Veri Analitiği Nedir? e-Ticaret’te Büyüme İçin Veri Analitiği Kullanımı

Veri Analitiği Nedir?

Şirketler her zaman çok fazla veri toplar ancak bu veriler ham haliyle ve işlenmeden bir şey ifade etmezler. Veri analitiği ile bu veriler toplanır, analiz edilir, kategorilere ayrılır ve işlenir. Veri analitiği, şirketlerin faaliyetlerini dijital olarak geliştirmelerine, karar verme süreçlerinde daha yenilikçi olmalarına ve ileri görüşlü kararlar vermelerine olanak tanır. Veri analistleri bu ham verileri toplar, düzenler ve anlaşılır hale getirir. Verileri yorumladıktan sonra şirket artık adımlarını neye göre atacağını daha iyi bilir.

Veri analitiğini ayrıca bir şirket içerisindeki sorunların ve zorlukların çözülmesi için kullanılan iş hamlesi olarak da düşünebiliriz. Veri analitiği, geçmişi anlamlandırmanıza ve gelecekteki eğilimleri tahmin etmenize yardımcı olur. Kararlarınızı ve stratejilerinizi varsayımlar üzerinden yapmak yerine veri analitiği sonuçlarına göre hareket ederek daha bilinçli seçimler yapabilirsiniz.

Ölçme ve Veri Analitiği İlişkisi Nedir?

Elde edilen ham veriler, istenilen bilgileri ortaya çıkarmada ölçme ve değerlendirmeye yardımcı olacak en büyük araçtır. Bu veriler sayesinde kurumlar karar alma süreçlerini daha iyi analiz eder. Ölçülebilirlik dijitalleşmenin getirdiği en önemli avantajlardan biridir. Bu sayede şirketler, veri odaklı düşünerek, bilimsel yöntemler kullanarak veri analitiğinden faydalanır. Elde edilen veriler ilk önce analiz edilir ve ölçümlenir daha sonra bu sonuçlara göre stratejiler belirlenir.

Veri Analitiği Türleri Nelerdir?

Veri analitiğinde; tanımlayıcı analitik, teşhis analitiği, tahmine dayalı analitik ve öngörüye dayalı analitik olmak üzere farklı türler bulunmaktadır.

Tanımlayıcı Analitik Nedir?

Tanımlayıcı analitik, geçmişte ne olduğuna bakan ve “Ne oldu?” sorusuna yanıt arayan veri analitiği türüdür. Burada, geçmişe ilişkin öngörü sağlamak için birden çok kaynaktan alınan ham veriler toplanır ve bir araya getirilir. Bu, belirli bir süre içinde neler olduğunu açıklar. “İzlenme sayısı arttı mı? Satışlar bu ay geçenden daha mı güçlü?” gibi sorulara yanıt aranır. Eğilimleri ve ilişkileri açıkladığı ancak daha derine inmediği için basit bir türdür. Bu yüzden tek başına yeterli olarak görülmez.

Teşhis Analitiği Nedir?

Tanımlayıcı analitik “ne oldu” kriterine bakarken teşhis analitiği “neden” araştırması yapar. Teşhis analitiği, geçmiş performansı etkileyen nedenleri ve faktörleri keşfetmek için kullanılır. Detaya inme, veri keşfi, veri madenciliği gibi teknikleri kullanır.

Tahmine Dayalı Analitik Nedir?

Adından da anlaşılacağı üzere tahmine dayalı analitik, gelecekte ne olabileceğini tahmin etmeye çalışır. Tahmine dayalı analitik, geçmiş verilere ve olasılık teorisine dayalı olarak gelecekteki bir sonucun olasılığını tahmin eder. Bu analitik türü, belirli bir zamanda hangi ürünlerin popüler olacağı, şirket gelirinin ne kadar artıp azalacağı gibi sonuçları tahmin etmek için kullanılır. Tahmine dayalı analitikte bir eğilim, korelasyon, neden ve olasılık belirlemek amaçlanır.

Öngörüye Dayalı Analitik Nedir?

Öngörüye dayalı analitik, öngörülen sonuçlara dayalı olarak önerilen adımların belirlenmesine yardımcı olmak üzere tahmine dayalı analitik üzerine kuruludur. Öngörüye dayalı analitikte yapay zeka, kurumsal hedefler, sınırlamalar gibi birçok faktör yardımcı olarak kullanılır. Bu modelde, atılan adımlar ve olay ilişkileri sürekli olarak analiz edilir ve en uygun çözümün önerilmesi amaçlanır.

Veri Analitiği Yöntem ve Teknikleri Nelerdir?

Veri analistlerinin verileri işlemek ve analiz etmek için kullandığı birkaç farklı yöntem ve teknik vardır.

Regresyon Analizi Nedir?

Regresyon analizi, gerçekleşen bir ya da daha fazla değişkendeki değişikliklerin diğerini nasıl etkileyebileceğini belirler. Değişkenler arasındaki ilişkileri tahmin etmek için kullanılan istatiksel işlemdir. Örneğin, pazarlama çalışmaları için yapılan harcamalar satışları nasıl etkiler?

Monte Carlo Simülatörü Nedir?

Monte Carlo simülatörü farklı sonuçların olma olasılığını araştırır. Genellikle risk azaltma ve kayıp önleme için kullanılan bu simülasyonlar, birden fazla değer ve değişken içerir ve genellikle diğer veri analitiği yaklaşımlarından daha kapsamlıdır. Risk analizi yapılırken bu tekniğe sıklıkla başvurulur.

Faktör Analizi Nedir?

Faktör analizi, büyük bir veri kümesini alıp daha küçük ve yönetilebilir bir veri kümesine indirger. Bu teknik sayesinde veri yığını olan bilgiler daha okunur ve anlaşılır hale gelir. Faktör analizi ile genellikle müşteri sadakati gibi hususlar için kullanılır.

Kohort Analizi Nedir?

Kohort analizi ile bir veri seti ortak özellikleri paylaşan gruplara ayrılır ve müşteri segmentlerini anlamak için kullanılır. Bu veri analistlerinin ve diğer veri analitiği kullanıcılarının, belirli bir veri alt kümesiyle ilgili sayılara daha fazla ulaşmasına olanak tanır.

Küme Analizi Nedir?

Küme analizi, gelişen olayları ve nesneleri gruplar halinde sınıflandırır. Verilerin yapısını ortaya çıkarmak için kullanılan veri analitiği tekniğidir.

Zaman Serisi Analizi Nedir?

Zaman serisi analizi, verileri zaman içinde izler ve bir veri noktasının değeri ile veri noktasının oluşumu arasındaki ilişkiyi sağlamlaştırır. Haftalık satış rakamları gibi zaman içinde gelişen eğilimler için kullanılır. Genel olarak ekonomik ve satış tahminleri belirlemekte kullanılan bir tekniktir.

Duygu Analizi Nedir?

Önceki tekniklerde nicel veriler analiz edilirken, duygu analizinde nitel veriler temalara ayrılarak yorumlanır ve sınıflandırılır. Müşterilerin marka, ürün ya da hizmet için neler düşündükleri ve nasıl hissettiklerini anlamak amacıyla kullanılır.

Veri Analitiği Araçları Nelerdir?

Günümüzde veri analistleri, veri toplamaya, bilgileri depolamaya, verileri işlemeye ve bulguları raporlamaya yardımcı olmak için birtakım araçlar kullanırlar. Bunların en popüleri tabii ki Microsoft Excel’dir. Excel matematiksel analiz ve tablo şeklinde raporlama için sık sık kullanılır. Veri analistleri veri tabanlarını dönüştürmek ve işlemek için genellikle programlama dillerini de kullanmaktadır. Bu açık kaynaklı programlama dili olan yazılım, kullanıcıların verileri ayırmasına, özetlemesine yardımcı olur. Veri analistleri ayrıca bulguları bildirirken veya sunarken de yardımcı programlara ihtiyaç duyar. Tableau ve Power BI programları ise bilgileri derlemek, veri analitiği gerçekleştirmek ve sonuçları panolar ve raporlar aracılığıyla sunmak için veri görselleştirme ve analiz araçlarıdır.

Veri Analitiği ve Veri Analizi Arasındaki Farklar Nelerdir?

Veri analitiği ve veri analizi arasında benzerlikler de olsa aynı kavramlar değildir. Veri analizi ile veri sorgulanarak anlaşılması sağlanır. Veri analitiği ile ise belirli yöntemler kullanılarak alınacak kararlar için veriler incelenir, kategorilere ayrılır ve işlenir. Veri analizi ile geçmişteki bilgileri daha iyi anlarken veri analitiği ile analiz ettiğimiz veriler doğrultusunda strateji belirleyebiliriz.

Veri Analitiği ve İş Analitiği Arasındaki Farklar Nelerdir?

Veri analitiği toplanan çok sayıdaki veriyi toplar ve tahminler elde etmek için analiz eder. İş analitiği, bu fikri önceden oluşturulan il içeriği ve analiz sürecini hızlandıran araçlarla iş anlayışı bağlamına koyar. İş analitiği ile tarihsel iş verileri alınır ve işlenir. Veriye dayalı iş kararları bu bilgilere göre verilir. İş analitiği daha dar bir odağı baz alırken veri analitiği daha yaygındır.

e-Ticarette Büyüme İçin Veri Analitiği Neden Önemlidir?

Veri analitiği tüm sektörlerde olduğu gibi e-ticarette de başarılı adımlar atmak için çok önemlidir. Veri analitiği, e-ticaret mağazanız için mümkün olan en iyi sonuçları üretmenizi ve daha bilinçli kararlar vermenizi sağladığı için kritiktir. Veri analitiği ile pazarlama kampanyalarınızın etkinliğini, bireysel deneyimleri iyileştirmek için müşteri verilerini analizini, haftalık-aylık satışlar performansınızı ölçebilirsiniz.

e-Ticaret İçin Veri Analitiği Faydaları Nelerdir?

Veri analitiği ile operasyonel süreçleri en verimli şekilde organize edebilir, maliyetleri en aza indirebilir, daha doğru stratejik kararlar alabilirsiniz. Veri analiti sayesinde yaptığınız pazarlama ve indirim kampanyalarının ne kadar başarılı olduğunu ölçebilirsiniz. Hangi mecradaki reklam çalışmanızın daha etkili olduğunu görebilir. Hangi ürün ya da hizmetin daha çok ilgi gördüğünü analiz edebilirsiniz.

Veri analitiği ile satış hedeflerinden, müşteri beklentilerinin karşılanabilmesi için doğru ürünlerin doğru zamanda erişilebilir olmasını sağlamaya kadar birçok önemli kriter hakkında bilgi sahibi olabilirsiniz.

Bir diğer faydası ise veri analitiğini kullanarak sektörde neler olup bittiğine dair daha detaylı fikir edinebilirsiniz. Böylece iyileştirme adına ve azaltmanız gereken riskler için daha sağlıklı kararlar alabilirsiniz. Müşterilerinizi grup ve segmentlere ayırarak davranışlarını analiz ederek ürün/hizmet iyileştirme, kampanya geliştirme gibi hususlar için strateji belirleyebilirsiniz.

e-Ticaret İçin Veri Analitiği Örnekleri Nelerdir?

Dünyanın en büyük dizi ve film platformu olan Netflix, veri analitiğini en etkili kullanan şirketlerdendir. Netflix, abonelerinden veri toplayarak müşteri davranışlarını analiz ederek kişilere tercihlerine göre film ve dizi önerir. Kullanıcının yapımı izlediği saate ve tarihe, kullandığı cihaza, yapımı duraklattıysa daha sonra izlemeye devam edip etmediğine, tamamını bitirip bitirmediğine ve ne kadar sürede bitirdiğine dair verileri toplar. Netflix’e göre tavsiye sistemi platformda yayınlanan içeriğin %80’den fazlasını oluşturduğu için bir milyardan fazla müşteri elinde tutuyor.

Pazaryeri devi Amazon da veri analitiğine önem veren kuruluşlardandır. Amazon müşterilerine Netflix örneğinde olduğu gibi öneri motorunu kullanır. Bir kullanıcı belirli bir ürünü satın aldığında, kullanıcının ilgisini çekebilecek başka ürün önerileri sunar. Örneğin, kullanıcılar şampuan satın alırsa Amazon onlara saç kremi satın almayı da öneriyor.