Dr.Özmen : Büyük Veriyi Anlamlandırmak için ‘Pazarlama Analitik’ Yapının Kurulması Lazım – 3

Bu söyleşinin

• İlk bölümünü Uğur Özmen : Big Data Takip Edildiğinde, Doğacak Çocuğunun Cinsiyetini Bilebiliyor – 1
• İlk bölümünü Uğur Özmen : Büyük Veride Direksiyona, IT’yi Doğru Yönlendirecek Pazarlamacının Oturması Lazım – 2

başlıkları altında okuyabilirsiniz.

Söyleşiyi yayınlamaya kaldığımız yerden devam ediyoruz :

turk-internet.com : Sizin yazılarınızda var, bize “big data” içinden bu tür veriler nasıl elde ediliyor anlatır mısınız? Demin hamile kadının bebeğinin cinsiyeti ya da adamın boşanma olasılığını söylediniz ama biraz daha açarsak, müşteri verilerinden neler görülebiliyor?

Uğur Özmen : Mesela o mâlum GSM operatörleriyle biraz da dalga geçerek bir şey söyleyeceğim. Bu GSM operatörleri her 2 -3 yılda bir, ‘tuttuğunuz takımı bize söyleyin, size karşılığında şu kadar dakika verelim ya da bu kadar SMS verelim’ diyorlar. Ben hep sondan başlıyorum. Sondan başlayan şey de şu: Bu soruyu niye soruyorsun? Bu soruyu bir GSM operatörünün sormasının kendisine bir faydası olması lâzım. Siz eğer bana 60 dakika ya da 200 SMS vermek istiyorsanız, hemen verin çünkü benim hangi takımı tuttuğumun zerre kadar önemi yok! Mesela Dünya Kupası vardı biliyorsunuz, 1 dakika seyretmedim.

Şimdi öbür tarafına geleceğim. Bir GSM operatörü olarak, hafta içinde başka bir yerde ama hafta sonunda statta iseniz, 7 hafta sonu deplasmanların hepsine gidiyorsanız, size 7 üzerinden 7 aşırı fanatik diyebiliriz. Sadece kendi bölgenizde olanlara gidiyorsanız, 7 üzeri 5 veririm. Sadece derbiye gidiyorsanız, 7’ye 3 veririm, benim gibi hiçbir şey ile ilgilenmiyorsanız yine bir soru işareti var. Orada da yine hafta sonu arkadaşlar ile toplanıyor, toplanmıyor şeklinde farklı modeller geliştirerek, benim aslında hem tuttuğum takımı, hem de o takıma ne kadar fanatik olduğumu bulabilirsiniz.

İşte veriler ile neler yapılırdan benim en basit örneklerimden bir tanesi, sınıftaki öğrencilerim ile biz 10- 15 dakikalık workshop yapıyoruz. Bunu daha ileri götürdüğümüzde kredi kartı alışverişlerine bakarak boşanma ihtimalini tahmin ediyoruz.

Bir de öğrencilerimiz ile yaptığımız güzel bir çalışmayı söyleyeyim: süpermarket alışverişlerine baktığımız zaman, barbunya konservesi de, konserve, bezelyesi de konserve, türlü de konserve, salça da konserve, ton balığı da konserve. Bunları konserve diye tutabilirsiniz ya da barbunya, yaprak sarma ya da ton balığı hazır yemek anlamına geliyor. Bezelye ve salça evde yemek yapılıyor anlamına geliyor dersiniz ve böylelikle siz bir kişiyi tanımaya başlarsınız.

Biz şimdi çalıştığımız şirketler ile böyle anlamlandırma üzerine çalışıyoruz. Anlamlandırma dediğimiz tam bu işte. Yani, veri ile neler yapılır diye başlıyorsanız. Böyle bugünden yarına bir yolculuk değil. Ama bakın bu verdiğim örneğe dikkat edin. Bu verdiğim örnek bir pazarlamacı örneği yani bunu pazarlamacılar çalışır, sisteme aktarılır, test edilir, daha önceki varsayımlarımız tutuyor mu? Tutuyor ise, devam ederiz.

Yani böyle “pazarlama analitik” diye bir yapının kurulması lâzım.

Veri ile neler yapılır? Tabii bu gözle baktığınız zaman, inanılmaz şeyler yapılır ve dikkat edin, tüm bu söylediklerimde hiç sosyal mecra verisi de yok. Yani, bunun için big data’ya ihtiyacınız yok.

Turk-internet.com “Big data”, sosyal medyanın ortaya çıkmasıyla, daha da isimlendirirsek, Google ile Facebook’un reklam yöntemleriyle birlikte konuşulmaya başlandı. Peki big sata için sosyal medya şart mı? Bunu da bir sonraki söyleşimizde konuşalım.