Teknolojideki gelişimlere paralel olarak, pazarda ve işletme çevresinde meydana gelen değişim, pazarlamanın bu değişimlere hazırlıklı olmasını ve bu değişimle birlikte kendisini de dönüştürmesini gerekli kılıyor. Bu yazımda analitik kavramını, veri bilimini ve pazarlama ile ilişkisini ele alarak değerlendirmeye çalışacağım. Ayrıca pazarlamanın analitik kavramları ile ilişkisi açıklanmaya çalışarak pazarlamayı bekleyen fırsatlar üzerinde düşüneceğiz.
Analitik düşünmeyi; bir problemi veya konuyu tümden gelim yöntemi ile alt konulara ayırıp, her bilgiyi ayrıca değerlendirebilme yeteneği olarak açıklayabiliriz. Konuların küçük parçalara ayrılıp bilginin sorgulanmasındaki amaç, parçalardan yola çıkıp bütünü çözümlemek/geliştirmektir. Analitik düşünme insanı sorgulamaya ve neden sonuç ilişkisi aramaya iter. O halde bu düşünce yaklaşımı veya modeli olarak adlandırabileceğimiz kavram pazarlama açısından ilham verici olacaktır.
Analitik pazarlama ve verimlilik
Modern anlamda pazarlama anlayışıyla birlikte, pazarlamanın en temel fonksiyonlarından birinin de müşteri talep ve beklentilerine ilişkin bilgilerin, ürün tasarımı ve planlama aşamasında kullanılması amacıyla, geri bildirimini sağlamak olduğundan, pazarlama, sadece üretilen ürünlerin veya hizmetlerin satış ve pazarlanması değil, ne üretileceğine karar verilmesi aşamasında da söz sahibidir. Yeni petrol olarak adlandırılan verinin bilgiye dönüştürülmesi üzerine ortaya çıkan yenilikler, işletmelere rekabet avantajı sunmanın yanı sıra daha doğru kararlar almalarına da yardımcı olmaktadır.
Pazarlama araştırmalarında analitik yaklaşım
Pazarlama stratejisi belirlenirken, ürünün/servisin özelliklerinin yanı sıra hedef müşteri kitlesi için rekabetçi ortamda ve değişken pazar koşulları altında konumlandırma, iletişim ve fiyat politikalarının da dikkate alınması önemlidir. Başarı için tüketicilerin alternatifler arasından seçimlerini nasıl ve hangi kriterlere göre yaptıklarının öngörülmesi gerekir. Pazarlama dünyasında tüketicilerin karşılaştıkları alternatiflerin her biri, bir çok özellikten oluşan birer profil olarak değerlendirilir. Tüketici, bu özelliklerin bir kısmını dikkate alır ve değerlendirir, buna göre seçimini yapar. Seçim esnasında tüketici bu özellikler arasında bir denge oluşturur, bazılarından ödün verir. Günümüzde internet üzerinden, yüz yüze görüşmelerle veya diğer iletişim kanalları kullanılarak konjoint analizi ile her yıl binlerce araştırma yapılır. Pek çok işletmede, yeni ürün/hizmetin optimum tasarımı, mevcut ürünün/servisin pazarda yeniden konumlandırılması, kârlılığı arttırıcı fiyat düzeyinin belirlenmesi, pazar segmentasyonu, rekabetçi pazarlama stratejilerinin belirlenmesi gibi süreçlerde konjoint analizi sonuçları kullanılır; bu sayede rasyonel kararlar alınabilir ve araştırma geliştirme harcamalarında ciddi tasarruf yapılabilir.
Gelecek veri bilimde
Veri bilimi günümüzün en heyecan verici alanlardan biri; çünkü şirketler bir veri hazinesinin üzerinde oturuyorlar. Modern teknoloji gittikçe daha fazla miktarda bilginin yaratılmasını ve depolanmasını sağladığı için veri hacimlerinde patlama görüldü. Dünyadaki verilerin yüzde 90'ının son iki yılda oluşturulduğu tahmin ediliyor; ancak bu veriler çoğu zaman hala veri tabanlarında ve veri göllerinde, çoğunlukla kullanılmadan saklanıyor. Bu teknolojilerin topladığı ve depoladığı verilerin zenginliği, dünya genelinde kurumlara ve toplumlara dönüşüme yönelik avantajlar sunabilir. Bunun için verileri yorumlayabilmemiz gerekir. Veri bilimi bu noktada devreye giriyor. Veri bilimi, işletmelerin daha iyi kararlar almak, daha yenilikçi ürün ve servisler yaratmak üzere kullanabileceği iç görüleri üretir ve trendleri ortaya çıkarır. Belki de en önemlisi, verilerden neler keşfedebileceklerini görmek için genel olarak iş analistlerine güvenmek yerine, makine öğrenimi (ML) modellerinin bunlara yüklenen büyük miktarda verilerden öğrenmelerini sağlıyor. Veri inovasyonun temel taşıdır; ancak değeri veri bilimcilerin verilerden elde edeceği bilgilerden ve buna dayalı olarak gerçekleştirilecek eylemlerden gelir.
Önümüzdeki yazımızda veri bilimi ve pazarlama modelleri hakkında birlikte düşünmeye devam edeceğiz. O vakte kadar esen kalın…
