Verileri Nasıl İşleyeceğiz?
Bildiğiniz gibi önceki yazılarda müşteri verileri ile neler yapılabileceğiden bahsetmiştim. Şimdi bu verileri nasıl toplayıp, işleyebileceğimize değineceğim.
Diyelim ki, belli bir müşteri kitlesine iletişim yapılması gerekiyor. Mailing, Push Notification tool’umuz var. Peki iletişim yapılacak kitleyi nasıl belirleyeceğiz?
1. seçenek: Bu tool’larla veritabanı bağlantısını sağlamak. Böylece hızlı bir şekilde verileri filtreleyerek iletişim kitlesi belirlenebilir.
2. seçenek: Veritabanından sorgulama teknikleriyle veriyi elde etmek. Müşteri datası örneğini hatırlatayım:
Mağazalarda yapılan satışları örnek alırsak; hangi müşterinin hangi mağazadan saat kaçta alışveriş yaptığı, indirim oranı ve aldığı ürünler bazı firmalarda günlük olarak bazı yerlerde ise anlık olarak ETL denilen süreçlerle veritabanında işlenmek üzere toplanır.
Veritabanında toplanan veriyi nasıl işleyeceğiz ve nasıl anlamlı bir hale getireceğiz?Bu bölümde programların biraz daha CRM ile bağlantılı olduğu noktalara değinmeye çalışacağım. Tabi ki bu programların bahsedeceklerimden çok daha fazla işlevi bulunuyor. Biz şu an CRM açısından neler yapılabileceğine bakacağız.
- SQL: Veritabanı bağlantılarıyla sorgular yazarak analiz işlemlerini yapmayı sağlar. Oracle ya da Microsoft SQL kullanılabilir, genel olarak sorgu kısımları benzerdir. w3schools.com SQL sorgularını temel bir şekilde anlatıyor, buradan faydalanılabilir:
- SPSS & SAS: Bu iki program şirketler tarafından sıkça kullanılıyor. Veritabanları ile bağlantıyı sağlayıp, yine veriyi işlerken kullanılıyor ve modelleme açısından da kolay bir kullanım sağlıyor. Bu programlar lisanslı olarak satın alınıyor ve sonrasında danışmanlık firmaları tarafından da sistem entegrasyonları konusunda destek alınabiliyor. Yanlız lisans ve danışmanlık ücretleri biraz yüksek olabiliyor.
- R: İstatistiksel bir yazılımdır, veriler üzerinden sorgulama ya da veri dönüşümleri gerçekleştirilebilir. Aynı zamanda kısa süreler içerisinde makine öğrenmesi modellemeleri yapılabilir. Open source olması bilgisayarınıza indirip hemen kullanabilmenize olanak sağlar. Datacamp sitesi üzerinde R öğrenirken, kod bilginizi de geliştirebilirsiniz.
- Python: Python son zamanlarda gittikçe popülerleşen bir programlama dili. R gibi Python da open-source olarak kullanılıyor. Büyük verileri hızlı bir şekilde işlerken yine makine öğrenmesi, derin öğrenme gibi kavramları uygulayabilmeye olanak sağlıyor. Yine öğrenme sürecinde Datacamp üzerinde çalışmalar yapılabilir.
Python programını yüklemek için öncelikle Anaconda’yı yükleyip, Jupyter Notebook’u üzerinde işlemlerinizi yapabilirsiniz.
- Google Analytics & Big Query: Google Analytics web sitesine gelen kişiler, yaptıkları davranışlar hakkında bilgi sahibi olabileceğimiz bir dijital pazarlama tool’u. Buradaki veriler Bigquery Big Data tool’u aracılığıyla SQL-NoSQL sorgularıyla işlenebilir.
Ek olarak, bazı startup’lar, kodlamaya gerek kalmadan, modellemeleri hazır olarak sundukları tool’lar geliştiriyorlar. Verileri alıp işliyorlar, Pyhton ya da başka tool’ları kullanarak model çıktılarını size iletiyorlar. Siz de ekrandan filtremeleri yapabiliyorsunuz. Örneğin, müşterilerin satın alma olasılığını modellemeler ile yüzdelik oranlarda belirledikten sonra sizin yapmanız gereken satın alma olasılığı %70'ten büyük olanları filtreleyip, bu kişilere iletişim yapmak oluyor.
Verileri işleyebileceğimiz programlar genel olarak bunlar. Bu programlarla modellemelerin nasıl yapılabileceğinden ve hangi algoritmaların CRM’de kullanıldığından bir sonraki yazımda bahsedeceğim.
