Markalar “Büyük Veri Analizi”ni Nasıl Kullanıyor?

Büyük veri analizi, büyük miktarda veriyi incelemeyi içerir. Bu analiz, gizli kalıpları öğrenmek, korelasyonları ortaya çıkarmak ve doğru iş kararları alabilmek için içgörüler sunmak adına yapılır. Günümüz kuruluşları bilişen bir organizasyondan bir öğrenen organizasyona dönüşme ihtiyacını fark ettiler. Esasen, işletmeler daha objektif ve veri odaklı olmak istemekteler. Bu yüzden veri ve teknolojinin gücünü benimsemek istemeleri şaşırtıcı değil.

Büyük veri kavramı yıllardır duyduğumuz bir kavram. Şirketler bu kavramın ortaya çıktığı ilk yıllarda analizler elde etmek için topladıkları veriler üzerine analitik işlemler uyguladılar. Bu analitik yayılmış bir sayfadaki sayıların toplanmasını ve bu sayıların manuel olarak incelenmesini içeriyordu.

Büyük veri analizi ise gelişmiş yazılım sistemleri kullanılarak yapılır. Bu, işletmelerin hızlı karar verme için analiz yapma sürelerini azaltmalarını sağlar. Temel olarak, modern büyük veri analitiği sistemleri hızlı ve verimli analitik prosedürlere izin verir. Daha hızlı çalışma ve çeviklik elde etme yeteneği, işletmeler için rekabet avantajı sağlar. Bu arada, işletmelerin büyük veri analizi yazılımlarını kullanmaları bu avantajları daha düşük maliyetlere elde etme şansı tanır.

Kuruluşlar geride bıraktığımız 5 yıl içinde büyük veri analizine yatırım yaptı. Rekabet etmenin hızlı ve çevik karar vermeye bağlı olduğunu bildiğiniz bir işi düşünün. Bu yazıda, büyük markaların büyük veri analizlerini nasıl kullandıklarına dair beş gerçek dünya örneği sizinle paylaşmak istedik. Daha fazla bilgi edinmek için okumaya devam edin.

1. Müşteri Edinmek ve Müşteri Sadakatini Artırmak için Büyük Veri Analizini Kullanma

Müşteri, işin gerektirdiği en önemli varlıktır. Çünkü müşteri olmadan ticaret olmaz. Sağlam bir müşteri tabanı oluşturmaya gerek kalmadan başarı iddia edebilecek tek bir iş yoktur. Bir işletme için düşük kaliteli ürünler sunmaya başlamak, müşterilerin aradığı şeyi öğrenmekten çok daha kolaydır. Sonuç olarak bu durum müşteri kaybına neden olacak ve bu da iş başarısı üzerinde genel olarak olumsuz bir etki yaratacaktır.

Büyük veri kullanımı, işletmelerin çeşitli müşteri ile ilgili kalıpları ve eğilimleri gözlemlemelerini sağlar. Sadakati tetiklemek için müşteri davranışlarını gözlemlemek önemlidir. Modern iş dünyasında ve mevcut teknoloji çağında, bir işletme ihtiyaç duyduğu tüm müşteri verilerini kolayca toplayabilir. Bu, modern çağın müşterisini anlamanın çok kolay olduğu anlamına gelir. Temel olarak, gerekli olan her şey emrinizdeki verileri maksimize etmek için büyük bir veri analizi stratejisine sahip olmaktır. Uygun bir müşteri veri analitiği mekanizması ile bir işletme, müşteri tabanını elinde tutacak şekilde hareket etmesi gereken kritik davranışsal anlayışlar elde etme yeteneğine sahip olacaktır.

Müşteri analizlerini anlamak, işletme müşterilerinizin sizden ne istediğini görmenizi sağlar. Bu, daha fazla müşteriyi elde tutmak için en temel adımdır.

Coca-Cola Büyük Veriyi Nasıl Kullanıyor?

Müşteri sadakati sağlamak için büyük veri analizi kullanan bir şirketin gerçek bir örneği Coca-Cola’dır. 2015 yılında Coca-Cola, dijital mecrada bir sadakat programı oluşturarak veri stratejisini güçlendirmeyi başardı. Coca-Cola veri stratejisi yöneticisi, ADMA yönetim editörü ile bu konuda görüştü. Görüşme, büyük veri analitiğinin Coca-Cola’daki müşteri desteğinin güçlü bir şekilde arkasında olduğunu açıkça ortaya koydu. Aşağıda, Coca-Cola’nın müşteri verilerini elde etmede büyük verilerin rolüyle ilgili söylediklerine dair tam bir röportaj özeti bulunuyor:

Coca-Cola’nın büyük veri analizi adımı, dijital dönüşüm çağında tüketiciyle ne kadar alakalı? Veri ve ürün geliştirme ilişkisi hakkında ne düşünüyorsunuz?

Büyük veri, pazarlama ve ürün geliştirmede giderek daha önemli bir rol oynuyor. Tüketiciler görüşlerini bizimle paylaşarak (telefon, e-posta veya sosyal ağlar aracılığıyla) seslerini duymamıza ve yaklaşımımızı değiştirmemize olanak tanıyan harika bir iş çıkarır. Sıklıkla neden iki kulağımız ve bir ağızımız olduğu hakkında konuşuruz. Konuştuğumuzdan daha fazlasını dinlemek her zaman daha iyidir. Bu, tüketici girdisine yaklaşımımızla doğru orantılıdır. Veriler, farklı kitleler için daha alakalı içerik oluşturmamıza da yardımcı oluyor. Farklı kitlelere farklı şekilde konuşan reklam içeriği oluşturmaya odaklanmak istiyoruz. Bazı insanlar müziği sever. Diğer insanlar yılın hangi saatinde olursa olsun her sporu izlerler. Markalarımız bu alanlarda zaten görünür durumdadır ve insanların tutkularıyla uyumlu markalaşmış içerik sunmak için verileri kullanmak adına çok çalışıyoruz.

2. Reklam Verenlerin Sorununu Çözmek ve Pazarlama Anlayışlarını Değiştirmek için Büyük Veri Analizi Kullanımı

Büyük veri analizi, tüm ticari işlemlerin değiştirilmesine yardımcı olabilir. Bu, müşteri beklentilerini karşılama, şirketin ürün grubunu değiştirme ve elbette pazarlama kampanyalarının güçlü olmasını sağlama yeteneğini içerir. Buradaki çıplak gerçekle yüzleşelim. İşletmeler, verimli olmayan reklamlar yayınlamak için harcadıkları milyonları kaybetti. Bu neden oluyor? Araştırma aşamasını atladıkları yüksek bir olasılık var.

Yıllar süren ihtiyatlı heveslerden sonra, pazarlama ve reklam teknolojisi sektörü artık büyük veriyi büyük bir şekilde benimsemektedir. (Madalya, 2017) Pazarlama ve reklam sektörü daha sofistike bir analiz yapabilir. Bu, çevrimiçi aktiviteyi gözlemlemeyi, satış işlemlerinin noktasını izlemeyi ve müşteri trendlerindeki dinamik değişikliklerin anında tespitini sağlamayı içerir. Müşteri davranışları hakkında bilgi edinmek, müşterinin verilerini toplayıp analiz etmeyi gerektirir. Bu, gösterildiği gibi pazarlamacılar ve reklam verenler tarafından kullanılan benzer yaklaşımla yapılır. Bu, odaklanmış ve hedefli kampanyalar elde etme kabiliyeti ile sonuçlanır.

Daha hedefli ve kişiselleştirilmiş bir kampanya, işletmelerin para tasarrufu yapabilmeleri ve verimliliği sağlayabilmeleri anlamına gelir. Bunun nedeni, yüksek potansiyel müşterileri doğru ürünlerle hedeflemektir. Büyük veri analizi, reklam verenler için iyidir, çünkü şirketler bu satın alma davranışını anlamak için bu verileri kullanabilir. Büyük reklam sahtekarlığı sorununu görmezden gelemeyiz. Tahmine dayalı analitik sayesinde, kuruluşların hedef müşterilerini tanımlamaları mümkündür. Bu nedenle, işletmeler reklam dolandırıcılığı sonucunda meydana gelen büyük kayıplardan kaçınarak uygun ve etkili bir erişime sahip olabilir.

Hedefli Reklamlar için Büyük Veriyi Kullanan Bir Marka Örneği

Netflix, hedefli reklamcılık için büyük veri analizi kullanan büyük bir markanın iyi bir örneğidir. 100 milyondan fazla abonesi olan şirket, Netflix’in endüstri durumunu elde etmenin anahtarı olan büyük veri toplar. Abone iseniz, izleyeceğiniz bir sonraki filmin önerilerinin size nasıl iletildiğini biliyorsunuzdur. Temel olarak, bu geçmiş arama ve izleme verilerinizi kullanarak yapılır. Bu veriler, abonenin en çok neye ilgi duyduğuyla ilgili bilgi vermek için kullanılır. Netflix’in büyük verileri nasıl topladığını gösteren aşağıdaki ekran görüntüsüne bakın:

netflix-buyuk-veriyi-nasil-kullaniyor

3. Risk Yönetimi için Büyük Veri Analizi

Daha önce deneyimlenmemiş süreçler ve yüksek riskli iş ortamı, daha iyi risk yönetimi süreçleri gerektirmektedir. Temel olarak, bir risk yönetim planı, sektörden bağımsız olarak herhangi bir iş için kritik bir yatırımdır. Potansiyel bir riski görebilmek ve oluşmadan önce hafifletebilmek, kârlı kalmaya devam edebilmek için kritik öneme sahiptir. İş danışmanları, kurumsal risk yönetiminin, işletmenizin doğru sigortaya sahip olmasını sağlamanın çok daha fazlasını içereceğini bildirir.

Şimdiye kadar, büyük veri analizi, risk yönetimi çözümlerinin geliştirilmesine büyük katkıda bulunmuştur. Mevcut araçlar, işletmelerin her gün karşı karşıya kaldıkları riskleri sayısallaştırmasına ve modellemesine olanak tanır. İstatistiklerin artan kullanılabilirliği ve çeşitliliği göz önünde bulundurulduğunda, büyük veri analitiği risk yönetimi modellerinin kalitesini artırmak için büyük bir potansiyele sahiptir. Bu nedenle, bir işletme daha akıllı risk azaltma stratejileri belirleme ve stratejik kararlar alabilmektedir.

Bununla birlikte, kuruluşların geniş kapsamlı veri kapsamını kapsayacak şekilde yapılandırılmış bir evrim sistemini uygulayabilmesi gerekmektedir. Bunu başarmak için, kurumlar öncelikle içsel verileri toplarlar, böylece onlara fayda sağlayacak net anlayışlar elde edilir. Daha önemlisi, bir şirketin kullandığı bütünleşik analiz sürecidir. Uygun bir büyük veri analitiği sistemi, zayıflıkların veya potansiyel risk alanlarının tespit edilmesine yardımcı olur.

Risk Yönetimi için Büyük Veri Analitiğini Kullanan Marka Örneği

Singapur’dan UOB bankası, risk yönetimini yürütmek için büyük veri kullanan bir marka örneğidir. Bir finansal kurum olarak, risk yönetimi iyi düşünülmezse, büyük kayıplar yaşanabilir. UOB bankası yakın zamanda büyük verilere dayanan bir risk yönetim sistemini test etti. Büyük veri riski yönetim sistemi, bankanın risk altındaki değerin hesaplama süresini azaltmasını sağlar. Başlangıçta, yaklaşık 18 saat sürdü, ancak büyük veri kullanan risk yönetim sistemi ile sadece birkaç dakika sürüyor. Bu girişim sayesinde, banka yakın gelecekte gerçek zamanlı risk analizi yapabilecek. (Andreas, 2014)

4. Yenilikler ve Ürün Geliştirme Bir İtici Olarak Büyük Veri Analizi

Büyük verinin bir diğer büyük avantajı, şirketlerin ürünlerini yenilemelerine ve yeniden geliştirmelerine yardımcı olma becerisidir. Temel olarak, büyük veriler yenilikler ve ürün iyileştirme sağlayarak ek gelir akışları yaratmak için farklı bir yol haline gelmiştir. Organizasyonlar, yeni ürün serileri tasarlamadan ve mevcut ürünleri yeniden tasarlamadan önce teknik olarak mümkün olabileceği kadar veriyi düzelterek başlar.

Her tasarım süreci, müşterilere tam olarak neyin uygun olduğunu tespit ederek başlamak zorundadır. Bir kuruluşun müşteri ihtiyaçlarını incelediği çeşitli kanallar vardır. Daha sonra işletme, büyük veri analitiğine dayalı olarak bu ihtiyaçtan yararlanmak için en iyi yaklaşımı belirleyebilir. Kaliteyi arttırmak ve üretim performansınızı kolaylaştırmak için büyük veri toplamanız gerekiyor. Bir kuruluş 21. yüzyılda rekabet etmek istiyorsa, içsel sezgi artık temel olarak güvenilir değil. Bu, kuruluşların ürünlerini, rakiplerini ve müşteri geri bildirimlerini takip etmek için araçlarla gelmesi gerektiği anlamına gelir.

Veriler yaratıldığında, bir eylem planının hazırlanmasından önce mantıksal akıl yürütmenin uygulanmasını sağlamak için bir analiz yapılır. Neyse ki, her büyüklükteki ürün üreticileri, büyük verileri toplamak için benzersiz bir avantaj sunuyor. Bu nedenle, bu kuruluşlar yenilikçi ürünler üreterek ürün yelpazesini kolayca geliştirebilecekleri anlamına gelir.

İnovasyonu Sürdürmek için Büyük Veri Kullanımı Örneği

Muhtemelen Amazon Fresh ve Whole Foods’ı duymuşsunuzdur. Bu, büyük verilerin yenilik ve ürün geliştirmeye nasıl yardımcı olabileceğinin mükemmel bir örneğidir. Amazon büyük bir pazarda hareket etmek için büyük veri analizinden yararlanıyor. Veri güdümlü lojistik, Amazon’a daha fazla değer yaratma ve elde etmeyi sağlamak için gerekli uzmanlığa sahiptir. Büyük veri analizine odaklanan Amazon’un tüm gıdaları, müşterilerin nasıl alışveriş yaptığını ve tedarikçilerinin nasıl bir marketle etkileşimde bulunduğunu anlayabiliyor. Bu veriler, daha fazla değişiklik yapılması gerektiğinde içgörü sağlar.

5. Tedarik Zinciri Yönetiminde Büyük Veri Kullanımı

Büyük veri, tedarikçi ağlarına daha fazla doğruluk, netlik ve analiz sunar. Büyük veri analitiği uygulaması sayesinde tedarikçiler tedarik zincirleri boyunca bağlamsal bilgiye ulaşırlar. Temel olarak, büyük veri analitiği sağlayıcıları, daha önce karşılaşılan kısıtlamalardan kaçabilirler.

Bu geleneksel kurumsal yönetim sistemlerinin ve tedarik zinciri yönetim sistemlerinin kullanılmasıydı. Bu eski uygulamalar büyük veri analizlerinden yararlanmadı ve bu nedenle tedarikçiler büyük kayıplara uğradı ve hata yapmaya eğilimli oldular. Bununla birlikte, büyük verilere dayanan modern yaklaşımlarla tedarikçiler, tedarik zinciri başarısı için gerekli olan daha yüksek bağlamsal zekâ düzeylerini kullanabiliyorlar.

Büyük verilere dayalı modern tedarik zinciri sistemleri, daha karmaşık tedarikçi ağlarına olanak tanır. Bunlar, bağlamsal zekayı elde etmek için bilgi paylaşımı ve üst düzey iş birliği üzerine kurulmuştur. Tedarik zinciri yöneticilerinin büyük veri analizini yıkıcı bir teknoloji olarak gördüklerini de belirtmek gerekir. Bu, kuruluşlarda değişim yönetimi için bir temel oluşturacağı düşüncesine dayanmaktadır.

Tedarik Zinciri Verimliliği için Büyük Veriyi Kullanan Bir Marka Örneği

PepsiCo, verimli bir tedarik zinciri yönetimi için büyük hacimli verilere dayanan bir tüketici paketli mal şirketidir. Şirket, perakendecilerin raflarını uygun hacimlerde ve türde ürünlerle doldurmalarını sağlamayı taahhüt etmektedir. Şirketin müşterileri, depo envanterini ve POS envanterini içeren raporları şirkete sağlar ve bu veriler üretim ve sevkiyat ihtiyaçlarını uzlaştırmak ve tahmin etmek için kullanılır. Bu sayede şirket, perakendecilerin doğru ürünleri, doğru hacimlerde ve doğru zamanda almasını sağlar.

Sonuç olarak;

Büyük veri analizi, büyüyen bir işletme için önemli bir yatırımdır. Büyük veri analitiği uygulamaları sayesinde işletmeler rekabet avantajı elde edebilir, işletme maliyetini azaltabilir ve müşteri tutma sürecini hızlandırabilir. İşletmelerin yararlanabileceği çeşitli müşteri verileri kaynakları vardır. Teknolojik ilerlemeler devam ettikçe, veriler tüm kuruluşlar için hazır hale geliyor.

Teknik olarak, kuruluşların ellerinde veri zaten var olduğunu söylemek yeterince adil. Büyük verileri işleyebilecek uygun veri analiz sistemleri uyguladıklarından emin olmak bireysel organizasyonlara kalmıştır. İşletmenizde büyük veri analiz mekanizması var mı? Başarılı markaların yukarıdaki örneklerini inceleyin ve bugün birini uygulamak için harekete geçin. Destek için bizimle iletişime geçebileceğinizi unutmayın!



Bir Cevap Yazın