Bir veri bilimcisi olduğunuzu mu düşünüyorsunuz?

Proximity Londra’nın veri ve analiz sorumlusu Claire Tusler’a göre bir veri analisti olmak için sadece doktora eğitimini tamamlamış olmak yeterli değil. Aynı zamanda müşterinin verilerini anında işlem yapılabilir bir kavrama dönüştürmeniz de gerekir.

Pazarlama dünyasına bağlı olarak pazarlama ekiplerinin becerileri, son beş yılda geri dönülmez bir şekilde değişti. Tüm endüstriler, veri bilimi dünyasında geri kalmamaya çalışırken, bu durum sektörde veri analisti ve internet tasarımcısı gibi iş unvanlarının da oluşmasını sağladı.
Peki pazarlama dünyası veri bilimcileri sayesinde nasıl gelişti ve pazarlama dünyasında veri bilimcisi olmak için ne gerekiyor?

Veri bilimi farklı beceriler ve farklı bakış açıları içerir. Benim için bir veri bilimcisi, müşteri verilerini ham biçimde alıp, gerçek zamanlı olarak uygulanabilir eyleme ve müşteri içgörülerine dönüştürebilecek zihniyete ve becerilere sahip olmalı. Bugün çok fazla veri bilimcisi, içerikten ziyade verilere odaklanmakta. Bu veriler size neler olduğunu anlatırken, insanların davranışlarının ve hareketlerinin sebebini size anlatmaz. Bu da aslında sadece dolaylı yoldan çözümlere ulaşmanızı sağlar.

İşletme sorunu ve müşteri görüşleri ile başlayın
Sorun ne kadar belirgin olursa, çözüm de o kadar belirgin ve doğru olur. Uber, bu ana fikir üzerine kurulmuş bir şirket. Algoritmanın ardında yatan fiyatlandırma stratejisi ve veri bilimi, işin mümkün olduğunca verimli olmasını sağlamak için oluşturulmuş. Talepte bir yükselme olduğunda, fiyatlar artar. Yani, 20 bin insanla birlikte konserden çıktığınızda herkesin istasyona gideceğini, Uber algoritması bilir ve buna göre sisteminde ayarlamalar yapar. Müşteri bakış açısına göre bu algoritma; taksi fiyatlarını ve taksinin çağrıldıktan sonra ne kadar zamanda geleceğini bilir. Bu sistematik iş tamamen müşteri odaklıdır ve algoritması sayesinde gerçek zamanlı eylemleri yönlendirir. Müşteri davranışının önemli bir konu olduğunu anlatan bir diğer örnek ise Burger King’in FCB New York tarafından yayınlanan “Whopper detour” kampanyası. Bu kampanyada McDonald’s’ın 600 metre yakınına gelen müşteriler hedeflendi ve onlara mesajla bir kuruşa Whooper yiyebilecekleri bilgisi verildi. Yapılan bu girişim son derece cesur, dikkat çekici ve bir o kadar “yaramaz” bir davranıştı.

Satışları ve uygulamanın indirilme sayısını arttırmak, en önemlisi büyük oranda farkındalık yaratmak ve bir çözüm oluşturmak için hazır verileri kullanmanın etkisi net bir şekilde kanıtlanıyor.

Başarı için dört bileşen
Proximity London’da veri bilimi departmanımız hem iş konularına hem de müşteri görüşlerine odaklanır ve analizlerini gerçekleştirir.

Specsavers için geliştirdiğimiz konseptte gelir kaybına neden olan sorunları ve randevular ile ilgili çıkan sorunları analiz ettik. Geçmiş verileri kullanarak, profil bilgilerinden tutun da satın alınan ürün türüne kadar bir dizi temel tanımlayıcıyı izole ederek, günün trafik bilgisi, resmi tatiller ve Black Friday gibi önemli olayları dış faktörler ile ilişkilendirdik. Bu işlem, bize hedef kitlemizde kimin olmayacağını gösterirken aynı zamanda her bir kişiye göndereceğimiz iletinin zamanlaması hakkında da tahmin fırsatı verdi. Örneğin; anneler hatırlatma mesajlarını 24 saat önceden alacakken, 75 yaş üstü insanlar bir hafta önceden mektup ile bilgilendirilecekler.

Etkili bir veri bilimcisi olmak için
Sonuç olarak, etkili bir veri bilimcisi olmak için gereken dört temel unsur var:

-Sorunu net bir şekilde tanımlayın

-Müşteri görüşleri hakkında düşünün

-Gerçek zamanlı işlemler gerçekleştirin

-Çeşitli veri kaynakları kullanın

Yalnızca yukarıda belirttiğimiz faktörleri birleştirerek işlem yapabilir, içgörülere ulaşabilir ve müşterilerde de uygulayabiliriz.

Claire Tusler
Head of Data and Analytics, Proximity London

Bu yazı, Campaign Türkiye 94. sayısında yayınlanmıştır.

Bunları da beğenebilirsin

Cevap bırakın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.