Ana Sayfa Teknoloji Big Data Veri Bilimi ve Analizi İş Verimliliğinizi Nasıl Artırır?

Veri Bilimi ve Analizi İş Verimliliğinizi Nasıl Artırır?

790
0
Paylaş

Şirketler, özellikle de az sayıda büyük bilet satmanın aksine, geniş bir kitleye satış yapmaya odaklananlar, satışları artırmak için müşterilerin markalarıyla etkileşime girme biçimleriyle ilgili hesaplamalara her zaman büyük ilgi duymuştur. Veri analizi olarak adlandırabileceğimiz şey budur. Ancak birçok kuruluş, veri bilimini kullanarak çabalarını bir adım öteye taşımayı tercih ediyor.

Veri Bilimi ve Analizi Nedir?

Techopedia, veri bilimini şu şekilde tanımlar:

“[…] Ham verilerden değerli bilgi ve bilgilerin gözden geçirilmesini, analiz edilmesini ve çıkarılmasını sağlayan kolektif süreçler, teoriler, kavramlar, araçlar ve teknolojilere atıfta bulunan geniş bir alan. Kişilerin ve kuruluşların depolanan, tüketilen ve yönetilen verilerden daha iyi kararlar almasına yardımcı olmaya yöneliktir. “

Terim bir zamanlar genel olarak veri bilimi olarak biliniyordu, ancak yapay zeka ve makine öğrenimi sayesinde pazarlama kuruluşları tarafından kullanılmak üzere büyük miktarda veriyi inceleme fikri çok daha pratik bir gerçeklik haline geldiğinden, daha erişilebilir bir terim olan “veri bilimi” norm haline geldi .

Veri biliminin tanımı analizi kapsarken, Techopedia tarafından tanımlandığı şekliyle veri analizini dikkate almak iyi olur. Bunu şöyle tanımlıyorlar;

“[…] Üretkenliği ve iş kazancını artırmak için kullanılan niteliksel ve niceliksel teknikler ve süreçler. Davranışsal verileri ve kalıpları tanımlamak ve analiz etmek için veriler çıkarılır ve kategorize edilir ve teknikler kurumsal gereksinimlere göre değişir. “

Pratik Bir Araç Olarak Veri Bilimi ve Analitiğinin Büyümesi

Geleneksel olarak, bu araçlar mevcut verilerden yeni yapılar oluşturmak için kullanıldı. Ancak bilgi teknolojisinin eyleme geçirilebilir verileri toplama ve üretme yeteneği, onu kullanma yeteneğimizi uzun süredir geride bıraktı. Sadece tüm verileri analiz etmek bile başlı başına bir büyüme endüstrisi haline geldi.

Bununla birlikte, modern veri oluşturma ve yakalama yetenekleri, veri bilimini ve analizini yeni teoriler oluşturmak için bir araç olarak geleneksel kullanışlılığının ötesine ve daha pratik doğrudan organizasyonel yönetim alanına taşıyor. Açıkça ifade etmek gerekirse, veri bilimi ve analitiği artık iş süreçlerini daha verimli hale getirmek için pazarlamayı, iş uygulamalarını ve daha fazlasını aktif olarak ince ayar yapmak ve uyarlamak için kullanılabilir.

İleri görüşlü kuruluşlar, aşağıda tartışacağımız evrensel optimizasyon yöntemlerinden yararlanmaktadır. Gerçek zamanlı raporlama ve mevcut veri yorumlamasıdır.

Gerçek Zamanlı Raporlama

İster gerçek hayatta ister çevrimiçi olsun, önemli müşteri etkileşimlerine sahip işletmeler, gerçek zamanlı raporlamadan (RTR) en çok faydayı görüyor. RTR, anında eyleme geçme avantajına sahiptir ve halka açık tüccarlara satış süreçlerini tanıyabildikleri kadar hızlı bir şekilde optimize etme yeteneği verir. Pazarlar RTR odaklı rekabete alıştıkça, şirketlerin daha iyi yanıt sürelerine öncelik verdiğini görmeyi bekleyebilirsiniz.

RTR, hizmet temsilcilerinin müşterileri onlarla etkileşime girdikçe daha iyi anlamalarını sağlayarak müşteri etkileşim raporlarını daha anlamlı hale getirir. Bir müşteri hizmetleri yardım hattını kaç kez aradığınızı, yalnızca beklemeye aldığınızı, sonsuz sayıda soruya tabi tuttuğunuzu ve ardından tekrar beklemeye aldığınızı düşünün. Bu, RTR’nin geleneksel versiyonudur. Ama elbette bunun “gerçek zamanlı” bir yanı yok. Bugün, müşteri müşteri hizmetleri temsilcisi ile etkileşime girerken bir servis çağrısının soru oturumu yapılabilir.

Bu, müşteri hizmetini daha hızlı ve müşteri için daha az rahatsız edici hale getirirken, aynı zamanda satıcı için çok daha bilgilendirici olur. Bu bir kazan-kazan durumu ve herkes istediğini alıyor. Üstelik, söz konusu şirket, aramanızın sağladığı verileri iyi bir şekilde kullanırsa, müşteri olarak bir dahaki sefere istediğiniz şeyi daha da hızlı alırken kendinizi bulabilirsiniz. Ve bu sadece bir başlangıç.

Mevcut Veri Yorumlama

Gerçek zamanlı raporlama, mikro ölçekli etkileşimler oluşturmak ve bunlardan yararlanmak için harikadır ve bu da onu, şirketler için en kısa sürede politika değişiklikleri yapmak için mükemmel bir araç haline getirir. Ancak bazı sorunlar önleyici çözümler gerektirir. Başka bir deyişle, RTR, kişiden kişiye düzeyde yaptığınız hatalardan ders almanın harika bir yoludur – ancak Mevcut Veri Yorumlama (EDI), bu sorunları tamamen önlemenize yardımcı olabilir. Ancak sadece bu da değil, EDI geleceği örgütsel düzeyde tahmin ediyor.

EDI’nin amacı, kuruluşların, örneğin önlenebilecek sorunlu müşteri (ler) ilişkileri olaylarından kaçınmasına yardımcı olacak tahmine dayalı modeller oluşturmaktır.

Kurumsal düzeyde, EDI size varlıklarınızı mevsimsel fırsatlardan yararlanmanız için yeniden düzenleme olanağı verebilir. Örneğin, emlak piyasası satış döngüsüne aşina olanlar (1930’larda ekonomist Homer Hoyt tarafından keşfedildi), EDI’nin çok az kişinin hayal bile edebileceği çok uzun vadeli tahminler geliştirme yeteneğini takdir edeceklerdir. Günümüzde çoğu gayrimenkul profesyoneli Hoyt’un keşfinden habersizdir ve onu yeniden keşfeden ve onu doğru bir şekilde kullananlar iş adamı olurlar.

Hoyt, veri teknolojisinin iş adamlarının yeteneklerini geliştirmesinden çok önce emlak döngüsünü ortaya attı. Bu teknolojilerin ve yöntemlerin yardımıyla kaç Hoyt benzeri tahminin gerçeğe dönüşebileceğini hayal edin. Olasılıklar açıkçası sınırsızdır.

Teknoloji Destekli Bir Pazarda Veriye Dayalı Sonuçlar

Satış noktası seviyesi katibi olduğunuzu hayal edin. RTR araçlarıyla donanmış durumdasınız (veya ekipmanınız), bu da sizi organizasyon için sonsuz derecede daha değerli kılar. Bunun da ötesinde, bir satışı öldürebilecek, bir olayı bozabilecek veya önemli fırsatları aksatabilecek bilinen takılma noktalarından kaçınmanıza yardımcı olan uç nokta EDI yapıları tarafından yönlendiriliyorsunuz.

Bu teknolojilerin küçük bir işletme sahibine pazarlanmasının yolu budur. Ancak Veri Bilimi ve Analizinin gerçek gücü, en çok organizasyon düzeyinde hissedilecek ve on yıl önce hayal bile edilemeyecek yeni verimlilikleri artıracak. Gerçek değişim, iş yapma şeklinizde devrim yaratacak büyük iş süreci düzeneği alanlarını ortaya çıkaran, yorumlanan büyük veri paketlerinden türetilen üst yönetim kararlarının bir sonucu olarak ortaya çıkacaktır.

Büyük Veri Analitiği Hizmetleriyle Öğrenme Eğrisini Atlama

Herhangi bir yeni teknolojinin tüm yetenekleri, herhangi bir işletmenin uzman yardımı olmadan gerçekleştirme yeteneğinin çok ötesindedir. İnternet odaklı teknolojinin yakın geçmişi, dış kaynak kullanımının en yeni veri ürünleri ve hizmetlerinden yararlanmanın anahtarı olduğunu kanıtlamıştır. Analitik ve Veri Bilimi bir istisna değildir.

İleri görüşlü kuruluşlar, büyük veri ve analiz ürünlerini kendi başlarına oluşturmak için mücadele etmiyor veya işi sıfırdan yapmak için iç departmanlar oluşturmuyor. Rekabetçi kuruluşlar, önemli veri ihtiyaçlarını dış kaynak olarak kullanıyor.

Bu teknolojiler ve yöntemler her yerde bulunana kadar – büyük veri hizmetleri, büyük veri teklifleri ve büyük veri danışmanlığı, profesyoneller tarafından en iyi şekilde sunulan tam zamanlı işlerdir. Halihazırda eğrinin önünde olan bir Büyük Veri Danışmanlığı ve hizmet şirketi ile çalışmanız gerekiyor.

İşte burada yeni nesil veri bilimi pazarlama profesyonelleri devreye giriyor. İnsanların istediği ürün ve hizmetlere sahipsiniz ve önde gelen veri danışmanları markanızın viral hale gelmesi için öngörücü yapılar bilimine sahip.

Bu noktada, gerçek rekabet, ilk önce bu son teknoloji veri hizmetlerine kimin erişeceğine bağlıdır.

Kaynak: Asthana, R., 2021, https://socialnomics.net/2021/01/12/how-analytics-data-science-improve-your-business-efficiency/ Yazısının çevirisidir.

CEVAP VER

Lütfen yorumunuzu yazın!
Lütfen Buraya Adınızı Yazın