Analitik & Büyük Veri ve Yoğun Veri

Günümüzde markalar, analitik verilerini ve büyük verilerini analiz etmekte oldukça yeteneklidir. Çok yetkin insanlar, tüketicilerin 'ne' yaptığını açıklamak için yüzlerce modeller oluşturmaktadır. Tüketicilerin ne yaptığını anlamak bugün ne yapılması gerektiğine ışık tutsa da yakın gelecekte tüketicilerin ne yapabileceğini göstermek için yeterli değildir. İşte tam bu noktada yoğun veri devreye girer!

Analitik Verinin Dezavantajları

Analitik veri modellemesi, karar almada kritik bir öneme sahiptir. Ancak beraberinde bazı kısıtlamalar da getirir:

a) Analitik veri tam resmi görmemize yardımcı olamaz: Sahip olmadığımız kaynaklardan veri alamayız ve tüm deneyimler dijital değildir. Müşterinin karar almasındaki en önemli değişkenin dijital olmayan bir deneyim olması son derece mümkündür.

b) Analizi bilgisayarlar yapsa da modeli insanlar oluşturur ve yorumlar: Yorumları nihayetinde insanlar yaptığından süreç, insan bağımlılığını korumakta ve önyargılara açık kalmaktadır.

c) Korelasyon her zaman nedensellik anlamına gelmeyebilir: Daha önce de belirtildiği gibi, insanlar yanıltıcı sonuçlara varmaya oldukça yatkındır.

d) Geleceği tahmin etmek çok zordur: Değişkenler ve eğilimler her zamankinden daha hızlı değiştiğinden, yalnızca analitik veriye dayanarak yapılan tahminler orta ve uzun vadede sorunlu hâle gelebilir.

e) Büyük veriyi analiz etmek bazen fazla kaçabilir: Gerekli insan sermayesi göz önüne alındığında, veri toplamak, model oluşturmak ve analiz yapmak bazı durumlarda son derece maliyetli olabilir.

Yoğun Veri Nasıl Yardımcı Olabilir?

Niteliksel ya da yoğun veri, markaların bu riskleri azaltmasına ve zaman zaman analitik ihtiyacının yerini almasına bile katkı sağlayabilir.

Tüketiciye ürün veya hizmetle etkileşime geçmeden önce ya da sonra deneyimleri sorularak tam resmi anlamak mümkün olur. Bağlamı ve tüm hikâyeyi kavrayarak korelasyonların arkasındaki nedenleri ve motivasyonları anlayabiliriz. Bu, profesyonelce uygulandığında yalnızca önyargı riskini azaltmaya değil, aynı zamanda gelecek tahminlerine de katkı sağlar. Bir ürüne veya hizmete duyulan ihtiyaç değişebilir; ancak tüketicilerin amaçları veya motivasyonları kısa vadede köklü biçimde dönüşmesi pek olası değildir. Bu hedeflere ulaşmada insan merkezli araştırma belirleyici bir rol üstlenir.

Analitik veriye bakılarak tespit edilmesi imkânsız olan taze içgörülerin ortaya çıkarılması da son derece olasıdır. Çoğu zaman yalnızca birkaç tüketiciye geri bildirim sormak, yatırım getirisini kat kat artırabilir. Bir e-ticaret sitesi örneğinde insan merkezli tüketici araştırması, tüketicilerin şirketlerle ilişki kurmak istemediğini ortaya koydu. Bir şirkete kayıt olmanın getirdiği bağlılık yükü, satın alma motivasyonunu baskıladı. Bu içgörü, şirketin "Kayıt Ol" düğmesini "Devam Et" düğmesiyle değiştirmesine yol açtı. Bu küçük değişiklik, şirketin satışlarının 300.000.000 dolar artmasını sağladı. (Tüm hikâyeyi okuyun) Hızlı ve uygulanabilir geri bildirim almak daha akıllıca ve fayda/maliyet odaklıdır.

Kısaca:

Analitik verinin niteliksel karşılığı olan yoğun veri; hem analitik veriyi tamamlamak hem de stratejik karar almada bağımsız içgörüler olarak kullanmak açısından analitik veri kadar önemlidir. Karar vericilerin yatırım getirilerini artırmak için doğru metodolojileri seçme konusunda yetkin olmaları gerekmektedir.

İnsan merkezlilik vurgusu ve tasarım odaklı düşünce gibi gelişmekte olan metodolojiler göz önüne alındığında, giderek daha fazla marka yoğun veri elde etmek için yeni yöntemlere yatırım yapmaktadır. Bu alana daha erken yatırım yapan markalar, farklılaşma ve insan merkezli ilişkiler konusunda önemli bir avantaj elde edecektir.

Yoğun veriyi nasıl etkili kullanacağımıza dair öğrendiklerimizi paylaşmaktan mutluluk duyarız. Bu link üzerinden kısa bir görüşme ayarlayarak gelişmekte olan trendleri konuşalım!