Makine öğrenmesi ve veri madenciliği arasındaki ilişki nedir?

0

Herkese merhaba! Bu yazımızda makine öğrenmesi ve veri madenciliği arasındaki ilişkiyi size aktarmaya çalışacağız. Konu biraz derin gelebilir ama sade bir şekilde örneklemeye özen göstereceğiz.

Öncelikle veriden başlayalım. Şirketlerin en önemli hazinesi. Gelecek için kendilerine açılacak büyük kapıların anahtarı. Hayalinizde ne canlandı bilmiyorum ama gerçekten doğru kapıları size açtıracak olan bu anahtarı ellerinde tutuyorlar. Fakat farkında olmayan bir çok firma var. Veriyi doğru yönetememek bir yana çoğu firmanın haberinin bile olmaması bizi gerçekten çok üzüyor.  Veriyi nasıl kullanabileceğinizi ve yönetimini nasıl sağlayacağınızı diğer makalelerimizde anlatmaya ve bilgi aktarmaya sürekli olarak devam ediyor olacağız.

Veri madenciliği(BIG DATA) işlemleri toplanan veriyi işlemekle yükümlü olurken makine öğrenmesi bu veriyi tekrar tekrar öğrenerek yeni sonuçlar geliştirir.

Makine öğrenmesi ve veri madenciliği arasındaki ilişki nedir?

Yapay zeka ile tekrar tekrar bu veriler işlendiği için her saniye yeni sonuçlar çıkarması mümkün. İşlenen verilere yeni veri kaynakları ekleyerek sonuç potansiyelini arttırabilir ve daha efektif veriler elde edebilirsiniz.

Veri madenciliği ön işlemleri için nereden başlamalıyım?

Veri madenciliği uygulamasına şirketiniz içinde bulunan verileri toplayarak başlayabilirsiniz.
Bu veriler arasında yer alabilecek önerilerimizi inceleyin:

  1. Müşteri Kontak Bilgileri ve Profilleri
  2. Müşteri Geçmiş Bilgileri
  3. Müşteri Ziyaret Planları
  4. Müşteri Teklifleri ve Sözleşmeler
  5. Hedefleriniz
  6. Ürün ve Hizmetleriniz
  7. Fiyat Bilgileriniz
  8. Müşteri Arama Bilgileri
  9. Potansiyel Müşteri Listeniz
  10. Müşteri İş Akışı ve Süreçleriniz

Bu süreçte toplanan verileri tek bir havuza alarak müşteriye özgü puanlar verin. Bu puanlar müşterilerinizi ilk adımda segmente etmenizi sağlayacak.

Veri madenciliği ön işlemleri için nereden başlamalıyım?

Puanları verirken aşağıdaki akışa göz atabilirsiniz:

  • Müşterilerinizi 5 kategoriye ayırın
  • Bu kategorilere isim verin. Ör: Elit Müşteriler, Aktif Müşterileri, Pasif Müşteriler, Hizmet Müşterileri, Büyüyen Müşteriler…
  • Bu müşterilere puan verirken satışlarınıza göre veya size olan faydasına göre ayırabilirsiniz
  • Bu segmente işlemlerimde havuzunuzda olan tüm verilerden yararlanın
  • Potansiyel müşterileri listenizi ayırma özelliklerinize göre ön işlem uygulamayabilir ve birkaç sonuç alabilirsiniz.

Bu verileri tam anlamıyla işlemek ve yönetmek için profesyonel hizmet almanız gerekebilir. Bu hizmet şirketinizin hedeflerine göre iş akış biçimlerinize göre şekillenmelidir.

Peki makine öğrenmesi bana nasıl fayda sağlayacak?

İşlenen verilerinizi makineye öğreterek alternatif sonuçlar bulabilmenize olanak sağlayacaktır. Kullandığınız crm programı varsa verilerinizi makine öğrenmesi uygulamalarının verileri ile birleştirebilir ve canlı bir sistemi hayata geçirebilirsiniz. Aşağıdaki maddeler size sağlayacağı bazı faydaları içeriyor:

  • Ürün ve Hizmet fiyatlarınızı müşterilerinize göre segmente edebilirsiniz
  • Satış ve Pazarlama takımlarınıza müşterileriniz hakkında detaylı bilgi vererek onlarla daha yakın ilişkiler içinde bulunabilirsiniz
  • Müşterilerinizi elde tutabilir,  buradan öğreneceğiniz sonuçları potansiyel müşterilerinize uygulayabilirsiniz
  • Hangi müşterinize hangi kampanyayı önereceğinizi veya nasıl bir indirim sağlayacağınızı öngörebilirsiniz
  • Yeni çıkaracağınızı bir ürünü müşteri bazlı olarak pazarlama planlarını oluşturabilirsiniz
  • Kapasite ölçümlerinizi iyi yapabilir ve kaynak yönetiminin sürdürelebilirliğini sağlayabilirsiniz.

Aslında veri madenciliği ile makine öğrenmesinin arasındaki ilişki bu verilerden ibarettir. Veriyi doğru işleyip yapay zekayı kullanarak sürekli olarak geliştirmek.

Diğer makalelerimizden de bilgi alarak şirketiniz için dijital dönüşüme ilk adımlarınızı atabilir ve doğru bir yol haritası çıkartabilirsiniz.

Share.

Leave A Reply