İnsanlar geleceği asla tahmin edemeyebilir, ancak makineler bunu başarabilir. Tahmine dayalı analiz, birçok işletmenin sorunları bugün tespit ederek ve uygulanabilir içgörüler sunarak yarının problemlerini çözmesine yardımcı oluyor.
Bu rehberde tahmine dayalı analiz ve veri biliminin ne olduğunu ve daha iyi iş zekâsı ile büyük veriye dayalı karar alma becerileri sayesinde rakiplerinizin önüne geçmek için bunlardan nasıl yararlanabileceğinizi inceleyeceğim. Ayrıca bir sonraki adımınıza ilham vermek için tahmine dayalı analizin kullanımına ilişkin yedi gerçek dünya örneğini özetleyeceğim.
Tahmine Dayalı Analiz Nedir?
İşletmeler uygulanabilir içgörüleri keşfetmek için veri toplarken dört tür analiz kullanabilir. Tahmine dayalı analiz, işletmenizin buna göre hazırlanıp yanıt verebilmesi için yakın gelecekte gerçekleşmesi muhtemel olaylara odaklanır. Günümüzde tahmine dayalı analizin en önemli itici güçlerinden biri makine öğrenimi ve otomasyon teknolojisinin ortaya çıkmasıdır. Bu, en iyi pazarlama analizi araçlarının temelini oluşturuyor.
Makine öğrenimi, tahmine dayalı modeller oluşturarak ve veri kümelerini gerçek zamanlı olarak inceleyerek insanların davranış ve kararlarındaki bağlantıları bulmak, gelecekte ne yapacaklarını tahmin etmek için geçmişte yaşananlardan yararlanır.
Bu makalede, yedi tahmine dayalı analiz örneğini ve bunların işletmelerin faaliyet gösterdikleri alanları tamamen dönüştürmesine nasıl yardımcı olduğunu ayrıntılı olarak ele alacağım. Doğru kullanıldığında tahmine dayalı veri analizi sizin de rakiplerinizin önünde kalmanıza yardımcı olabilir.
7 Tahmine Dayalı Analiz Örneği
Tahmine dayalı analiz, birçok farklı uzmanlık alanında işletmelerin karşılaştığı pek çok sorunu çözebilir. Tahmine dayalı analizi genel giderlerinizi %25 oranında nasıl azaltacağınızı, satış kapatma oranınızı %15 oranında nasıl artıracağınızı veya hızla artan talebi karşılamak üzere işletmenizi nasıl ölçeklendireceğinizi belirlemek için kullanabilirsiniz. Gelecekteki olayları tahmin ederek işletmenizi avantaj sağlayabileceği ideal bir konuma taşıyabilirsiniz.
Aşağıdaki vaka çalışmalarını başarılarını tahmine dayalı analize, veriye dayalı pazarlama stratejilerine ve makine öğrenimi teknolojisine borçlu olan işletmelere örnek olarak seçtik.
Seebo %98 teslimat oranına ulaşıyor
Biyoteknoloji ve sağlık şirketi Seebo, üretim ve teslimat kapasitesini olumsuz etkileyen sorunlar için birden fazla çözüme ihtiyaç duyuyordu. Şirket, ekipmanları temizlemek ve bakımını yapmak için çok fazla zaman harcadığını ve büyük miktarda atık ürettiğini fark etti. Üretimin durması, üretim kapasitesini azaltıp teslimat sürelerini artırarak Seebo'nun kârını düşürüyordu.
Seebo, temel sorunları tespit etmek ve çözmek için tahmine dayalı analiz kullanımına yöneldi. Atıl süre %83'ten fazla azaltıldı, üretim kapasitesi %5'in üzerinde arttı ve Seebo %98 teslimat oranına ulaştı. Azalan atıl süre Seebo'ya büyük miktarda tasarruf sağladı; tahmini atıl süre maliyetlerinde %72 tasarruf elde edildi. Daha düşük maliyetler ve verimli hâle getirilen üretim, yatırım açısından olağanüstü getiriler sağladı.
Have an account? Log In
Airbnb 5 yılda %43.000 büyüyor
Yeni işletmelerin karşılaştığı en büyük zorluklardan biri, katlanarak artan taleple karşı karşıya kaldıklarında nasıl ölçeklenecekleridir. Airbnb, neredeyse bir gecede hiç yokken sektörde önemli bir oyuncu hâline gelen bir şirket örneğidir. Şirket, 5 yıllık %43.000 büyüme oranını makine öğrenimi teknolojisi ve tahmine dayalı analiz kullanımına bağlıyor.
Airbnb'nin kullandığı model, insan davranış kalıplarını belirlemek için geçmiş verilerle başladı. Veri madenciliği ve tahmine dayalı analiz araçlarından elde edilen içgörüler, Airbnb'nin bir sonraki planlama aşamasının temelini oluşturdu; ancak Airbnb bununla yetinmedi. Tahminlerin doğruluğunu belirlemek için bu içgörüleri test etti ve sonuçlar daha iyi tahminler oluşturmak üzere analiz sistemine geri aktarıldı.
Amazon'un tahmine dayalı sipariş patenti
Perakendecilerin sık karşılaştığı sorunlardan biri, müşterilerin istediği ürünleri stokta tutarken satılmayacak ürünlere alan ayırmamaya çalışmaktır. Amazon, müşterilerinin bir adım önünde kalmasını ve envanter alanını tam da talep görmeye başladıkları anda ihtiyaç duyulan ürünlerle doldurmasını sağlayan yeni bir tahmine dayalı analiz teknolojisinin geliştirilmesine yatırım yaptı.
Sonuç olarak Amazon, müşterilerin satın alacağını bildiği ürünler için siparişler verdi ve bu ürünleri teslimat sürelerini önemli ölçüde azaltacak kadar yakın sipariş karşılama merkezlerine gönderdi. Birçok kişinin Amazon'dan bu kadar hızlı teslimat almasının ve Amazon'un tedarik zincirini bu kadar etkili şekilde yönetmesinin nedeni bu süreçtir.
Gramener & Microsoft yaban hayatını tespit ediyor
Kâr amacı gütmeyen kuruluşların yatırdıkları her doları verimli şekilde kullanmaları gerekir. Nisqually River Foundation'ın en büyük sorunlarından birini çözmek için Gramener ve Microsoft ile iş birliği yapması büyük fayda sağladı.
Vakfın temel amaçlarından biri, Washington'da nehrin 81 millik bir bölümündeki çok sayıda balık türünü takip etmektir. İnsanların balıkları yakalaması, etiketlemesi ve serbest bırakması zaman alıcı ve yorucu hale gelebildiğinden, Microsoft ve Gramener, kâr amacı gütmeyen kuruluş için öngörücü bir analitik modeli oluşturdu. Bir yapay zekâ, nehirdeki çeşitli balık türlerini etkili bir şekilde tanımlamak ve saymak için nehrin videolarını kullandı.
Vakıf, öngörücü analitik modelinin doğruluğunun balıkları manuel olarak takip etmeye kıyasla %73 oranında arttığını ve ilgili maliyetleri yaklaşık %80 oranında azalttığını bildirdi. Artık Nisqually Nehri Vakfı bu parayı daha verimli başka girişimlere yatırabilir.
Triaz Gruppe katalog maliyetlerinden tasarruf ediyor
Triaz Gruppe, katalogları gönderirken müşterilerinin her birine doğru bir değer atamak için öngörücü analitiği kullandı. Bu, şirketin reklamlarının her biri için yatırım getirisini en iyi şekilde belirlemesine ve böylece etkisiz reklamları bırakıp potansiyel müşterilerin daha fazla ilgisini çekecek reklamları kullanmasına da olanak tanıdı.
Triaz Gruppe'nin tespit ettiği sorunlardan biri, çok fazla katalog gönderiyor olmasıydı. Bu katalogların basım maliyeti nedeniyle potansiyel yatırım getirisi büyük ölçüde azalıyordu; dolayısıyla gönderilecek doğru katalog sayısını belirlemek, maliyetleri düşürmek ve pazarlama kampanyalarının dönüşüm oranlarını optimize etmek açısından kritik önem taşıyordu.
Würth satış verimliliğini artırıyor
Potansiyel müşterilere hangi ürünlerin gösterileceğini bilmek, satışı gerçekleştirmekle müşterinin uzaklaşmasını izlemek arasındaki farkı yaratabilir. Würth, her müşteriyle ilk iletişim kurulmadan önce hangi ürünlerle ilgilenme olasılığının daha yüksek olduğunu belirlemek için müşteri davranışlarını inceleyen bir algoritma kullanıyor. Müşteri iletişime geçtiğinde algoritma, müşterinin hangi ürün segmentine ait olduğunu belirliyor.
Satış temsilcilerine, uzmanlaştıkları segmentlerdeki yeni müşteriler veriliyor. Müşterileri doğru segmente atama başarısı %85'in üzerinde olan makine öğrenimi teknolojisi, Würth'ün satış kapatma oranlarını büyük ölçüde artırdı ve satış temsilcilerinin satın alma olasılığı yüksek müşterilerle çalışarak zamanlarını optimize etmelerine yardımcı oldu. Bir diğer fayda da müşteri deneyiminin iyileşmesi ve bunun sonucunda müşteriyi elde tutma oranlarının artmasıdır.
Küresel zincir kupon kullanımını %15'e kadar artırıyor
Yapay zekâ, gıda perakendecilerinin yıllardır farkında olduğu bir sorunu çözmelerine yardımcı oluyor. Birçok müşteri makbuzlarına basılan kuponlara dikkat etmiyor ve dijital medyanın yükselişi, tasarruf fırsatlarını bulmak için haftalık gazetelerini kullanan kupon kesen kişilerin sayısını azalttı.
Son öngörücü analitik örneğimizde, küresel bir gıda perakende şirketi kupon kullanımını %15 oranında nasıl artıracağını öğrendi ve bu bilgiyi üç kat daha fazla kupon kampanyası oluşturmak için kullandı. Müşteriler kuponlarını kullanabilmek için daha fazla ürün satın aldığından, bu durum 10.000'den fazla mağazayı olumlu etkiledi.
Öngörücü Analitiğe Başlarken
Derin öğrenme teknolojisi finansal hizmetler, insan kaynakları ve sağlık hizmetleri sektörlerinde hızla kullanıma sunuluyor. Gelecekteki eğilimleri belirleyebilmek ve öngörebilmek, B2B öngörücü pazarlama için birçok potansiyel uygulama sunuyor.
Yapay zekâdaki gelişmeler son zamanlarda sık sık haber manşetlerine taşınırken, makine öğrenimi algoritmalarından yararlanarak işletmenize nasıl fayda sağlayabileceğinizi merak ediyor olabilirsiniz. İşin derinliklerine dalmadan önce birkaç şeyi bilmeniz gerekir. Öngörücü analitik her şeyi çözen nihai çözüm değildir ve bunu diğer analitik stratejileriyle birleştirmek iyi bir fikirdir.
Her türlü analitiği kullanırken çözmeye çalıştığınız gerçek dünya sorunlarının farkında olmalı, doğru bilgileri toplamalı ve öngörücü analitik modellerinizi oluşturmalısınız. Eyleme geçirilebilir içgörüleri topladıktan sonra, öğrendiklerinizi uygulamaya koymanın ve böylece karşılığını almanın zamanı gelir.
Önerilen Okuma: En İyi İçerik Analitiği Yazılımları
Çözmeniz Gereken Sorunu Belirleyin
Yukarıdaki hikâyelerde gösterdiğimiz gibi, öngörücü analitiği kendi yararına kullanan her kuruluşun kendine özgü bir dizi sorunu vardı. Bazı durumlarda sorun, üretim maliyetlerinin çok yüksek olması veya doğru müşteri kitlesine ulaşamamalarıydı. Diğer örneklerde ise şirketlerin müşterilere erişimlerini ve müşteri etkileşimini artırmanın yollarını değerlendirmesi gerekiyordu.
Kendi öngörücü analitik çözümünüzü oluştururken dikkate almanız gereken birçok veri türü vardır. Analitiği kullanmak için bir amacınız olması adına kendi şirketinizin zayıf yönlerini değerlendirmeye çalışın. Bir veya daha fazla sorun belirledikten sonra, bunların üstesinden nasıl gelebileceğinize ilişkin içgörüler aramaya başlayabilirsiniz.
Gerekli Verilere Sahip Olduğunuzdan Emin Olun
Deneyimli bir veri analisti, makine öğrenimi teknolojisinin yalnızca kendisine sağladığınız bilgiler kadar iyi olduğunu bilir. Örneğin, müşteri elde tutma oranlarını nasıl artıracağınızı belirlemeye çalışıyorsanız üretim maliyetiyle ilgili veri toplamak zaman ve kaynak israfıdır. Hangi sorunları çözmeye çalıştığınızı bildiğinizde, hangi tahmine dayalı analitik algoritmalarını kullanmanız gerektiğini de bilirsiniz.
Çoğu durumda işletmeler birden fazla sorun hakkında içgörü elde etmeye çalışır. Ancak kullanmadığınız veya herhangi bir içgörü elde etmediğiniz tonlarca veriyi toplama tuzağına düşmeyin. pazarlama istihbaratı yazılımına yaptığınız yatırım da dâhil olmak üzere, zamanınızın ve kaynaklarınızın verimliliğini en üst düzeye çıkarmak istersiniz.
More Articles
Tahmine Dayalı Analitik Modelleri Oluşturun
Kendi tahmine dayalı analitik modellerinizi oluşturmaktan korkmayın. İşletmeler makine öğrenimini son derece hayal edilemez şekillerde kullanıma sundu. Örneğin, bir üretim tesisindeki makinelerin bakımının ne zaman yapılmasının en uygun olduğunu belirlemek için tahmine dayalı analitikten yararlanabilirsiniz. Yoğun dönemlerin kapsanması ve minimum kesinti yaşanması için çalışanların programını düzenleyebilir, böylece personel ücretlerinizin değerini en üst düzeye çıkarabilirsiniz.
Bir başka yararlı model, gelecekte elinizde ne kadar nakit bulunacağını ve bunun en iyi nereye yatırılacağını tahmin edebilir. Önümüzdeki 6 aydan bir yıla kadar ne kadar paranızın kullanılabilir olacağına dair doğru bir tahmin, işletmenizi büyütmeye veya yeni şubeler açmaya çalışıyorsanız gerçekten bilgilendirici olabilir.
İçgörülerinizi Eyleme Geçirin
Son adım, edindiğiniz bilgilerle bir şeyler yapmaktır. Bilgi toplamak ve bu bilgilerden içgörüler elde etmek için onlarca yıl harcayabilirsiniz, ancak herhangi bir düzenleme yapmıyorsanız bu zaman kaybıdır. Bazı işletmelerin yaşadığı sorunlardan biri, değerli içgörüler ellerinin altında olmasına rağmen hiçbir şey yapmadan beklemeleridir.
Bu içgörüler doğrultusunda bir eylem planı oluşturmazsanız rakiplerinizden biri bunu yapabilir.
Gelecekte Tahmine Dayalı Analitiği Kullanmayı Nasıl Planlıyorsunuz?
Bugün ele almadığımız yapay zekâ ve makine öğrenimi teknolojisini kullanma yollarına dair fikirleriniz mi var? Sohbete katılın ve tahmine dayalı analitiğin önümüzdeki yıllarda dijital pazarı nasıl şekillendireceğini düşündüğünüzü bize bildirin. En son haberler ve hikâyeler için bültenimize abone olmayı unutmayın.
