Sıralı Veriler: Tanım, Örnekler, Toplama ve Analiz

Şirketler, pazarlama ekiplerinin daha iyi kararlar almasına yardımcı olmak için veri araçlarına daha fazla yatırım yapıyor.

Ancak pazarlama, etkili bir pazarlama stratejisi uygulamak için veri ve analiz araçlarından daha fazlasına ihtiyaç duyar. Ayrıca topladıkları verilerin türünü ve anlamlı içgörüler elde etmek için bunları nasıl analiz edeceklerini anlamaları gerekir.

Bu, temel pazarlama veri türlerinden biri olan temel bilgilere geri dönmeyi ve sıralı verileri anlamayı içerir. Bu makale, sıralı verileri ve bunun veriye dayalı pazarlama kararlarını nasıl etkilediğini keşfedecektir.

Müşteri memnuniyeti düzeyi, sıralı verilere bir örnektir. Değişkenleri şunlar olabilir:

• Çok Menmun Kalmak
• Memnun
• Doğal
• Hoşnutsuz
• Çok memnuniyetsiz

Sıralı verileri kullanarak değişkenlerin frekansını, dağılımını, modunu, ortancasını ve aralığını hesaplayabilirsiniz.

Sıralı verileri tanımladıktan sonra, nominal, aralık veya oran verileri gibi diğer veri türlerini merak edebilirsiniz. Sıralı verilerden nasıl farklıdırlar? İşte bazı hızlı tanımlar:

• Nominal veriler, değişkenleri sınırlı bir değerler kümesine ve sıralanmamış kategorilere sahip olan verilerin bir sınıflandırmasıdır. Nominal verilerle, serbest çalışma, tam zamanlı veya hibrit çalışma gibi birçok sonucu olan istihdam türü gibi değişkenleri ölçersiniz.
• Aralık verileri, iki değer arasındaki aralığın sabit olmadığı bir veri türüdür. Aralık verileri, örneğin zaman aralıklarını ölçerken veya iki ölçüm arasındaki fark değiştiğinde birçok şekilde ortaya çıkar. Aralık verilerini temsil etmenin en yaygın yolu, her aralığın üst ve alt sınırları için sütunlar içeren bir tablo kullanmaktır.
• Oran verileri, istatistiksel analiz için kullanılan bir veri türüdür. Oran verileri, temsil ettiği değerler hakkında herhangi bir bilgi sağlamaz. Bu bilgi, oran verileri tarafından başvurulan diğer kaynaklardan alınmalıdır. Genellikle finansal bilgilerin analizinde kullanılır, ancak diğer veri türlerine de uygulanabilir.

Sıralı verilere 5 örnek

Sıralı veriler farklı biçimlerde oluşur. Sıralı verilere birkaç örnek ve veri yönetimi çabalarınızı iyileştirmek için bunları iş stratejinizle nasıl senkronize edebileceğinizi burada bulabilirsiniz.

1. İlgi düzeyi

İster ürününüzü pazara sunmuş olun ister mevcut ürününüze yeni özellikler tanıtmış olun, hedef kitlenizin ilgisini ölçmek için sorular sormak üzere pazar araştırması yapmanız gerekecektir.

Pazar araştırması, müşteri ihtiyaçlarını, satın alma ortaklarını ve onları sizden satın almaya neyin motive ettiğini anlamak için hem nitel hem de nicel verilerin analiz edilmesini içerir. Bu içgörüler, gelecekte pazarlama kampanyalarınızı iyileştirmenize yardımcı olabilir.

Örneğin, düzenli olarak konferanslar düzenliyorsanız, anketler ne kadar iyi yaptığınızı ve katılımcılarınızın konferansa tekrar katılmak isteyip istemediklerini öğrenmenize yardımcı olabilir. İlgi düzeyi verilerinin bir örneğini burada bulabilirsiniz:

Kaynak: SurveyMonkey

Sorduğunuz sorular, potansiyel müşterilerin ürününüze veya hizmetinize olan ilgi düzeyini ortaya çıkaracaktır. İlgi düzeyleri ilgisiz, biraz ilgili, tarafsız ve çok ilgili arasında değişmektedir.

2. Eğitim düzeyi

Bu tür sıralı veriler, hedef kitlenizin yeterlilik düzeyi hakkında bilgi sağlar.

Eğitim düzeyi, hedef kitlenizin lise, kolej ve lisansüstü okul gibi farklı seviyelerde örgün eğitim alıp almadığını sorgulayabilir. Bu verileri, örgün eğitim için 1, ilköğretim için 2, doktora derecesi için 10'a kadar her düzeye numara atayarak toplayabilirsiniz.

Potansiyel adayların iş başvurularını değerlendirmenize yardımcı olmak için işe alım sürecinizde analitiği kullanırken eğitim düzeyindeki veriler kullanışlıdır.

Eğitim düzeyindeki veriler, şirketin büyümesini desteklemek için gelecekte kimi işe alacağınız, işe alım çabalarınızı nereye odaklayacağınız ve belirli pozisyonlar için uygun adaylar bulacağınız konusunda güçlü tahminler yapmanıza yardımcı olabilir.

Bir satış ekibi yönetiyorsanız, ekip üyelerinizin eğitim düzeylerini değerlendirmek onların kariyer gelişim hedeflerini nasıl destekleyeceğinizi bilmenizi sağlar. Bu şekilde, yüksek performanslı bir satış ekibi kurabilir ve elde tutma oranını artırabilirsiniz.

3. Sosyo-ekonomik durum

Hedef kitlenizin sosyo-ekonomik durumunu anlamak, müşteri segmentlerinizi demografik ve psikografik profillerine göre oluşturmanıza ve hassaslaştırmanıza yardımcı olur.

İhtiyaçlarını ve isteklerini karşılayan kişiselleştirilmiş pazarlama kampanyaları yürütürken bu segmentlere güvenebilirsiniz. Bir B2C hedef kitlesi için sosyoekonomik duruma ilişkin sıradan veriler arasında cinsiyet, konum, hane geliri, medeni durum ve yaş yer alır.

Öte yandan, bir B2B hedef kitlesi için veriler, brüt yıllık geliri, iş büyüme aşamasını, çalışan sayısını, pazar konumunu ve sektör türünü içerir.

4. Memnuniyet düzeyi

Memnuniyet düzeyi, müşterilerinizin farklı marka etkileşimlerinden ne kadar memnun olduğunu yansıtır. Örneğin, müşteri katılım süreciniz veya farklı müşteri sorunlarını ne kadar iyi çözdüğünüz.

Müşteri memnuniyeti son derece memnun, memnun, tatminsiz veya hiç tatminsiz olarak ifade edilebilir. Memnuniyet seviyesi verileri, iyileştirilecek alanları belirlemek için müşteri hizmetleri ve satış işlemleri memnuniyetini ölçmenize yardımcı olur.

Aşağıda, Buffer'ın yürüttüğü bir ürün-pazar uyum anketinden elde edilen memnuniyet düzeyi verilerine bir örnek verilmiştir:

Kaynak: arabellek

Bu verilerle şirket, Buffer'ın Power programlayıcısının müşterileri için ne kadar yararlı olduğunu, yani ürünün kullanıcıları için doğru seçim olduğunu söyleyebilirdi.

5. Karşılaştırma

Bu, iki veya daha fazla veri noktası arasındaki benzerlikleri veya farklılıkları ortaya çıkaran sorular sormayı içerir. Benzerlikleri veya farklılıkları belirledikten sonra, hangi özelliklerin benzer olduğunu, hangilerinin farklı olduğunu ve ne derece farklı veya benzer olduklarını öğrenebilirsiniz.

Örneğin, 2021'den 2022'ye gelir performansını karşılaştırmak isteyebilirsiniz. Karşılaştırmanız, her yılın geliri için önemli ölçüde daha az, yaklaşık olarak aynı, daha fazla ve önemli ölçüde daha fazla getiri sağlayacaktır.

Bununla, makroekonomik ve sektör trendlerini ölçebilir ve harcamaları kontrol etmek için stratejinizi bütçeleme sürecinize uyacak şekilde ayarlayabilirsiniz. Hatta bunu daha da ileri götürmeye ve endüstri trendlerini karşılaştırmaya karar vererek, marka bilinirliğini artıracak raporlar oluşturup düşünce liderliği içeriği yazabilirsiniz.

Sıralı veriler nasıl toplanır

Birinden memnuniyet düzeyini 1'den 5'e kadar bir ölçekte derecelendirmesini isteseydiniz, yanıtları sıralı olurdu. Bu verileri ‌anketler veya anket yazılımını kullanarak Likert ölçekleri aracılığıyla toplayabilirsiniz.

Anketler, sıralı veri toplamanın en eski yöntemlerinden biridir. Anketleri, hedef kitlenizin ürünler, konular veya markanız, ürününüz veya hizmetinizle ilgili belirli konular hakkındaki duygularını belirlemek için kullanabilirsiniz. Şahsen, telefonla veya çevrimiçi olmak üzere birçok yöntemle anket yapabilirsiniz.

Ancak anketlerle, soruları dürüstçe yanıtlamak veya soruları anlamak istemeyen insanlardan doğru veriler toplamak zordur. Anketler ayrıca araştırmacının onları oluşturması, doğrulaması ve analiz etmesi için çok zaman gerektirir.

Likert ölçeği, katılımcılardan anketteki her bir ifadeye katılmalarını veya katılmamalarını isteyen bir ankettir, örneğin, "Kesinlikle katılmıyorum." Katılımcılar daha sonra ifadeye yönelik duygularına ve onunla hemfikir olma düzeylerine göre kendilerine bir cevap verirler.

Likert ölçekleri, analiz sırasında netliği artırır çünkü yanıtlayanlar kendilerini açıkça tanımlanmış aralıklarla, örneğin 1-7 arası bir ölçekle sıralı bir ölçekte derecelendirir.

Sıralı verileri toplamak için, örtülü veya açık bir ölçek kullanarak yanıtları sıralayan sorular içeren anketler çalıştırmalısınız. Örneğin, şirketinizin web sitesine çok fazla trafik geliyorsa, web sitenizden geri bildirim toplamak için bir kurumsal web sitesi geri bildirim aracı kullanabilirsiniz. Sormak:

“Az önce okuduğunuz blog gönderisinden ne kadar memnunsunuz?''

Olası cevaplar şunlar olabilir:

• Mutlu
• Mutsuz
• Memnun
• tatminsiz

Sıralı verilerle yürütülecek testler

İki veya daha fazla grup arasındaki farkı ölçmek için sıralı veriler üzerinde birkaç test yapabilirsiniz. Bu testler şunları içerir:

• Kruskal-Wallis testi
• Mann-Whitney U testi
• Wilcoxon sıra toplamı testi
• Mood'un Medyan testi

Sıralı veriler, ‌değerleri en küçükten en büyüğe sıralayan bir veri türüdür. Başka bir deyişle, sıralı veriler sıralanır veya sıralanır.

Kruskal-Wallis H testi

Kruskal-Wallis testi, üç veya daha fazla bağımsız grubun medyanlarını karşılaştırmak için kullanılan parametrik olmayan bir testtir. Veriler normal dağılmadığında ve gruplar arasındaki varyans eşit olmadığında kullanılır. Kruskal-Wallis testi, iki bağımlı grubu da karşılaştırabilir - bir web sitesinin yeniden tasarımının öncesi ve sonrası resimleri.

Mann-Whitney U testi

Mann-Whitney testi, iki bağımsız örneğin medyanını karşılaştırmak için kullanılan parametrik olmayan bir testtir. 1'den 5'e kadar bir ölçekte derecelendirmeler gibi sıralı veriler olduğunda veya verilerde net gruplar olmadığında kullanılabilir.

Wilcoxon işaretli sıralama testi

Wilcoxon işaretli sıralar testi, normal dağılıma sahip olan ve olmayan veri kümeleri için kullanılabilen, parametrik olmayan bir testtir. Verilerin normal dağılıma sahip olmadığı durumlarda t-testine bir alternatiftir.

Bir t-testi çalıştırırken, varsayım, verilerin altında yatan dağılımın normal olduğudur, ancak bu varsayım yanlış olabilir.

Örneğin, iki grup arasındaki boy farkını test ederken, bir grubun ortalama boyunun 180 cm, diğer grubun 170 cm olduğunu varsayalım. Boylarında önemli bir fark görmezsiniz.

Ancak Wilcoxon Signed Rank testini kullanarak boylarındaki normal farkın ötesini görebilirsiniz.

Mood'un medyan testi

Test, insanların ruh hallerinin bir medyan nokta etrafında kümelendiği ve bazılarının diğerlerinden daha olumlu veya olumsuz olduğu önermesine dayanmaktadır. Mood'un medyan testi, genellikle, müşterinizin ürünleriniz veya hizmetiniz hakkındaki görüşü gibi, bireylerin bir sorun veya fikir hakkında ne hissettiğini ölçer. Müşterilerinizin sizden mi yoksa rakiplerinizden mi satın alacağı gibi ruh hallerine göre davranışları tahmin edebilir.

Sıralı veriler nasıl analiz edilir?

Sıralı verileri analiz etmenin iki yolu vardır: çıkarımsal ve tanımlayıcı istatistikler.

Tanımlayıcı istatistikler, bir veri kümesinin özelliklerini özetler ve kalıpları tanımlar. İşte sıralı veriler için tanımlayıcı istatistikler:

• Frekans dağılımı
• Merkezi Eğilim Ölçüleri
• Menzil (değişkenlik ölçüleri)

Çıkarımsal istatistikler ise, sahip olduğunuz verilere dayanarak gelecekte neler olabileceğini tahmin eder. Sıralı verileri içgörü toplamak, hipotez oluşturmak ve hatta yukarıda açıklanan dört testle sonuçlar çıkarmak için kullanabilirsiniz.

Kruskal-Wallis, Mann Whitney U ve Wilcoxon işaretli sıra toplamı testlerinin tümü sıralı verileri analiz eder. Hepsi parametrik olmayan testlerdir, yani veri dağıtımıyla ilgili herhangi bir varsayıma dayanmazlar.

tanımlayıcı analitik

Tanımlayıcı analitik, daha önce gerçekleşmiş olaylarla ilgili verileri toplar, analiz eder ve raporlar. Bu, geçmiş verilere dayalı olarak gelecekteki olayları tahmin eden tahmine dayalı analitikten farklıdır. Tanımlayıcı analitik, işletmelerin gelecekteki karar verme süreçlerini iyileştirmek için geçmişteki kalıpları belirlemesine yardımcı olur.

Tanımlayıcı analitikte amaç, gelecekte ne olacağını tahmin etmek değil, mevcut verilerde kalıplar bulmaktır. Tanımlayıcı analitik, geçmiş olaylar arasındaki neden-sonuç ilişkilerini bulmayı ve bu ilişkileri gelecekteki olayları tahmin etmek için kullanmayı amaçlar.

Diğer analiz yöntemlerinden farklı olarak, tanımlayıcı analitik, mevcut herhangi bir veri ile herhangi bir zamanda kullanılabilir. Bu, tahmini modeller için yetersiz kaynaklara veya diğer yöntemlerin gerektirdiği büyük veri kümelerine sahip küçük işletmeler için daha erişilebilir hale getirir.

grafikler

Çubuklar ve grafikler, verileri anlaşılması kolay bir şekilde sunar. Veriler bir tabloda görüntülenemeyecek kadar büyük veya karmaşık olduğunda faydalıdırlar. Seçtiğiniz grafiğin türü iletmek istediğiniz bilgi miktarına, veri boyutlarına ve hedef kitlenize bağlıdır.

Çubuk grafikler, bilgileri uzunlukları değerleriyle orantılı olan çubuklar olarak görüntüler. Veriler kategorik olduğunda, yani belirli gruplara ayrıldığında kullanılırlar. İşte bir çağrı merkezi için, hafta içi her gün yanıt vermek için geçen süreyi gösteren bir çubuk grafik:

Kaynak: Datapine

Kitlenizin değerleri kolayca karşılaştırabilmesini istediğinizde bunlar iyi bir seçimdir. Çubuk grafikler, sayılarla karşılaştırıldığında daha sezgisel ve anlaşılması daha kolaydır. Çubukları çizgilerle veya dağılım grafikleri, histogramlar veya pasta grafikler gibi diğer grafiklerle birlikte kullanmak da mümkündür.

Çizgi grafikler, verilerin sıralı bir değeri olduğunda kullanılır. Bu grafikler, iki eksendeki noktaları her iki tarafta aynı ölçekte birleştirmek için çizgiler kullanır. Bu çizgiler düz veya noktalı olabilir ve her iki eksende herhangi bir noktada başlayabilir.

Çizgiler, borsanın günlük olarak nasıl dalgalandığı veya enerji maliyetinin yıldan yıla nasıl değiştiği gibi zaman içindeki değişimi temsil eder. Aşağıda, bir çizgi grafiği kullanılarak görselleştirilmiş, 12 ay boyunca aylık gelen olası satışlara bir örnek verilmiştir:

Merkezi Eğilim Ölçüleri

Merkezi eğilim, bir dizi sayının ortalamasıdır. Bir veri kümesindeki sayıların ortalamaları etrafında ne kadar yakın kümelendiğini ölçer.

Üç ana merkezi eğilim türü ortalama, medyan ve moddur. En yaygın merkezi eğilim ölçüsü, veri setindeki tüm değerlerin toplanıp bu toplamın o veri setindeki değer sayısına bölünmesiyle hesaplanan aritmetik ortalamadır.

Medyan, tüm sayıları düşükten yükseğe sıraladıktan sonra bir veri setindeki orta değeri bulmak için merkezi eğilimi hesaplamaya bir alternatif olarak da kullanılabilir. Mod, bir kümedeki en sık görülen değerdir.

Anahtar çıkarımlar

Sıralı veriler, nominal verilerden daha karmaşıktır ve genellikle ilgiyi ölçmek için kullanılır. Likert ölçeği, popüler bir sıralı veri örneğidir.

Kendi anket veri toplamanıza ilham vermek için burada verilen gerçek örneklerden bazılarını kullanın. Bunu yaparken, yoklama ve bunun veri toplamaya nasıl yardımcı olduğu hakkında daha fazla bilgi edinin.