GÜN BOYU YANIMIZDAKİ VERİ

İş arkadaşınıza mail göndermeniz, annenizi aramanız, kardeşinize internetten hediye almanız, araştırmanız için online makale okumanız, dışarıda arkadaşlarınızla kahve içmeniz… Aklınıza gelebilecek her türlü faaliyetin arkanızda dijital bir iz bıraktığını biliyor muydunuz? Ve bu dijital izler, bizlerin beğenilerini, ne yaptığını, özel hayatımızı, hakkımızdaki daha pek çok şeyi kayıt altına alıyor. Hatta perakendeciler bu verileri kullanarak alışverişimizi dahi kişiselleştiriyor. Baktığınız bir ürünün, daha sonra telefonunuzda bir şeyler yaparken birçok kez karşınıza tekrar geldiğini gözlemlemişsinizdir. Bunun sebebi tam da ardımızda bıraktığımız dijital izler…

2015 yılında ABD’ nin Minneapolis şehrindeki Target Mağazası, bir lise öğrencisinin alışveriş verilerine dayanarak, bebek beşiği, bebek elbiseleri, mama vb. ürünleri tanıtan indirim kuponları içeren bir maili, genç kızın ailesi hamile olduğunu daha bilmiyorken yollamıştı. Şirket, müşterileri için kullandığı algoritma sayesinde verileri analiz ederek satış ve tutundurma faaliyetlerini doğru bir şekilde gerçekleştirebiliyordu. Bu sayede genç kızın yaptığı alışveriş verileri, algoritmanın genç müşterilerinin hamile olduğu bilgisini ortaya çıkardı. Ve bu çıkarıma dayanarak müşterisinin ihtiyaçlarına yönelik ürünleri ve indirim kuponlarını mail aracılığıyla kendisine iletebildi.

Şirketler, veriler sayesinde pazar ve müşteri istihbaratı toplamaktadır. Müşterilerinin ne istediğini, nasıl ürünler talep ettiğini, hangi satın almaları gerçekleştirdiği konusunda bilgiler elde eder. Bu bilgileri üretim, satış, pazarlama ve satış sonrası hizmetlerde kullanır. Bu sayede operasyonel faaliyetlerini geliştirir. Hangi ürünlerin müşteriler için trend olacağını öngörmeye çalışır, rekabet edebilirliğini arttırmak için fiyatları optimize eder; hangi müşteri profiline hitap edeceğini kestirmeye çalışır.

Ayrıca, verimlilik için de yine veriden faydalanır. Üretimdeki makinelerin performasından, teslimat ağına ve süresine kadar kendi bünyesinde yaptığı ölçüm verilerini analiz ederek daha optimize dağıtım ağları, üretim süreçleri inşa edilebilir. Analiz sonuçlarına dayanan, iyileştirme faaliyetleri ile verimlilik sağlanabilir.

Verinin analizine ilişkin bir diğer ilginç örnek ise, 2012 yılında Barack Obama’nın, seçim kampanyasında 100’den fazla veri analistiyle günlük 66.000 adet bilgisayar simülasyonuyla çalışmasıdır. Bu analistler, seçmen kayıtlarından ve satın aldıkları 3. Taraf ticari verilerinden elde ettikleri analiz sonuçları ile seçmenleri 3 kategoriye ayırdılar: oy verecekler, oy verip vermemek konusunda kararsız olanlar ve oy vermeyecekler. Çalışmalarını ilk 2 gruba yönelik; oy vermesi muhtemel kişileri tutundurma, diğer grubu ise oy vermeye teşvik etme yönünde seçim kampanyaları yürüttüler. Veriye dayalı bu çalışma stratejisi, daha sonra siyasette birçok kişinin çalışma yöntemi oldu.

Psikolojik olarak insanlara sevebilecekleri bir şeyi sunduğunuz takdirde, o sunulan şeye gerçekten ihtiyaçlar olup olmadığına bakılmaksızın satın alma eyleminde bulunmak isteyeceklerdir. Amazon e-ticaret sitesinin de yaptığı tam anlamıyla budur. Sizin beğenilerinize istinaden, size hitap edecek ürünleri size reklam olarak sunar ve bu sayede sizi alışverişe teşvik eder. Belki de, Amazon’un online bir kitapçı olarak başladığı yolculuğundan bu denli büyük bir e-ticaret sitesine evrilmesindeki sebep, veriyi bu denli etkin kullanımıdır, kim bilir?

Yine verinin gündelik hayatımıza sirayet eden kullanımına bir diğer örnek ise, İnsan Kaynakları Departmanıdır. Halihazırda özgeçmişleri değerlendiren ve bunlar içinden en uygun olanını saptayıp işe alım yapacak kişilere optimum adayı sunan algoritmalar mevcuttur.

Rolls Royce markası da veriyi akıllıca kullanan örnekler arasında yer almaktadır. 500 havayolu ve yaklaşık 150 orduda kullanılan motorların üretiminde, yapabilecekleri bir arızanın sebebiyet vereceği can kaybı ve mal tahribatının önüne geçebilmek için, veriyi tasarım, üretim ve satış sonrası hizmetlerinde kullanmaktadır. Tasarladıkları bileşenlerin nasıl bir performans sergileyeceğini görmek için çeşitli üretim simülasyonlarından faydalanır. Her bir jet motorunun simülasyonda onlarca terabayt veri ürettiği bilinmektedir. Yine Singapur’daki fan kanadı üretim tesisinde her bir fan kanadı için yarım terabayt veri açığa çıkmaktadır. Şirketin her yıl yaklaşık 6000 adet fan kanadı ürettiği göz önünde bulundurulursa açığa çıkacak veri miktarını durup bir saniye hayal edelim…

Verinin gündelik hayatımızda, attığımız her adımda, bulunduğumuz her lokasyonda, içinde olduğumuz her sektörde bizlerle olduğunu ve bunu akıllıca yönetmenin çıktılarını anlatmaya çalıştığım birkaç ilginç ve başarılı örneğin sonuna geldik. Bilginin güç kabul edildiği bir toplumda, her işletmenin belki de örneklerdeki gibi bir veri stratejisine, bir yol haritasına ihtiyacı var..

Bir buzdağının görünen mini minnacık bir kısmına daha tanık oldunuz. Sizlerin de ilgisini çeken örnekler olduysa bir okuma önerisiyle geleceğim: Bernard Marr ‘ın bu alanda çok güzel yazıları var.

Bir sonraki yazıda, görüşmek üzere. O zamana dek;

Veriniz bol olsun!!

Kaynakça:

1.)http://amerikabulteni.com/2016/10/02/algoritma-sizi-gozetliyor/ (Erişim Tarihi: 16.01.2023)

2.) Bernard Marr- Veri Stratejisi,2017.MediaCat Yayınevi.