Birçok işletme büyük verinin yükselişini benimsiyor; araştırmalar, bazı kuruluşların veri depolama, veri madenciliği ve altyapı yatırımlarını yıldan yıla iki katına çıkarmayı planladığını gösteriyor. Ancak söz konusu verilerden elde edilen bilgiler, yalnızca eyleme geçirilebilir ve ilerici içgörülerle birleştirildiğinde güçlü bir iş aracına dönüşür. İşte burada öngörücü ve önerisel analitik devreye girer.
Her iki analitik yöntemi birlikte ele alındığında, B2B tahmine dayalı pazarlamanın önemli bir unsurudur ve doğru uygulandığında işletmenin optimum şekilde büyümesini destekleyebilir. Bu makalede, önerisel ve öngörücü analitik arasındaki farklara, her ikisinin avantajlarına ve zorluklarına, ayrıca bunların işletmenizin kararlarını nasıl yönlendirebileceğine ve veriye dayalı stratejileri nasıl destekleyebileceğine bakacağız.
Öngörücü Analitik Nedir?
Öngörücü analitik, gelecekteki iş trendleri, iş sonuçları ve pazarlama performansı hakkında tahminler veya “öngörüler” yapmak için mevcut ve geçmiş veri kümelerini kullanan istatistik ve modelleme tekniklerini ifade eder. Bu, personel ihtiyacı gibi kısa vadeli tahminleri veya işletmenin nakit akışını ya da gelirini gösteren uzun vadeli trendleri içerebilir.
Öngörücü analitik; makine öğrenimi, algoritmalar ve yapay zekâ kullanarak işletme liderlerine çok sayıda senaryo için riski veya potansiyel kazancı değerlendirmeye yardımcı olan kritik bilgiler sağlayabilir. Örneğin öngörücü analitik, bir perakendecinin geçmişte en yüksek hacimli satışlarının ne zaman gerçekleştiğine ilişkin trendleri anlamasına yardımcı olabilir; böylece perakendeci satış tahminleri oluşturabilir ve personel ile stok gibi faktörlere ilişkin karar alma süreçlerini yönlendirebilir.
Önerisel Analitik Nedir?
Genellikle iş veri analitiğinin geleceği olarak görülen önerisel analitik; yapay zekâdan, karmaşık matematiksel algoritmalardan ve makine öğreniminden yararlanarak öngörücü verilerin ötesine geçer. Yalnızca seçenekleri tahmin etmek yerine, sezgilere dayalı yaklaşımı ortadan kaldırmayı ve bunun yerine kurumsal hedeflere ulaşmak için geleceğe yönelik optimum stratejiler önermeyi, ayrıca her eylemin olası sonuçlarını açıklamayı amaçlar.
Önerisel analitik, işletme operasyonlarını etkileyen tüm değişkenleri ve faktörleri hesaba katarak çalışır. Daha geniş veri kümeleri kullanılabilir hâle geldikçe önerisel analitik; risk yönetimi ve işletme optimizasyonu da dâhil olmak üzere birçok kurumsal boyutla başa çıkmak için modelleri ve stratejileri sürekli olarak güncelleyebilir.
Have an account? Log In
Önerisel ve Öngörücü Analitik
Teknoloji ve yapay zekâdaki hızlı gelişmeler ve giderek daha rekabetçi hâle gelen pazarlarla birlikte araştırmalar, öngörücü analitik pazarının 2030 yılına kadar 23,4 milyar dolara ulaşmasının beklendiğini gösteriyor. Önerisel ve öngörücü analitik, önemli iş verisi araçlarıdır ve işlevleri zaman zaman örtüşse de belirli temel farklılıkları ve amaçları vardır.
Öngörücü ve önerisel analitik, işletme stratejilerinizi yönlendirecek içgörüler sağlamayı amaçlar. Öngörücü analitik geçmiş verilere dayanarak gelecekteki olası sonuçları tahmin ederken, önerisel analitik çeşitli olası sonuçlara dayanarak belirli eylemler geliştirmek için verileri kullanır. En basit ifadeyle, öngörücü analitik gelecekte ne olabileceğini, önerisel analitik ise işletmenizin bundan sonra ne yapması gerektiğini değerlendirir.
Öngörücü analitik; bilinmeyen bir değişkenin değerini tanımlamak için müşteri veya işlem verileri gibi yapılandırılmış verilerden ve değişkenlerden içgörüler elde eder. Buna karşılık önerisel analitik, veri kısıtlamalarına daha az bağlıdır ve çeşitli veri kümelerini, girdileri ve diğer değişkenleri ve bunların birbirleriyle nasıl etkileşim kurduğunu dikkate alır. Bunun sonucunda önerisel analitik, işletme performansını optimize etmeyi amaçlayan, nicel olarak ifade edilmiş ödünleşimleri içeren modeller geliştirebilir.
Çoğu durumda öngörücü analitik, işletmenizin rekabet gücünü koruması için yeterli değildir. Ancak bu araçlar önerisel analitik ile birlikte kullanıldığında birbirlerini yönlendirebilir ve işletmeniz için en uygun sonraki adımları sağlayabilir. Örneğin her iki aracı da kullanan bir kuruluş, sonraki yıl için gelir tahminleri geliştirmek üzere öngörücü analitikten yararlanabilir. Ardından kuruluş, önerisel analitiği uygulayarak gelir artışı stratejilerini optimize etmek için çeşitli yaklaşımları modelleyebilir.
Önerisel ve Öngörücü Analitiğin Kullanım Alanları
Neredeyse her işletme, öngörücü ve önerisel analitiği uygulamaktan fayda sağlayabilir. Aşağıdaki örnekleri göz önünde bulundurun:
- Personel ihtiyaçları: Verimliliği ve müşteri deneyimini optimize etmek için mevsimler, günün saati ve diğer ayrıntılar gibi çeşitli faktörlere göre kapsama ve işe alım ihtiyaçlarını belirleyin.
- Hedefli pazarlama: Geçmiş tüketici davranışı verilerinden yararlanarak tüketici trendlerini öngörebilir ve pazarlama kampanyalarını buna göre planlayabilirsiniz.
- Finansal modeller: Veriye dayalı kararlar almak için geçmiş verileri ve veri analizini kullanarak satışlar, giderler ve nakit akışı gibi finansal faktörleri öngörebilirsiniz.
- Ekipman arızalarını azaltma: Sorunları azaltmak ve maliyetlerden tasarruf etmek için teknoloji arızalarını öngörmek veya önlemek amacıyla algoritmaları ve yapay zekâyı kullanabilirsiniz.
- İçerik stratejisi ve başarısı: Pazarlama içeriğinizin görevini yerine getirip getirmediğini belirleyin. İçeriğinizden elde ettiğiniz kazançtan daha fazlasına mı mal oluyor? Müşteriler içeriğinizle olumlu şekilde etkileşime giriyor mu? Örneğin, potansiyel müşteri kazandırmıyorsa bir şirket blogu veya birden fazla sosyal medya hesabı büyük bir kaynak israfına dönüşebilir.
İşletmeler İçin Diğer Analiz Türleri
Tahmine dayalı ve yönlendirici analizler, işletme verilerini yorumlamak için kullanılan tek araçlar değildir. Betimleyici analiz ve tanılayıcı analiz gibi araçlarla bir araya getirildiğinde bu yöntemler, işletmenize, gelecekteki senaryolara ve stratejilere ilişkin bütünsel bir bakış açısı kazanmanıza yardımcı olur.
Betimleyici Analiz
Basitçe ifade etmek gerekirse betimleyici analiz, “Ne oldu?” sorusunu yanıtlar.
Betimleyici analiz, geçmiş verileri bir araya getirip yorumlayarak işletmenizin çeşitli yönleriyle ilgili veri noktalarını açıklayan, gösteren ve özetleyen, kolayca anlaşılabilir içgörüler geliştirir. Betimleyici analiz tek başına kullanıcı veya müşteri verileri, gelir artışı ve fiyat değişiklikleri gibi veri kümelerini açıklayabilir.
Diğer veri analizi araçlarıyla birlikte kullanıldığında betimleyici analiz, işletmenizdeki çeşitli güçlü yönleri ve fırsatları fark etmenize ve sonraki iş stratejilerini şekillendirmenize yardımcı olabilir.
Tanılayıcı Analiz
Tanılayıcı analiz, ne olduğunu analiz edip açıklamak yerine belirli değişikliklerin veya olayların neden gerçekleştiğini inceler. Genellikle betimleyici analizden sonraki mantıksal adım olarak uygulanan tanılayıcı analiz, değişkenler arasındaki nedensel ve korelasyonel ilişkileri önermek veya belirlemek için geçmiş verileri kullanır.
Tanılayıcı analiz, işletmenizin aşağıdaki gibi unsurlarını anlamanıza yardımcı olabilir:
- Müşteri veya kullanıcı davranışı
- Teknoloji sorunları
- Çalışan memnuniyeti
- Kurumsal kültür
- Markalaşma ve pazarlama stratejisinin etkililiği
İş Kararlarını Şekillendirmek İçin Analiz Kullanımına Yönelik İpuçları
Tahmine dayalı, yönlendirici ve diğer veri analizi türleri, iş stratejilerini şekillendirmek ve işletmeniz için en doğru eylem planını belirlemek açısından güçlü araçlardır. Aşağıda, işletme analizinizden en iyi şekilde yararlanmanıza yardımcı olacak birkaç ipucu bulabilirsiniz.
1. Basit veri analiziyle başlayın
Sayısız veri kümesi ve kural uygulayabilirsiniz, ancak çok fazla veri bunaltıcı olabilir ve anlamlı içgörülerden uzaklaşmanıza neden olabilir. Verilerinizi odaklı ve anlamlı tutmak için basit analizlerle küçük adımlarla başlayın. İşletmeniz için işe yarayan analizleri belirledikten sonra stratejilerinizi geliştirebilecek ve güçlendirebilecek daha karmaşık veri analizleri eklemeyi düşünebilirsiniz.
2. Zengin veri kümeleri oluşturun
Tahmine dayalı analiz, genellikle yönlendirici analizlerin ve iş modellerinin veya stratejilerinin temelini oluşturduğundan, tüm ilgili verileri kapsaması önemlidir. Örneğin, video oyunu kullanıcılarının yaşı veya konum demografisi ya da tedarik zinciri kullanılabilirliği gibi değişken ve ilgili faktörleri hesaba katarak tahmine dayalı analiz verilerinizi genişletebilir; böylece yönlendirici analiz önerilerinizden daha zengin içgörüler ve daha iyi sonuçlar elde edebilirsiniz.
More Articles
3. Sistemleri güncel tutun
Yönlendirici, tahmine dayalı veya diğer veri analizi araçlarını kullanıyor olsanız da grafiklerinizin ve çizelgelerinizin yalnızca kullandıkları veri girdileri kadar etkili olduğunu unutmamanız önemlidir. Başka bir deyişle, analiz sonuçlarınızın geçerliliğini korumak için tahmine dayalı ve yönlendirici analizlerinizin doğru kaynaklardan elde edilmiş ve düzenli olarak güncellenen verilerle desteklendiğinden emin olun. İşletmenizin veri hijyenini sürekli koruyarak ve algoritmik ve yapay zekâ araçlarını güncelleyerek bilgilerinizi ve içgörülerinizi optimize edin.
İşletmenizin Neden Her İkisine de İhtiyacı Var
İş modellerinizi ve stratejilerinizi bir sonraki seviyeye taşımak istiyorsanız hem tahmine dayalı hem de yönlendirici analizlerden yararlanmayı düşünün. Gerçekçi sonuç öngörüleri ve işletmenizin bir sonraki adımda ne yapması gerektiğine ilişkin uygulanabilir ve ölçülebilir yol haritaları geliştirerek işletmenizin operasyonlarını ve büyümesini optimize edebilirsiniz.
İş stratejilerinizi en üst düzeye çıkarma hakkında daha fazla bilgi edinmeye hazır mısınız? En İyi 10 Pazarlama Analitiği Yazılımı ve En İyi 10 Sosyal Medya Analitiği Yazılımı hakkındaki değerlendirmelerimize göz atın. Favori makalelerinizi iş ortaklarınız ve meslektaşlarınızla paylaşmayı unutmayın; ayrıca yükselen iş trendleri ve araçları hakkında güncellemeler almak için bültenimize abone olun.
