Ayrıca pazar ve tüketici istihbaratının sadece mağazaları kontrol etmek ve odak gruplarında sorular sormak için gittiğine dair bir yanlış anlaşılma da var. Gerçekte bu, bilimsel araştırma kadar titiz bir profesyonellik gerektiren daha geniş, daha ayrıntılı ve karmaşık bir süreçtir. Önemli olabilecek araştırma maliyetleri bu çalışmaların derinliğini ve değerini yansıtmaktadır. Bu nedenle, profesyonel tüketici analitiğine ve istihbaratına yatırım yapmak çok önemlidir ve iş dünyasında başarıyı başarısızlıktan ayıran şey olabilir.
Çok sayıda şirket, “veri icat edebileceklerini”, Google'dan kopyalayabileceklerini veya derinlemesine analize ihtiyaç duymadan sonuçlara ulaşabileceklerini düşünerek, sağlam bir bilgi temeli olmadan kendilerini pazara sunma hatasına düşüyor. Bu yaklaşım uzun vadede maliyetli olabilir, piyasadan çıkışı hızlandırabilir veya maliyetli bir öğrenme dönemi yaratabilir.
Günümüzde tüketici istihbaratında niceliksel titizlik zemin kazanıyor. Mevcut verilerin bolluğu, daha kesin ve güvenilir analizlerin yapılmasını kolaylaştırır. Niteliksel yönler önemini korusa da, bunların önemi, katı ve büyük miktardaki verilerin gücü nedeniyle giderek gölgede kalmaktadır.
Asıl soru, uzmanlık bilgisi elde etmede maliyetleri düşürmenin tavsiye edilip edilmeyeceğidir. Tüketici istihbarat projelerini yürütmek bir işletme için en iyi strateji olabilir çünkü stratejik kararların internet tarafından desteklenen basit önseziler veya varsayımlara değil, sağlam verilere dayanmasına olanak tanır.
Tüketici istihbaratı, çeşitli nedenlerden dolayı bir işletme veya markanın anahtarıdır
Çeşitli ve kesin metodolojiler kullanın: Hedefli anketler ve röportajlar, yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmaları ve hatta duygu analizi de dahil olmak üzere verileri toplamak, analiz etmek ve bilgileri tahmin etmek için çok çeşitli teknikler vardır.
Karmaşıklık ve uzmanlık: Bir pazar ve tüketici analizi tasarlamak ve yürütmek, mutlaka pazarlama veya psikoloji değil, istatistik, programlama, matematik ve veri analizi alanlarında özel beceriler gerektirir.
Geri dönüşlü yatırım: Bu çalışmaların maliyeti değişiklik gösterir ancak şirkete getirdikleri sonuçlar ve maliyetli öğrenme eğrilerini ve harici durumlarda piyasadan çıkışı azalttıkları için yatırım buna değer.
Veri doğruluğu: Muhtemelen eski pazar araştırmaları varsayımlara ve görüşlere dayanıyordu. Ancak günümüzde doğru ve güvenilir veri sağlamak için niceliksel yöntemlere yönelme söz konusudur.
Şirket üzerindeki stratejik etki: Toplanan bilgiler etkili pazarlama ve hedefleme stratejileri geliştirmek için çok önemlidir.
Modern tüketici zekası
Günümüzde teknolojik yenilikler ve veri bolluğuyla birlikte tüketici zekası daha dinamik ve kişiselleştirilmiş yaklaşımlara doğru evrildi. Örneğin, pazar stratejilerini iyileştirmek ve müşteri deneyimini iyileştirmek için makine öğrenimi algoritmalarının kullanılması. Bu evrimin paradigmatik bir örneği, yayın devi Netflix'in izleyicileriyle etkileşim biçiminde devrim yaratan stratejisidir.
Netflix, segmentasyon algoritmalarını öneri motoruna entegre ederek kullanıcılarının izleme deneyiminde benzeri görülmemiş bir kişiselleştirme sağlıyor.
Çok sayıda şirket, “veri icat edebileceklerini”, Google'dan kopyalayabileceklerini veya derinlemesine analize ihtiyaç duymadan sonuçlara ulaşabileceklerini düşünerek, sağlam bir bilgi temeli olmadan kendilerini pazara sunma hatasına düşüyor. Bu yaklaşım uzun vadede maliyetli olabilir, piyasadan çıkışı hızlandırabilir veya maliyetli bir öğrenme dönemi yaratabilir.
Günümüzde tüketici istihbaratında niceliksel titizlik zemin kazanıyor. Mevcut verilerin bolluğu, daha kesin ve güvenilir analizlerin yapılmasını kolaylaştırır. Niteliksel yönler önemini korusa da, bunların önemi, katı ve büyük miktardaki verilerin gücü nedeniyle giderek gölgede kalmaktadır.
Asıl soru, uzmanlık bilgisi elde etmede maliyetleri düşürmenin tavsiye edilip edilmeyeceğidir. Tüketici istihbarat projelerini yürütmek bir işletme için en iyi strateji olabilir çünkü stratejik kararların internet tarafından desteklenen basit önseziler veya varsayımlara değil, sağlam verilere dayanmasına olanak tanır.
Tüketici istihbaratı, çeşitli nedenlerden dolayı bir işletme veya markanın anahtarıdır
Çeşitli ve kesin metodolojiler kullanın: Hedefli anketler ve röportajlar, yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmaları ve hatta duygu analizi de dahil olmak üzere verileri toplamak, analiz etmek ve bilgileri tahmin etmek için çok çeşitli teknikler vardır.
Karmaşıklık ve uzmanlık: Bir pazar ve tüketici analizi tasarlamak ve yürütmek, mutlaka pazarlama veya psikoloji değil, istatistik, programlama, matematik ve veri analizi alanlarında özel beceriler gerektirir.
Geri dönüşlü yatırım: Bu çalışmaların maliyeti değişiklik gösterir ancak şirkete getirdikleri sonuçlar ve maliyetli öğrenme eğrilerini ve harici durumlarda piyasadan çıkışı azalttıkları için yatırım buna değer.
Veri doğruluğu: Muhtemelen eski pazar araştırmaları varsayımlara ve görüşlere dayanıyordu. Ancak günümüzde doğru ve güvenilir veri sağlamak için niceliksel yöntemlere yönelme söz konusudur.
Şirket üzerindeki stratejik etki: Toplanan bilgiler etkili pazarlama ve hedefleme stratejileri geliştirmek için çok önemlidir.
Modern tüketici zekası
Günümüzde teknolojik yenilikler ve veri bolluğuyla birlikte tüketici zekası daha dinamik ve kişiselleştirilmiş yaklaşımlara doğru evrildi. Örneğin, pazar stratejilerini iyileştirmek ve müşteri deneyimini iyileştirmek için makine öğrenimi algoritmalarının kullanılması. Bu evrimin paradigmatik bir örneği, yayın devi Netflix'in izleyicileriyle etkileşim biçiminde devrim yaratan stratejisidir.
Netflix, segmentasyon algoritmalarını öneri motoruna entegre ederek kullanıcılarının izleme deneyiminde benzeri görülmemiş bir kişiselleştirme sağlıyor.