Veri Toplamaya Başlıyoruz: Hangi ürünü satmalıyım?

Masamda ve kitaplığımda duran teknik kitaplara baktığımda bir eksiklik hissettim. Bu kitapların veri bilimi ile ilgili olanları “4 milyon satırlı bir veritabanı nasıl analiz edilir?” ya da “10 milyon satırlık veri tabanı olan şirketler bu veriyi nasıl kullanıyor?” odağında yazılmış kitaplardı.

Veri bilimine ve istatistiğe ilgili olanlar R Dili’ni çok kez duymuşlardır. Bilenler, bu işin ehli olanlar da mevcuttur. Ben de R Language kaynaklarından faydalanan ilgili kişilerdenim. Hali hazırda yazılımcı olduğum için de örnekler tasarlamak pek zor olmadı.

Ama gerçekten bu kaynakları tamamen kullandığımda ve veriyi bir bilgiye çevirebildiğimde tüm işler tamamlanmış olacak mı? Pek sanmıyorum.

Çünkü işlediğimde bana fayda sağlayacak bir veritabanım olmalı. İşletmem veya ürünüm hakkında bir veriye sahip olmadan onu işleyemem.

Belki de veri bilimi ile ilgili Türkçe blogların eksikliklerinden en büyüğü bu.Bize veriyi nasıl işleyeceğimizi, nasıl işlenebilir veri tutacağımızı, hangi teknolojileri kullanabileceğimi söylüyorlar. Hatta Hadoop gibi teknolojileri nasıl kuracağımızı dahi öğretiyorlar. Fakat en önemli soruyu, en çok cevabı olan soruyu cevaplamaktan çekiniyor gibiler.

Hangi veriyi, nereden alabilirim?

Basit gibi gözüküyor. Oysaki cevabı o kadar çeşitli ve kafa karıştırıcı bir soru ki cevapları düşünmeye başladığımızda nedense not almaktan bile geri duruyoruz.

Ben aklıma gelen bir kaç basit cevap vererek “veri toplamak” nerede başlar onu anlatmak istiyorum.

Veri Toplamak

Bir çok e-ticaret firmasıyla çalışıyorum. Dijital pazarlama teknikleri konusunda bildiklerimi söylüyorum ve emin olun bu iş için para almıyorum. Bana genellikle aylık bakım ve tema kurulumu için para verdikleri için, pazarlama teknikleri konusunda harekete geçemiyorum.

Baskılı t-shirt satan bir e-ticaret sitemizin olduğunu düşünelim. Kullandığımız altyapı çok büyük ihtimalle müşterilerimizin kişisel bilgilerini ve hangi ürünleri sipariş ettiklerini doğası gereği kayıt altına alıyor.

Hemen bir kod parçacığı yazarak bu müşterilerin satın almasalar dahi hangi ürünleri gezdiklerini de kayıt altına alabiliyoruz.

Ama asıl stratejim bu değil. Çünkü bu teknik bile hızla değişen  dijital ticaret  dünyasında eskimeye başlayan bir yöntem.

Ben hemen bu cümlenin altında gördüğünüz şu mucizevi şeyi kayıt altında tutardım.

Arama çubuğu aynen düşündüğünüz gibi, sadece olanı bulmak için üretilmişti. Ama artık onun “arama” çubuğu olduğunu kabul etmemiz gerekiyor. Müşterimiz bizden ne talep ediyor?

Baskılı t-shirt almaya gelen bir müşteri sitenizin kataloğunda olanlarla yetinmek zorunda değildir. İşlek bir caddede dükkanınızın olduğunu düşünün. Muhtemelen iyi optimize edilmiş bir sanal dükkandan daha az müşteri ziyaret ediyordur. Yine de kapıdan içeri bir adım atarak “James Hetfield baskılı t-shirtler çok güzel, Syd Barett baskılı t-shirt de satıyor musunuz?” diye soran müşterilerinizi aklınızın bir köşesine kazırsınız.

Bir kişi sorduğunda pek önemi olmayan bu soru, 5-10 kişi sormaya başladığında artık sizin için satacağınız ürünü belirlemede yardımcı unsur olacaktır.

Günde 20 ürün satan bir sanal dükkanın 100 ziyaretçisi var ise birileri eli boş dönüyor demektir. Ve bizim onların ne istediğinden haberimiz dahi yok!

Amazon’un müşterilerine sunduğu tavsiye motoru müşterilere nasıl satın alırken fikir veriyorsa, arama çubuğunuzu takip etmek de size neleri satacağınız hakkında fikir verebilir.

Büyük bir çoğunluk kırtasiye ürünü satılan bir sanal marketin arama çubuğunda son model Mercedes almak için arama yapmaya başlamadığı sürece emin olun güzel bir fikir.

Peki Hadoop, R Language! Bunlar ne olacak?

Pek tabii tarih boyunca ufkumuzu genişletmenin ve hedefleri büyütebilmenin en doğru yolu, muhteşemi aramak olmuştur.

Fakat benim en büyük gayem niceliğe yatırım yaparken nitelik kavramını da göz ardı etmemek. Big data ve veri işleme teknolojileri sadece 1.000.000 sipariş alan e-ticaret şirketlerinin veya günde 1000 saat film seyredilen hizmetlerin kullanacakları, sadece onlara hizmet eden teknolojiler değildir.

Doğru yerde ve doğru zamanda, ihtiyaca yönelik stratejilerle kurgulanmış bir veri toplama hareketinde bulunursanız bu sizi rakiplerinizden daha hızlı, daha yönetilebilir bir merkez haline getirecektir.

Amazon’la boy ölçüşebilmek için, onunla aynı saflarda yarışa girmesini beklersek, yakın zamanda egale olacak olan şirketlerin durumuna düşeriz. Dünyayı köşemize çekilip seyretme fikri artık eskide kaldı.

Pazarlama, elimizdeki ürünün özelliklerini sayfalarca yazmaktan, güzel fotoğraflarını çekmekten ve onu öven uzun tanıtım konuşmaları yapmaktan daha farklı bir hal aldı.

Son bir not: Hadoop ve R language için teknik makaleler de yayınlayacağım. Ama öncesinde ilk hedefim, bu blogu takip eden etmeyen herkese, sanal sosyolojinin nasıl kullanılacağını anlatmak olacak.

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir