Veri dediğimiz kavram bilginin en küçük halidir. Günümüz dünyasında internetle birlikte bilgi yeniden önem kazanmış ve en küçük parçası dahi bir bütünü bir araya getirecek kadar güçlü hale gelmiştir. Bu dönemde e-ticaretin temel taşlarından birisi olan veri analitiği, yapılacak hamlelerin ve atılacak adımların doğru bir şekilde gerçekleşmesi için kritik hale geldi.
Veri analitiği birçok kişinin gözünde büyüyen ve sarmal haline gelen bir konu olsa da doğru kullanıldığında son derece etkili yöntemlerden birisidir. Toplanan her bir verinin en iyi şekilde işlemesi ve yönetilmesi sonucunda e-ticarette büyümenin kapıları sonuna kadar açılabilir.
Veri Analitiği Nedir?
Veri analitiğini yalın bir şekilde anlatmak istersek, online ortamda elde ettiğiniz her bir verinin işlenmesi ve bunun ilerleyen hareketlerde kullanılması işlemidir. Verilerin analiz edilerek, ilerleyen süreçlerde e-ticaret içerisinde bulunan müşterilerin hareketlerine ve dönüşen isteklerine cevap verebilmek yeteneği kazanmanızı sağlayan veri analitiği sayesinde iş sürecinizi daha dinamik hale getirebilirsiniz.
Veri analitiği çok kapsamlı bir alandır ve mutlaka bu alanda uzmanlaşmış kişiler tarafından yapılmalıdır. Çünkü milyonlarca kişinin hareketlerinden oluşan bir data setini en iyi şekilde analiz edebilmek için istatistik, matematik ve veri işlemesi gibi konularda ileri seviyelerde olmalısınız. Dolayısıyla bu alanda uzman olmuş ve yıllardır bu işle ilgilenen kişiler elde ettiğiniz ham verileri sizin için analiz ederek, bunları bir bilgiye dönüştürür.
Veri Analitiği Türleri Nelerdir?
Veri analitiği de kendi içerisinde alt başlıklara ayrılmakta ve değerlendirme süreci buna göre ele alınmaktadır. Veri analitiğinin alt başlıkları arasında, edinme, aktivasyon, tutma, tavsiye ve gelir yer almaktadır.
Edinme konusuna değinecek olursak, müşterilerin satış alanına gelmesini sağlayacak kanallardan yardım alma aşamasıdır. Google ve sosyal medya alanlarına verilecek reklamlar ve SEO gibi arama optimizasyonları ile müşterilerin internet sayfamıza ilk girişlerini sağlamak ve sonraki hareketlerini ölçmeye başlamaktır. Bu aşamada kişilerin sitelerde ne kadar vakit geçirdiği ve hızla çıkıp çıkmadığı tespit edilir.
Aktivasyon konusu ise, ilk adımını atan müşterinin devam hareketlerini inceler. Ürün beğenmesi, sisteme kayıt olması, e-postasına aboneliği yapması gibi hareketler bu alan içerisinde incelenir. Bu noktadaki hareketleri müşterilerin kalıcı hale getirilip, sisteme bağlanmasıdır. Bu noktada sitede geçirilen ortalama süre halen daha incelenebilir.
Tutma bölümünde ise, artık sürekli olarak sitemizi ziyaret eden müşteriler gözlem altında tutulur. Burada müşterilerin artık ne sıklıkla aktif olduğu ve daha fazla ne kadar site içerisinde tutulabileceği gibi konular gündeme gelir.
Tavsiye alanında ise, satış kanalının müşterilerinden gelen istek ve şikayetlerine yönelik verilerin profesyonel bir şekilde incelenmesi ve ele alınması bölümüdür. Oluşan sorunların hızlı bir şekilde çözülerek doğru bir değerlendirme sürecine adım atılmasının doğru olacağı alandır. Ancak atılacak adım sitenin geleceğini tehlikeye atacak bir durumsa bunu daha farklı yollardan çözüme kavuşturmanın yolları da aranabilir.
Gelir, son adım olarak biliniyor. Her potansiyel müşteriden olmasa da büyük çoğunluğundan olumlu geri dönüş alınmalı ve gelir elde edilmeye başlanmalıdır. Burada ölçülmesi gereken nokta esasen müşterilerin de değişen isteklerini yönetmektir. Çünkü dinamik bir süreç olan e-ticaret sitesi yönetimi, kendisine direkt olarak gelmese de hareketlerden bu istekleri fark etmelidir. İşte veri analitiği tam da bu noktada doğru pozisyonu istenilen zaman içerisinde almanıza olanak tanıyacak ve internet sitenize alan açacaktır.
Verileri Nasıl İşleyebilirsiniz?
Veri analitiği konusunun en önemli kısmı da budur. Verileri elde etmek işin kolay kısmıdır. Zor olanı onları doğru araçlarla en uygun ve akla yatkın şekilde işleyebilmektir. Bunun için kullanılabilecek bazı veri analitiği araçları bulunmaktadır. Büyük verileri hızlı ve doğru bir şekilde istatistiksel bilgilere dönüştüren bu araçlardan en fazla kullanılanı, açık kod programlama dili olan Pyhton’dur. Bu dilde yazılan ve kullanılan araç sayesinde kendinize özel verileri kısa süreler içerisinde anlamlı bilgilere dönüştürebilirsiniz. Bunun yanı sıra arama motoru devi Google tarafından geliştirilen, Looker platformu da veri analitiği konusunda kullanılabilir. Bu program verileri ayrıştırır ve anlamlı bir bütün haline getirir. Ek olarak alışveriş devi Amazon tarafından yönetilen bulut sistemine bağlı QuickSight ve Salesforce’dan da yararlanılabilir.
