İnternet ve Mobil Pazarlamada Veri ve Veri Madenciliği

Veri (Latince datum - çoğulu data - “verilen şey” kelime-sinin Türkçe karşılığı olarak kullanılmaktadır) bir ham (işlenmemiş) gerçek ya da bilgi parçacığına verilen addır. Veriler ölçüm, sayım, deney, gözlem ya da araştırma yolu ile elde edilmektedir.

Bilgi, eğitim veya tecrübe ile elde edilen becerilerin kullanılmasını sağlayan birikimdir. Bilgi yönetimi açısından, verilerin anlamlandırılması ve iş amaçları doğrultusunda kullanılması diye tanımlanır.

1. İstatistiksel Analiz ve Veri madenciliği
2. Ara Katman ve Entegrasyon Yazılımları
3. Depolama Sistemleri ve Yönetimi
4. Ağ ve Bilgi Güvenliği
5. SEO / SEM Pazarlaması
6. İş Zekası
7. Mobil Geliştirme
8. Ağ Mimarisi ve Geliştirme
9. Algoritma Tasarımı
10. Perl / Python / Ruby
11. Veri Mühendisliği ve Veri Depolama
12. Pazarlama Kampanyası Yönetimi

Bilgi yönetimi, bir kurumun iç ve dış kaynaklardan edindiği bilgileri toplaması, saklaması, geliştirmesi, anlamlan-dırması, doğru kişilerle doğru zamanda paylaşması ve kurumsal amaçlar doğrultusunda kullanılmasını sağlama-sıdır.

Günümüzün en çok konuşulan konularına baktığımızda da:
• Nesnelerin İnternet’i
• Akıllı Şehirler
• Giyilebilir Teknolojiler
• Zararlıların Sıfırlanması konularıdır.

Büyük veri geleneksel yöntemlerle işlenmesi mümkün olmayan büyüklükte veri kümesi için kullanılan genel bir deyimdir.

IDC'ye göre 2020 yılında veri miktarı 44 trilyon gigabayt'a ulaşacaktır.

İnternet’in hızlı yayılması, sosyal mecraların sayısının artması, mobil cihazların yaygınlaşması ve akıllı sensörlerin daha fazla kullanılması veri miktarının artmasına neden olmuştur.

1. Bilgiyi daha sıklıkla şeffaf ve kullanılabilir yaparak bilgiye değer katıyor.
2. Şirketler daha fazla işlemsel veriyi üretip dijital şekilde sakladıkça, ürün envanterinden hastalık
günlerine kadar herşey hakkında daha doğru ve ayrıntılı bilgi edinebiliyorlar. Böylece
çeşitliği artırıyor ve performanslarını katlayabiliyorlar. Lider şirketler veri toplamayı ve analizini
daha iyi yönetim kararları vermek için kontrollu deneyler yapmakta kullanıyor. Diğerleri
veriyi, seyrek ve uzun vadeli yerine sık aralıklı ve şimdi-vadeli tahminler ile işlerini gerçek
zamanlı yapmak için kullanıyor.
3. Bir data müşteri segmentlerini giderek daha da daraltıyor. Böylece daha dikkatle kişiselleştirilmiş
ürün ve hizmetler mümkün oluyor.
4. Sofistike analizler karar vermeyi ciddi olarak kolaylaştırır.
5. Yeni nesil ürün ve hizmetlerin geliştirilmesinde kullanılabilir. Hali hazırda üreticiler ürünler
içine gömülen sensörlerle elde edilen veriyi, proaktif bakım (hata oluşmadan, hatta farkedilmeden önce koruyucu önlemleri almak) gibi yaratıcı satış-sonrası hizmetlerde kullanılmaktadır.

Verilerin müşteri davranışlarını anlayacak şekilde yorumlanmasına veri anlamlandırma denir.

Verilerin anlamlandırılmasında dikkate alınması gereken konular, müşterilerin alışveriş yaptıkları işlem yerleri, işlem saati, işlem süresi konuları üzerinde durulmalıdır.

Veri görselleştirme, bilginin açık ve etkin kullanımı için istatistiksel tablolar, grafikler, konu ağları veya çeşitli şekiller ile ifade edilmesidir. Birçok kaynakta, hem bilim, hem de sanat olduğu vurgulanmaktadır.

İşletmelerde pazarlamaya yatkın teknoloji üst yöneticileri ya da teknolojiye yatkın pazarlama üst yöneticileri olması işletmelerin pazarlamada başarılı olmalarında gerekli görülmektedir.

Pazarlamanın giderek teknolojiyle birlikte çalışma
zorunluğu artıyor. Bu iki departmanın birlikte uyum içinde çalışması için yeni meslekler konuşulmaya başlandı. Pazarlama Teknolojisti unvanı ortaya çıktı.

İster Pazarlama Teknolojisti veya başka bir unvanla aracı birim oluşturulsun, isterse taraflar aracı olmadan çalışsın, artık pazarlama ve teknoloji departmanlarının bir arada ve
yoğun çalışması kaçınılmazdır.

Derin istatistiksel analiz bilgisi olmayanların bile verilerin oluşturduğu bilgiyi anlayabilmesi sağlanır. Amaç teknoloji kökenli olmayanların da pazar gelişimi hakkında fikir sahibi olması ve anlamasını kolaylaştırmaktır.

Verinin değerlendirilmesi, veriyle başlayan değil, veri ile biten bir süreçtir. Önce kurumun ihtiyaçları saptanır. Bu ihtiyaçları karşılamak için hangi bilgilere gerek duyulduğu ve bu bilgilerin hangi verilerden oluştuğuna bakılır. Sonra büyük verinin bu verileri ne kadar karşıladığı öğrenilir.

Veri ambarlarında ustalaştıkça, hangi zaman dilimi içinde bilgiye dönüştürülmüyorsa veriyi silmenin, “bir gün lazım olur belki” diye tutmaktan daha verimli olduğu da anlaşılır.
Sonuçta elinizde sadece büyüklüğüyle değil, verimiyle övüneceğimiz ve defalarca kullanabileceğimiz, her kullanışımızda gerek para gerekse bilgi birikimimizi artıracağımız verilerimiz olur.

1.Şikayetleri yakalayıp onlara yanıt vermek

2.Her bir mecrada müşterinin neden yer aldığını orada ne yapacağını bilmesi

3.Gerekli olan müşteri verilerini Facebook, Linkedin ve benzeri mecralar sayesinde tamamlamak

4.Fırsatları saptayıp tekliflerde bulunmak

5.Müşterinin duygusal durumuna göre teklif yapmak ya da yapmamak

Sosyal Medyada Müşteri İlişkileri Yönetimi Uzmanı anlamına gelir