Veri Analizi Nedir? Nasıl Yapılır?

Dış dünya ile iletişime geçtiğimiz her an, oraya analiz edilebilir veriler bırakmamız ile sonuçlanır: Satın aldığınız bir kıyafet, geçtiğiniz bir yol, kullandığınız bir sosyal medya platformu, müşteri memnuniyet anketleriniz, açtığınız ticket’ların sonundaki ‘’Sorununuz çözüldü mü?’’ sorularına verdiğiniz yanıtlar ve çok daha fazlası.

Neredeyse her an data ile karşılaşarak data ürettiğimiz dünyada, veri analizi pazarlamacılık ve reklamcılık için oldukça önemli. Yapay zeka pazarlamacılığı ile geçmişten daha çok öne çıkmayı başaran veri analizi, artık binlerce platformdan gelen milyonlarda data’nın farklı segmentlere ayrılarak analiz edilmesine, elde edilen analiz sonuçlarının da tüm hizmet ve ürünleri optimize etmesine olanak tanıyor.

Veri analizi sayesinde,

• Geçmişe yönelik yapılan analizler yolu ile geleceğin ön görülmesi,
• Mevcut davranış örüntülerinin önceki sonuçlarla kıyaslanması yolu ile gelecekte elde edilmesi istenen durumlar için en doğru stratejilerin üretilmesi,
• Ürün ya da hizmetleri memnuniyet oranları ve talepler doğrultusunda geliştirilmesi,
• Veri analizinin iç görü teknolojisi ile birleştirilerek otomatik optimizasyon ve iyileştirilmelerin gerçekleştirilebilmesi,
• Manuel olarak incelenemeyecek kadar büyük veri gruplarının otomatik atama ve analiz yolu ile anlaşılabilir parçalara ayrılması ve pazarlama süreçlerinden maksimum verim alınması mümkündür.

Veri Analizi Nedir?

Daha işe yarar, sonuç odaklı ve hedefe uygun stratejiler üretebilmek için var olan davranış ve dönüt örüntülerinin incelenmesi, basitleştirilmesi, modellenmesi sürecine veri analizi denir. Analiz çoğu zaman iç görü oluşturma, yorumlama, sunum ve görselleştirme ile desteklenir. İleri düzey pazarlamacılık faaliyetlerinde veri analizi yapay zeka ve makine öğrenmesi ile birleştirilir.

Veri analizi aşağıdakileri gerektirir:

• Verilerin toplanması,
• Toplanan verilerin hakkında çıkarım yapılacak popülasyonu temsil ettiğinden emin olunması,
• Verilerin muhafaza edilmesi,
• Verilerin kullanım amaçları doğrultusunda segmente edilmesi (alt kategorilere ayrıştırılması),
• Doğru veri analiz teknikleri kullanarak analizin tamamlanması,
• Analiz sonuçlarının görselleştirilerek modellemeye hazır hale getirilmesi,
• İleri düzey analiz süreçlerinde veri analizi sonucunda elde edilen örüntülerin birleştirilerek zamanla yapay zeka öğrenmesinin mümkün kılınması.

Veri Analizi Nasıl Yapılır? 3 Farklı Veri Analiz Tekniği İle Tanışın!

Veri analizi yapmak için istatistik dünyasında kullanılan çok sayıda yöntem var. Bunların hepsi sizin data tipiniz ve verileri analiz etme amacınız ile uyuşmayabilir. Bu yüzden doğru yöntemi seçmek, doğru sonuçları almak için oldukça önemlidir.

Metin Analizi Yöntemi ile Data Analizi

Eğer topladığınız veriler kolayca hesaplanabilen sayılar ve hareket aralıklarından ibaret değilse ve semantik olarak bir şey ifade eden kelimelerden oluşuyorsa, kullanmanız gereken yöntemde makine öğrenimi gerçekten çok değerli olacaktır.

Natural Language Processing (Doğal Dil İşleme) teknolojisi, günümüzde kelime odaklı verileri analiz edebilmek için dil bilimlerinden bilgisayar teknolojilerine, yapay zeka çalışmalarından mobil hizmet optimizasyonlarına kadar çok sayıda alanda kullanılıyor. Bu temel analiz yöntemi, metin ve konuşma işleme, sintaks analizi, morfolojik analiz, anlamsal semantik analiz gibi çeşitli alanlara ayrılarak gerçekleştirilebiliyor.

Temelde bilişi ve bu bilişin dönütlerini algılamayı amaçlayan bu tip analizler anahtar kelimeler belirlemek ve bunların kullanım sıklıklarına bağlı olarak müşterilerin deneyimleri ile ilgili duygularını anlamak amacıyla kullanılıyor.

1. Bir metnin konusunu anlayarak metin bloklarını buna göre sıralamak,
2. Müşterinin duygu veya düşüncesini tespit etmek,
3. Kullanıcı niyeti ya da duygusunu anlamak,
4. Kullanıcının ses tonu üzerinden kelimelerin semantik anlamlarını ayrıştırmak gibi çeşitli fonksiyonlar metin analizi ile gerçekleştirilir.

Metin analizlerinin bir türü olan duyarlılık analizlerinde, müşterilerin metin ya da konuşmalarının analiz edilmesi ve bunların daha sonra ‘’Olumlu’’, ‘’Olumsuz’’ ve ‘’Nötr’’ kategorilerinden birine yerleştirilerek sonucun elde edilmesi sağlanır.

Örneğin MonkeyLearn’nin aşağıda görselini incelediğiniz aracı, text üzerinden kullanıcı duygu ve deneyimini analiz edebilmeyi amaçlıyor.

Betimleyici Analiz (Descriptive, Açıklayıcı)

Betimleyici analizin temel amacı, iki farklı veri arasındaki ilişkiyi değil, doğrudan bir verinin kendisini açıklamaktır. Genel olarak betimleyici analiz, belirli bir data grubunun ne anlam ifade ettiğinin özetlenmesi, bunların derlenerek anlaşılabilir hale getirilmesi amacı ile gerçekleştirilir. Örneğin web sitenizi ziyaret eden kullanıcıların kadın / erkek oranları betimleyici analiz yardımı ile elde edilir. Bu tip bir data ekstra bir çıkarsamayı gerektirmez, kolayca sonucu verir ve bunu yapması için ihtiyaç duyduğu tek şey datanın kendisidir.

Tahmin Analizi (Predictive, Çıkarsamaya Dayalı)

Son dönemlerde makine öğrenimi ve yapay zeka her zamankinsen daha popüler hale gelmişken, predictive olarak nitelendirilen analiz yönteminin gücünü kesinlikle yadsımamak gerekiyor. Makine öğreniminin ne yaptığını biliyoruz: Mevcut bir ana kadar gelen dataların davranış örüntülerini belirleyerek sonraki datalar ile ilgili tahminlerde bulunmak, kullanıcıya önceki örüntülerin ve yeni bulguların karşılaştırılması yolu ile hizmet sunmak. -Ve elbette, çok daha fazlası.

O halde aslında tahmin analizi, iç görü teknolojisi ile birleştirildiğinde, bilgileri modelleme ve bunlardan var olmayanı – henüz gerçekleşmemiş olanı çıkarsama konusunda mükemmel sonuçlar sunar.

İyi ama, bu analiz yöntemi tam olarak nerede kullanılıyor? Hemen söyleyelim:

1. Risk analizleri
2. Satış odaklı pazarlama süreçleri – Reklam nerede verilmeli? Kime verilmeli? Hangi üslup hangi segment için kullanılmalı? Hangi ürün grubu kime pazarlanmalı? Reklam ne zaman verilmeli?
3. Dönüşüm oranı bakımından en iyi sonuçları verecek segmentleri müşteri veri tabanı üzerinden oluşturarak onlara farklı tip pazarlamalar oluşturma

O halde meseleye dijital pazarlamanın gözünden baktığımızda, tahmin analizi ya da çıkarsayıcı analiz bizim oldukça yakınımızda duruyor.

Veri Analizi Nasıl Yapılır?

Hazırsanız şimdi kısaca veri analizinin nasıl yapılabileceğinden söz edeceğiz. İşte adım adım güçlü verilerle güçlü sonuçları, sonraki adımlarda uzman iç görüleri elde etmenin yolu!

1. Öncelikle sorunları belirleyin: Tam olarak hangi alanda veri toplayacaksınız? Her alanda mı? Elbette hayır, bu sadece güç ve kaynak kaybı anlamına gelirdi. Problemleri belirleyerek size bu problemler hakkında yanıtlar verebilecek verileri toplamanız gerekiyor. Bunun için probleminizi bulun ya da sorunuzu sorun.
2. Alt yapı oluşturun: Veri toplamak güçlü bir çalışma sürecini ve uzman bir alt yapıyı gerektirir. Dijital dünyada veri toplayabilmek için kullanabileceğiniz çok sayıda kanal var. Bunlardan yararlanın.
3. Veri toplama süreci: Veri toplayın. Hedef kitlenizden veri topladığınızdan emin olmak için veri toplama süreçlerini bizzat yönetin. Analiz sürecinde hedef kitlenize uygun olmayan kullanıcıları veri setinden silebileceksiniz, bu yüzden endişeye yer yok!
4. Analize başlayın: Verileri analiz ederken, öncelikle onları segmente edin. Daha sonra istatistik biliminde ‘’outliers’’ olarak da adlandırılan uç değerleri veri setinden atın. Örneğin sitenizde geçirilen ortalama süreyi hesaplıyorsanız ve genellikle insanlar 3 – 5 saniye arasında bir veri sunmuşsa, 0.5 milisaniyelik verileri ve 30 saniyelik verileri setinizden silin. Bu, çok daha homojen bir sonuç almanızı sağlayacaktır. Çeşitli veri analiz yöntemlerini kullanın ve güçlü sonuçlar elde edin.
5. Optimizasyon ve daha fazlası: Aldığınız sonuçlara göre optimizasyonu başlatın. Örneğin yaptığınız heatmap uygulaması ile sitenizde en çok vakit geçirilen alanları belirlediyseniz, şimdi landing page’inizin odağını bu alana doğru kaydıracak bir tasarım yapma zamanı. Bu, dönüşüm oranlarınızı uçurabilir!

Veri analizleri ile ilgili daha fazlasını öğrenmeye hazır mısınız? Swot analizi, Churn Analizi ve Kohort Analizi içeriklerimize göz atın!