"veri" etiketli yazılar:

17 Eylül 2019 Salı

Anlamlandırma ve Kişiselleştirme

Bunu alan şunu da aldı” algoritmalarının kişiselleştirme için yetersiz olduğunu nicedir anlatıyorum.

Geçenlerde Twitter’da Mustafa Dalcı’nın bir mesajını gördüm.

Bu tweet’in altında yorumlar ve yazışmalar oldu.

Ben de oldukça uzun bir tweet akışı yazdım. Burada, daha derli toplu tekrarlayacağım.

MBA öğrencilerimden birinin, sadece alışveriş  verilerini inceleyerek muhteşem bir isabetle müşteriyi bildiğini şuradan okuyabilirsiniz. Benim de küçük bir örneğim var.

  • Kendimize şunu sormalıyız. “Neden MBA’deki bir öğrenci – işi veri analizi değilken – bu kadar isabetli tahminler yapabiliyor ve modellenebilecek özellikleri saptıyor ama bankalar, telekomcular, süpermarketler, sigortalar, vb. bunları bilemiyor?

Bazı arkadaşlar, tweet’e yanıt olarak, “bu kurumların teknolojik alt-yapıları uygun değil” diye yanıtlamışlar. Maalesef yanılıyorlar. Bankaların, telekomcuların, süpermarket zincirlerinin elinde kişiselleştirmeyi düzgün yapacak teknoloji var. Bazılarının, istatistiksel analiz yazılımlarına yüzbinlerce dolar,  sadece “bunu alan şunu da aldı” (genelde “next best offer” deniliyor) yazılımlarına ve kampanya yönetim araçlarına milyon ABD doları ödediklerini iyi biliyorum. Bunlar Big Data konferanslarında neler anlatıyorlar

  • Onlarda eksik olan şey teknoloji değil. Veriyi içgörüye dönüştürmek için, insana gerek olduğunu ve teknolojinin yetersiz kaldığını bilmemeleri.

Siz arkadaşlarınızla bir konuda sohbet ediyorsunuz. Hemen sonrasında ilgili reklamları görmeye başlıyorsunuz. Sohbet edince, reklamın görülmesi (Google, Amazon, Facebook … işleri) ile banka, süpermarket, telekom, sigorta işleri farklı.

  • 24 saat yanınızda olan cihazın casusluğu ile alışveriş veya işlem verilerini kıyaslamak doğru değil. “Ellerinde yok” dediğiniz teknoloji, bence bu değil… ve zaten bu olmamalı.

E-ticaret’te veri anlamlandırma, geleneksel ticaret ile karşılaştırılamayacak kadar kolay. Daha önce [1] , [2] , [3] yazmıştım. E-ticaret işindekiler çoğunlukla basit modelleri kullanıp anlamlandırmayı ihmal ettiklerinden komik durumlara düşüyorlar… ya da anlamsız teklifler sunuyorlar.

Fırsat sitelerinin moda olduğu (bir ara 200’ün üstünde fırsat sitesi olduğu) dönemde, veri konusunda uyardığım girişimciler “şu anda kişiselleştirme için uğraşmaya gerek yok, en az 2 yıl daha böyle idare ederiz” diyorlardı. Bildiğiniz gibi, sadece birkaç tanesi ayakta kaldı.

  • Girişimciler çoğunlukla “exit” odaklılar. Ufuklarını “girişim değer kazanana kadar” diye belirlemişler. Veriye dayalı düşünme” disiplini, çoğunda yok.

😉

Eğitimlerimde, veri anlamlandırma konulu ilginç iki tane karikatürü kullanıyorum.

Birincisi bu:

İkincisi ise:

İşte bu nedenle, “veri anlamlanırma ustalık gerektirir” diyorum. Anlamlandırma teknolojinin değil, iş birimlerinin görevidir. Büyük kurumların ve e-ticaret girişimcilerinin atladığı da bu noktadır.

🙁

Ben son olarak şu deyişi ekleyeyim.

2-types-of-people-a

Dünyada iki tip insan vardır.
1) Eksik veriden anlam üretebilenler

😉

13 Ağustos 2019 Salı

Fortune 500 Klişesi

Bu blogun okurları, mutlak doğru kavramlara ve klişe cümlelere [1] , [2] , [3] , [4] , [5]  tepkimi bilirler. Üzerinde yıllardır çalıştığım “müşteri deneyimi” konusunda olsa bile klişelerin arkasını özellikle [5] sorgulamak isterim.

😉

Son zamanların gözde klişelerinden biri “Fortune 500 listesindeki şirketlerin yarısı, 16 sene sonra yok oluyor. Bunlar değişime uyum sağlayamadıkları için…

ODTÜ İşletme’den mezun olduğumuzda (1981), Fortune 500 listesindeki şirketlerin ortalama ömrü 25 yıldı. Bize “Okuldan sonra ilk çalışacağınız şirket, siz emekli olurken büyük ihtimalle hayatta olmayacak” diye anlatırlardı.  2018’de ise 16 seneye inmişti. Okuduğum bir tahminde 2030’a gelindiğinde, Fortune 500 şirketlerinin ortalama ömrünün 10 sene olacağı yazılmıştı.

  • İtiraf ediyorum. Bu klişeyi benim kullandığım da oldu.

🙁

Peki, burada hata nerede?” diye soracak olursanız… Bu şirketlerin bir kısmı, gerçekten değişimi anlamadıkları için kayboluyor. Burası doğru… Ne var ki, bazıları da – gösterdikleri gelişme çok başarılı bulunduğu içn – büyük şirketler tarafından satın alınıyor.

DELL, geçen sene veri depolama şirketi EMC’yi 67 milyar dolara satın aldı. 2016’da ilk 120 içinde olan şirket şu anda DELL-EMC olarak geçiyor.

Müşteri geri bildirim pazarının dünya lideri Qualtrics, SAP tarafından 8 milyar dolara satın alındığında Forbes Cloud listesinde 7’inci sıradaydı.

Bu örneklerdeki kurumlar, ayrı bir marka olarak konumlandırmayı bırakıp ana şirketin bir parçası / bölümü (division) olarak anılmaya başlandıktan 2 – 3 sene sonra listeye bakıp “değişime uyum sağlamadığı için…” derseniz, yanılırsınız.

Ülkenin en başarılı web girişimleri Yemeksepeti ve Gittigidiyor’u satın alan kurumlar ismini değiştirseydi… “değişime uyum sağlayamadığı için…” mi diyecektiniz?

😉

Bir de ek bilgi:

Biz öğrenciyken M&A (şirket birleşmesi), finansman kitabında birkaç sayfalık konu idi. Bugün ise, yönetimiyle, finansmanıyla, ticari ve uluslararası hukuk ile… başlı başına uzmanlık konusu.

Bu nedenle, 28 sene öncesinden kalma “Fortune 500 listesindekilerin ortalama ömrü” klişesini bugün kullanacaksanız, çok sayıda dipnot vermeniz gerekir. Benden söylemesi.

.

 

11 Nisan 2019 Perşembe

Doğru Veri Nasıl Yönetilir?

Platin dergisi benden yazı istemişti. Hani şöyle “3 maddede e-ticaret’te veri yönetimi” gibi bir yazı.

Ben pek kısa yazamadığım için 3000 vuruşluk bir yazı göndermiştim.

Özetleyip yayımlamışlar.

BU MADDELERE DİKKAT!

1- İlk önce ne istediğinizi bilmelisiniz. Örneğin; müşterilerin eğilimlerini öğrenmek ve anlamsız teklifleri yapmamak gibi bir amacınız olmalı. Bu durumda ‘eğilim’ bilgisini nasıl elde edeceğinizi sorgulayarak başlarsınız. Veriyi, bilgiye dönüştüremeyenlerin gideceği yer, olası müşterinin çöp sepetinden başka bir yer değildir.

2- E-ticaret sitelerinde müşteriniz olmayanlar bile veri bırakır. Geleneksel perakendecilikte, müşteriniz olmayanı izlemeniz neredeyse imkansızken, dijital dünyada müşteriniz olmayanları bile izleyebilir, doğru zamanda doğru teklifleri yapabilirsiniz. Böylece, teklifinizin doğruluğu ve ne kadar doğru zamanda yapıldığına bağlı olarak onları kazanma şansınız olur.

3- Satın alma öncesi karşılaştırmalar, müşterinin karar verme yöntemi hakkında fikir verir. Müşteri olduğunda, bıraktıkları verileri artık bilgiye dönüştürebilirsiniz. Satın aldıkları ile inceledikleri arasındaki farklar bile müşterinin kişiliği hakkında bize fikir verir. Karşılaştırma verilerini doğru yorumlarsak popülerlik, moda, kullanım kolaylığı, fiyat, renk, marka gibi unsurların satın alma kararındaki ağırlığını bile hesaplayabiliriz.

😉

Ellerine sağlık.

.