Big Data Nedir? Dijital Pazarlamadaki Önemi
Web, Tüm Yazılar
21 Ocak 2020 24 Ocak 2020 ’' te gönderildi Yılmaz Saraç tarafından
Big Data, dijital pazarlama sektöründe sürekli karşımıza çıkıyor, çoğunlukla üzerinde fazla durulmuyor. Big Data, yapay zeka , sanal gerçeklik ve dijital ses asistanları gibi günümüzün artık normalleşmiş çevrimiçi teknolojilerini yönetiyor ve her geçen gün daha fazla önem kazanmakta. Bu sayede artık dünya parmaklarımızın ucunda.
Big Data ve Dijital Pazarlama
Gelişmiş kullanıcı deneyimi (UX)
Bid Data yani büyük veri, eyleme geçirilebilir öngörüler oluşturmak ve stratejik kararlar alınmasına yardımcı olmak için kuruluşlar tarafından kullanılabilen ve analiz edilebilen, yapılandırılmış, kısmen yapılandırılmış ya da yapılandırılmamış büyük ham veri kümelerini ifade eder.
“Büyük veri, gelişmiş içgörü, karar verme ve süreç otomasyonu sağlayan düşük maliyetli, yenilikçi bilgi işleme biçimleri gerektiren yüksek hacimli, yüksek hızlı ve yüksek çeşitlilikteki bilgi varlıklarıdır.”
Big Data kavramı adından da anlaşılacağı üzre verinin hacmini ve sürekli büyüyen bir yapısı olduğunu ifade eder. Örnek verecek olursak her gün sosyal medya uygulamalarına yüklenen görsel miktarını düşünün. Resim, video veya resim formatında yüklenen bu görsellerin sayısı her geçen gün artmaktadır. Facebook’a her gün 350 milyon fotoğraf yüklenmektedir ve bu rakam sürekli artmaktadır.
Günümüzde, tüm dünyadaki sunucularda depolanmış halde her zamankinden daha fazla veri var. Sürekli veri akışı, sosyal medya kanallarının hızlı büyümesi ve insanların sürekli artan sorgulayıcılık özelliği ile arama motorlarına, gelişmiş araştırma yeteneklerine, benzersiz tanımlayıcılara ve daha sonra elbette IoT sayesinde oluşmaktadır.
IoT, Internet Of Thinks, yani “Nesnelerin İnterneti” anlamına gelir . İnternete bağlı herhangi bir sensör veya işlevsel yazılım gibi teknolojiyle entegre edilmiş cihazları ifade eder. Iot teknolojisi akıllı telefonlar, akıllı, giyilebilir aksesuarlar, buzdolabı, televizyon gibi cihazlarda kullanılmaktadır ve ölçülmesi zor boyutlarda veriler oluşmaktadır.
IoT gibi teknolojiler sayesinde, büyük verilerin hacmi öyle bir ivme kazanıyor ki farklı veri işleme teknikleri gerektiriyor.
Aşağıdaki bilgiler yüksek hızlı verilere örnek olarak gösterilebilir:
Google’da günde yapılan 3,5 milyar arama,
Günlük 400 bin saatlik videonun Youtube’a yüklenmesi
Twitter’da saate 500 milyon tweet atılması
Çeşitliki verilerin karışımı veya değişimini ifade eder. Farklı veri çeşitlerini tanımlandığında, bu veriler temelde 3 türe ayrılır.
Kısmen yapılandırılmış veri
Yapılandırılmış veriler gruplandırma ve analiz etme açısından en basit olma eğilimindedir. Demografik veriler, muhasebe işlemleri veya akıllı cihazlardan gelen konum verileri bu sınıfa girer
Yapılandırılmamış veriler, yapılandırılmış verilerle farklı işleme yöntemleri gerektirdiği için toplanması ve analiz edilmesi daha zordur. Fotoğraflar, videolar, sosyal medya içeriği, web sitesi içeriği bu sınıfa girer.
Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi gibi teknolojiler sayesinde yapılandırılmamış veriler artık otomatik olarak işlenebilmekte ve global çapta değerli bir kaynak olarak kullanılmaktadır.
Yarı yapılandırılmış veya kısmen yapılandırılmış veriler yukarıda verilen iki veri türünün bir karışımıdır. Yapılandırılmış verilerle aynı öngörülebilirliği veya analiz kolaylığını sunmaz, ancak yapılandırılmamış kadar ham ve çeşitli değildir. E-postalar, Zip dosyaları ve CSV dosyaları bu sınıfa girer.
Veri türlerinin her biri farklı bir işleme yöntemi gerektirir. Tüm veriler bir şekilde toplanabilir, analiz edilebilir, kullanılabilir veya saklanabilir.
Büyük veriler sadece bilgi yığınlarıdır. Ancak bu bilgiler, pazarlamacılar tarafından, hem marka hem de tüketicinin yararına iş stratejilerini geliştirmek, bilgilendirmek ve düzenlemek için eyleme geçirilebilir öngörüler oluşturmak için kullanılabilir.
Big Data, tahmini analitik gibi zengin tüketici bilgileri sunar. İşletmeler, davranışsal tüketici verilerini analiz eder, kullanıcılarının geçmiş eylemlerine dayanarak geleceği planlayabilir, tahmin edebilir ve bilinçli kararlar verebilir.
Öngörücü analitik, hedef tüketicilerin gelecekteki davranışlarını, marka eylemlerine ve tekliflerine verdikleri yanıtları tahmin eden tüketici öngörülerini sağlayan geçmiş verileri analiz eder. Büyük verilerin optimize edilmesi, müşteri kazanmaya ve elde tutmaya yardımcı olur. Pazarlama stratejilerine, derinlemesine ve geniş davranışsal veri ve kavrayışlarına dayalı titiz pazar payı ölçümleri için yol gösterir.
Kuruluşlar, sosyal medya, çevrimiçi anketler ve duyarlılık analizi ile ve belirli büyük veri kaynakları aracılığıyla kullanıcıların ve tüketicilerin markalarını nasıl gördüğünü keşfedebilirler.
Kullanıcı deneyimlerinin farkında olmak, hedef pazarın algı ve tutumunu anlamak, markalara doğruları ölçmede yardımcı olur. Benzer şekilde, yanlış olduğunu düşündükleri ürünlerinde, hizmetlerinde kullanıcı arayüzünü (UX) nasıl iyileştirebileceklerini ortaya çıkarmalarına yardımcı olur.
Geliştirilmiş kullanıcı deneyiminin yanı sıra, büyük veriler kuruluşların marka benzeşimini ve çevrimiçi itibarını yönetmesine olanak tanır. Markalarının iletişim yöntemeleri, eylemleri, ürünleri ve içerikleriyle ilgili yönlerini değiştirmek için büyük veri analizi yoluyla elde edilen bilgiler kullanılabilir.
Günümüzde mevcut olan büyük veri zenginliği, markaların kendi şirketlerinde ve daha geniş pazarda neyin işe yarayıp yaramadığını tam olarak saptayabileceği anlamına gelir. Ayrıca, markaların mevcut piyasa koşullarını daha iyi anlayabilmesini saplayabilir.
Büyük verileri analiz edip kalıpları belirleyerek, şirketler, eylemlerini yönlendiren, sektörlerinde öne çıkmalarını ve ilerlemelerini sağlayan pazar eğilimlerini açıkça anlayabilirler.
Böylelikle, pazar ve rakipler hakkında daha derin bir anlayış kazanırken, büyük veriler inovasyon ve modernizasyonun yolunu açar. Big Data sayesinde olası kötü kararlar veya başarısızlıklar da tahmin edebilir, böylece kuruluşlar hata yapma endişesi olmadan markalarını ve ürünlerini geliştirebilirler.
Çok sayıda kaynak sürekli olarak veri üretmektedir ve her veri parçası bir markanın başarısını olumlu yönde değiştirme gücüne sahip olan pazar konumu, verimlilik, marka algısı ve genel performans gibi değerli bilgiler içerir.
Akıllı, eyleme geçirilebilir öngörüler elde etme avantajı sunan Big Data ile şirketler, bilgiyi, markanın ve müşterilerinin yararına kullanılabilir hale getirebilir.
Bu gönderi Web, Tüm Yazılar’ te gönderildi ve big data, iot’ te etiketlendi.