Medyanın analitiği mi olurmuş? -1
Fena sayılmayacak bir süre öncesinde medya üzerine çalışan kurum(lar) için veri analitiği departmanını yönetmeye başladım. İlk geçiş yaptığım ve çok sevdiğim şirketimden ayrılma kararı aldığım anı hatırlıyorum. Yakın çevreme, bıraktığım kurumu ve geçtiğim kurumu söylediğimde resmen taşlanmıştım. Haklılardı çoğu bakımdan. Peki niye böyle bir sürece girdiğimi ve bu sürecin sonunda neler yaptığımızı dilim döndüğünce anlatmaya çalışacağım.
Öncelikle altını çizerek vurgulamak istediğim bir husus var. Burada yazdığım hiçbir şey benim zihnimde varolan, yapmaya çalıştığımız veya başka şirketlerin yaptığı durum olmayacak. Bahsedeceklerimin tamamı şu anda aktif olarak kullanılan veya geliştirme aşamasında olan yapılar üzerinden.
Ülkemizdeki konferanslarda konuşmacıların çok büyük bir kısmı maalesef gerçekte olanı değil, ya dünyadan örnekleri ya da planladıklarını anlatıyor. Sahnede konuşanı çekip çalıştığı şirketteki arkadaşına gönderiyorsun ve “Yok öyle bir uygulama, daha yeni planlıyoruz” lafını çok rahat duyabiliyorsun. Fakat bizi zenginleştirecek olan şeyler bunlardan çok daha kritik olan bu coğrafyada yapılan işler. Bilgi ve deneyim paylaşımı… Bana yüzlerce binlerce çalışanın olduğu milyar dolar bütçeli şirketleri anlatma, sen ne yaptın? Bu sebeple yukarıda yer alan açıklamayı yapma gereği hissettim.
Büyük veri analitiği, veri bilimi gibi seksi isimli kurulan ve veri odaklı olan çoğu departmanın iki tane ana probleminin olduğunu düşünüyorum.
Bunlardan ilki doğru zamanda doğru ekibin kurulmaması. İsim popüler olunca ve bu alanlara yönelik hazırlanmış bir üniversite programı olmayınca veya kendini azıcık yetiştirmiş kişilerin ışık hızında ve haklı sebeplerle ülkeyi terketme oranı yüksek olunca elde kalan kişileri şirketlerin hızlıca istihdam etme telaşı ortaya çıkıyor. Fakat buradaki sorun tam da işe alımdan sonra oluşuyor. Kişinin takıma uyumu, adaptasyon süreci gibi iletişim ve HR odaklı sorunlardan çok daha büyük olan tehlike “cold start problemi”. Yani nitelikli kişiyi işe aldıktan sonra onu çalıştırabilecek materyal ve organizasyonların hazır olmaması sonucu kişinin verimsiz kalması ve 6 ay sonra “Buradan bir cacık olmayacak” diyip şirketi terketmesi. Düşünsenize bir aşçı buluyorsunuz “Bu çok iyi kaçırmayalım” diyip işe alıyorsunuz ama ortada sadece mutfak var. Un yok! Dışarıda yeni ekilmiş(!) buğday tarlası var.
İkincisi ise şirketteki diğer organizasyonların veri ekibinin yapabileceklerini kavrayamaması, anlık önceliklerden veri analizine sıra gelmemesi ve veri dili ile konuşulamaması. Bu sebeple bazı şirketlerin eskiden iş analisti rolü altında iç müşterilerin taleplerini teknoloji ekiplerine aktaran (tercüme eden) kişileri istihdam ettiği gibi günümüzde de data translator unvanlı kişileri görmeye başlayacağımızı düşünüyorum. Sözüm ona tüm konferanslarda her şirket dijitalleşiyor ama hala aynı amaca hizmet eden insanların birbirini anlayabilmesi için tercüman tutuyoruz. Buradaki diğer departmanlardan ayrılan ana unsurlardan birisi ise ihtiyaçları genellikle (asla tüm şirketler için demiyorum) departmandaki kişilerin kendilerinin oluşturması. Çünkü departman kurulmuş ama diğer şirket çalışanları genelde ne yapıp yapamayacağınızı kestiremiyorlar :( Bir başka grup ise “O kadar yatırım yaptık hadi bakalım şapkadan tavşan çıkartmanı bekliyoruz” zihniyetinde olabiliyor.
Gidilmek istenen ana hedef belliyken işin detaylarını bizlerin yani veri analitiği departmanlarının doldurduğu senaryolar sıklıkla karşımıza çıkıyor. Bu durum aslında görece suistimale açık bir durum da olabiliyor. Öyle ki koca koca şirketlere (hatta bazılarının sonunda Teknoloji takısı bile gelebiliyor) baktığınızda 8–10 senelik veri departmanları varken ortaya çıkan mahsule bakıyorsunuz çok az. Senior unvanlı kişilerle doldurulmuş ama temel seviyede ve az çözümlerle hayatlarını sürdüren departmanlar görüyorsunuz. Bu başka bir yazı konusu gerçi biz konumuza dönelim 😊
Hangi verileri kullanacağım?
Bizim tarafta da ana problem belli olduktan sonra neyin nasıl nereden niye alınması ve saklanması gerektiği ile ilgili çalışmaları yapmaya başladık. Peki ihtiyaçlarımız nelerdi?
1. Anonim bir platform olmanın büyük avantajları olmakla birlikte kullanıcının gerçekleştirdiği medya yolculuğu için önemli ölçümleme ve boyutların belirlenmesi
2. Sosyal medya verilerinin incelenmesi
3. Yapısal olmayan verilerin yapısal hale getirilmesi veya zenginleştirilmesi
4. Rakip analizi
5. Dünya trendlerinin takibi
6. Alternatif medya kanallarının etkilerinin incelenmesi
Herhangi bir platforma giriş yaptığınız anda tüm veri odaklı şirketler son kullanıcının davranışlarını bilmek isterler. Bunun kişiyi tanımak olarak değil de ürünü geliştirme odaklı olduğunu belirtmekte fayda var. Çünkü onlarca farklı yapının içinde artık kullanıcı sizi seçmiş ve gelmiş. Dolayısıyla buradaki her dijital izi en azından belirli bir süre saklayarak ürününüzdeki en çok aksayan yerleri bulmak, verimi arttırmak, süreçleri düzeltmek ana amaçlarınızdandır. 1. Madde için ilk başta yakın çevremizi inceledik, kim hangi aksiyonlarda hangi veri tiplerini saklıyor gibi. Buradan tahmin edebileceğiniz üzere çok bir şey çıkmadı. Bu sefer dünyada aklınıza gelebilecek (The Guardian, Telegraph, Daily Mail, Washington Post, Independent, Huffington Post, Sun, Le Figaro vb.) bütün medya platformlarının yapılarını incelemeye başladık. Bu yapılar hangi aksiyonlar sırasında hangi boyut ve ölçümlemeleri tutuyor inceledikten sonra aslında bu da yetmedi. Sonrasında medya dışı şirketlerin de aksiyonlarını incelemeye başladık. Mesela video ile ilgili şirketler veya e-ticaret platformlarında hangi veriler tutuluyor ve bunları medya yapılarına nasıl uyarlayabilir gibi incelemeler yaptık.
Ekibin buradaki KPI’lara bakış açısını SMART olarak tanımlayabileceğimizi düşünüyorum.
S Spesific: Ölçümleme kriterlerimiz belirli olmalı. Ne, niye, neden isteniyor veya istenecek.
M Measurable: Müşterilerimize gerçekten her ince adımı ölçülebilir yapılar sunmalıyız.
A Achievable: Fanteziden uzak, fazlandırılmış ve gerçekten başarılabilir yapılar inşa etmeliyiz.
R Relevant: Tüm süreçlerimiz amaç ile uyumlu olmalı.
T Time-Frame: Proje için biraz araştırma sonrasında ilk fazı çıkabilmek adına ne kadar zamana ihtiyacımız olacağını net şekilde söyleyebilmeliyiz.
Hangi verileri analiz etmeli?
Günümüzde bir medya platformunun dükkanı açıp sonrasında kullanıcının gelmesini beklemesi çok gerçekçi değil. Artık son kullanıcı için her yer medya her yer mecra. Dolayısıyla Twitter gibi URL paylaşımlarının yoğun yaşandığı sosyal medya platformları ile diğer mecralardan bizlere gelecek yapılarda da hangi verileri tutmak ve analiz etmek son derece önemli.
Medya denilince akla çoğunlukla yazı geliyor ama artık ana ürünler fotoğraf ve video olmaya başladı. Çok uzağa değil kendi davranışlarınıza bakın. Artık bir bilgiyi daha çok okuyarak mı elde ediyorsunuz yoksa izleyerek veya görerek mi? Dolayısıyla şirket(ler) bünyesinde oluşan ve yapısal olmayan (unstructured data) fotoğraf, video, metin gibi veri yapılarını da yapısal hale getirebilmeli, sınıflayabilmeli ve buradaki verileri zenginleştirebilmeliyim.
Hangi rakipleri incelemeli?
Yetmedi. Rakiplerim ne durumda? Rakibimin hangi içeriği daha çok toplum tarafından tercih edildi, hangi içeriği kaçırdım, A firması X konusu ile ilgili içeriği ne zaman yazmış, bugün ürettiğim Y kategorisindeki içeriğin rakiplerdeki aynı kategorilerdeki içerik sayısı ile durumu ne? Yani sadece şirket içi değil şirket dışında oluşan ama organizasyonu tümüyle etkileyen verileri de saklayıp analiz edecek bir platform oluşturmamız gerekiyordu.
Türkiye’deki rakipleri almak yetmez ek olarak dünyada ne olup bitiyor, hangi ülkedeki hangi platform sağlık, spor, teknoloji vb. kategorilerde neler yayınlamış ve internet kullanıcıları bu içeriklerden en çok hangilerini okumuşlar neleri takip etmişler?Buradaki haberlerden benim kaçırdığım var mı ve hatta oralardaki haberlerin benim tarafımdaki iz düşümü içerikleri oluşturabilir miyim? Google News, Google Trends, Search Console, Youtube bu konu için muazzam veri kaynakları.
Artık medya şirketlerinin rakipleri diğer medya şirketleri değil. The Times’ın rakibi The Sun, Telegraph veya Daily Mail değil sadece. Artık bu şirketlerin rakipleri yeri geliyor YouTube üzerinden yayın yapan bir video üretici, yeri geliyor Spotify üzerinden PodCast yayını yapan bir akademisyen, Patreon üzerinden yayın yapan bir gazeteci veya Instagram üzerinden yayın yapan bir influencer olabiliyor. Evinde odasından çıkmayan bir kişi, kurduğu basit bir düzenekle kocaman bir haber alma şirketinin bir günlük tükettirdiği içerikten çok daha fazlasını oluşturabiliyor ve çok daha fazla kişiye ulaşabiliyor. Hal böyle olunca sadece rakip medya platformları veya dünya üzerindeki diğer medya kanalları hangi içerikleri üretmişin de ötesinde Instagram’da, Youtube’ta, Spotify’da neler üretiliyor ve etkileri neler gibi verileri de toplayıp anlamlandırmak ve sunmak çok önemli.
Artık amacımız üç aşağı beş yukarı belli oldu. Şimdi bu kocaman yapıyı nerede nasıl oluşturmamız gerektiği ve nasıl ayakta tutacağımız ile ilgili kısmı anlatmakta. Ama onu bir sonraki yazıya saklayalım derim.
