Veri Olgunluğunun Artması Neden Dijital Potansiyelinizi Serbest Bırakır?

Verilerle yeteneklerden yararlanan ve bunlara yatırım yapan markaların tam gelir potansiyellerini en üst düzeye çıkaracakları inkar edilemez. Ancak günümüzün pazarlamacıları parmaklarının ucunda zengin bir veriye sahipken, hangi verilerin kullanılacağını ve nasıl kullanılacağını bilmek en büyük zorluklardan ikisi.

Bu makalede, işletmelerin veri olgunluğu yolculuklarında nerede olduklarını belirlemelerine yardımcı olacak stratejik bir çerçeveyi ve ayrıca inovasyon ve büyümeyi desteklemek için veri yeteneklerini ve okuryazarlıklarını nasıl geliştireceklerini paylaşıyoruz.

Ekonominin dijitalleşmesi, veri yaratılmasında bir patlamaya yol açtı. Son on yılda, dünya 2012'de 6,2 zettabayttan 2022'de yaklaşık 97 zettabayta çıktı.

Verilerde böylesine çarpıcı bir artış fırsatı, pek çoğu müşterileri hakkında mümkün olduğunca çok analiz yapmak için verileri kullanmaya çabalayan endüstrilerdeki işletme yöneticileri için kaybolmaz. Büyük veri analitiği çözümleri harcamaları bu yıl dünya çapında 215,7 milyar dolara ulaşacak.

Ancak, işletmeler arasında veri kullanımı tutarsız bir deneyimdir. Bazı şirketler veri olgunluklarını geliştirmek için akıllıca yatırım yaptı.

Çok az bildirimle, öngörülemeyen bir ekonomik ortamda gelir fırsatlarını en üst düzeye çıkarmak için esnek bir şekilde dönebilirler. Diğerleri, önceki başarıları karışık sonuçlarla tekrarlamaya çalıştıkça azalan bir getiri döngüsü yaşarlar.

Pazarlamada Veri Olgunluğu

Kritik hedeflere ulaşmak için gelişmiş verilerden ve analitik tekniklerden yararlanma konusunda yetkin olan pazarlamacılar, anlaşılır bir şekilde yüksek talep görmektedir.

Düşük veri olgunluğuna sahip işletmelerdeki pazarlamacıların aksine, gelişmiş veri olgunluğuna ve okuryazarlığa sahip pazarlamacılar, verilerin kritik iş varlıklarına nasıl dönüştürüleceğini anlar. Önemli rekabet avantajları elde etmek için verileri kullanarak, uygulamayı ve iş hedefleri üzerindeki etkisini yönetirler.

Ancak veri olgunluğu ile tam olarak ne demek istiyoruz? Bu makalede, veri olgunluğu tanımımızı tartışıyor, deneyimlediğimiz bazı bilgileri paylaşıyor ve pazarlamacıların kendi veri olgunluk düzeylerini kıyaslamak için kullanabilecekleri basit bir çerçeveyi ana hatlarıyla belirtiyoruz.

Veri Olgunluğu Nedir?

Veri olgunluğu, bir firmanın veri yeteneklerinin gelişimini ifade eder. İlk bakışta çekişmeli görünse de, belki de daha az gelişmiş şirketlerin bir şekilde 'olgunlaşmamış' olduklarını ima etmekle birlikte, pratikte durum böyle değil.

Veri olgunluğu teriminin çok özel bir bağlamsal anlamı vardır. Vurgu, her firmanın farklı bir yerden başladığı ve ilerlemek için belirli eylemler gerektirdiği takdiriyle gelişim üzerindedir.

Veri Olgunluğu Neden Önemli?

Kuruluşunuzun veri olgunluğunu anlamak, beş önemli nedenden dolayı önemlidir. Veri olgunluğunun değerlendirilmesi, pazarlamacılara şu konularda yardımcı olabilir:

• Hizala: İşletmenin hangi sorunları ve zorlukları çözmeye çalıştığını anlayın ve hedefleri desteklemek için stratejileri uyarlayın.
• Takdir Edin: İşletmenin bugün ne yapmakta iyi olduğunu ve daha iyi veri karar vermeyi sağlamak için nerede iyileştirmelerin yapılması gerektiğini tarafsız bir şekilde analiz edin.
• Değerlendirin: Yenilikçi düşünceyi desteklemek için açık bir öğrenme ortamının tanıtılmasını sağlamak için eğitim ve beceri geliştirme kaynakları uygulayarak veri okuryazarlık düzeylerini karşılaştırın.
• Bekleyin: İşletmenin veri yetenekleri olgunlaştıkça heyecan verici gelişmiş analitik yeteneklerini bekleyin.
• Kalibre edin: Yalnızca şu anda maksimum değeri elde etmek için değil, gelecekte ihtiyaç duyabilecekleri kaynakları doğru bir şekilde planlayacak şekilde teknolojiyi ve altyapıyı optimize edin.

Daha önce de belirttiğimiz gibi, bazı kuruluşlar dengeyi tutturmayı ve yeteneklerini rekabetin çok ötesinde hızlandırmayı başardılar. Gelişmiş veri olgunluğunun birkaç şirketi diğerlerine göre nasıl konumlandırdığına dair en iyi örneklere bir göz atalım.

Monzo

2015 yılında kurulan Monzo, dahili işbirliğine etkileyici bir derecede öncelik vermiştir. Rakip banka, dahili olarak geleneksel BI (İş Zekası) ekiplerinin bulunmadığı bir yapıyı tercih etti. Bunun yerine, veri bilimcileri uçtan uca analitik iş akışlarını özerk bir şekilde yürütebilir.

Monzo, ekipleri bir bütün olarak işletmeye fayda sağlayan veri modelleri geliştirmeye teşvik eder. Son derece rekabetçi bir fintech pazarına rağmen Monzo, perakende bankacılıkta bir pazar gücü olarak itibarını güçlendirmeye devam ediyor. 2020'de Monzo, 4,5 milyar dolar (USD) değerindeydi ve Avrupa'nın üçüncü en değerli neobankası.

Asos

Perakende sektörü, Amazon'un önceliği geleneksel cadde perakendeciliğini alt üst ettiğinden beri son yirmi yılda mücadele etti.

ASOS, trendi başarılı bir şekilde yakalayan moda markalarından biridir. Hızlı moda devi, başarısının büyük bir kısmını veri stratejisine borçludur, özellikle ölçek büyütmeden önce değerlerini kanıtlamak için hipotezleri minyatür olarak test eder.

Şirket, pazarlar arasında coğrafi deneylerin yanı sıra Brand Lift çalışmaları yürütmüştür. Pandemi ısırmaya başladığında 2020'de stratejisini belirlemek için toplanan istihbaratı kullandı. 2021'de marka 1,3 milyar dolar (USD) değerindeydi ve küresel ekonomi için benzeri görülmemiş bir zamanda değerini artırdı.

Netflix

Netflix'in öneri algoritmaları, önerilen içeriği oluşturarak izleyicilere dinamik bir şekilde başlıklar önerir. Her birinin farklı bir kategorisi vardır (genellikle bir tür veya tema), bir kullanıcının ilgi alanına en çok uyan başlık ilk sırada yer alır.

Öneriler, izleme geçmişi, başlıkların izlenme süresi, kullanımda olan cihaz ve daha fazlası dahil olmak üzere bir dizi faktöre göre otomatik olarak oluşturulur ve sıralanır. Şirket, kullanıcı tarafından hangi önerilerin atlandığına ve izleyicinin hangi başlıkların üzerinden geçtiğine ilişkin verileri toplar.

Son teknoloji öneri algoritmaları, kullanıcıların uygulamalarında geçirdikleri süreyi artırmaya yardımcı olur. Dikkat ekonomisinde Netflix, rakiplerinin düzenli olarak mücadele ettiği yerlerde hakim olmaya devam ediyor ve tüm ABD akış dakikalarının %34'ünden yararlanırken, bu oran Amazon Prime için %8 ve Disney Plus için sadece %4.

Babil

Babylon şeffaflığı büyük ölçüde benimsedi. Babylon, şirkette kilitli kapılar ardında bulgularını tamamen gizli tutmak yerine, platformun kullanıcıları hakkında bildiklerini paylaşmayı teklif ediyor.

Şirket, amacının, kullanıcı tabanı arasında kalıcı sadakati sağlamak amacıyla müşterilere veri kaynakları sağlayarak, önde olmak olduğunu belirtiyor.

Yukarıdaki örnekler, gelişmiş veri olgunluğunun sınıfının en iyisi kullanımlarından bazılarını temsil etmektedir. Ancak kuruluşların gelişmiş veri olgunluğu ile birdenbire ortaya çıkmadığını akılda tutmak önemlidir. İlerlemek için atabileceğiniz adımlar var.

Yirmi altı yaşında, kıdemli pazarlamacılar ve CMO'larla yaptığımız çalışma, LEAP çerçevesini geliştirmemize yol açtı: üç adımlı ve aşamalı basit bir veri olgunluk eğrisi.

LEAP çerçevesini anlamak için, öncelikle veri olgunluğunu tanımlamada dahili yapıların önemli rolünü takdir etmek önemlidir.

İç Yapılarda Veri Olgunluğu: Sıçrama Veri Olgunluğu Eğrisine Giriş

Görünmez engeller oluşturabildikleri veya farklı derecelerde işletmeler arası işbirliğini mümkün kılabildikleri için, dahili yapılar veri olgunluğu düzeyiyle iç içedir. İş sektörlerindeki çalışmalarımıza dayanarak, veri olgunluğuna göre dahili yapıları üç kategoriye ayırdık.

1. Siled

Veri olgunluk yolculuğunun başlangıcındaki işletmeler muhtemelen bağımsız olarak çalışan dahili yapılara sahip olacaktır. Özellikle pazarlama, muhtemelen işin geri kalanından ayrı bir işlev olarak var olacaktır. Entegrasyon eksikliği, departmanların silolarda çalışmasına neden olur. İçgörüler, ekipler arasında yaygın olarak paylaşılmaz veya erişilebilir değildir.

Sonuç olarak, ekipler yalnızca erişime sahip oldukları veya üzerinde kontrol sahibi oldukları şeylerle çalışabileceğinden, KPI'lar ve hedefler doğası gereği oldukça temel ve geneldir. Pazarlama performansı öncelikle yerinde dönüşüm gibi KPI'lara, belki de kanal bazında olacaktır.

Pazarlamanın, dönüşümleri çevrimdışı müşteri satışlarıyla ilişkilendirmesi mümkün değildir, çünkü bu veriler onlar için hazır değildir ve satış ekipleriyle birliktedir. Aynı şekilde, satış ekibi, hangi pazarlama kampanyalarının kaliteli müşteri adayları sağladığı konusunda görünürlüğe sahip olmayabilir.

Hedefler genellikle huniyi doldurmaya odaklanır, faaliyetler reaktiftir ve diğer tüm hususların üzerinde maliyet verimliliğine yüksek düzeyde odaklanılır.

Durum: Sınırlı, yalıtılmış ve reaktif, maliyet verimliliğine ve dönüşümlere odaklanmış.

2. Senkronize edildi

Eşitlenen ekipler, paylaşılan, ortak iş hedeflerine ulaşmak için departmanlar ve işlevler arasında birlikte çalışır. Paylaşılan öğrenmelerin hızlı bir şekilde yaygınlaştırılması için kullanılan platformlar entegre edilmiştir. Veri yönetimi, işletme genelinde veri kullanımına gömülü etik ve uyumluluk standartları ile kurulur ve düzenli olarak gözden geçirilir.

Senkronize edilen ekipler daha proaktiftir, departmanlar arasında daha organizedir ve üretkenliğe ve işbirliğine değer verir. Veriler, kurumsal varlıklar olarak uygulanmaya ve değer kazanmaya başlıyor.

Durum: Ana öncelik olarak üretkenlik ile organize ve senkronize. Veri içgörüleri için iş genelinde erişilebilirlik değerlidir ve saygı duyulur.

3. Akıllı

Veri olgunluğunun bu en ileri aşamasında, ekipler yüksek düzeyde entegredir ve kaliteli, tutarlı verilerin kullanımı tüm departmanlara derinlemesine yerleştirilmiştir. Hızlı denemeler, sürekli iyileştirmeler ve birlikte oluşturma hızlıdır ve zeka, ekipler arasında düzenli olarak paylaşılır.

Özellikle veri ekipleri, ilgili iş sorunlarını çözerek daha doğru içgörüler oluşturmak için kullanılan kullanışlı makine öğrenimi modelleri oluşturma ve dağıtma konusunda oldukça yeteneklidir.

Pazarlama kampanyaları etik ve akıllıca uygulanır. Platformlar birleştirilmiştir ve performans, tüketici yolculuğunda birden çok temas noktasından anlaşılır.

Veri olgunluğunun en ileri aşamasında, hız ve yenilik ödüllendirilir.

Durum: Maksimum rekabet avantajı ve müşteri zekası için optimize edilmiştir.

3 Farklı Veri Olgunluğu Düzeylerine Sahip Yetenek Örnekleri

LEAP çerçevesi, veri olgunluğunun her yapısal aşamasında işletmelerin yeteneklerini anlamanın yararlı bir yoludur. Her adım, bir sonraki veri olgunluğu düzeyine ilerleme ve pazarlamacıların ekiplerini ilerlemeleri için desteklemek için ne yapmaları gerektiğine odaklanır.

Aşama 1: Öğrenme ve Etkinleştirme

Veri olgunluğunun en erken aşamasında, pazarlamacılar şunları sağlamayı beklemelidir:

• Temel analitik ve veri okuryazarlığı eğitimi
• Google Analytics gibi temel analiz araçlarının yaygın kullanımı
• Dönüşümler gibi temel KPI'ların doğru takibi
• Doğruluk ve uyumluluk veri standartları.

2. Aşama: Uygula

Veri olgunluğunun bir sonraki aşamasında, pazarlamacılar şunları uygulamış olmayı beklemelidir:

• Artan önem kazanacak veriye dayalı ilişkilendirme modelleri
• Erişilebilir içgörüler için dahili self servis panolarla sunucu tarafı analitik
• Karma performans artırma ve kişiselleştirme ile dönüşüm optimizasyonunu içeren pazarlama faaliyetleri
• Gerçek müşteri gruplarının daha derin bir şekilde anlaşılması için amaç puanlaması, RFM modellemesi ve LTV analizi.

Aşama 3: Tahmin

Son olarak, veri olgunluğunun en ileri aşamasında şirketler, veri varlıklarından güvenle güce tahmine dayalı analitiği uygulayabilmeyi beklemelidir:

• Birleşik çevrimdışı ve çevrimiçi entegrasyon
• Tek müşteri görünümü ve bulanık eşleştirme
• Bulut etkin, akış olay verileri ve gerçek zamanlı hazırlık
• Büyük veriye hazır altyapı
• Otomasyon etkinleştirme
• Örüntü madenciliği ve duygu analizi.

Bu aşamada, bir işletme her zaman açık test ve öğrenme programlarıyla ML'ye hazır olmalıdır. Pazarlama ekipleri, sürekli olarak optimize edilmiş veriye dayalı ilişkilendirme modellerinin netliğinden hızla yararlanabilir.

Eğilim modelleme gibi yöntemlerin kullanımı yoluyla müşteri ihtiyaçlarını ve sorunlu noktaları önceden tahmin ederler ve mevcut öneri sistemleriyle aktif kullanıcıların daha fazla katılımını sağlarlar.

Silolanmış bir yapıdan çıkmak, paydaşlar arasında koordineli bir çabaya bağlıdır. Peki pazarlamacılar, veri olgunluğunu sağlamak için doğru ekipleri nasıl bir araya getirebilir?

Veri Olgunluğunu Sağlamak için Doğru Ekibi Nasıl Bir Araya Getirirsiniz?

Veri olgunluğu tüm işletme için geçerlidir. Tek bir satış veya pazarlama ekibinin önceliklerinin ötesine geçen, kuruluş çapında bir çabadır.

Bu nedenle, veri stratejinizdeki değişikliklerin herkesin aynı hedeflere ulaşmasına nasıl yardımcı olabileceğini belirlemek için çeşitli dahili etkileyicileri bir araya getirmek önemlidir. Paydaşların bileşimi her işletmeye özgüdür, bu nedenle bireysel işinizin önceliklerine bağlı olacaktır.

Şirket içi ekiplerin yerleşik silo düşüncesinden kurtulması zor olabilir, bu nedenle tarafsız bir zemin oluşturmak için harici bir ortakla çalışmayı düşünün. Nitelikli bir üçüncü taraf, ekipleri artan veri olgunluğu projesinin arkasında birleştirebilecek karşılıklı engellerin ortaya çıkmasına yardımcı olabilir.

Herkes bir karşı ağırlık olarak hareket edecek arabulucu bir etkiye sahip bir yaklaşım üzerinde hemfikir olursa, projenin kolayca benimsenmesi daha olasıdır.

Geleceği Tahmin Etmek için Veri Olgunluğunu Yükseltme

Veri olgunluğunuzu geliştirmek, pazarlama işlevlerini dönüştürmede önemli bir adımdır. Açık bir çerçeve, daha geniş iş hedefleriyle uyumlu kesin hedefler ve işlevler arasında paydaş katılımı ile pazarlamacılar daha tutarlı sonuçlar verebilir.

Zaman içinde pazarlamacılar, öncü şirketlere rakip olmak için kuruluşlarının kurumsal veri varlıklarından ve gelişmiş veri olgunluğundan yararlanmalarına yardımcı olabilir.

Ancak başarı, zorlu yollarla departmanlar arasında koordinasyonun geliştirilmesine bağlı olacaktır. Dış taraflar, departmanlar arası tartışmaları kolaylaştırmaya yardımcı olabilir, ancak pazarlamacıların veri olgunluklarını ilerletmek ve dijital pazarlamanın tüm potansiyelini ortaya çıkarmak için sorumluluğu üstlenmeleri gerekir.

İşletmenizi Geleceğe Hazırlamak için Veri Olgunluğunuzu İyileştirin

yirmisix, pazarlamacıların potansiyellerini en üst düzeye çıkarmalarına yardımcı olmak için kapsamlı paydaş yönetimi deneyimine sahip uzman bir danışmanlık şirketidir. Veri olgunluklarını geliştirmek ve analitik ile yeteneklerini geliştirmek için pazarlamacılarla birlikte çalışıyoruz.

CMO'ların ve kıdemli pazarlamacıların etkilerini artırmak için verileri nasıl kullanabilecekleri hakkında daha fazla bilgi için, şimdi teknik incelememizi indirin.