Yeni Başlayanlar İçin Pazarlama İçin Veri Analizi Kılavuzu

Veri Analizi, yararlı bilgiler elde etmek için mantıksal ve istatistiksel tekniklerin ham veriler üzerinde sistematik olarak uygulanmasıdır. Veri analizi yoluyla ilgilenilen olguyu verilerdeki 'gürültüden' ayırabilirsiniz.

Verileri tanımlamak, yoğunlaştırmak ve değerlendirmek için veri analizini de kullanabilirsiniz.

Veri analizi süreci tüm alanlardaki kararlara ve eylemlere rehberlik etmek için kullanılabilir. Örneğin gayrimenkul alanında, veri analizi yeteneklerine sahip araçlar, gayrimenkul değerlendirmesini otomatikleştirmeye, alıcı seçim sürecini optimize etmeye, eğilimleri izlemeye ve yatırım getirisini artırmaya yardımcı olabilir.

Yapay zeka (Yapay zeka), veri analizinin potansiyeline ve olanaklarına yeni yeni eklendi.

Şirketlerde veriye dayalı karar ve stratejilere verilen önemin artması, yapay zeka ve büyük verilerin ilerlemesi nedeniyle veri analizinin geleceği parlak görünüyor. Küresel veri analitiği pazarının 2023 ile 2032 arasındaki dönemde %29,4'lük bir Bileşik Büyüme Oranı ile büyümesi bekleniyor.

Veri analizi, yeni içerik fikirleri oluşturmanıza ve pazarlama fırsatlarının kilidini açmanıza yardımcı olabilir.

Veri Analizini Öğrenmenin Nedenleri

Yüksek talep ve yüksek talep öngörüleri merak uyandırmak için yeterli neden olsa da yine de neden veri analizini öğrenmeniz gerektiğini ve bu bilginin size nasıl fayda sağlayabileceğini bilmek isteyebilirsiniz.

Veri analizine dalmak için (çokluktan) birkaç neden:

• Veri analizini kullanarak hedef kitlenin tercihlerini ve etkileşimini daha iyi anlayabilirsiniz. Bu anlayışla hedef kitlenizde daha fazla yankı uyandıracak içerikler oluşturabilir, son derece etkili ve başarılı pazarlama kampanyaları yürütebilirsiniz.
  
• Veri analizi ile pazarlama kampanyalarının yatırım getirisini tahmin edebilirsiniz. Bu tahminler, pazarlama bütçeniz hakkında daha iyi kararlar vermenize yardımcı olacaktır. Ayrıca veri analiziyle pazarlama kampanyalarını daha iyi yatırım getirisi elde etmek için optimize edebilirsiniz.
  
• Şirketler, pazarlama kampanyaları için etkileyicileri keşfetmek ve seçmek için veri analizini kullanır. Veri analizi aynı zamanda gerçek etkileyicilerin belirlenmesine de yardımcı olur.
  
• Reaktif olmak yerine proaktif olabilirsiniz; veri analizi sosyal dinlemeyle entegre edilebilir ve içgörüleri stratejilerinize rehberlik etmek için kullanabilirsiniz. Sosyal dinleme ve veri analizini birleştirmek, potansiyel müşterileri etkili bir şekilde tanımlamanıza, onlarla etkileşime geçmenize ve geliştirmenize yardımcı olacaktır.

• Veri analizini iyi kullanırsanız önemli bir rekabet avantajı elde edebilirsiniz.

Veri Analizinin Temel Yöntemleri

Veri analizi yöntemleri, toplanan verilerin türüne göre farklılık gösterir. Bu yöntemler ihtiyaca göre bir arada veya tek başına kullanılabilir. Veri analizinin iki temel yöntemi niceliksel veri analizi ve niteliksel veri analizidir.

Nicel veri analizi sayısal değişkenleri içerir. Sosyal medya bağlamında niceliksel veri analizi taban, erişim, katılım ve dönüşüm gibi ölçümler etrafında dönebilir.

Taban ve erişim, stratejilerinize ve taktiklerinize rehberlik ederken etkileşim ve dönüşüm ölçümleri, eylemleriniz ve bunların etkileri hakkında size fikir verecektir.

Niteliksel veri analizi daha incelikli ve zordur. Etkileşim kalitesi ve izleyici duyarlılığı gibi faktörlerin izlenmesini ve analiz edilmesini içerebilir.

Kullanıcı dostu yazılımlar ve doğal dil işlemedeki (NLP) gelişmeler bu durumu değiştirse de, nitel veri analizlerinin çoğu hala manuel olarak yapılıyor.

Veri Toplama ve Hazırlama

Veriler geçmiş performansın ölçülmesine yardımcı olur, ancak aynı zamanda gelecekteki (ve mevcut) kampanyalar için de bilgi sağlar.

Teknolojik ilerlemelerin pazarlamacılara sağladığı en büyük faydalardan biri, gerçek zamanlı veri toplama yeteneğidir. Pazarlama kampanyanızın başlatılmasından sonraki birkaç saat içinde, başlangıçtaki başarısını ölçebileceksiniz.

Veri analiziyle, gerektiğinde yön vermenize yardımcı olabilecek piyasayı kapsamlı bir şekilde anlayabileceksiniz.

Veri kaynakları

Günümüzde çok kanallı pazarlama kampanyaları yaygındır. Bu, birden fazla veri kaynağı ve çok sayıda veri anlamına gelir. Olaylardan haberdar olmak için pazarlamacıların birden fazla platformu izlemesi ve çeşitli kaynaklardan veri toplaması gerekiyor.

Bir pazarlamacı olarak Google Analytics, Google Arama Konsolu, reklam platformları, sosyal medya platformları ve CRM (Müşteri İlişkileri Yönetimi) aracınızla çalışmanız gerekecektir. Satış ekibi ve teknik destek ekibi de size hayati veriler sağlayabilir.

Tüketicileri, coğrafyayı, sektörü ve ekonomiyi bir bütün olarak daha iyi anlamanıza yardımcı olacak verileri elde etmek için diğer halka açık veri kaynaklarından da yararlanmalısınız.

Veri temizleme

Verileri temizlemek; eksik, yanlış, yinelenen, bozuk veya yanlış formattaki verileri kaldırmak veya düzeltmektir. Birden fazla veri kaynağını birleştirdiğinizde verilerin çoğaltılma olasılığı artar ve bu tür veriler yanıltıcı olabilir.

Yanlış veriler nedeniyle algoritmalar ve sonuçlar güvenilmez hale gelir. Veri temizleme işlemi veri setine göre değişiklik göstereceğinden, verilerinize uygun bir temizleme işlemi için şablon oluşturmanız gerekecektir.

Veri Araştırması

Veri araştırması, verilerin doğasını anlamanıza yardımcı olacaktır. Bunun veri analizinin veya ilk veri analizinin ilk adımı olduğunu söyleyebilirsiniz.

Veri araştırması için, verileri bir e-tabloya manuel olarak filtreleyebilir veya amaca hizmet edecek komut dosyaları yazabilirsiniz.

Önünüzdeki üçüncü seçenek, otomatik veri araştırma araçlarını kullanmaktır. Veri araştırması, veri satırlarının ve sütunlarının anlamını atamanızı ve iletmenizi kolaylaştıracaktır.

Temel Veri Analizi Türleri

Her veri analizi türü belirli bir amaca hizmet eder ve farklı bir yöntem izler. Temel veri analizi türlerinin kısa bir özetini burada bulabilirsiniz:

Açıklayıcı analiz

Betimleyici analizle verilere, yapısına ve özelliklerine ilişkin kapsamlı bir genel bakış elde edersiniz. Bir veri kümesinin temel özelliklerini anlayabileceksiniz.

Çıkarımsal Analiz

Çıkarımsal veri analizinde, daha büyük popülasyon hakkında çıkarımlar yapmak için bir örnekten elde edilen verileri analiz edeceksiniz. Kanıta dayalı neredeyse doğru genellemeler yapmayı içerir.

Tahmine Dayalı Analiz

Tahmine dayalı analiz, geçmiş verilere dayanarak olayları veya sonuçları tahmin etmenize yardımcı olur. İstatistiksel modelleri ve algoritmaları kullanarak geçmiş verilerdeki kalıpları tanımlayabileceksiniz. Makine öğrenimi algoritmaları da bunlara dayanarak makul ölçüde doğru tahminler yapacaktır.

Kuralcı Analiz

Geçmiş pazarlama verilerine dayanarak kuralcı analiz, şu anda ve gelecekte gerçekleştirebileceğiniz en etkili eylemleri önerebilir. Önerilerin anında uygulanmasını sağlamak için kuralcı bir analiz aracını bir pazarlama otomasyon aracıyla birlikte kullanabilirsiniz.

Metin Analizi

Metin analizi ile yapılandırılmamış metin verilerinden anlamlı içgörüler elde edebileceksiniz. Metin analizi, NLP (Doğal Dil İşleme), konu modelleme ve metin madenciliği gibi tekniklerin kullanımını içerir.

Veri Analizi Araçları

Microsoft Excel

Veri analizi söz konusu olduğunda Microsoft Excel hala tacı taşıyor. Basitliği ve çok yönlülüğü nedeniyle veri analizinde en çok aranan uygulama olmayı sürdürüyor.

Microsoft Excel ile verilerinizi kolayca içe aktarabilir, temizleyebilir, keşfedebilir ve analiz edebilirsiniz. Daha önce Excel ile hiç çalışmamış olsanız bile, çevrimiçi Excel eğitim kursları aracılığıyla gerekli becerileri kolayca edinebilirsiniz.

Python

Python öğrenmesi nispeten kolay bir programlama dilidir. Ölçeklenebilirliği, esnekliği ve etkileyici kütüphaneleri nedeniyle yaygın olarak veri analizi ve veri görselleştirme için kullanılır.

Python'un kapsamlı bir şekilde anlaşılması, veri analizinin gerçekleştirilmesinde son derece faydalı olabilir.

R Programlama

R, verileri analiz etmek için kullanabileceğiniz açık kaynaklı bir programlama dilidir. R'nin inanılmaz ve güçlü paketleri veri hesaplamayı, manipülasyonu ve görselleştirmeyi daha kolay ve daha hızlı hale getirir.

R'ye başladığınızda oldukça kolay bir kodlama tarzına sahip olduğunu göreceksiniz.

Veri Analiz Yazılımı

Artık çeşitli yetenek ve özelliklere sahip çok çeşitli veri analizi yazılım araçları mevcuttur. SAS, Jupyter Notebook ve Tableau popüler veri analiz yazılımlarından bazılarıdır.

Eski bir sisteme bağlı kalmanız durumunda Door3 hizmetleri, sistemi modernleştirmenize, verileri taşımanıza ve yeni sistemde gerekli işlevselliği oluşturmanıza yardımcı olabilir.

Veri Analizinde Etik Hususlar

Veri gizliliği

Veri ve analizle ilgili en büyük endişelerden biri mahremiyetin korunmasıdır. Hassas ve kişisel verilerinizin toplanması ve analizi sırasında gizliliğini sağlamanız gerekir. Veri talebinde şeffaflık olması gerekiyor. Sağlam bir gizlilik politikasıyla başlayın ve mevzuat uyumluluğunu sağlayın.

Önyargı ve Adalet

Veri analizinde önyargıyı ortadan kaldıramayacak olsanız da, sorunları etkin bir şekilde hafifletmeye çalışmak ve bunun kararlar üzerindeki olumsuz etkilerinden kaçınmak için (verilerde ve analizi yürüten kişilerde) önyargının var olduğunun farkında olmanız gerekir. Veri analizinde adalet, verileri pekiştirmeyecek veya önyargı yaratmayacak şekilde kullanmak anlamına gelir.

Veri güvenliği

Veri güvenliği, veri gizliliği ile karıştırılmamalıdır. Verilerin toplanması, temizlenmesi, saklanması ve analizi sırasında bilgisayar korsanlarına ve fidye yazılımlarına karşı güvenli olduğundan emin olmanız gerekir. Verilere yapılan saldırılar potansiyel olarak gelir kaybına, müşteri güvenine veya her ikisine birden yol açabilir. Veriler işletmeler için bir varlıktır ve buna göre korunmalıdır.

Çözüm

Veriler haklı olarak 'yeni petrol' olarak kabul ediliyor. Ve eğer veri, petrol kadar değerli kabul edilirse, veri analizi, petrolün farklı kullanımlara uygun hale getirilmesi için çıkarılması, rafine edilmesi ve ayrıştırılmasına benzetilebilir.

Pazarlama bağlamında şirketler, veri analizi sayesinde deneyimin kişiselleştirilmesini sunabilmektedir. Bu hem şirketlere hem de tüketicilere fayda sağlıyor.

Daha akıllı iş kararları almak için veri analizinin gücünden yararlanmanız gerekir. Veri odaklı bu dünyada veri analizi çok önemli bir beceri haline geldi.