Veri Bilimi İşletmenize Nasıl Yardımcı Olabilir?

Veri Bilimi yeni bir şey değil, uzun yıllardır burada, ancak veri biliminin uygulanması son on yılda önemli ölçüde arttı. Gittikçe daha fazla işletme, satışlarını, ürünlerini ve müşteri tabanını büyütmek için veri biliminin yardımını alıyor. Ancak veri bilimi tam olarak nedir? Ve işinizi büyütmenize nasıl yardımcı oluyor?

Tüm bu soruların cevaplarını bu blogda bulacağız ve günümüz iş dünyasında veri biliminin harika uygulamalarından da bahsedeceğiz.

Veri Bilimi Nedir?

Basit bir deyişle, veri bilimi, farklı kaynaklardan toplanan verilerden anlamlı bilgiler çıkarma sürecidir. Veri biliminin yardımıyla elde edilen içgörüler, çeşitli departmanlarla ilgili önemli kararlarda daha fazla yardımcı olur.

Örneğin , diyelim ki bir bakkal dükkanı sahibisiniz ve satışlar ve talep dalgalanmaya devam ettiği için stoğu ne zaman artıracağınız ve stoğu ne zaman azaltacağınız konusunda kafanız karıştı.

Dolayısıyla, talep modellerini ortaya çıkarabilecek önemli ölçütleri bulmak için burada veri biliminin yardımını alabilirsiniz. Nasıl olduğunu açıklayayım!

Artık veri bilimcileri, müşterilerin pazarı en çok ne zaman ziyaret ettikleri, en çok ne satın aldıkları, bütçeleri ve ay içinde ne zaman bütçelerinin arttığı ve harcama yaptıkları gibi tüm gerekli verileri toplayacak.

AYRICA OKUYUN: Veri bilimi yaşam döngüsü: tüm aşamaları ve işlevleri

Ve tüm bu verilere dayanarak, veri bilimcileri size cevabı verecek. Böylece stoğunuzu nasıl yöneteceğinize karar verebilirsiniz.

basit değil mi Evet, öyle.

Veri bilimi uygulamaları

Şimdi günümüz iş dünyasındaki farklı veri bilimi uygulamalarından bahsedelim ve işinize nasıl yardımcı olabileceğini anlayalım.

1) Daha İyi Ürünler Yapmak

Sizce bir işletmenin büyümesi için en önemli ölçüt nedir?

Şirketlerin müşterilerinin ihtiyaçlarına uygun, tüketim sonrası memnuniyet sağlayan ve yeterli müşteriyi çekebilecek ürünler üretmesi gerekiyor.

Ama bu tür ürünleri nasıl yapıyorsunuz? Bu tür ürünleri yapmak, müşterilerin analizini ve incelemelerini en uygun şekilde toplamayı gerektirir.

Tüm bunları, veri biliminin gelişmiş analitik araçlarının yardımıyla yapabilirsiniz. Veri bilimi, yasal verilere dayalı olarak pazar eğilimlerini ve müşteri ihtiyaçlarını anlamanıza yardımcı olabilir.

Veri biliminin yardımıyla işletmeler, müşterilerin ihtiyaçlarına uygun daha iyi ürünler yapabilir veya mevcut ürünleri iyileştirebilir.

Örneğin – E-ticaret platformları, davranışlarını anlamak için müşteri verilerini toplamaya ve müşterilerinin neyi sevdiğini anlamak için satın alma kalıplarını toplamaya devam ediyor. Dolayısıyla ürünlerini buna göre yerleştirirler.

2) Sonuçları Tahmin Etme

Tahmine dayalı analitik, temel olarak, geçmiş veriler temelinde tahminler yapmak için istatistiksel verileri ve makine öğrenimi algoritmalarını kullanmak anlamına gelir. Ve inanın işletmelerin en kritik görevlerinden biridir.

Satışlar, müşteriyi elde tutma, yaklaşan tehditler ve riskler ve hatta piyasa gibi çeşitli iş olaylarını tahmin etmek için tahmine dayalı analitiği kullanabilirsiniz.

Tahmine dayalı analitik, gelecekteki olayları (bir dereceye kadar) tahmin edebildikleri ve bunları aşmak için uygun önlemleri alabildikleri için işletmelere rakiplerine göre haksız bir avantaj sağlar.

Gelişmiş tahmin araçlarını ve teknolojilerini daha da besleyen veri biliminin gelişiyle birlikte, işletmeler endüstride dolaşan risklere karşı artık çok daha bağışık.

Tahmine dayalı analitik, sağlık hizmetlerinden üretime, hizmetlere ve hatta eğitime kadar çeşitli iş ve sektörlerde uygulanabilir.

MUTLAKA OKUYUN: 2020'de Kazanmanıza Yardımcı Olacak 18 Zaman Serisi Analiz Taktiği

3) Daha İyi İş Kararları

Geçmişte işletmeler verilere bağımlı olmak yerine sezgilere dayalı kararlar veriyordu ve bu da genellikle kötü kararlarla sonuçlanıyor ve sonunda büyük kayıplara yol açıyordu. Ancak veri biliminin gelişi, bu eski uygulamalara tam bir geri dönüş sağladı. Bu günlerde işletmeler önce ilgili verileri toplar, veri bilimi uygulamalarını uygular ve ardından istenen etkiyi yaratma olasılığı çok daha yüksek olan uygun kararlar alır.

Veri bilimi, işletmelerin hesaplanmış veriye dayalı kararlar almasını mümkün kılan çok sayıda veri toplama yöntemi ve gerekli araç ve teknikleri sağlar. Ve sadece bu değil, iş kararları (veri biliminin yardımıyla) çok daha hızlıdır ve doğru sonuçlar sağlar.

4) Hedef kitlenizi bulmak

Rekabet muazzam bir oranda artıyor ve işletmeler hedef kitlelerinden istenen ilgiyi çekmek için mücadele ediyor. Raporlara göre, ortalama dikkat süresi 3 saniye bile değil, bu yüzden doğru kitlenin önünde doğru stratejileri bulmak çok önemli!

Ancak doğru hedef kitleyi hedeflemek, özellikle de ürettiğimiz veri miktarı göz önüne alındığında kolay bir iş değil. Ancak veri biliminin yardımıyla bu veri okyanusunu iyi bir şekilde kullanırsınız. Sosyal medya beğenileri, e-postalar veya web sitesi ziyaretleri gibi müşteri verilerinin her bir parçası, müşterilerinizi derinlemesine anlamak için kullanılabilecek bilgiler içerir.

Veri bilimini kullanarak, hedef kitlenizi daha etkili bir şekilde hedeflemek için verilerden değerli öngörüler oluşturmak için tüm müşteri verilerini birleştirebilir ve analiz edebilirsiniz. Ayrıca ürün ve hizmetlerinizi müşterilerinize göre uyarlamanıza yardımcı olur.

Örneğin , bir sosyal medya platformu olarak Facebook, kullanıcılar hakkında gerekli tüm bilgileri toplar ve hatta davranışlarını gözlemler. Tüm bu veriler, reklam hizmetlerini geliştirmelerine yardımcı olur ve izleyicilerine hangi ürünleri göstermeleri gerektiği konusunda onlara tam bir fikir verir.

Çözüm:

Veri bilimi, tüm sektörlerde uygulamaları olan geniş bir konudur ve karar verme, otomasyon, pazarlama, eğitim ve çok daha fazlası gibi birçok görevde önemli ölçüde yardımcı olabilir. Ve veri tüketimindeki ve üretimindeki sürekli artış, yalnızca uygulamalarını ve iş büyümesi ihtiyacını artıracaktır.

Ve kariyer hakkında konuşursanız, giderek daha fazla işletmenin kendilerini daha başarılı kılmak için veri bilimine ihtiyacı olacağından, bu alanda zamanla artacak sayısız fırsat var.

Bu tamamen veri bilimi ve uygulamalarıyla ilgiliydi; Umarım yeni bir şeyler öğrenmişizdir. Bu bilgi parçasına eklenmesi gereken bir şey olduğunu düşünüyorsanız, bize bildirdiğinizden emin olun.

yazar hakkında

Ram Tavva

Kıdemli Veri Bilimcisi ve IIM-C Mezunu

• Facebook
• heyecan
• LinkedIn