Articles Veriye Dayalı Karar Verme Nedir, Neden Önemlidir?

Veriye Dayalı Karar Verme Nedir, Neden Önemlidir?

Özgür Kurt
12 dakikalık
54
Güncellendi: Mayıs 29, 2024
Özgür Kurt
Güncellendi: Mayıs 29, 2024
Veriye Dayalı Karar Verme Nedir, Neden Önemlidir?

Artık verilere odaklanan bir dünyada yaşıyoruz ve aynı nedenle verileri eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürme yeteneği, tüm işletmelerin başarısı için hayati önem taşıyor. Satış ve pazarlama çalışanları arasında yürütülen araştırmalarda, bu çalışanların %36'sı verilerin hedefledikleri kitlelere daha etkili bir şekilde ulaşmalarına yardımcı olduğunu söylüyor. Veriye dayalı karar alma, pazarlama başta olmak üzere bir işletmenin tüm departmanları için önem taşıyor. İyi ama veri odaklı karar verme (data-driven decision making) tam olarak nedir? Veriye dayalı karar verme süreci nasıl yürütülmeli, faydalı olabilmesi için nelere dikkat edilmelidir? Burada, tüm bu konulara değinip doğru stratejiyi oluşturabilmeniz için size yardımcı olmaya çalışacağız.

Bitrix24’ün veri toplamanıza ve bunları herkesin ulaşabileceği bir platformda depolayarak tüm çalışanlarınızı veri bazlı karar verme sürecine dâhil etmenize yardımcı olacağını unutmayın. CRM modülümüz, müşteri adayları edinmenizden müşteri hizmetlerine kadar tüm satış süreci üzerinde tam bir kontrol sahibi olmanızı sağlar ve bu süreçte toplanan tüm verileri kaydedebilmenize olanak tanır.

En Gelişmiş CRM Analiz Araçları ile Verilerden Faydalanın

Stratejinizi Geliştirip Satışlarınızı Arttırın

Ücretsiz Başlayın

Veriye Dayalı Karar Verme Nedir?

Bu terim, en basit hâliyle, bir işletmenin vermesi gereken stratejik iş kararlarına rehberlik etmesi için veri kaynaklarını kullanması anlamına gelir. Buradaki “veri”, pek çok şeyi kapsar. Hem dâhilî hem de haricî kaynaklardan (anketler, ölçümler, satış rakamları, içgörüler vs.) toplanan bilgiler bu amaçla kullanılabilir. Bu bağlamda, veriye dayalı karar verme; farklı kaynaklardan bilgiler toplamak, onları analiz etmek ve sonuçlar çıkarmak için veri analizi tekniklerini ve araçlarını kullanmayı da içerir.

Veriye Dayalı Karar Verme Süreci Nasıl İşler?

İlgili sürecin tam olarak nasıl işleyeceği, işletmenin ve toplanacak verinin türüne göre değişiklik gösterecektir. Diğer bir deyişle her türden işletme için geçerli olacak tek bir işleyiş şekli yoktur. Bununla birlikte aşağıda izah edeceğimiz süreç çoğu durumda geçerli olacaktır.

1. Amacı tanımlayarak başlayın

Çözmek için veriye ihtiyaç duyduğunuz sorunu (veya hedefinizi) açıkça belirleyerek işe başlamalısınız. Buradan yola çıkarak, başarınızı ve performansınızı ölçmek için kullanacağınız göstergeleri de (bunlara “KPI” denir) belirleyebilirsiniz. Belirlediğiniz hedeflerin spesifik, ölçülebilir ve ulaşılabilir olduğundan emin olun. Bu adım sürecin aslında en önemli parçasıdır zira amacınızı bu kriterlere uygun şekilde belirlemezseniz ölçüm yapamaz, dolayısıyla ne kadar başarılı olduğunuzu (veya olmadığınızı) anlayamazsınız.

2. Verileri toplayın ve analiz için hazırlayın

Bu, sürecin en uzun sürebilecek aşamasıdır. Veri toplamak için farklı kaynaklar kullanmalısınız. Yukarıda da belirttiğimiz gibi bunlar çok çeşitli olabilir ve dâhilî veri tabanları, anketler, müşteri geri bildirimleri, pazar araştırmaları gibi haricî kaynaklar kullanılabilir. Kullanılacak kaynaklara karar verirken işletmenizin türünü ve faaliyet şeklini de dikkate almalısınız. Zira örneğin bir B2C işletmenin müşteri geri bildirimlerine ağırlık vermesi gerekirken, bir B2B işletme için anketler daha önemli olabilir.

Her hâlükârda, veri toplama yalnızca bir başlangıç olacak. Elde ettiğiniz bilgileri temizleyerek analize hazır hâle getirmeniz de gerekiyor. Yinelenen bilgileri silmeli, eksik bilgileri tamamlamalı ve genel anlamda veri kalitesinin mümkün olduğu kadar yüksek olmasını sağlamalısınız. İşiniz bittiğinde, verileri analize uygun bir formata dönüştürmek için elektronik tablolar veya grafik yazılımı gibi araçlar kullanabilirsiniz.

3. Verileri analiz edin

Bu aşamadaki amacınız, topladığınız verilerden öngörüler elde etmektir. Bunun için veri analizi ve veri görselleştirme tekniklerini kullanmalısınız. Veriler arasındaki ilişkileri anlamak ve potansiyel fırsatları (veya sorunları) tespit etmek için kalıplar, eğilimler, korelasyonlar ve anormallikler arayın.

Bu, tahmin edebileceğiniz üzere, basit bir iş değildir ve belirli bir uzmanlık gerektirir. Bu amaç için tasarlanmış bir yazılım kullanmıyorsanız veya böyle bir yazılımı nasıl kullanmanız gerektiğinden emin değilseniz, profesyonel yardım almanız en doğrusu olacaktır. Veriye dayalı karar verme sürecinin adımları arasında, analiz aşaması büyük öneme sahiptir zira vereceğiniz kararlar, bu aşamada elde edilecek sonuçlara bağlı olarak belirlenecektir. Dolayısıyla, uzman bir üçüncü taraftan yardım almaktan çekinmeyin.

4. Bulguları yorumlayın

Analiz sürecinin sonunda, elde ettiğiniz sonuçlara göz atın ve onların amaç ve hedeflerine ne kadar uygun olduğunu değerlendirin. Sürecin bu safhasında da bir uzman yardımına ihtiyacınız olabileceğini unutmayın. Zira, analiz sonundaki ham bulgulardan temel öngörüleri belirlemek ve gözlemlenen kalıplara veya eğilimlere dayanarak sonuçlar çıkarmak basit bir iş değildir. Toplanan bilgileri etkileyebilecek kısıtlamaları ve olası önyargıları da dikkate alarak yorum yapmalısınız. Veriye dayalı karar verme adımları arasında, bu aşama eyleme geçirebilir öngörüler elde etmeyi hedeflediğiniz aşamadır ve son derece titiz bir şekilde tamamlanması gerekir.       

5. Karar verme seçeneklerini değerlendirin

Verilerinize yanıt verebileceğiniz sorunları veya onları kullanarak karar alabileceğiniz yolları belirleyin. Bu aşamada maliyet-fayda analizi, SWOT analizi veya karar ağaçları gibi taktikler kullanılmalıdır. Farklı senaryoları dikkate alarak verebileceğiniz her kararın olası sonuçlarını ve risklerini karşılaştırın. Yani, körü körüne bir karar vermeyin veya aklınıza gelen ilk çözümü uygulamayın: Bu aşamada, değişik senaryolar kurgulayarak her birini ayrı ayrı değerlendirmeniz gerekecektir.

6. Kararınızı verin

Bulguları yorumladıktan, hedeflerinizi değerlendirdikten ve senaryolarınızı yürüttükten sonra, en iyi karar hangisi olacaksa ona odaklanın. Katılımı artırmak için çalışanlarınızı da mümkün olduğunca karar verme sürecine dahil edin. Onlardan gelecek geri bildirim, son derece değerli ve tahminlerinizin ötesine etkili olabilir.

7. Sonraki adımlara karar verin

Veriye dayalı karar verme aşamaları bu adımla sona erecek: Artık aldığınız kararı uygulamalı ve önceden belirlediğiniz KPI metriklerine göre ne kadar başarılı olduğunu (veya olmadığını) izlemeye başlamalısınız. Aynı nedenle, süreç tamamlanmış olsa bile, bir adım daha ekleyebiliriz: Değerlendirme ve iyileştirme.

8. Gerekliyse değiştirin

Veriye dayalı karar verme süreci aşamaları sona ermiş olsa bile, kararınızı aldıktan sonraki yeni verilere ve geri bildirimlere dayanarak stratejinizin ne kadar etkili olduğunu sürekli olarak değerlendirmeye devam etmelisiniz. Eğer istediğiniz sonuçları elde edememişseniz, aldığınız karar veya kararları değiştirmekten (veya iyileştirmekten) çekinmeyin. Başarısız olsanız bile, sonuçları analiz edin ve öğrendiklerinizi gelecekteki karar alma sürecinde kullanın. Zira başarısızlık dahi, analiz edip öngörüler çıkarabileceğiniz bir veridir. Bu son aşama daima aktif kalmalı ve hiçbir zaman sona ermemelidir: Değerlendirme ve iyileştirme döngüsünü hiç sona erdirmeyerek, veriye dayalı karar vermenin daimi bir uygulama haline gelmesini sağlayabilirsiniz.

Veriye Dayalı Karar Verme Nedir, Neden Önemlidir

Veriye Dayalı Karar Vererek Elde Edebileceğiniz Faydalar

Bir işletmenin tüm departmanları veriye dayalı bir şekilde karar vermenin faydalarından yararlanabilir, ancak farklı departmanlar farklı faydalar elde edecektir. Pazarlama, satış ve müşteri hizmetleri departmanlarının bu teknikten elde edebileceği faydalara kısaca değinelim.

Pazarlama Departmanı İçin Faydalar

1. Hedefli ve kişiselleştirilmiş pazarlama kampanyaları

Tanımadığınız kişiler için iyi bir pazarlama kampanyası oluşturmak mümkün değildir. Veri toplama, hedefledikleri kişilerin ve kitlelerin gerçekte kim olduklarını anlayabilmelerini sağlar. Zaten yukarıda belirttiğimiz araştırmada, pazarlamacıların çok büyük bir kısmının verilerin en büyük faydasının potansiyel müşterileri daha iyi hedefleyebilmek olduğunu belirtmesinin nedeni budur.

Veri analiziyle, potansiyel müşterilerin tercihlerini, davranışlarını ve demografik özelliklerini anlayabilirsiniz. Bu da, doğal olarak kişiselleştirilmiş pazarlama kampanyaları oluşturmanıza yardımcı olur. Bu tür kampanyalar da, daha iyi etkileşim kurmanıza ve daha yüksek dönüşüm oranları elde etmenize olanak tanır.

Örneğin, yerel değil küresel düzeyde müşterilere sahipseniz, yurt dışındaki potansiyel müşterilerin tercih ettikleri sosyal medya platformlarını belirleyebilir, bu platformlara özel bir kampanya hazırlayabilir, hatta paylaşımlarınızı belirli bir coğrafi bölgedeki saat dilimlerine göre tasarlayabilirsiniz. Dolayısıyla, içeriğinizin mümkün olan en kolay ve hızlı şekilde kitlenize ulaşmasını sağlamış olursunuz.

2. Optimize edilmiş pazarlama bütçesi

Her işletmenin kaynakları artık daha sınırlı, dolayısıyla pazarlama bütçeleri de her zamankinden daha kısıtlı. Bu, az miktarda parayı bilinçli ve doğru bir şekilde kullanmanız gerektiği anlamına geliyor. Bilgi analizi ile pazarlama kampanyalarınızı farklı kanallara göre değerlendirebilir ve topladığınız verileri analiz ederek bütçenizi daha etkin bir şekilde dağıtabilirsiniz. Bu, doğal olarak kampanyalarınızın yatırım getirisinin de artmasını sağlayacaktır.

Bütçe bulmakta zorluk çekiyor ve yöneticileri ikna etmeye çalışıyorsanız, topladığınız veriler bu amaç için de kullanılabilir. Örneğin, en çok getiri sağlayan kanalın hangisi olduğunu kanıtlayabilir ve bu kanal için daha fazla bütçe alabilirsiniz. Yani, hangi kampanyaların sonuç sağladığını net veriler ile ispat edebilir, alınan kararların ne kadar etkili olduğunu gösterebilirsiniz.

3. Artırılmış kampanya performansı ve yatırım getirisi

Kampanyaların geliştirilmesi, ölçülmesi ve performans takibi için toplanan veriler olağanüstü düzeyde faydalı olabilir. Sadece temel metrikleri inceleyerek bile belirli bir kampanyayı veya taktiği daha iyi sonuçlar ve dolayısıyla daha yüksek yatırım getirisi sağlayacak şekilde optimize edebilirsiniz. Toplanan veriler ve elde edilen bulgular, ayrıca gelecekteki kampanyaları da optimize bir şekilde başlatmak için kullanılabilir.

Yani, yeni bir pazarlama kampanyası için beyin fırtınası yapıyorsanız (THE MARKED SECTION CAN BE AN INTERNAL LINK TO THE ARTICLE ABOUT BRAIN STORMING TOOLS) topladığınız verileri kullanabilirsiniz. Geçmiş kampanyaların performans değerlerine bakmak, trafik potansiyelini belirlemek için SEO verilerini değerlendirmek ve potansiyel müşterilerin ne istediklerini öğrenmek için anketler kullanmak, her kampanyanın çok daha güçlü bir şekilde başlamasını sağlayacaktır. Araştırmalar, pazarlamacıların %32’sinin veri analizi ile daha fazla yatırım getirisi elde edilebildiğini düşündüğünü gösteriyor.

4. Gelişmiş müşteri segmentasyonu ve hedefleme

Doğru veriler kullanarak, hedef kitlenizi demografik veya tercihe dayalı segmentlere ayırabilir, pazarlama stratejilerinizi her bir gruba uyarlayabilirsiniz. Bu, tüm potansiyel müşteri gruplarıyla çok daha kişisel bir etkileşim kurmanıza olanak tanır. Verileri kullanarak çok daha gelişmiş bir düzeyde müşteri segmentasyonu yapmak mümkündür ve bu da onlara ilgili mesajı daha verimli bir şekilde iletmenize yardımcı olur.

5. Tahmine dayalı analiz ve trend tespiti

Geçmiş ve güncel verilerin analizi, belirli modelleri, gelecekteki trendleri ve pazardaki fırsatları belirlemenizi de sağlar. Tahmine dayalı analizler yürüterek rekabette bir adım öne geçebilir ve sürekli değişen müşteri ihtiyaçlarına uyum sağlayabilirsiniz.

6. Daha iyi müşteri deneyimi ve memnuniyeti

Tüm işletmeler, veri analiziyle farklı temas noktalarında müşteri tercihlerini, sorun yaşadıkları hususları ve onların davranışlarını daha iyi anlayabilir. Bu da, doğal olarak daha kişisel bir deneyim sunmanızı ve müşteri memnuniyetini artırmanızı sağlar.

Satış Departmanı İçin Faydalar

1. Daha İyi Satış Hedefleme

Satış çalışanları, toplanan verileri değerlendirerek en ideal potansiyel müşterileri belirleyebilir ve önceliği onlara verebilir. Buna ek olarak, pazarlama kampanyalarının ideal müşterilerin ilgisini ne oranda çektiğini de belirleyebilirler. Alıcıların persona verilerini derinlemesine inceleyerek zamanlarını ve çabalarını, dönüşüm olasılığı en yüksek olan kişilerle etkileşime geçmek için kullanabilir ve hem zamandan hem de bütçeden tasarruf edebilirler. Bu, doğal olarak satış verimliliğinin artmasını ve daha fazla satışın tamamlanmasını sağlayacaktır.

2. Daha İyi Kişiselleştirme

Pazarlama departmanının kişiselleştirilmiş kampanyalar ile farklı türdeki alıcılarla daha rahat iletişime geçebildiğinden yukarıda bahsettik. Veriye dayalı kararlar, satış ekiplerinin de müşterilerin tercihlerini, davranışlarını ve sorun yaşadıkları hususları anlamalarını sağlar. Bu bilgiler, satış hunisinin tamamında kullanılabilir ve dönüşüm oranlarının artmasını sağlayabilir. Dahası, müşteri sadakati de aynı nedenle artacaktır: Kişiselleştirilmiş çabalar, müşterilerin gelecekte geri dönme olasılığını da yükseltir.

3. Daha uyumlu çalışan bir ekip

Satış ekibi liderleri, verilere sayalı kararlar alarak en iyi uygulamaları tespit edebilir ve bunları tüm ekiple paylaşabilir. İşe yarayan stratejiler veya yaklaşımlarla ilgili bilgileri değerlendirerek, başarılı olduğu kanıtlanmış satış tekniklerini ekibe eğitim vermek için kullanabilir, genel takım performansını artırabilirsiniz.

Müşteri Hizmetleri Departmanı İçin Faydalar

1. Artan müşteri memnuniyeti

Müşteri hizmeti departmanı çalışanları, müşteriler hakkında toplanan bilgileri analiz ederek onların tercihleri, davranışları ve memnuniyet düzeyleri hakkında net bir fikir sahibi olabilir. Bu şekilde iyileştirilmesi gereken hususları belirleyebilir, daha kişisel bir deneyimi nasıl sunabileceğinizi anlayabilirsiniz. Bunlar, müşteri memnuniyetini artıracak uygulamalardır.

2. Kaynakların verimli tahsisi

İşletmeler, veri analiziyle müşteri talep modellerini, departmanın en yoğun olduğu zamanları ve kaynakların tam olarak nerede kullanıldığını anlayabilir. Bu bilgiler, işletmelerin personel, ekipman veya envanter gibi kaynakları etkili bir şekilde tahsis etmelerini ve verimliliğin artmasına yardımcı olmanın yanı sıra, maliyet tasarrufu da elde etmelerini sağlar.

3. Sorunlara proaktif yaklaşım

Verilerin izlenip analiz edilmesi, ciddi bir soruna dönüşmesi muhtemel olan hususları veya eğilimleri önceden tespit edebilmenize yardımcı olur. İşletmeler, sorunları çözmek veya ortaya çıkmalarını engellemek için proaktif önlemler alabilir ve daha hızlı çözüm süreleri sunabilir. Bu da daha iyi bir müşteri deneyimi sağlar.

4. Hizmetin kişiselleştirmesi

Verilerin bireysel düzeyde müşteri tercihlerini ve geçmiş alışkanlıklarını tespit etmek için kullanılması da mümkündür. Müşteri grupları hakkında değil, tek tek müşteriler hakkında bilgi edinebilir, bu bilgiler aracılığıyla çok daha kişiselleştirilmiş bir hizmet sunabilirsiniz. Müşteri deneyimi ne kadar kişisel olursa, sadakat seviyesi de o oranda artacaktır.

En Gelişmiş CRM Analiz Araçları ile Verilerden Faydalanın

Stratejinizi Geliştirip Satışlarınızı Arttırın

Ücretsiz Başlayın

5. Daha iyi müşteri içgörüleri

Verilerden müşteri davranışları, ihtiyaçları ve sıkıntı yaşadıkları hususlar hakkında değerli bilgiler edinmek için yararlanmanız da mümkündür. Bu bilgileri kullanarak müşteri ihtiyaçlarını öngörebilir, ilgili öneriler sunabilir, proaktif destek sağlayabilir ve neticede daha tatmin edici bir müşteri deneyimi sağlayabilirsiniz. Müşterilerinizin bilgi tabanınızı (örneğin, SSS sayfanızı) nasıl kullandığı, canlı sohbette ne kadar beklediği ve deneyimini nasıl puanladığı gibi bilgiler, son derece değerli içgörü kaynaklarıdır.

Ve elbette, diğer departmanlar için geçerli olan önemli bir fayda burada da var: Müşteri hizmetleri performansına dair bilgileri analiz etmek, eğilimler, yinelenen sorunlar ve iyileştirilmesi gereken hususlar hakkında daimi bir veri akışı sağlayarak kendinizi sürekli olarak geliştirmek için ne yapmanız gerektiğini görebilmenizi sağlar. Hiç sona ermeyen iyileştirme ve optimizasyon sayesinde, sahip olduğunuz iyi hususları tespit ederek onlara odaklanabilir, kötü hususlardan uzak durmak için de ne yapmanız gerektiğini anlayabilirsiniz.

Bitrix24 kullanmak, veriye dayalı karar alma sürecinizi önemli ölçüde kolaylaştıracak bilgileri çok daha kolay bir şekilde edinmenize ve bunları tüm departmanlarla paylaşmanıza yardımcı olur. Mobil cihazlardan bile ekibinizi ve müşterilerinizi yönetebilir, tek bir dokunuşla onlarla iletişim kurabilirsiniz. Bitrix24, satış hunisinin başından sonuna kadar her şeyi takip edebilmenizi sağlar: Onunla çağrılarınızı bile yönetebilirsiniz. Hemen bugün platformumuzu kullanmaya başlayın ve neden dünya çapında 15 milyonu aşkın işletmenin bizi tercih ettiğini görün!

En Popüler
CRM Yazılımlarının Yapabileceği ve Yapamayacağı 6 Şey
En İyi ChatGPT Alternatifi Hangisi?
2023'te Yapılacak 25 Küçük İşletme Fikri
2023'ün En İyi Yapay Zekâ Chatbotları
Emlakçılar İçin En İyi 17 Soğuk Arama Senaryosu
İçindekiler
Veriye Dayalı Karar Verme Nedir? Veriye Dayalı Karar Verme Süreci Nasıl İşler? 1. Amacı tanımlayarak başlayın 2. Verileri toplayın ve analiz için hazırlayın 3. Verileri analiz edin 4. Bulguları yorumlayın 5. Karar verme seçeneklerini değerlendirin 6. Kararınızı verin 7. Sonraki adımlara karar verin 8. Gerekliyse değiştirin Veriye Dayalı Karar Vererek Elde Edebileceğiniz Faydalar Pazarlama Departmanı İçin Faydalar Satış Departmanı İçin Faydalar Müşteri Hizmetleri Departmanı İçin Faydalar
Bunları da beğenebilirsiniz
Bloglar
Web Seminerleri
sözlükçe

Free. Unlimited. Online.

Bitrix24, herkesin birbiriyle iletişim kurabileceği, görevler ve projeler üzerinde çalışabileceği, müşteri yönetimi ve daha pek çok işlemi gerçekleştirebileceği bir platformdur.

Ücretsiz başlayın
Bunları da beğenebilirsiniz
Sosyal Medya Analizi için Kullanabileceğiniz En İyi 4 Araç
Sosyal Medya Analizi için Kullanabileceğiniz En İyi 4 Araç
12 dakikalık
En İyi 5 Müşteri Adayı Takip Programı
En İyi 5 Müşteri Adayı Takip Programı
12 dakikalık
En İyi 5 Pazarlama Otomasyonu Aracı
En İyi 5 Pazarlama Otomasyonu Aracı
12 dakikalık