Her gün milyonlarca insan, internetteki farklı platformlar üzerinden sayısız veri paylaşıyor. Başka bir deyişle, dijital ortamlarda attığınız her adım, ardınızda bir iz bırakıyor.
Gelin, modern yaşamın hızlı temposu içerisinde sıradan bir sabahı birlikte kurgulayalım. Sabah uyandınız, sosyal medyaya ya da haber sitelerine kısaca göz attınız. Kahvenizi yudumlarken farklı platformlarda birkaç gönderi paylaştınız, son aldığınız dijital hizmeti yorumladınız ya da yalnızca sevdiklerinizle mesajlaştınız. Yalnızca bu olağan ve basit sabah rutininizde bile dijital ortamda çok sayıda veri paylaştınız.
Her gün milyonlarca insan, internetteki farklı platformlar üzerinden sayısız veri paylaşıyor. Başka bir deyişle, dijital ortamlarda attığınız her adım, ardınızda bir iz bırakıyor. Bıraktığınız izler asla kaybolmuyor ya da silinmiyor. İnternet dev bir havuz gibi ve her geçen saniyede milyonlarcası daha üretilen verileri içinde topluyor. Peki, söz konusu veriler nasıl değerlendiriliyor ve ne işe yarıyor? Veri bilimi bu süreçte hangi rolü oynuyor? Veri bilimi alanında yapılan çalışmalar gündelik yaşamınızı nasıl etkiliyor? Aklınıza takılan soruları beraberce cevaplayalım.
Büyük Veri Nedir?
Veri bilimi alanında yapılan çalışmalara geçmeden önce, büyük veri kavramı üzerinde durmakta fayda var. Çünkü internette bulunan tüm veriler, işlenebilir ve değerlendirilebilir bilgilerden oluşmuyor. Her geçen saniyede milyonlarca yeni veri eklenen bir havuzda, yönetilmesi ya da tasnif edilmesi oldukça güç bir yığın oluşuyor. İşte tam da bu noktada büyük veri kavramı önem kazanıyor.
İnternette yer alan karmaşık veri kümeleri düzenli olarak farklı şirketler, yazılımlar ya da programlar tarafından analiz ediliyor, sınıflandırılıyor ve işlenebilir hale getiriliyor. Ortaya çıkan anlamlı ve işlenebilir veriler bütünü, büyük veri (big data) olarak adlandırılıyor. Büyük veri, bir anlamda dijital pazarlama alanında yalnızca sezgisel kararların alındığı dönemin de sonunu getirdi. Çünkü büyük veri ışığında şirketler, hedef kitleleri hakkında çok sayıda bilgi alabiliyor, stratejilerini bu doğrultuda şekillendirebiliyor ve geribildirimleri inceleyebiliyor. Büyük verinin incelenmesi, analiz edilmesi ve işlenmesi ise veri bilimi alanında çalışan kişilerin görevi. Veri analistleri, dijital ortamlardaki veriler bütününden değerli bilgiler elde ediyor.
Veri Bilimi Nedir?
Veri, inovasyonun en temel öğelerinden biridir. Ancak verilerin değerli olabilmesi için onlardan bilgi ve öngörü üretebilmek gerekiyor. Şu an dijital ortamda bulunan verilerin yaklaşık %90’ının son 2 ya da 3 yılda üretildiği düşünülüyor. Yalnızca bu tahmin bile, veritabanlarının ve havuzların içinde bekleyen veri hacminin büyüklüğünü ortaya koyuyor. Veri bilimi de bu noktada devreye giriyor.
Veri bilimi, en basit tanımıyla verilerden bilgi ve değer elde etmek için yapılan istatistiksel ve bilimsel çalışmaları tanımlayan bir alan. Bu alanda çalışan kişiler veri bilimcisi ya da veri analisti olarak adlandırılıyor. Veri biliminin temel amacı, işletmelerin teknolojik gelişmeler ışığında faydalı bilgiler elde etmesini ve toplum yararına kararlar alınmasını sağlayan öngörüler üretmek. Özellikle yenilikçi ürünlerin, hizmetlerin ve servislerin ortaya çıkış sürecinde veri bilimi alanında üretilen öngörü ve trendler oldukça önemli bir rol oynuyor. Veri bilimciler verileri ve geleceğe ilişkin tahminleri çeşitli yazılımlar kullanarak ayrıştırıyor, yorumluyor ve çözüm odaklı analizler yapıyor.
Dijital Pazarlamada Veri Biliminin Önemi
Veri bilimi alanında yapılan çalışmalar birçok farklı sektörü doğrudan ilgilendiriyor. Özellikle öncü dijital pazarlama şirketlerinin büyük çoğunluğu, veri biliminden elde edilen bilgileri kurumlarının çalışma prensiplerine dâhil etmiş durumda. Çünkü söz konusu bilgiler, kurumların ürünlerini ve hizmetlerini geliştirerek rekabet avantajı elde edebilmeleri için eşsiz bir kaynak. Yapılan araştırmalar da büyük veri kullanan şirketlerin kazançlarını yaklaşık %50 oranında artırdığını, reklam harcamalarını kayda değer ölçüde azalttığını ve sosyal medya kullanımı alanında önemli başarılara imza attığını gösteriyor.
Tahmine dayalı modelleme, veri bilimi alanında sıklıkla yapılan çalışmalar arasındadır. Elde edilen modeller, kurumların müşteri davranışlarını, piyasa hareketlerini ve finansal riskleri öngörebilmesini sağlıyor.
Örüntü tanımlama yöntemi ise e-ticaret şirketlerine hedef kitlelerinin alışveriş alışkanlıklarını ve eğilimlerini saptama olanağı tanıyor. Yine veri bilimi alanındaki çalışmalar doğrultusunda, ürünler ve teklifler müşterilere özel olarak kişiselleştirilebiliyor. Çünkü veri bilimi, müşterilerin tercihlerini öğrenerek onları bu doğrultuda kategorize edebiliyor.
Veri bilimcilerin çalışmaları, müşterilerin duygu ve davranış analizleri üzerinde de yoğunlaşıyor. Duyarlılık ve duygu analizleri yapıldığında müşterilerin aldıkları ürün ve hizmet hakkındaki geribildirimleri de değerlendirilebiliyor. Üstelik söz konusu analizler düzenli olarak yapıldığında, müşterilerin uzun vadedeki davranış değişimleri de sistemli şekilde inceleniyor.
Veri Biliminden Destek Alan İkna Sanatı
Dilerseniz sözünü ettiğimiz tüm bilgileri, gündelik yaşamı da göz önünde bulundurarak toparlayalım. Bir internet kullanıcısı olarak yaptığınız işlemler, ardınızda dijital bir ayak izi bırakıyor. Bıraktığınız izler sizin hangi türden ürünler satın almaya eğilimli olduğunuzu, yaş grubunuzu, mesleğinizi, ilgi alanlarınızı ve gelir durumunuzu saptamak için değerlendiriliyor. Bu sayede internete girdiğinizde karşınıza, doğrudan size hitap eden ve ilginizi cezbetmeye yönelik ürünler ve hizmetler çıkıyor. Örneğin bir kazak almak istediniz, ancak aradığınız kazağın stokta olmadığını gördüğünüz için alışveriş yapmaktan vazgeçtiniz. İçinde bulunduğunuz platform bu davranışınızı unutmuyor ve sizi benzer seçeneklerle karşılaştırmak için elinden geleni yapıyor.
Kişiselleştirilmiş ürün ve hizmetlerin örneğini görebileceğiniz en yaygın platformlardan biri de Netflix. Netflix kullanıcılarının her birinin ana sayfasında farklı içerikler mevcut. Çünkü Netflix, sizin izlediğiniz filmleri, dizileri ve belgeselleri göz önünde bulundurarak ana sayfanızı yine sizin ilginizi çekebilecek içerikler kullanarak şekillendiriyor. Hangi filmi yarıda bıraktınız? Hangi türden dizileri peş peşe izlediniz? Günde kaç saatinizi bir şeyler izlemek için harcıyorsunuz? Bu türden verilerin hepsi, size kişiselleştirilmiş hizmet sunmak için kullanılıyor. Böylece sizin Netflix kullanmayı sürdürme ve aldığınız hizmetten memnun olma olasılığınız da artıyor.
Başka bir örnek üzerinden ilerleyelim. Diyelim ki, bulunduğunuz bölgede yapılan Google aramalarında “öksürüğe iyi gelen ilaçlar” üzerinde yoğunlaşan bir hacim var. Google söz konusu aramaları bir salgın olasılığı olarak algıladığı takdirde, bölgedeki eczane ve hastanelerle bu bilgiyi paylaşabiliyor. Söz konusu kurumlar da bu bilgi doğrultusunda stoklarını düzenleyebiliyor, kampanya oluşturabiliyor ve önlem alabiliyor.
Ünlü bir Hollywood yıldızının son katıldığı törende giydiği elbise çok mu konuşuldu? Alınan etkileşimler moda tasarımcılarına iletiliyor ve trend analizleri yapılmaya başlanıyor. Moda şirketleri benzer elbiseler üretiyor ve satışlarını katlıyor.
Amerika’nın öncü perakende mağaza zinciri Walmart’ı rutin alışverişleriniz için ziyaret ettiğinizi düşünelim. Tüm Walmart mağazaları akıllı sensörler aracılığıyla her an izleniyor. Bu sayede sizin mağazada kaç adım attığınız, kaç dakika geçirdiğiniz, hangi reyonları incelediğiniz ve hangi ürünlere temas ettiğiniz belirleniyor. Elbette bu yalnızca size özel bir uygulama değil. Tüm müşterilerin alışveriş ve ödeme alışkanlıklarına ilişkin veriler durmaksızın toplanıyor. Böylece Walmart, müşteri yoğunluğuna göre çalışan sayısını belirleyebiliyor ya da hedef kitlesinin alışveriş alışkanlıklarına yönelik kampanyalar hazırlayabiliyor.
Söz konusu örnekler çoğaltılabilir. Ancak örneklerin tümü, veri biliminin farklı sektörlerden sayısız kuruma müşterilerini ikna etme olanağı sağladığını gösteriyor. Artık her birimizin “dijital vatandaşlar” olarak da adlandırılabileceği modern çağda, verilerden elde edilen bilgi ve öngörüler pazarlama alanındaki işleyişi tümden değiştiriyor.