İşletmeler Verileri Nasıl Toplar

Veriler, her boyuttaki işletmeler için önemli bir öncelik haline gelmiştir. Verileri toplayan ve analiz eden teknolojiler çoğaldıkça, işletmelerin verileri bağlamsallaştırma ve ondan yeni bilgiler edinme yetenekleri de artar. Nesnelerin ve yapay zekânın interneti, veri toplama ve analizinde, günlük operasyonları daha iyi anlamaktan, iş kararları vermekten ve müşterileri hakkında bilgi sahibi olmaktan iki önemli araç.

Müşteri verileri, tek başına bir odak alanıdır. Tüketici davranışlarından tahmine dayalı analitiğe kadar, şirketler her gün tüketici tabanlarında düzenli olarak büyük miktarlarda veri yakalar, saklar ve analiz eder. Bazı şirketler, ister hedeflenmiş reklamlar oluşturup isterse üçüncü bir tarafa satıyor olsunlar, tüketici verileri etrafında bir iş modeli oluşturdular. Müşteri verileri büyük bir iştir.

Burada, şirketlerin müşterilerinin verilerini nasıl yakaladıkları, bu bilgilerle tam olarak ne yaptıkları ve işinizi geliştirmek için aynı teknikleri nasıl kullanabileceğinizi görebilirsiniz.

İşletmeler verilerinizi nasıl toplar?

Şirketler birçok kaynaktan veri toplarlar. Bazı süreçler oldukça tekniktir, diğerleri ise daha azdır (her ne kadar bu yöntemler genellikle karmaşık yazılımlar kullanıyor olsa da).

Sonuçta, olsa da, şirketlerin davranış verilere demografik verilerden, yakalama ve ölçüleri üzerinde işlem müşteri veri kaynaklarla  kullanıyor olmasıdır.

Hanham, “Müşteri verileri, müşterilere doğrudan, müşterilerden dolaylı olarak takip ederek ve diğer müşteri verilerini kendi kaynaklarınıza ekleyerek doğrudan üç şekilde toplanabilir” dedi. “Güçlü bir iş stratejisinin her üçüne de ihtiyacı var.”

İşletmeler neredeyse her nook ve cranny’den veri çekmede ustadır. En bariz yerler, web sitelerinde ve sosyal medya sayfalarında tüketici faaliyetlerinden kaynaklanmaktadır, ancak iş yerinde de bazı ilginç yöntemler vardır.

Bir örnek, kişiselleştirilmiş bir veri profili oluşturmak için İnternet’e bağlı bir cihazın IP adresini (ve etkileşimde bulunduğu diğer cihazları) kullanan konum tabanlı reklamcılıktır. Bu bilgi daha sonra kullanıcıların cihazlarını hiper kişiselleştirilmiş, alakalı reklamlarla hedeflemek için kullanılır.

Şirketler, geçmişte satış ve destek departmanları ile nasıl etkileşimde bulunduklarını görmek için kendi müşteri hizmetleri kayıtlarına da derinlemesine girecekler. Burada, neyin işe yarayıp neyin yapmadığına, bir müşterinin neyi sevdiğini ve sevmediğini, büyük ölçekte doğrudan geri bildirimleri birleştiriyorlar.

Verileri toplamaya ek olarak, şirketler ayrıca onu üçüncü taraf kaynaklardan satın alabilir veya satabilirler. Yakalandıktan sonra, bu bilgi kendi veri piyasasında düzenli olarak el değiştiriyor.

Verileri bilgiye dönüştürmek

Büyük miktarda veri yakalamak, tüm bu verileri nasıl sıralayacağınız ve analiz edeceğiniz sorununu yaratır. Hiçbir insan tüm gün boyunca müşteri verilerinin ardında makul bir şekilde oturup ve okuyamaz, ve hatta yapabilseler bile, muhtemelen büyük bir diş çekmezlerdi. Şans eseri, bilgisayarlar bu tür işlerde insanlardan çok daha iyidir ve bir ara vermeden 24/7/365 gün çalışabilirler.

Makine öğrenimi algoritmaları ve diğer AI formları çoğaldıkça ve geliştikçe , veri analitiği, verilerin denizini harekete geçirici analizlerin yönetilebilir akışlarına ayırmak için daha güçlü bir alan haline gelir. Bazı AI programları, anormal durumları işaretleyecek veya içeriğe dayalı verilere dayanarak bir kuruluş içindeki karar alıcılara tavsiyelerde bulunacaktır.

Bunlar gibi programlar olmadan, dünyadaki tüm veri yakalama tamamen işe yaramaz olurdu.

İşletmeler verilerinizi nasıl kullanıyor?

Şirketlerin topladıkları tüketici verilerini ve bu verilerden edindikleri bilgileri kullandığı çeşitli yollar vardır:

1. Müşteri deneyimini geliştirmek

Birçok şirket için, tüketici verileri müşterilerinin taleplerini daha iyi anlamak ve karşılamak için bir yol sunar. Müşterilerin davranışlarını analiz ederek ve yorumların ve geribildirimlerin büyük bir kısmının analiz edilmesiyle, şirketler mevcut pazar alanına daha iyi uyacak şekilde dijital varlıklarını, mallarını veya hizmetlerini değiştirebilirler.

Şirketler sadece tüketici deneyimlerini bir bütün olarak geliştirmek için tüketici verilerini kullanmakla kalmıyor, aynı zamanda kişiselleştirilmiş bir düzeyde kararlar almak için verileri kullanıyorlar, iHeartRaves dijital yöneticisi Brandon Chopp .

Chopp, “En önemli pazarlama zekası kaynağımız müşteri verilerini anlamaktan ve web sitemizin işlevselliğini geliştirmek için kullanmaktan kaynaklanmaktadır.” Dedi. “Ekibimiz, müşteri verilerine göre özelleştirilmiş promosyonlar ve özel teklifler oluşturarak müşteri deneyimini geliştirdi. Her müşteri kendi bireysel tercihlerine sahip olacağından kişiselleştirme çok önemlidir.”

2. Pazarlama stratejisinin iyileştirilmesi

İçeriğe dayalı veriler, şirketlerin tüketicilerin pazarlama kampanyalarına nasıl yaklaştığını ve bunlara nasıl tepki verdiğini anlamalarına ve buna göre ayarlamalarına yardımcı olabilir. Bu son derece yordayıcı kullanım durumu, işletmelere, tüketicilerin daha önce yaptıklarına dayanarak ne isteyecekleri hakkında bir fikir verir. Tüketici veri analizinin diğer yönleri gibi, pazarlama da kişiselleştirme konusunda daha fazla hale geliyor, diye konuşuyor Trafik Sıkışıklığı Medya Yöneticisi SEO Downes .

Downes, “Kullanıcıların seyahatlerini haritalamak ve yolculuklarını kişiselleştirmek, sadece web siteniz üzerinden değil, YouTube, LinkedIn, Facebook veya diğer herhangi bir web sitesine daha fazla platform oluşturmak artık gerekli değil.” Dedi. “Verileri segmentlere ayırmak, yalnızca bildiğiniz kişilerin en çok ilgisini çeken kullanıcılara pazarlamanıza olanak tanır. Bunlar, daha önce pazarlanması zor olan sektörlerde yeni fırsatlar ortaya çıkardı.”

3. Verileri nakit akışına dönüştürme

Verileri yakalayan şirketler de bundan kar elde etmeye çalışır. Veri brokerleri veya müşteriler hakkında bilgi alıp satan şirketler, büyük verilerle birlikte yeni bir endüstri olarak yükseldi. Büyük miktarda veriyi yakalayan işletmeler için, bu yeni bir gelir akışı için bir fırsatı temsil eder.

Reklamverenler için, bu bilgileri satın almak üzere hazır bulundurmak son derece değerlidir, dolayısıyla daha fazla veri talebi artar. Bu, veri brokerlerinin daha kapsamlı veri profillerini paketlemek için alabileceği daha farklı veri kaynakları anlamına gelir, bu bilgiyi birbirlerine ve reklam verenlere satarak yapabileceği daha fazla paradır.

4. Verileri güvenli hale getirmek için verileri kullanma

Bazı işletmeler, tüketici verilerini daha hassas bilgileri güvence altına almak için kullanıyor. Örneğin, bankacılık kurumları bazen bir kullanıcının finansal bilgilerine erişmesine izin vermek veya bilgilerini çalmaya yönelik sahte girişimler için onları korumak üzere ses tanıma verilerini kullanacaktır .

Bu sistemler, müşterinin hesabına erişmek için potansiyel olarak sahtekarlık girişimlerini belirleyip işaretleyebilen bir müşterinin bir çağrı merkezi ve makine öğrenimi algoritmaları ile etkileşimi ile evlenerek çalışır. Bu, bir tahminde bulunmanın bazı tahminlerini ve insan hatasını alır.

Veri yakalama ve analiz teknolojileri daha karmaşık hale geldikçe, şirketler tüketiciler de dahil olmak üzere her şeyle ilgili verileri toplayıp bağlamsallaştırmak için yeni ve daha etkili yollar bulacaktır. İşletmeler için, bunu yapmak, geleceğe iyi rekabet etmek için gereklidir; Öte yandan bunu yapmamak, bacaklarınız birbirine bağlı bir yarış koşmak gibidir. İçgörü kraldır ve modern iş ortamındaki içgörü, bağlamsallaştırılmış verilerden toparlanmıştır.

Veri gizliliği düzenlemeleri

Bu kadar çok tüketici verisi ele geçirilmiş ve analiz edilmiştir ki, hükümetler, verilerinin nasıl kullanıldığı konusunda bireylerin kontrolünü sağlamak için tasarlanmış sıkı veri gizliliği yönetmelikleri hazırlamaktadır. Avrupa Birliği’nin Genel Veri Koruma Gereksinimleri (GDPR) , veri yakalama, depolama, kullanım ve şirketler için paylaşım kurallarını ve uymayanlar için katı cezalar düzenlemektedir. GSYİH içinde belirlenen kurallara uymayan şirketler 20 milyon Euro para cezasına veya yıllık gelirin yüzde 4’üne kadar (hangisi daha yüksekse) karşı karşıyadır.

Veri gizliliği, ABD’ye Kaliforniya Tüketici Gizliliği Yasası (CCPA) biçiminde bile yapıldı . CCPA, bazı yönlerden, GDPR’ye benzer, ancak tüketicilerin veri toplamayı devre dışı bırakmasını ve devletin, şirketin iç karar vericilerinden ziyade, rehber geliştirmek için varlık olarak adlandırmasını gerektirdiğinden farklıdır.

Veri gizliliği düzenlemeleri, işletmelerin tüketici verilerini yakalama, saklama, paylaşma ve analiz etme şeklini değiştirmektedir. Veri gizliliği yönetmelikleri tarafından şimdiye kadar el değmemiş işletmeler, daha fazla tüketici gizlilik hakları talep ettikçe bu tür yasaların çoğalmasını bekleyebilirler. Bununla birlikte, özel şirketlerin veri toplamasının gitmesi olası değildir; işletmeler yeni yasalara ve yönetmeliklere uyum sağladıkça sadece biçim olarak değişecektir.