Veri ve Analizin 5 Ticari Faydası

Veri ve Analizin 5 Ticari Faydası

Müşteri beklentileri artık tüm zamanların en yüksek seviyesinde ve rekabet her geçen gün daha da artıyor. İşletmeler verimliliği artırmak ve sonuçları iyileştirmek için sürekli baskı altındalar.

Aynı zamanda mevcut veri miktarı da büyük bir hızla artıyor. Şirketler artık kuruluş ve endüstri genelinde bilgi toplayabilecek durumdalar. Bu, onlara, iyileştirmelerin nerede gerekli olduğunu, satışlardaki eğilimlerin arttığı veya azaldığı ve pazarda potansiyel boşlukların olduğu yerlerde ciddi bir rekabet avantajı sağlamaktadır.

Bu nedenle, veri analitiğinin kuruluşlar arasında önemli bir araç haline gelmesi hiç de şaşırtıcı değil. Gartner'daki araştırma direktörü Robert Hetu'ya göre: "Gelişmiş analiz araçları, iş varsayımlarına meydan okuyacak daha derin bilgiler ve keşifler sağlıyor. Ayrıca, iş analistlerinin ve iş kullanıcılarının ellerine bilgi aktarıyorlar ve iş değeri ve rekabet avantajı yaratmak için önemli bir potansiyel sunuyorlar. "

Birçok faydası arasında veri kullanımı, şirketlerin binlerce liradan tasarruf etmelerine, tedarik verimliliğini geliştirmelerine ve pazarlama stratejilerini geliştirmelerine yardımcı olabiliyor. Ticari büyümeyi desteklemek ve eleştirel olarak kendilerini rakiplerinden ayırmak için vazgeçilmez bir duruma geliyor.

Şirketler, iş dünyasındaki verileri bir araya getirerek finans ve satış, pazarlama ve ürün geliştirme ve daha pek çok konuda gerçek zamanlı bilgiler edinebilirler. Bu veriler, işletmedeki her ekibin daha iyi işbirliği yapmasına, daha iyi sonuçlara ulaşmasına ve rakip şirketlerden daha fazla satış yapmasına olanak tanır.

Farklı departmanların verilerini birbirine bağlamak için ağ bağlantılı iş zekasını kullanmak, operasyonel görevlerin yapılma biçiminde de değişmeye yol açmaktadır. Verilere erişimin artması, müşteri davranışlarındaki eğilimleri ve satışlardaki zirveleri belirlemek için daha fazla fırsat sunuyor, böylece müşterilerle olan ilişkiyi geliştiriyor ve rekabet avantajı sağlıyor.

Ayrıca, çalışanlar verilerin harmanlanmış halini görüntüleyebilirlerse, gelişmiş ürün ve hizmetler elde etmek için daha akıllı iş kararları verebilirler. Örneğin, tedarik zincirinde, teslimatlar, siparişler ve iadeler konusundaki gerçek zamanlı istihbarat, verimliliği büyük ölçüde artırabilir. Toplanan veriler sayesinde şirketler sipariş bilgilerini, müşteri taleplerini ve binlerce farklı ürün, hizmet ve paketli anlaşma konfigürasyonunu bir araya getirebilirler.

Ancak, bu değerli veriler verimsiz bir şekilde ele alındığında, bir şirketin içindeki farklı bölümler gibi, nasıl kullanılacağını veya paylaşıldığını anlayamazlar ve bu durum bazı sorunlara yol açabilir. Bu durumda, veriler tam potansiyeline ya da şirkete fayda sağlamak için kullanılmamaktadır. Bunun yerine, sadece ek iş ve çaba yaratmaktadır.

Öte yandan, veriler çok daha erişilebilir hale geldi ve artık sadece veri bilimcileri veya analistleri için değil, bir şirketin içindeki herkes tarafından üretkenliği artırmak ve karar vermeyi geliştirmek için kullanılabilir. Verilerin daha iyi kullanılması, sonuçta herhangi bir işletmenin alt çizgisinde olumlu bir etkiye sahiptir.

veri-ve-analizin-5-ticari-faydasi-1

Veri ve Analizin 5 Ticari Faydası

Müşterilerin, günümüzde yaşadıkları kötü deneyimler nedeniyle şirketleri değiştirmeleri daha muhtemel olduğu bilinen bir bilgidir. Bununla birlikte, işletmelerin, müşteri yolculuğunun her noktasında topladıkları veri miktarı göz önüne alındığında, istisnai ve bireyselleştirilmiş deneyimler sunamamaları için bir mazeret yoktur.

Veriler, müşterilerin mobil uygulama kullanımı, dijital tıklamalar, sosyal medyadaki etkileşimler ve daha fazlası sayesinde, tümü de sahibine tamamen özgü bir veri parmak izine katkıda bulunur. Şirketler, müşterilerin aradıkları deneyimleri sunmak için bundan faydalanmalıdır.

Aynı zamanda, şirketler ilgi çekici bir müşteri deneyimi yaratmanın gerçek bir rekabet avantajı olarak hizmet edebileceğinin giderek daha fazla farkında. Gelişmiş analitik kullanarak, şirketler müşteri ve kullanıcı deneyimi verilerini daha iyi kullanabilirler, bu da uzun vadede daha fazla memnuniyet ve sadakat sağlar.

İşletmeler, en yüksek düzeyde veri korumasını sürdürürken ve kolaylaştırırken, işletmeler ve müşterileri için olumlu sonuçlar elde etmek için veri ve analizlerden muazzam bir şekilde faydalanabilir. Kuruluşların veri ve analizlerden elde edebileceği en büyük beş ticari fayda şunlardır:

1. Proaktiflik ve beklenti gereksinimleri

Veriler işletmelerle paylaşılarak, şirketlerin onları tanımasını, ilgili etkileşimleri oluşturmasını ve tüm temas noktalarında sorunsuz bir deneyim sağlamasını bekler. Müşterilerin ihtiyaçlarını anlayarak, organizasyonlar müşteri deneyimini optimize edebilir ve uzun süreli ilişkiler geliştirebilir.

2. İlgili ürünlerin sağlanması

Verimli analizler, analitik ile birleştirildiğinde, şirketlerin talep değiştiğinde veya yeni teknoloji geliştirildiğinde rekabet gücünü korumalarına yardımcı olur. Ayrıca, talep edilmeden önce ürünü piyasaya sunma taleplerini tahmin etmelerine yardımcı olur.

3. Kişiselleştirme ve hizmet

Şirketler, günümüzde dijital teknolojilerle meşgul olan müşterilerin yarattığı oynaklık ile başa çıkmak için son derece duyarlı olmalıdır. Gerçek zamanlı olarak tepki verebilmek ve müşterinin kişisel olarak değerlendiğini hissettirmek yalnızca ileri düzey analitik ile mümkündür. Büyük veri, etkileşimlerin müşterinin kişiliğine dayanmasını sağlar. Bunu, müşteri davranışlarını anlamak ve çok kanallı bir hizmet ortamında kişiselleştirmeyi gerçekleştirmeye yardımcı olmak için gerçek zamanlı konum gibi faktörleri göz önünde bulundurarak yapar.

4. Operasyonel verimliliğin en uygun hale getirilmesi ve iyileştirilmesi

Sürecin tasarlanması ve kontrol edilmesi ve iş operasyonlarının optimize edilmesi için analitiğin uygulanması, müşteri beklentilerinin karşılanması ve operasyonel mükemmelliğin sağlanması için verimlilik ve etkinlik sağlar. İşletmeler, saha operasyonlarını, üretkenliği ve verimliliği arttırmak için gelişmiş analitik teknikleri kullanabilir ve aynı zamanda organizasyonun iş gücünü iş ihtiyaçları ve müşteri taleplerine göre optimize edebilirler.

5. Risk ve sahteciliği azaltma

Güvenlik ve sahtecilik analizleri, tüm fiziksel, finansal ve fikri varlıkları, iç ve dış tehditlerin yanlış kullanımından korumayı amaçlar. Verimli veri ve analiz yetenekleri, en iyi düzeyde sahteciliği önleme ve genel organizasyon güvenliği sağlar. Veri yönetimi, dolandırıcılık olaylarının verimli ve şeffaf bir şekilde raporlanmasının yanı sıra, daha iyi dolandırıcılık riski yönetimi süreçleriyle sonuçlanmaktadır. Ayrıca, kurum genelinde verilerin entegrasyonu ve korelasyonu, çeşitli iş, ürün ve işlem hatlarında hile ile ilgili birleşik bir görüş sunabilir.

Müşteri yolculuğunu daha iyi anlamak için verileri kullanma yeteneği, en uygun müşteri deneyimini oluşturmak için zorunludur. Doğru teknoloji, altyapı ve analitik uygulamalarla, bu verilerin yararlı potansiyel sonuçlarına yönelik potansiyelinin kilidini açmak artık mümkün.

veri-ve-analizin-5-ticari-faydasi-2

Veri Analizinin Faydalarını Arttırmanın 5 Yolu

Veri şu anda dünyanın en değerli kaynağıdır. ekonomistler tarafından 'dijital çağın petrolü' adını alan veri bolluğu, bildiğimiz gibi işin doğasını temelde değiştiriyor. Yeni bir otomasyon çağında robotik, yapay zeka ve makine öğrenimini geliştiren ilerlemelerle, her sektördeki liderler büyük veri gerçeği ile başa çıkmak zorunda kalacaklar.

Herkes, daha iyi kararlar sağlayan içgörüler elde etmek için verileri kullanmaktan bahseder. Ama veri gerçekten işiniz için ne anlama geliyor ve şimdi ondan değer yakalamaya başlamak için hangi adımları atabilirsiniz? Bugün bu yeni ve her zamanki metaların yararını gerçekleştirebilmenizin beş temel yolu olduğuna inanıyoruz.

1. Veriyi görselleştirme (Data visualisation)

Ham veriler bize aşırı hız ve hacim ile geliyor. Ama biz esas olarak görsel yaratılmışız, bu yüzden grafiksel temsiller, her zaman sütunlar ve sayı dizilerinden daha anlayışlı olacaktır.

Bu nedenle veri görselleştirme çok önemlidir; Bir kurumun içinden herkesin karmaşık kavramları hızlıca kavramasına ve karmaşık analizlere ihtiyaç duymadan veri içindeki yeni kalıpları belirlemesine izin verir. Bir veri-gazeteci ve bilgi tasarımcısı olan David McCandless, “Bilgi Güzeldir” konuşmasında bu noktayı mükemmel bir şekilde gösteriyor.

Bununla birlikte, veriyi görselleştirme becerisi, sıklıkla, bir zorunluluktan ziyade, işletmeler içinde “sahip olmaktan hoşnut” bir araç olarak görülüyor - ortaya çıkarılan değerli içgörüler ve değişime yönelik potansiyel hiç bir zaman tam olarak gerçekleşmiyor. Tüm iş fonksiyonları kararlar verir, bu nedenle verilerin sıradan hale gelmesi gerekir.

Son nesil görselleştirme araçlarının benimsenmesi ve anında iş avantajı ve etkili bir hikaye anlatımı sunması kolaydır. Ayrıca, verilerinize bakmanın en iyi yöntemlerini oluşturmanın kullanışlı bir yolu olabilirler.

2. Veri çeşitliliği (Data diversity)

Daha fazla veri genellikle daha fazla bilgi demektir. Ama elde etmek her zaman basit değildir; veri çeşitliliği, farklı kaynaklarla, çeşitli veri kümeleriyle ve yapılandırılmamış verilerle uğraşmayı gerektirir. Şaşırtıcı olmayan bir şekilde, pek çok işletme bu engele düştü.

Aslında, verilerinizin nerede depolanacağı önemli değildir - Excel'de, Hadoop' da, bir veri ambarında, bulutta veya masaüstünüzde olabilir. Veriler yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış veya yapılandırılmamış olabilir. Örneğin, Unilever pazarlamadaki reklam harcamalarını optimize etmek için hava durumu, satış ve sosyal verileri başarılı bir şekilde birleştirdi.

Sonuç olarak, Alteryx gibi mevcut veri karıştırma araçlarını kullandığınız sürece, tüm bu kaynaklar arasındaki boşluğu doldurabilirsiniz. Önemli ölçüde geliştirilmiş bir dağıtım yaklaşımıyla, haftalar değil, dakikaların yenilenmesi için dakikalar alan tekrarlanabilir bir süreç oluşturabilirsiniz. Analiziniz için temel verileri nasıl oluşturacağınıza dair pratik ipuçlarına ihtiyacınız varsa, bu ücretsiz örnek bölümünü indirin.

3. Çevik analiz (Agile analytics)

Verilerden harekete geçirilebilir bilgiler elde etmek için "zaman" çok önemlidir. Geleneksel iş zekası projelerinin gerçekleşmesi yıllar sürüyor ve uzun vadede görünürlük kaybı, orijinal gerekliliklere uymayan bir çözümle sonuçlanıyor.

Çevik analizler geleneksel BI' cıların adeta başını döndürüyor ve değerleme süresini önemli ölçüde azaltıyor. Yeni araçların ortaya çıkmasıyla, eyleme dönüştürülebilir iş bilgileri sadece birkaç ay veya birkaç hafta içinde teslim edilebilir.

Burada başarının anahtarı işbirliği. Analitik uzmanlar, bir dizi hipotezi ve alan bilgisine sahip kişileri bir araya getirerek, analitik uzmanlar tekrarlı süreçleri hızlı bir şekilde bir çalışma çözümü oluşturmak için test edebilirler. Bu tür hızlı teslimat, uzun vadeli bir uygulamanın işletmeniz için doğru olup olmadığına karar vermenizi sağlar.

4. Kendi kendine analiz (Self-service analytics)

Veri ile çalışmanın ileri programlama becerileri gerektirdiği konusunda bir yanlış anlama var. Geçmişte bu durum söz konusu olabilirdi, ancak teknolojideki hızlı gelişmelerle engeller azaldı.

Şimdi, hepimizin veri bilimcileri olma kapasitemiz var. İşletmenizdeki her ekip, mevcut analitik araçlarını kullanarak veriden değer elde edebilir ve temel eğitimler alabilir. Kendi uzman analistimizin Tableau öğrenmesi gibi uzun bir yoldan da gidebilirler.

Burada bahsedilen konunun kendi kendine yeterlilik anlamına gelmek zorunda olmadığını unutmayın. Verileri karıştırıp görselleştirmesini kendiniz oluşturabilirsiniz, ancak sonuçta güçlü bir IT altyapısının desteğine ihtiyacınız olacaktır.

5. Gelişmiş analiz (Advanced analytics)

Gelişmiş analizler yeni değil. Ancak bu konuda doktora yapanlar bile giderek yaygınlaşıyor. Şu anda gelinen durumda, öngörme süreçleriyle ilgili değerlendirmeleri otomatikleştirmek için FMCG'lerle (parekendeciler) ve bankalarla kendi öneri motorlarını oluşturmaya çalışılıyor.

Birçok işletme geçmişte neler olduğunu anlamak ve öğrenmek için analitik kullandılar. Veriler kuruluşunuz için daha önemli hale geldikçe, 'açıklayıcı (descriptive)' analitikten 'kuralcı (prescriptive)' analitiğe geçebilirsiniz: Yani "Ne oldu da bu duruma geldik?" sorusundan, "İşiniz bir sonraki aşamada nereye gidebilir?" sorusuna yanıt arayabilirsiniz.

Ancak, bu yolculuğa çıkmadan önce, doğru süreçlere ve araçlara sahip olduğunuzdan emin olmalısınız. Öncelikle geleceğe bakmadan önce, geçmiş verilerinize güvenerek başlayın.


  Sen Ne Düşünüyorsun ?