Veri Analitiğinin Potansiyelini Nasıl Ortaya Çıkarırsınız?

6 Mayıs 2015, Çarşamba

Teknoloji geliştikçe şirketlerin en değerli hazineleri de değişiyor. Artık en kıymetli hazine, şirketin müşterisi kadar onun üretmiş olduğu veridir. Satın alınan ürünün dağıtım kanalı, alındığı tarih, ürün ile ilgili yapılan şikâyetler bahsettiğimiz kıymetli hazinenin sadece yüzeyde görünen parçalarından birkaç tanesidir. Hazine şimdilik şirketlerin BT sistemlerinde veya evraklarında bir şekilde saklanmakta ve keşfedilmeyi beklemektedir.

Günümüzde pek çok küresel şirket müşterisinin ürettiği bu bilgilerden analiz yaparak, müşteri sadakatini, ürün kalitesini ve pazarlama etkinliğini artırmaya çalışıyor. Örneğin müşteri hangi dönemlerde ne satın alıyor, satın aldığı ürün ile birlikte başka hangi ürünleri satın alıyor (en bilinen örnek çay ve şeker ilişkisidir) veyahut şirketin ürettiği ürün yerine başka hangi şirketin ürününü tercih edebiliyor? Tüm bu soruların cevabını bulmak için kullanılan en önemli araç ise “veri analitiği.”

Veri analitiği öyle bir hale geldi ki doğru kullanırsanız şaşkınlık yaşatabilir. Mesela daha önce şirketinizden bir televizyon satın alan müşterinize, kullandığı cihazın ekonomik ömrü dolmaya yakın bir zaman aralığında, tam da satış bayinizin önünden geçerken cep telefonundan bir sıcak fırsat önerebilirsiniz.

Nitekim veri analitiğinin bu gücünden dolayı önümüzdeki dönem en önemli iş kollarından birisi haline geleceğini söylemek için kâhin olmaya gerek yok. Ülkemizde pek çok üniversitenin veri analitiğine yönelik yüksek lisans programları sunması, bu parlak geleceği bize şimdiden göstermektedir.

Bu güzel gelişmelere rağmen, ülkemizde veri analitiği ile ilgili yapılan araştırmaları incelediğimde bazı tehlikelerin yöneticileri beklediğini görüyorum. Pek çok şirket, veri analitiği için önemli miktarda yatırım yaparken, bu esnada özellikle istatistik modellere yeterince hâkim olmayan araştırmacılarca yapılan çalışma sonuçları maalesef basit anlamda “tanımlayıcı istatistikten” öteye gidemiyor. Büyük harcamalar yapılarak kurulan altyapılar ile şirketin elinde hangi veriye sahip olduğundan başka bir sonuç üretilemiyor. Müşterilerinizin yüzde 20’si şu ürünü alıyor, ortalama şu kadar ürün satılıyor gibi analizler elbette ki tanım açısından önemli, ama “veri analitiği” kavramının tanımlayıcı istatistik olmadığını belirtmem gerekiyor.

Yönetici olarak bizleri bekleyen en önemli ödev ise henüz yeni bir araştırma dalı olduğu için veri analitiği konusunda kurum kültürünün gelişmesini sağlamak. Aşağıdaki adımlar izlenirse şirket içerisinde kuvvetli bir kültür oluşması sağlanabilir.

1. Şirket içerisinde şehir efsaneleri ya da istisnalar yerine analitik düşünceyi öne çıkarın: Şirket içerisinde “veri” ile konuşulmasını teşvik etmek başarıya götüren en önemli husustur. Bir şeyi eleştirirken rakamlarla konuşulmasını sağlarsanız, hem eleştirideki kişisellik ortadan kalkacak, hem de eleştiriye yönelik aksiyon alınması kolaylaşacaktır. Bunun için özellikle istatistik modellemeler konusunda uzman bir kadro oluşturmanız ve bu kadrodan üst yönetime analiz sonuçlarını periyodik olarak sunmanız şarttır.

2. İlk aşamada veri analitiğine özel merkezi organizasyonel yapılar oluşturun: Genellikle veri analitiği işi sadece yazılım satın alması olarak düşünülüyor. Hâlbuki yazılım oldukça karmaşık istatistik modellerin çalıştırıldığı bir araçtır. Hangi modelin, hangi amaç için kullanılacağını bilmedikten sonra sahip olduğunuz yatırımın da bir anlamı kalmıyor. Bu nedenle başlangıç aşamasında şirket içerisinde veri analitiği konusunda uzmanlaşmış kadroları kurmanız kritiktir. Bu esnada şirket içerisinde ayrı ayrı veri analitiği birimleri kurmak yerine merkezi bir ekip kurmanın daha faydalı olacağını düşünüyorum. Zira veri analitiği konusunda çalışanların kendilerini geliştirmesi için hep araştırma yapması gerekiyor.

3. Veri analitiği çalışmalarını bir program yaklaşımı ile yönetin: Veri analitiğinden beklenen faydayı sağlamak için şirket içerisindeki tüm veri analitiği çalışmalarını gözeten bir program oluşturun. Bu programın ilk aşaması satın alınan yazılımın kullanılmasını öğretmek ile başlamalıdır. Mümkünse bu çalışmadan evvel kurum içerisinde veri sahipliklerini belirleyin. Daha sonraki etapta kurumun satışlarını yönlendiren en önemli kanaldan başlayarak verilerin analiz edilmesine başlayın.

4. Veri analitiğini süreçlerinize entegre edin: Veri analitiğinin bir karar destek sistemi olduğunu unutmayın. Süreçlerinizi veri analitiği ile entegre ettikçe performanslarını takip edebilirsiniz, bu da süreç iyileştirme çalışmalarımızın kolaylaşmasını sağlar.

5. Veri analitiği çalışmalarını tek bir birim olarak görmeyin: Veri analitiği çalışmalarında genellikle BT’nin katkısı göz ardı edilir. Oysaki sistemsel entegrasyonlar, büyük veri gibi pek çok konu şirketin BT servislerince birlikte ele alınması gereken konulardır. Bir yazılım aldınız ama server’ların yetersiz olması durumunda, yapacağınız analizlerin saatler sürmesi satın aldığınız aracın yetersiz olduğunu düşünmenize bile neden olabilir. Bu nedenle veri analitiği çalışmaları başlarken ve devam ederken BT çalışanlarını mutlaka sürece dahil edin. BT gibi diğer ilgili iş birimlerini de analizde yer alması oldukça önemlidir.

Elbette veri analitiği çalışmalarını başlatmak ve en önemlisi devam ettirmek yukarıda yazıldığı kadar kolay değil. Şirket içerisinde doğru rakamlarla konuşmayı sağlamak bile başlı başına zor bir iş ve adanmışlık gerektiriyor. Son olarak veri analitiğinin bir raporlama faaliyeti olmadığını özellikle vurgulamakta fayda var.

Paylaş:

Bu içeriği beğendiyseniz daha fazlası için ücretsiz üye olun!

SEÇENEKLERİ GÖRÜNTÜLE

Sınırsız Erişime Sahip Olmanın Tam Zamanı

HBR Türkiye içeriğine bir yıl boyunca tüm platformlardan erişin!
ABONELİĞİMİ BAŞLAT

Tüm Arşive Gözatın

Paylaş