Customer Data Platform

Veri Analizi Nedir?

Veri analizi, değerli içgörüler keşfetmek ve daha akıllı iş kararları vermek amacıyla verileri temizleme, analiz etme ve görselleştirme sürecidir.

Verileri analiz etmek için kullandığınız yöntemler, nicel veya nitel verileri analiz etmenize bağlı olacaktır. Her iki durumda da, iş verilerinden faydalı bilgiler çıkarmanıza ve veri analizi sürecini kolaylaştırmanıza yardımcı olacak veri analizi araçlarına ihtiyacınız olacak. Veri toplama ve depolamadan veri analizine ve görselleştirmeye kadar tüm veri yönetimi sürecini kapsayan bilim veya disiplin olan iş dünyasında veri analitiği terimini sık sık duyacaksınız.

Veri analizi, veri yönetimi sürecinin bir parçası olmakla birlikte, ham verileri yararlı istatistiklere, bilgilere ve açıklamalara dönüştürme sürecine odaklanır.

Veri Analizi Nasıl Yapılır?

Şimdi, veri analizi nasıl yapılır ve bu süreç nasıl işler adım adım inceleyelim.

  • Cevaplamak istediğiniz soruyu/soruları tanımlayın:

İlk adım, neden analiz yaptığınızı ve hangi soruyu veya zorluğu çözmeyi umduğunuzu belirlemektir. Bu aşamada, açıkça tanımlanmış bir problemi ele alacak ve test edebileceğiniz ilgili bir soru veya hipotez ortaya çıkaracaksınız. Daha sonra ne tür verilere ihtiyaç duyacağınızı ve bunların nereden geleceğini belirlemeniz gerekecektir. Örneğin: Potansiyel bir iş sorunu, müşterilerin ücretsiz deneme süreleri sona erdikten sonra ücretli bir üyeliğe abone olmaması olabilir. Araştırma sorunuz o zaman “Müşteriyi elde tutmayı artırmak için hangi stratejileri kullanabiliriz?” olabilir.

  • Verileri toplayın:

Aklınızda net bir soru ile verilerinizi toplamaya başlamaya hazırsınız. Veri analistleri genellikle CRM yazılımı veya e-posta pazarlama araçları gibi birincil veya dahili kaynaklardan yapılandırılmış veriler toplar. Açık veri kaynakları gibi ikincil veya dış kaynaklara da yönelebilirler. 

  • Verileri temizleyin:

Verilerinizi topladıktan sonra, analiz için hazırlamanız gerekir ve bu, veri kümenizin tamamen temizlenmesi anlamına gelir. Orijinal veri kümeniz, verilerin yorumlanma şeklini bozabilecek kopyalar, anormallikler veya eksik veriler içerebilir, bu nedenle bunların hepsinin kaldırılması gerekir. Veri temizleme zaman alıcı bir görev olabilir, ancak doğru sonuçlar elde etmek için çok önemlidir.

  • Verileri analiz edin:

Verileri nasıl analiz edeceğiniz, sorduğunuz soruya ve üzerinde çalıştığınız verinin türüne bağlı olacaktır, ancak bazı yaygın teknikler arasında regresyon analizi, küme analizi sayılabilir. 

  • Sonuçları yorumlayın ve paylaşın:

Süreçteki bu son adım, verilerin değerli iş içgörülerine dönüştürüldüğü yerdir. Yapılan analizin türüne bağlı olarak, bulgularınızı başkalarının anlayabileceği şekilde, örneğin bir çizelge veya grafik şeklinde sunacaksınız. Bu aşamada, ilk sorunuz veya işle ilgili zorlukla ilgili olarak veri analizinin size ne söylediğini gösterecek ve nasıl ilerleyeceğiniz konusunda kilit paydaşlarla işbirliği yapacaksınız. Bu aynı zamanda veri analizindeki herhangi bir sınırlamayı vurgulamak ve başka hangi analizlerin yapılabileceğini düşünmek için de iyi bir zamandır.

Veri Analizi Neden Gereklidir?

Veriler her yerde: elektronik tablolarda, satış hattınızda, sosyal medya platformlarında, müşteri memnuniyeti anketlerinde, müşteri destek biletlerinde ve daha fazlasında. Modern bilgi çağımızda son hızda yaratılıyor. Veriler doğru bir şekilde analiz edildiğinde bir şirketin en değerli varlığı olabilir.

İşletmelerin müşterilerinin neye ihtiyacı olduğunu bilmeleri gerekir, böylece müşteriyi elde tutmayı artırabilir ve yeni müşteriler çekebilirler. Ancak müşterilerin tam olarak neye ihtiyacı olduğunu ve sorunlu noktalarının neler olduğunu bilmek için işletmelerin müşteri verilerini derinlemesine incelemesi gerekir.

Kısacası, veri analizi yoluyla işletmeler, şirketinizin büyümesine yardımcı olmak için çabalarınızı nereye odaklanmanız gerektiğini söyleyen içgörüleri ortaya çıkarabilir. İşletmelerin, genel marka imajı ve müşteri deneyiminin yanı sıra ürünleri ve hizmetleriyle ilgili belirli yönleri geliştirmelerine yardımcı olabilir.

Örneğin ürün ekipleri, müşterilerin ürünleriyle nasıl etkileşime girdiğini, nelerden rahatsız olduklarını ve hangi yeni özellikleri görmek istediklerini anlamak için genellikle müşteri geri bildirimlerini analiz eder. Ardından, bu bilgileri UX iyileştirmelerine, yeni özelliklere ve gelişmiş işlevlere dönüştürürler.

Veri analizi yoluyla, rekabetinizin zayıf ve güçlü yönlerini de tespit edebilir, iyileştirme fırsatlarını ortaya çıkarabilirsiniz.

Veri Analizi Yöntemleri Nelerdir?

Her tür veriye ilişkin öngörüleri keşfetmek için kullanabileceğiniz bir dizi yararlı veri analizi tekniği ve rakiplerinizin önünde kalmanıza yardımcı olabilecek yeni ortaya çıkan veri analizi eğilimleri vardır.

Veri analizi türleri arasında, metin analizi, açıklayıcı analiz, çıkarımsal analiz, teşhis analizi, tahmine dayalı analiz, standart analiz sayılabilir.

Veri Analizi Ne İşe Yarar?

Genel olarak, veri analizi daha hızlı ve daha bilinçli kararlar vermek, genel işletme maliyetlerini azaltmak, daha etkili ürün ve hizmetler geliştirmek ve süreçleri ve operasyonları optimize etmek için kullanılır. Daha spesifik bir ifadeyle, veri analizi aşağıdakiler için kullanılabilir:

  • Gelecekteki satış ve satın alma davranışlarını tahmin etmek,
  • Güvenlik amacıyla – örneğin, sigorta ve bankacılık sektörlerinde dolandırıcılığı tespit etmek, tahmin etmek ve önlemek için,
  • Pazarlama ve reklam kampanyalarının etkinliğini değerlendirmek,
  • Daha doğru hedefleme ve kişiselleştirme yoluyla pazarlama çabalarını optimize etmek,
  • Müşteri kazanımını ve elde tutmayı artırmak ,
  • Sosyal medyada müşteri katılımını artırmak ,
  • Risk yönetimi çözümleri geliştirmek ,
  • İnovasyon fırsatlarını belirlemek ve yeni gelir akışları yaratmak,
  • Tedarik zinciri verimliliğini artırmak, sayılabilir.

Verilerin toplandığı her yerde, veri analitiği, faydalı öngörüler elde etmek ve gelecekteki uygulamaları bilgilendirmek için kullanılabilir. 

Veri Analizi Her Şirketin Yapması Gerekli Midir? 

Veri analizini kullanan sistemleriniz varsa, bu sistemleri kullanmayan rakiplerinize göre otomatik olarak avantaj elde edersiniz. Veri analitiği, işletmenizin gelecekteki finansal engeller için strateji oluşturmasına ve operasyonel maliyetleri düşürmesine yardımcı olur. Üretiminizi düzene sokar ve hedef pazarlarınıza daha verimli bir şekilde ulaşmanıza yardımcı olurlar. Bununla birlikte, veri analistlerinin bu faydaları hayata geçirmek için matematik, istatistik ve programlamada özel uzmanlığa ihtiyacı vardır.

İlginizi Çekebilir:
İç görülerinizi Üretmek İçin Verilerinizden Faydalanmak

Lütfen yorumunuzu paylaşın