeren farklı veri kaynakları kullanıyorsa, bu durum yanlış hizalanmış stratejilere yol açabilir. Tutarlı veriler, tüm ekiplerin aynı sayfada olmasını sağlar.

5. Veri kullanılabilirliği

Ürün olarak verinin bir diğer temel ilkesi, verilerin iyi organize edilmesini ve analiz edilmesinin kolay olmasını sağlayan veri kullanılabilirliğidir.

Kullanılabilir veriler, pazarlama analistlerinin hızlı bir şekilde eyleme geçirilebilir içgörüler elde etmesine olanak tanıyan bir formatta sunulmalıdır. Örneğin, temel performans göstergelerini (KPI'ler) kolayca sindirilebilir bir biçimde görselleştiren kontrol panelleri, pazarlama uzmanlarının kampanya performansını izlemesine ve veriye dayalı kararları verimli bir şekilde almasına yardımcı olur.

6. Veri yaşam döngüsü yönetimi

Veri yaşam döngüsünü yönetmek, verileri oluşturma aşamasından silme aşamasına kadar denetlemek anlamına gelir. Buna veri toplama, işleme, depolama ve nihai olarak imha etme dahildir.

Etkili yaşam döngüsü yönetimi, güncel olmayan veya alakasız verilerin sistemleri tıkamasını önleyerek pazarlama ekiplerinin en güncel ve değerli bilgilere odaklanmasına olanak tanır. Örneğin, eski kampanya verilerini kaldırmak için pazarlama veritabanlarının düzenli denetimlerinin yapılması, sistem performansını artırabilir ve analistlerin en güncel bilgilerle çalışmasını sağlayabilir. Veri sınıflandırma sistemlerinin uygulanması, verilerin alaka düzeyine ve kullanım sıklığına göre sınıflandırılmasına yardımcı olabilir ve hangi verilere öncelik verilmesi gerektiğini, hangilerinin arşivlenebileceğini veya silinebileceğini belirlemeyi kolaylaştırabilir.

Başka bir örnek, pazarlama materyalleri ve içerik varlıkları için sürüm kontrolünün kullanılmasıdır. Pazarlama ekipleri, verilerin farklı sürümlerini yöneterek ve yalnızca en güncel ve ilgili sürümleri kolayca erişilebilir tutarak, kafa karışıklığını önleyebilir ve kampanyalarında tutarlılık sağlayabilir.

7. Veri entegrasyonu

Çeşitli kaynaklardan gelen verilerin entegre edilmesi, müşteri yolculuğunun kapsamlı bir görünümünü sağlar. Bu, birleşik bir görünüm oluşturmak için CRM sistemlerinden, sosyal medyadan, web sitesi analitiğinden ve daha fazlasından gelen verileri birleştirmek anlamına gelir. Bu bütünsel bakış açısı, pazarlama analistlerinin müşteri davranışlarını daha iyi anlamalarına ve stratejileri buna göre uyarlamalarına olanak tanır.

Pazarlama ekipleri, bu temel ilkeleri izleyerek stratejilerini geliştirmek, kampanya performansını optimize etmek ve daha iyi iş sonuçları elde etmek için ürün olarak verilerden yararlanabilir.

Ürün Olarak Verinin (DaaP) Uygulanmasındaki Zorluklar ve Çözümler

Veriyi ürün olarak uygulamak, teknik karmaşıklıklar ve organizasyonel adaptasyon ihtiyacı nedeniyle zorlayıcı olabilir. Ancak hedefe yönelik stratejilerle bu zorluklar, DaaP'nin faydalarını en üst düzeye çıkaracak şekilde etkili bir şekilde yönetilebilir.

Teknik ve organizasyonel hazırlık

Ürün Olarak Veriyi (DaaP) benimsemek, büyük veri kümelerini ve karmaşık analitiği destekleyen sağlam bir teknik altyapı gerektirir. Bu genellikle maliyetli ve zaman alıcı olabilen mevcut sistemlerin yükseltilmesi anlamına gelir. Ayrıca gelişmiş analitik araçlarının entegrasyonu ve mevcut sistemlerle uyumluluğunun sağlanması da önemli zorluklar yaratabiliyor. Bu sorunu çözmek için kuruluşların veri ihtiyaçlarıyla birlikte büyüyebilecek ölçeklenebilir, bulut tabanlı altyapıya yatırım yapmayı düşünmesi gerekiyor.

Teknik iyileştirmelerin yanı sıra veriye dayalı bir kültürün teşvik edilmesi de çok önemlidir. Eğitim programları ve çalıştaylar, çalışanları veriye dayalı karar alma süreçlerini benimsemeye teşvik ederek geçişi kolaylaştırmaya yardımcı olabilir. Liderlik aynı zamanda önemini pekiştirmek ve veri merkezli düşünceyi şirket kültürüne entegre etmek için stratejik planlama ve günlük operasyonlarda veri kullanımını da desteklemelidir.

Veri stratejisini iş hedefleriyle uyumlu hale getirme

Veri stratejilerinin genel iş hedefleriyle uyumlu olmasını sağlamak zor olabilir. İş hedeflerine doğrudan katkıda bulunmayan veri girişimleri, somut faydalar sağlamadan değerli zaman ve bütçeyi tüketebileceğinden, yanlış hizalama kaynakların israfına yol açabilir.

Temel paydaşları en başından itibaren veri stratejisi planlama sürecine dahil edin. Buna işin temel hedeflerini ve önceliklerini anlayan yöneticiler, bölüm başkanları ve diğer karar vericiler dahildir. İş hedeflerini desteklediğinden emin olmak için veri girişimlerini düzenli olarak gözden geçirin ve ayarlayın.

Gerçek Zamanlı Veri Kullanılabilirliğinin Sağlanması

Birçok iş kararı, gerçek zamanlı veri kullanılabilirliğini gerektirir, ancak verilerin sürekli olarak güncellenmesini ve erişilebilir olmasını sağlamak teknik açıdan zorlayıcı olabilir. Önemli sayıda şirket, kampanya sırasında zamanında ayarlamalar yapmak için verileri yeterince hızlı bir şekilde toplayıp haritalandıramadığından hâlâ kampanya sonrası optimizasyona güveniyor. Veri işleme ve kullanılabilirlikteki bu gecikme, kararların güncel olmayan bilgilere göre alınması nedeniyle fırsatların kaçırılmasına yol açabilir ve bu da potansiyel olarak ideal olmayan kampanya performansına ve kaynakların israfına neden olabilir.

Improvado gibi belirli kullanım senaryolarına göre uyarlanmış otomatik veri işleme araçları, gerçek zamanlı veri kullanılabilirliğini önemli ölçüde artırabilir. Improvado, 500'den fazla pazarlama ve satış platformuna yerel veri bağlayıcılarının yanı sıra verileri verimli bir şekilde haritalayan ve dönüştüren önceden oluşturulmuş veri modellerine sahip bir pazarlama analitiği platformudur. Bu, analize hazır verilerin neredeyse gerçek zamanlı bir şekilde sunulmasına olanak tanır. Bu araçlarla gerçek zamanlı gösterge tabloları ve uyarılar oluşturmak, temel ölçümler ve sorunlara anında görünürlük sağlayarak daha çevik ve bilinçli karar alma sürecini mümkün kılabilir.

Markanızın Geleceği İçin DaaP Ne İfade Ediyor?

Ürün olarak veri yaklaşımını benimsemek, kuruluşların verilerini yönetme ve kullanma biçiminde dönüştürücü bir değişimi temsil eder. Şirketler, verileri diğer ürünlerle aynı titizlik ve stratejik öneme sahip bir şekilde ele alarak, gerçek zamanlı içgörülere ve hızla değişen pazar koşullarına uyum sağlayabilen, daha çevik ve duyarlı bir pazarlama işlevi oluşturabilir.

Ürün olarak veri yaklaşımını benimsemek, şirketleri reaktif olmaktan ziyade proaktif olmaya konumlandırıyor. İşletmeler, gerçek zamanlı veri öngörüleri sayesinde pazar eğilimlerini tahmin edebilir, ortaya çıkan fırsatları belirleyebilir ve hızlı bir şekilde bilinçli kararlar alabilir. Bu ileriye dönük yetenek, kuruluşlara rekabet avantajı sağlayarak dinamik ve hızlı tempolu bir pazar ortamında önde kalmalarını sağlayabilir.

Sıkça Sorulan Sorular