Müşteri İçgörülerini Ortaya Çıkarmak için Otomatik Analitikten Yararlanma

Giriş

Günümüzde işletmeler büyük miktarlarda veri ile çalışmaktadır ve ayakta kalabilmek için bu verilerin kendileri için nasıl kullanılacağını bilmeleri gerekmektedir. Ürettiğiniz ve topladığınız verileri analiz edebildiğinizde, pazarlama stratejileri, web sitenizde daha iyi kullanıcı deneyimi gibi daha iyi kararlar alabilir, hatta hangi sayfaların size en çok ziyaretçi sağladığını kontrol edebilir ve bunları daha da artırmanın yollarını bulabilirsiniz.

Peki, bu analiz edilmiş verileri büyük veri kümelerinden almak için hangi yöntemleri kullanabilirsiniz? Bu tür bir analiz, müşteri içgörüleri ve tahmine dayalı analiz elde etmede ne gibi faydalar sağlar? Ve son olarak, otomatik veri analizine başlarken ne gibi zorluklar ve trendler beklemeliyiz? Hadi başlayalım!

Otomatik analitikte veri toplama ve analiz yöntemleri

Otomatik analitik, veri toplamak için çok sayıda yöntem ve yola sahip güçlü bir araçtır. Her bir yaklaşım farklı bilgi edinme yollarının yanı sıra farklı amaçlar için de uygun olduğundan, her birinin süreçte ne işe yaradığını ve bunları kendi yararınıza nasıl kullanabileceğinizi bilmek iyidir.

Kaynak Clicdata

Otomatik analizde kullanılan veri toplama yöntemleri:

• web kazıma. Web sayfalarından veri almanın en popüler yoludur.

Web kazıma hem manuel hem de otomatik olarak yapılabilir, ancak büyük miktarda veriden bahsediliyorsa otomatik olması tercih edilir. Web kazıma için, Python kütüphaneleri BeautifulSoup ve Scrapy hakkında bilgi sahibi olmanız ve doğru verileri alabilmek için HTML yapısı hakkında temel bilgiye sahip olmanız gerekir.

Kullanım örneği: Bir e-ticaret web sitesi, rakiplerin web sitelerinden ürünler, fiyatlar ve müşteri yorumları gibi bilgileri toplamak için web kazıma yöntemini kullanabilir.

• API'ler. API'ler, otomatik sistemlerin verileri talep etmesine ve doğrudan diğer yazılımdan (hizmetten) almasına izin verdiği için web sitelerinden (harici hizmetler, uygulamalar) bilgi almak için iyi bir seçenek olabilir.

API'ler sosyal medya platformlarında popüler seçeneklerdir (örneğin, Twitter API veya Facebook Graph API), çünkü bunları alan işletmelerin müşteri etkileşim istatistikleri, trendler ve geri bildirimler gibi analitik verileri almasına olanak tanır.

Kullanım alanı: API'ler şirketlerin sosyal medya hizmetlerini sorgulamasına ve gerekli bilgileri daha sonra kolayca işlenebilecek JSON veya XML formatlarında almasına olanak tanır.

• işlemsel veriler. Bu seçenek, verilerin satışlar, satın almalar ve çevrimiçi ödemeleri içeren işlemlerden toplandığı anlamına gelir. SQL veritabanları, veri ambarı çözümleri ve hatta özel analitik yazılımlar (örneğin Tableau veya Microsoft Power BI) gibi gelişmiş analitik araçlar, bu tür verileri yönetmek ve analiz etmek için oluşturulduğundan burada yardımcı olur.

Kullanım durumu: Bir perakendeci, satış işlemlerinden verileri almak ve analiz etmek için bu veri çıkarma yöntemini kullanabilir. Bazı gizli satın alma modellerini, gelir eğilimlerini ve hatta müşteri davranışlarını bulmalarına yardımcı olabilir, böylece daha sonra satışları artırmak için pazarlama stratejilerini kişiselleştirebilirler.

Otomatik analitik teknolojileri

Toplanan verileri analiz etmenin birçok yolu vardır. Çoğu durumda, veri analistleri otomatik analiz için makine öğrenimini (ML), duygu analizi için doğal dil işlemeyi (NLP), büyük miktarda veriyi analiz etmek ve anlamlı içgörüler elde etmek için veri madenciliğini ve trendleri ve müşteri davranışını tahmin etmek için tahmine dayalı analizi kullanır. Aşağıdaki yaklaşımların her biri hakkında daha fazla konuşalım:

• makine öğrenimi algoritmaları. Makine öğrenimi algoritmaları otomatik analitiğin kalbinde yer alır. Verileri analiz etmeye ve analiz edilen verilere dayalı tahminler yapan kalıpları bulmaya yardımcı olurlar. Örneğin, perakende sektöründeyseniz, müşterilerin satın alma davranışlarını önceki satın alma işlemlerine göre tahmin etmek için makine öğrenimini kullanın.
• doğal dil işleme (NLP). Basit veri analizi her zaman iyi içgörüler bulamayacağından, NLP kullanmayı denemek güzeldir. Bu, ürün hakkında faydalı bilgiler elde etmek için geri bildirimler, sosyal medya gönderileri ve hatta destek biletleri gibi metinleri içeren veri kümesini analiz etmenizi sağlayan bir yaklaşımdır. Daha spesifik olmak gerekirse, müşterinin ürününüzü beğenip beğenmediğini bilmek istiyorsanız, NLP'nin duygusal olarak renklendirilmiş ifadeleri ve kelimeleri aramasına izin vererek bu verileri elde edebilir, bunları negatif, nötr ve pozitif olarak gruplandırabilir ve son olarak ürününüz hakkında daha iyi bilgiler edinebilirsiniz.
• veri madenciliği. Bu, büyük miktarda veriyi analiz etmesi ve anlamlı kalıplar, ilişkiler ve anormallikler bulması gerekenler içindir. Bu yaklaşım genellikle risk yönetimi, dolandırıcılık tespiti ve pazar segmentasyonu için kullanılır.
• Tahmine dayalı analitik. Bu yaklaşım, otomatik sistemlerin daha önce depolanmış olan geçmiş verileri almasına, analiz etmesine ve gelecekteki eğilimleri ve müşteri davranışlarını tahmin etmesine izin vermeniz anlamına gelir. Finansal veriler, talep tahmini ve risk değerlendirmesi ile çalışan işletmeler için popüler bir seçenektir.

Müşteri verilerini işleme ve yorumlama yolları

Otomatik analizi kullanmaya başlarken, analiz edilen verilerle tam olarak ne yapmak istediğinizi bilmek iyi olacaktır. Burada, müşteri davranışını yorumlamak için toplanan verileri işleme yollarının bir listesini oluşturduk:

• segmentasyon - müşterileri belirli özelliklere (demografik özellikler, satın alma alışkanlıkları, ilgi alanları) göre gruplara ayırmak. Hedef pazarlama/kişiselleştirilmiş teklifler arayan işletmeler için iyi bir seçenektir.
• davranışsal analiz - kullanıcıların web sitenizde nasıl davrandığını analiz edin, böylece web sitenizde gezinmeyi, daha iyi kullanıcı deneyimini veya daha iyi pazarlama stratejileri geliştirmeniz gerekip gerekmediğini daha iyi anlayabilirsiniz.
• Duygu analizi - sosyal medyadan, incelemelerden ve geri bildirimlerden ürününüz hakkında bilgi edinin. Ürün veya hizmetinizin olumsuz yönleri üzerinde çalışmanıza, gerekirse kalitesini artırmanıza vb. yardımcı olabilir.

Müşteri davranışını anlamada otomatik analitiğin faydaları

Otomatik analitik, özellikle müşterilerinizin davranışlarını ve deneyimlerini artırmak için büyük veri kümelerini kullanmaya başlamaya karar verirseniz, çok yararlı olan birçok avantajla birlikte gelir.

Sadece büyük veri kümelerini dakikalar içinde işlemenize yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda bu verilere dayanarak size değerli tavsiyeler de verir. Burada, otomatik analitik kullanmanın en önemli avantajlarını ve şirketinize nasıl yardımcı olabileceğini tartışalım.

Kaynak Kanaries

Büyük hacimli verilerin işlenmesi

Çok yardımcı olan avantajlardan biri, genellikle terabayt veya petabayt boyutlarında olan büyük miktarda veriyi analiz etme yeteneğidir - bu, verileri analiz etmenin geleneksel yollarının gerçekten işe yaramayacağı yerdir.

Apache, Hadoop ve Spark gibi makine öğrenimi algoritmaları ve çerçeveleri veriler üzerinde hızlı ve verimli bir şekilde çalışmanıza yardımcı olabilir, çünkü bu teknolojiler görevler üzerinde çalışmak için bulut ortamlarını kullanarak çalışır ve süreçleri önemli ölçüde hızlandırır.

Verimlilik ve hız

Tamamlanması haftalar veya aylar sürebilen analizler, otomatik analizin temel bileşeni olan yapay zeka sayesinde artık birkaç saniye içinde yapılabiliyor. Örneğin yapay zeka, sosyal medya, müşteri destek çağrıları ve web sitesi etkileşimleri gibi verileri toplayarak platformlar arasında müşteri verilerini hızlı bir şekilde dolaşabilir. Bu hızlı yaklaşım sayesinde işletmeler artık ellerindeki verilerle ilgili daha iyi kararlar almak için değerli bilgilere sahip olabilirler.

Gizli kalıpları ve eğilimleri bulun

Makine öğrenimi algoritmaları, manuel analiz kullanıldığında atlanabilecek kalıpları ve eğilimleri bulmada da iyidir. Makine öğrenimini kullanırken, ince davranış kalıpları ve tercihleri elde edebilir ve hatta gelecekteki eğilimleri tahmin edebilirsiniz. Örneklerden biri, kümeleme algoritmalarının müşterileri benzer davranışlara veya tercihlere sahip gruplara ayırabilmesidir; bu, tamamen manuel analiz kullanıldığında gözden kaçabilir.

Tahmine dayalı içgörüler

Tahmine dayalı analiz, işletmenin gelecekteki müşteri davranışlarını tahmin etmek için sahip olduğu geçmiş verileri kullanır. Bu gibi teknikleri içerir:

• regresyon analizi;
• karar ağaçları;
• sinir ağları.

Yeni bir ürün piyasaya sürmek isteyen ve olası müşteri tepkisini, müşteri kaybı olasılığını ve yaşam boyu değeri tahmin etmek isteyenler için kullanışlıdır. Ayrıca müşteri etkileşimlerini kişiselleştirmek ve iş stratejilerini ayarlamak için de iyi bir yoldur.

Daha iyi müşteri deneyimi

Son olarak, son fayda, analiz ne kadar iyi yapılırsa, müşterilerinizi o kadar iyi anlarsınız. Kişiselleştirme algoritmalarının yardımıyla, ürün önerilerini, pazarlama mesajlarını ve daha pek çok şeyi müşteriye özel olarak kolayca uyarlayabilir, böylece katılım oranını, kullanıcı deneyimini ve şirketiniz hakkındaki genel duygusal hissi artırabilirsiniz.

Otomatik analiz yoluyla elde edilen bilgi türleri

Otomatik analitik ile elde edebileceğiniz bilgi türleri nelerdir? Çok sayıda var, o yüzden burada öğrenelim.

Kaynak: Büyük Öğrenme

Müşteri demografisi ve segmentasyonu

Analitik araçları aşağıdaki bilgileri bulmak için algoritmalar kullanır:

• yaş;
• Cinsiyet;
• yer;
• Eğitim;
• gelir seviyesi.

Makine öğrenimi, daha iyi segmentasyon oluşturmak için bunları ve diğer birçok faktörü kullanır, böylece her bir müşteri grubuna daha kişiselleştirilmiş bir yaklaşım geliştirmenize yardımcı olur. Bir örnek vermek gerekirse, bir karar ağacı algoritması kullanıcıları farklı segmentlere ayırır, böylece daha sonra daha iyi hedeflenmiş pazarlama stratejileri oluşturabilirsiniz.

Satın alma kalıpları ve davranışları

Otomatik analitik, farklı ürünler ve müşteri satın alma alışkanlıkları arasındaki ilişkileri görmek için birliktelik kuralı öğrenimi (örneğin, Apriori ve Eclat algoritmaları) gibi teknikler kullanır.

Örneğin, pazar sepeti analizi, hangi ürünlerin sıklıkla birlikte satın alındığını bulmanın harika bir yoludur ve zaman içindeki satış eğilimlerini analiz etmenize ve talep dalgalanmalarını öngörmenize olanak tanıyan bir zaman serisi analizidir.

Müşteri geri bildirimi ve duyarlılık analizi

Duygu analizi ile NLP kullanarak müşterilerin duygu ve düşüncelerini öğrenirsiniz. Duygu analizi için NLP ne kullanır:

• müşteri geri bildirimi;
• yorumlar;
• Ürünle ilgili sosyal medya paylaşımları.

LSTM (Uzun Kısa Süreli Bellek) ağları gibi NLP algoritmaları, toplanan metin üzerinde çalışarak metni duygularla ilgili kelimelere göre olumlu, olumsuz ve nötr olarak kategorize eder. Böyle bir yaklaşım sayesinde şirket, sahip oldukları ürünün olumlu mu yoksa olumsuz mu algılandığını ve daha iyi hale getirmek için tam olarak neleri geliştirmeleri gerektiğini kapsamlı bir şekilde anlayabilir.

Çevrimiçi etkileşim ve dijital ayak izi

Kullanıcıların web sitenizle/ürününüzle nasıl etkileşime geçtiğini bilmek çok önemlidir ve Google Analytics gibi araçlar bu konuda size yardımcı olabilir. Örneğin en popüler sayfaları veya özellikleri, sayfada geçirilen süreyi, hemen çıkma oranını vb. bulmak için web sitesi ziyaretlerini, tıklama düzenlerini ve sosyal medya katılımını içeren kullanıcı etkileşimlerini izlerler. Tüm bunlar web sitenizi geliştirmek istediğinizde ancak nereden başlayacağınızı bilemediğinizde size yardımcı olur.

Otomatik analitik ve çözümlerin uygulanmasındaki zorluklar

Otomatik analitiğin çok sayıda faydası ve kullanım alanı ile birlikte ele alınması gereken zorluklar da ortaya çıkmaktadır. Kaydırmaya devam edin ve otomatik veri analitiğinin önünüzde ne gibi engeller oluşturabileceğini öğrenin.

Kaynak: Millimetrik

Veri gizliliği endişeleri

Veri otomasyonu genellikle hassas verilerle çalışmak anlamına gelir. Birçok kişinin endişe duymasının nedenlerinden biri de budur. Veri sızıntısını önlemenin yollarından biri, aktarım halindeki veriler için SSL/TLS ve bekleyen veriler için AES gibi şifreleme teknolojilerini kullanmaktır.

Şirket ayrıca GDPR ve CCPA gibi düzenlemelere de uymalıdır (veri toplama, işleme ve depolama konusunda katı kurallar sağlarlar).

Nitelikli personel ihtiyacı

Otomatik veri analitiği kullanmaya karar verirseniz, veri bilimi, makine öğrenimi ve büyük veri teknolojileri konusunda deneyimli profesyonellere sahip olduğunuzdan emin olun. Profesyonel bir veri analisti bulmak için zamanınız yoksa, mevcut personelin becerilerini artırmak için eğitim ve gelişim programlarına yatırım yapın.

Buna ek olarak, kullanıcı dostu arayüzler sağlayan ve genellikle daha geniş kitleler için daha erişilebilir olan birçok analiz platformundan birini kullanabilirsiniz (örneğin, AWS SageMaker veya Google Cloud AI).

Veri doğruluğu ve alaka düzeyi

Son konser çoğunlukla kullanılan verilerin kalitesiyle ilgilidir. Örneğin, veriler düzgün bir şekilde temizlenmemişse, çok fazla boşluk varsa veya basitçe ilgili değilse, sonuç içgörüleri sizin için iyi bir şey yapmayacaktır.

Veri setini analiz için kullanılabilir hale getirmek için düzenli olarak temizleyin, doğrulayın ve standartlaştırın. Verilerdeki hataları, mükerrerlikleri ve tutarsızlıkları tespit edip düzeltebilecek otomatik veri kalitesi araçlarını kullanmayı unutmayın. Makine öğrenimi modelleri onlara verdiğiniz veriler üzerinde eğitildiğinden, bu verilerin iyi kalitede olduğundan emin olun.

Otomatik analitikte gelecek trendleri ve tahminleri

Giderek daha fazla şirket yapay zeka ve makine öğrenimini iş akışlarına entegre etmeye başladıkça, otomatik analizin geleceğinin parlak olduğunu güvenle söyleyebiliriz. AI/ML entegrasyonundan uç bilişim kullanımına kadar her şey en iyi içgörüleri elde etmeye yardımcı olmak için çalışacaktır.

Otomatik analitikte trendler

Burada, gelecekte önemli ölçüde büyüyecek olan trendleri inceleyeceğiz:

• IoT ile yapay zeka ve makine öğrenimi entegrasyonu. IoT cihazları büyük miktarda veri ürettiğinden, bu cihazlara entegre edilen yapay zeka bu verilerin daha hızlı işlenmesine yardımcı olacak ve daha iyi müşteri içgörüleri sağlayacaktır.
• tahmine dayalı analitik ilerliyor. Daha incelikli tahminlerin yardımıyla işletmeler, müşteri davranışları, tercihleri ve gelecekteki trendlere ilişkin içgörüler hakkında daha derinlemesine bilgi sahibi olacak.
• uçbilişim. Uç bilişim, verilerin üretildiği yere daha yakın bir yerde (örneğin, toplandığı cihazın içinde) analiz edilmesini sağlar. Bu yaklaşım, kişiselleştirilmiş pazarlama ve mağaza içi müşteri deneyimi geliştirme gibi uygulamalar için gerçek zamanlı bilgi sağlanmasına yardımcı olacaktır.
• veri gizliliği. Kullanılan verilerin güvenliğine ilişkin endişelerin artmasıyla birlikte, otomatik analitik alanındaki gelecek trendlerinde yeni şifreleme yöntemlerinin yanı sıra kişisel müşteri verilerinin anonimleştirilmesine de yer verileceğine şüphe yok.

Son düşünceler

Sonuç olarak, müşteri davranışları hakkında faydalı bilgiler elde etmek için otomatik analitiği kullanmak, yalnızca işletmenin kendisi için içgörüler elde etmek için değil, aynı zamanda uzun vadede ürününüzle ilgili müşteri memnuniyetini artırmak için de iyi bir yoldur.

Makine öğrenimi ve yapay zeka yardımıyla kullanıcıları belirli verilere göre kategorize edebilir, sadece sosyal medya gönderilerini tarayarak ürününüzdeki en iyi ve en kötü özellikleri bulabilir, hatta müşterilerinizin piyasaya süreceğiniz yeni ürünü beğenip beğenmeyeceğine dair gelecek tahminlerinde bulunabilirsiniz. Yapay zeka analitiğinin alanı çok geniştir ve neyle başlayacağınızı bildiğinizde harika işler çıkarabilirsiniz.