Hangi müşterilerin sizi terk etmek üzere olduğunu veya hangi ürünlerin önümüzdeki ay tam anlamıyla kapış kapış satılacağını tahmin edebildiğinizi hayal edin. Bu sihir değil, tahmine dayalı analizdir. Bugünün ve dünün verilerini kullanarak yarının ne olacağını anlamaya çalışan ve belirsizliği şirketiniz için somut bir rekabet avantajı haline getiren bir disiplin.
Bu kılavuzda, tahmine dayalı analizin ne olduğunu ve sahip olduğunuz verileri stratejik tahminlere dönüştürmek için nasıl kullanabileceğinizi adım adım göstereceğiz. Bunun artık çok uluslu şirketler için bir lüks değil, sizin gibi KOBİ'ler için de erişilebilir ve belirleyici bir araç olduğunu göreceksiniz.
Bu değişim, İtalyan şirketlerinin dijital olgunluğunun artması sayesinde mümkün olmaktadır: Son araştırmalara göre, büyük şirketlerin %71'i en az bir ileri teknolojiyi benimsemiştir. Daha fazla bilgi edinmek isterseniz, İtalya'da dijital teknolojiye ilişkin 2025 raporunda ilginç veriler bulabilirsiniz.
İşleyişini, bunu mümkün kılan makine öğrenimi gibi teknolojileri keşfedeceğiz ve pratik örneklerle, aşağıdakileri yapma şeklinizi nasıl kökten değiştirebileceğini göstereceğiz:
Hedef açık: Verilerinizi gerçek bir büyüme motoruna dönüştürmek, yapay zekayı karar destek sistemlerinize entegre etmek ve artık hiçbir şeyi şansa bırakmamak.
Tahminsel analiz bir kristal küre değildir. Tarihsel verileri stratejik tahminlere dönüştüren bilimsel bir yöntemdir, tıpkı geçmişteki ipuçlarını kullanarak gelecekte ne olacağını anlamaya çalışan bir dedektif gibi. Sadece arka aynaya bakmak yerine, her işletme için çok önemli bir soruyu yanıtlar: "Gelecekte ne olacağı daha olasıdır?".
Bu yaklaşım, sorunlara tepki veren bir yönetimden, sorunları önceden tahmin eden bir yönetime geçmenizi sağlayarak, şirketinizi reaktiften proaktif hale getirir. Diğer analizler size nerede olduğunuzu söylerken, tahmine dayalı analizler nereye gideceğinize karar vermenize yardımcı olur.
Tahmine dayalı analizin değerini anlamak için, onu bir merdivenin en üst basamağı olarak düşünün. Her analiz seviyesi farklı bir soruyu yanıtlayarak, işiniz hakkında giderek daha kapsamlı ve güçlü bir görünüm oluşturur. Öncelikle, muhtemelen farkında olmadan zaten kullandığınız daha basit "kardeşleri" ile karşılaştırıldığında nasıl bir konumda olduğunu görelim.
Tahmine dayalı analitik bir araba ise, makine öğrenimi onun AI destekli motorudur.
Hava tahminlerini düşünün. Meteorologlar sadece gökyüzüne bakmakla kalmazlar; yarının hava durumunu güvenilir bir şekilde tahmin etmek için çok büyük miktarda tarihsel veriyi (sıcaklık, basınç, nem) işleyen karmaşık modeller kullanırlar.
Benzer şekilde, makine öğrenimi algoritmaları geçmiş satışlar veya müşteri davranışları gibi şirket verilerinizi analiz eder. Sabit kurallara uymazlar, ancak verilerden "öğrenirler" ve bir insanın fark edemeyeceği gizli kalıpları belirlerler. Ne kadar çok veri sağlarsanız, sistem zamanla o kadar akıllı ve güvenilir hale gelir.
Bu sürekli öğrenme yeteneği, onun süper gücüdür. Tesadüfen, İtalyan şirketlerinde yapay zeka kullanımı hızla artmaktadır. En az 10 çalışanı olanşirketlerin sadece%8,2'si yapay zeka teknolojilerini benimsemiş olsa da, bu eğilim katlanarak artmaktadır. İtalya'daki yapay zeka eğilimlerini buradan daha ayrıntılı olarak inceleyebilirsiniz.
Esasen, öngörüsel analiz yapmak, bir sisteme geleceği tahmin edebilmek için geçmişi tanımayı öğretmekten başka ne olabilir ki? Bu, KOBİ'lerin büyük şirketlerle eşit şartlarda rekabet etmelerini sağlayan niteliksel bir sıçramadır.
Tahmine dayalı analiz sistemini uygulamak tek seferlik bir işlem değil, iyi tanımlanmış döngüsel bir süreçtir. Bunu teknik bir engel olarak değil, ham verileri daha iyi kararlara dönüştürmek için stratejik bir reçete olarak görün. Her adım, tahminlerin sadece doğru olmasını değil, aynı zamanda iş hedefleriniz için gerçekten yararlı olmasını sağlamak için çok önemlidir.
Her şey bir soruyla başlar. İyi bir tahmin modeli teknolojiden değil, net bir iş hedefinden doğar. En yaygın hata, ne aradığını bilmeden verilerden yola çıkmaktır.
Anahtar soru şudur: Hangi kararı iyileştirmek istiyorsunuz?
Kesin bir soru, pusula gibidir: hedefi belirler ve yolun geri kalanını yönlendirir.
İşte gerçekçi olarak en fazla zaman ve dikkat gerektiren aşamaya geldik, toplamişin yaklaşık%80'ini oluşturuyor. Ham veriler neredeyse her zaman düzensizdir: eksik, hatalarla dolu, yinelenen veya tutarsızdır.
Ön işleme olarak bilinen bu "temizleme ve düzenleme" süreci, aşağıdaki temel faaliyetleri içerir:
Sağlam bir veri hazırlığı, tüm modelin dayandığı temeldir. Daha fazla bilgi edinmek isterseniz, ham verilerden ham verilerden yararlı bilgilere.
Veriler hazır olduğunda, sürecin kalbine girilir. Makine öğrenimi algoritması (örneğin, regresyon veya sınıflandırma modeli) seçme ve geçmiş verilerin bir kısmını kullanarak onu "eğitme" zamanıdır.
Eğitimi, bir öğrencinin derslere hazırlanmak için ders kitaplarından (geçmiş verileriniz) öğrendiği (gelecekteki sonuçları tahmin ettiği) bir süreç olarak düşünün.
Peki, modelin "iyi çalışıp çalışmadığını" nasıl anlarsınız? Doğrulama yoluyla. Pratikte, modelin hiç görmediği başka bir veri parçası kullanılarak tahminlerinin doğruluğu kontrol edilir. Bu adım, geçmişi çok iyi açıklayan ancak geleceği tahmin etmekte işe yaramayan bir model oluşturmaktan kaçınmak için çok önemlidir.
Onaylanmış bir modele sahip olmak hedef değildir. Son adım, modeli günlük iş süreçlerinize entegre etmek, yani uygulamaya koymaktır ( deployment). Örneğin, bir gösterge panosuna veri sağlayabilir, otomatik uyarılar gönderebilir veya e-ticaret sitenizdeki teklifleri gerçek zamanlı olarak özelleştirebilir.
Son olarak, sürekli izleme, çok önemli bir faaliyettir. Dünya değişir ve veriler eskir. Modelin performansını zaman içinde kontrol etmek, tahminlerinin güvenilir ve ilgili kalmasını sağlayarak uzun vadeli bir yatırım getirisi sağlar.
Her tahmine dayalı analizin merkezinde, geçmiş verilerinizi tahminlere dönüştüren algoritmalar olan modeller bulunur. Bunların nasıl çalıştığını anlamak için veri bilimcisi olmanıza gerek yoktur. Bunları, her biri belirli bir yeteneğe sahip uzmanlar olarak düşünün.
Senin görevin, çözmek istediğin sorun için doğru uzmanı seçmek. Bilmen gereken iki büyük model ailesi, regresyon modelleri ve sınıflandırma modelleri.
Hedefiniz kesin bir sayısal değer tahmin etmekse, regresyon sizin için ideal araçtır. Bu modeller, aşağıdaki gibi soruları yanıtlamak için mükemmeldir:
Son iki yılın satışlarını gösteren bir grafiğiniz olduğunu düşünün. Regresyon modeli, geçmişteki eğilimi en iyi şekilde tanımlayan çizgiyi çizer, ardından bu çizgiyi uzatarak gelecekte nereye varacağını tahmin eder. Bu, finansal planlama ve stok yönetimi için çok güçlü bir yöntemdir.
Bu yaklaşım, sadece büyüme olup olmayacağını değil, aynı zamanda ne kadar büyüyeceğini de anlamana yardımcı olur.
Bunun yerine, belirli bir öğenin hangi kategoriye veya gruba ait olacağını tahmin etmeniz gerekiyorsa, bir sınıflandırma modeline ihtiyacınız vardır. Burada sonuç bir sayı değil, bir etiket, kesin bir cevaptır.
Bu modeller, aşağıdaki türden soruları yanıtlamak için idealdir:
Yaygın bir örnek, bir dizi soru sorarak bir sonuca varan akış şeması gibi çalışankarar ağacıdır. Örneğin: "Müşteri son 6 ay içinde alışveriş yaptı mı? Hayır ise, son e-postaları açtı mı? Hayır ise, o zaman terk etme riski var."
Hangi modelin size uygun olduğunu hemen anlamanıza yardımcı olmak için, bu tablo temel farkları özetlemekte ve bunların KOBİ'nize nasıl uygulanabileceğini göstermektedir.
Model Türü Hedef İş Talebi Pratik Örnek (KOBİ)RegresyonSayısal bir değer tahmin etme "Site gelecek hafta kaç ziyaret alacak?"Bir e-ticaret sitesi, indirim dönemlerinde sunucu kapasitesini optimize etmek için web trafiğini tahmin edebilir.SınıflandırmaBir kategoriyeatama"Bu potansiyel müşteri, ödeme yapan bir müşteriye dönüşecek mi?" Bir B2B şirketi, satış ekibinin çabalarını yalnızca en umut verici potansiyel müşterilere odaklamak için potansiyel müşterileri sınıflandırabilir.
Gördüğün gibi, seçim tamamen cevaplamak istediğin soruya bağlıdır.
İyi haber mi? Electegibi platformlar, bu sürecin büyük bir kısmını otomatikleştiriyor. Verilerinize ve hedefinize göre, platform size en uygun modeli önerir ve böylece özel bir teknik ekip olmadan da nihayet öngörüsel analize erişebilirsiniz.
Teori, harika bir başlangıç noktasıdır, ancak tahmine dayalı analizin gerçek değeri, eyleme geçtiğinde ortaya çıkar. Çoğu zaman, tahmine dayalı analizin ne olduğunu gerçekten anlamanın en iyi yolu, somut sorunları çözdüğünü, günlük zorlukları ölçülebilir büyüme fırsatlarına dönüştürdüğünü görmekten geçer.
Çok farklı sektörlerdeki şirketlerin halihazırda nasıl somut avantajlar elde ettiğini birlikte görelim.
Perakende sektöründe, satılmayan her ürün bir maliyettir ve tükenen her ürün kaçırılmış bir satış demektir. Tahmine dayalı analiz, arz ve talep arasında mükemmel dengeyi bulmanıza yardımcı olur.
Günümüzde gerçek rekabet avantajı, büyük miktarda veriye sahip olmak değil, bu verileri kullanarak müşterinin ihtiyaçlarını önceden tahmin etmektir. Tahmine dayalı analiz, bu vizyonu operasyonel bir gerçeğe dönüştürür.
Satış ekibinizin zamanı çok değerli bir kaynaktır. Tahmine dayalı analiz, enerjinizi gerçekten önemli olan alanlara odaklamanıza yardımcı olur. İtalya'da, pazarlama ve satış için tahmine dayalı analizin kullanımı, kullanım örneklerinin %35,7'sini oluşturmaktadır.
Tahmine Dayalı Lead PuanlamaTüm potansiyel müşterileri aynı şekilde ele almak yerine, tahmine dayalı bir model her birine dönüşüm olasılığına göre bir puan verir. Sistem, daha önce satın alma işlemi gerçekleştirmiş müşterilerin özelliklerini analiz eder ve bunları karşılaştırma ölçütü olarak kullanır. Böylece satış ekibi yalnızca "sıcak" potansiyel müşterilere odaklanarak daha verimli hale gelir. Bu değişiklik, Big Data Analytics ticari stratejileri yeniden şekillendirmesi ile ilgilidir.
Müşteri kaybını önleme (Churn Prediction)Yeni bir müşteri kazanmak, mevcut bir müşteriyi elde tutmaktan çok daha pahalıdır. Tahmine dayalı analiz, ayrılmak üzere olan bir müşterinin sinyallerini (ör. etkileşimlerdeki düşüş) belirler. Bu sayede, çok geç olmadan özel bir teklif veya özel destek sunarak proaktif bir şekilde müdahale edebilirsiniz.
Finansal hizmetler sektöründe faaliyet gösteren KOBİ'ler için risk yönetimi, işin merkezinde yer alır. Tahmine dayalı analiz, daha güvenli kararlar almak için çok güçlü araçlar sunar.
Tahmine dayalı analizi şirkete getirmek fikri korkutucu gelebilir, ancak öyle olmamalıdır. Doğru strateji ve uygun araçlarla, KOBİ'ler bile kısa sürede somut sonuçlar görebilir. Sırrı nedir? Küçük adımlarla başlayarak değerini kanıtlamak.
Yolculuk her zaman net ve ölçülebilir bir iş sorusuyla başlar. "Satışları artırmak istiyoruz" gibi belirsiz ifadelerden uzak durun. Spesifik olun: "Önümüzdeki altı ay içinde e-posta kampanyalarımızın dönüşüm oranını %15 artırmak istiyoruz." Bu netlik, her seçiminizi yönlendirecek pusula görevi görecektir.
Hedefi belirledikten sonra, ikinci adım içimize bakmaktır. Elinizdeki verileri dürüstçe analiz edin: Yeterli mi? Kalitesi nasıl? Genellikle CRM verileri veya satış geçmişi çok iyi bir başlangıç noktasıdır.
İşte ilk projenizi başlatmak için basit bir yol haritası:
Çoğu KOBİ için ikinci seçenek en mantıklı olanıdır. Electe gibi bir platforma güvenmek, özel teknik becerilere olan ihtiyacı Electe , başlangıç maliyetlerini düşürür ve uygulama süresini aylarca süren bir süreçten birkaç güne indirir.
Bu seçim İtalya bağlamında çok önemlidir:İtalyan KOBİ'lerin %89'u kendi verileri üzerinde bir tür analiz yapmış olsa da, kalite sıçraması yapmak için gerekli becerileri içselleştirmekte zorlanmaktadır. Osservatori Digital Innovation'ın tam analizini okuyarak bu eğilimi daha ayrıntılı olarak inceleyebilirsiniz.
Burada, öngörüsel analize ilişkin en sık sorulan soruları bir araya getirdik. Bu sorular, öngörüsel analizin şirketinize nasıl fayda sağlayabileceğini anlamanıza yardımcı olacak.
Makine öğrenimini, verilerden öğrenebilen çok güçlü bir motor olarak düşünün.Tahmine dayalı analiz ise, bu motoru kullanarak somut tahminlerde bulunan bir otomobildir. Pratikte, tahmine dayalı analiz, makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak gelecekte neyin gerçekleşme olasılığının daha yüksek olduğunu size söyleyen pratik bir uygulamadır.
Bir zamanlar cevap "evet" olurdu. Bugün, neyse ki, işler değişti. Yeni nesil platformlar gibi Electe gibi yeni nesil platformlar yöneticiler, analistler ve girişimciler için tasarlanmıştır. Tüm teknik kısmı otomatikleştirerek, kod yazmanıza gerek kalmadan sadece iş kararlarına odaklanmanıza olanak tanır.
İyi haber şu ki, muhtemelen ihtiyacınız olan her şeye zaten sahipsiniz. Satış geçmişi, CRM'deki müşteri verileri, web sitenizin gezinme istatistikleri... hepsi mükemmel başlangıç noktalarıdır. Önemli olan, tahmin etmek istediğiniz olguyu açıklayan, kaliteli bir geçmiş veri tabanına sahip olmaktır.
Şirket içinde bir veri bilimi ekibi kurmak önemli bir yatırım olmaya devam ederken, bulut platformları (SaaS, Software-as-a-Service) engelleri ortadan kaldırdı. Esnek ve erişilebilir aboneliklerle çalışan bu platformlar, başlangıçta büyük miktarlarda harcama yapma ihtiyacını ortadan kaldırıyor. Bu da tahmine dayalı analizi, her şirketin ulaşabileceği somut bir kaynak haline getiriyor.
Verilerinizi fark yaratan kararlara dönüştürmeye hazır mısınız? Electeile, teknik bir ekibe ihtiyaç duymadan birkaç tıklama ile öngörüsel analizlere başlayabilirsiniz. Yapay zeka ile şirketinizin geleceğini aydınlatın.
Electe nasıl çalıştığını keşfedin Electe ücretsiz deneme sürenizi başlatın →
.svg)
.svg)
.svg)
