Günümüzde teknoloji öyle inanılmaz bir boyuta ulaştı ki, neredeyse attığımız her adım kayıt altına alınıyor. İnternette gezinirken, sosyal medyada yazışırken, alışveriş yaparken, film izlerken, yemek yerken ve hatta akıllı telefonlar sayesinde evimizde sohbet ederken bile, farklı farklı yerlere farklı farklı niteliklerde dijital ayak izi bırakıyoruz.
Kişisel bilgilerimizden tutun, izleme alışkanlıklarımıza, şifrelerimizden tercih ve ihtiyaçlarımıza kadar pek çok doneyi etrafımızla paylaşıyoruz ve bu doneler şirketlerin pazarlama stratejileri için tahmin bile edemeyeceğiniz kadar değerli.
Şimdi toplanan tüm bu verilerin üst üste yığıldığını ve kocaman bir dağ haline geldiğini hayal edelim. İçinde müthiş bir potansiyel barındıran bu veri dağından faydalanabilmemiz için onu profesyonelce işlememiz gerekiyor.
İşte bu noktada da devreye, o dağın içindeki gizli cevherleri ortaya çıkaran “pazarlamanın yeraltı dünyası” olarak nitelendirebileceğimiz veri madenciliği sektörü giriyor. Bu verilerden rekabet avantajı sağlamak isteyen markalar, veri madenciliğini etkili bir araç olarak kullanıyor.
Veri madenciliğini kısaca, büyük ölçekli veriler arasından faydalı bilgiye ulaşma, bilgiyi madenleme işi olarak tanımlayabiliriz. Büyük veri hacimlerinin artması, markalara ve girişimlere hem fırsatlar hem de zorluklar sunuyor. Özel tasarlanmış bilgisayar programları ise büyük yığınlar oluşturan bu verileri işliyor ve gelecekle ilgili pazarlama verimliliğini artıracak tahminler ortaya koyuyor.
Dünyanın en büyük markaları ve girişimleri, veri madenciliğini; müşteri edinimi, müşteri sadakati, müşteri kaybı ve pazar analizi gibi birçok alanda kullanıyor. Veri madenciliği, markaların ve girişimlerin operasyonlarını daha verimli hale getirmelerine, doğru satış tahminleri yapmalarına, pazarlama ROI’lerini (Return on Investment) artırmalarına ve müşteri içgörüleri elde etmelerine yardımcı oluyor.
Bu konudaki en başarılı örneklerden birisi Netflix… Filmleri; izlenme sayısı ve tarihlerine göre kategorize etmenin çok ötesine taşıyan Netflix, akan video yayını boyunca tüm süreçleri mercek altına aldı; müşterilerinin filmi ne kadar sürede seçtiğinden tutun, filmin günün hangi saatinde izlendiğine ve videonun kaç kere durdurulduğuna kadar pek çok detayı analiz etti. Bu yöntemle, sevilen dizileri, yönetmenleri belirlemekle kalmayarak, aynı zamanda bir videonun kaçıncı dakikasında durdurulduğunu, hangi zamanlarda ne kadar ara verildiğini ve sonrasında videoya devam edilip edilmediğini de inceledi. Müşterilerini memnun etmek için etiketleme stratejisini de kullanan Netflix, böylece müşterilerine etiketledikleri unsurlarla örtüşen diğer filmleri önermeye başladı. Sonuç olarak kullanıcıları merkeze alan başarılı bir “Büyük Veri (Big Data)” yaklaşımı ile örnek bir kuruluş haline geldi. Ancak, elbette veri madenciliği dünyası her haliyle toz pembe de diyemeyiz. Öncelikle büyük verilerin yönetimi ve analizinin karmaşık olması aşılması gereken en önemli engel. Veri gizliliği ve güvenliği konuları da büyük bir endişe kaynağı. Bu nedenle, veri madenciliği süreçlerinin dikkatle ve etik standartlara uygun olarak yönetilmesi oldukça önemli.
Faydalar ve Dikkat Edilmesi Gereken Riskler…
Veri madenciliği, aynen fiziksel madencilik faaliyetlerinde olduğu gibi faydalar barındırdığı kadar bir takım dikkat edilmesi gereken riskler de taşıyor. Büyük verilerden anlamlı içgörüler çıkararak stratejik karar alma süreçlerini iyileştirmesi, müşteri davranışlarını analiz ederek pazarlama stratejilerini optimize etmesi, risk analizleri yaparak dolandırıcılık ve yanlış işlemleri tespit etme imkanı sağlaması sektörün öncelikli faydaları arasında yer alıyor.
Sektörün olası risklerini ise kişisel verilerin izinsiz kullanımının, gizlilik ihlallerine ve hukuki sorunlara yol açabilmesi, yanlış veya eksik veri kullanımı nedeniyle, yanıltıcı sonuçların ve yanlış kararların ortaya çıkması, veri güvenliği açıkları nedeniyle siber saldırılar için hedef oluşturabilmesi şeklinde sıralayabiliriz.
Özetle, veri madenciliği markalara uzun vadeli başarı için çok büyük fırsatlar sunuyor ancak, doğru ve etik bir şekilde kullanmak şartıyla…
