Ortalama bir işletme yaklaşık 350 terabayt veri yönetir. Bu verileri elle incelemek için insanları işe almanız gerektiğini düşünün; muhtemelen iflas ederdiniz. Neyse ki iş zekâsı tam da bu konuda yardımcı olabilir.
Aslında, büyük şirketlerin zamandan tasarruf etmek, maliyetleri azaltmak ve müşteri memnuniyetini artırmak için etkili BI araçlarını kullandığı 11 iş zekâsı örneği bulduk. Bu örnekler, kendi BI sisteminizi ve stratejinizi benimsemeniz için ihtiyacınız olan tüm ilhamı size sunuyor.
İş Zekâsı?
İş zekâsı verilerden yararlanır; bu nedenle iş zekâsı yazılımı, insanların ve şirketlerin daha iyi kararlar almasına yardımcı olur. Her yazılım, büyük veri kümelerini daha yönetilebilir hâle getirmek için BI aşamaları nın yanı sıra veri görselleştirme, veri madenciliği ve diğer teknikleri ele alır.
Şirketiniz tarafından toplanan her veri parçasını manuel olarak incelemeniz gerekseydi, muhtemelen yaklaşık bir saat sonra gözleriniz yorulurdu. İş zekâsı ve satış zekâsı, karmaşık verileri çizelgeler, grafikler, panolar, raporlar ve okunması kolay diğer materyaller aracılığıyla sunarak karar almayı mümkün kılar.
İş zekâsının bu kadar önemli olmasının nedenleri şunlardır:
- Bu tür yazılımlar, kişisel Sherlock Holmes'unuz gibidir. Binlerce veri noktasını inceleyerek müşteri eğilimlerini ortaya çıkarır ve müşteri davranışını daha iyi anlamanıza yardımcı olur. Sonuç olarak iş zekâsı araçları, daha kişiselleştirilmiş deneyimler sunmanıza yardımcı olur.
- İş zekâsı sayesinde en başarılı ürün ve hizmetlerinizi belirleyebilir, ihtiyaç duyulan alanlara daha fazla kaynak yönlendirebilirsiniz.
- BI yazılımı, önemli işletme metriklerini elle hesaplama ihtiyacını ortadan kaldırır. Bir panoya göz atmanız yeterlidir; işletmenizin tam olarak hangi durumda olduğunu bilirsiniz.
Bununla birlikte, iş zekâsının bazı dezavantajları da vardır. Bunlar arasında yüksek başlangıç maliyeti, veri yönetişimine bağımlılık ve insan önyargısına açıklık bulunur.
İş Zekâsını Kimler Kullanır?
İş zekâsı kullanmaktan neredeyse herkes yararlanabilir; ancak BI yazılımı bazı departmanlarda diğerlerinden daha yaygındır. Örneğin finans yöneticileri, bir şirketin kârlılığını takip etmek için iş zekâsını kullanır. Ayrıca finans profesyonellerinin gelir elde etme ve harcama süreçlerindeki endişe verici eğilimleri belirlemesine yardımcı olur.
Pazarlama profesyonelleri, müşteri davranışını anlamaları ve buna göre iş kararları almaları gerektiğinden BI yazılımına büyük ölçüde güvenir. BI araçları, pazarlamacıların temel metrikleri gerçek zamanlı olarak takip etmesini de kolaylaştırır ve kampanyalarında ayarlamalar yapmaları için onlara daha fazla fırsat sunar.
Operasyon yöneticileri, verimliliği artırmak için iş zekâsını kullanır. Örneğin BI yazılımı tarafından oluşturulan raporlar, bir operasyon profesyonelinin üretim darboğazlarını veya lojistik sorunları belirlemesine yardımcı olabilir. Bir şirket bu sorunların farkına vardığında, önerilen her çözümün olası sonucunu modellemek için iş zekâsını kullanabilir.
Satış ekipleri de iş zekâsı araçlarını kullanır; çünkü BI, her müşterinin ne kadar kârlı olduğunu, müşterilerin işlem başına ne kadar para harcadığını ve müşterilerin promosyonlara nasıl tepki verdiğini belirlemeyi mümkün kılar. Satış yöneticileri, ekip performansını takip etmek ve satış temsilcilerinin hedeflerine ulaşıp ulaşmadığını belirlemek için BI araçlarını kullanmaktan yararlanır.
İş Zekâsının Gerçek Hayattaki Kullanım Örnekleri
İş zekâsının değeri konusunda hâlâ ikna olmadınız mı? Şu kullanım örneklerine göz atın:
Have an account? Log In
1. Coca-Cola Operasyonel Verimliliği En Üst Düzeye Çıkarıyor
2010 yılında Coca-Cola'nın 74 şişeleyicisi vardı ve bunların her biri veri toplamak ve dağıtmak için farklı yöntemler kullanıyordu. Bu verileri tek bir veritabanına manuel olarak girmek mümkün değildi. Bu da Coca-Cola çalışanlarının doğru satış raporları oluşturmasını, tedarik zincirindeki sorunları belirlemesini ve müşteri talebini karşılamak için kaç birim üretmeleri gerektiğini belirlemesini zorlaştırıyordu.
Bu sorunları çözmek için şirket, şişeleyicilerini eski sistemlerini kullanmayı bırakmaya yönlendirdi. Coca-Cola, işletmeyle ilgili tek bir doğruluk kaynağı oluşturarak güçlü bir iş zekâsı çözümüne yatırım yaptı. Bu karar, her yıl 6 haftalık manuel işlem süresinden tasarruf sağladığı için verimliliği önemli ölçüde artırdı. BI yazılımının uygulanması ayrıca insan hatası riskini azalttı ve Coca-Cola'nın tasarruf etmesine yardımcı oldu.
2. Starbucks'ın Satın Alma Tahminleri ve Teklifleri Özelleştirmesi
Starbucks, müşterilerinin bir kahve almak veya şirketin fırın ürünlerinden birini denemek için sokağın etrafında kuyruk oluşturduğu, neredeyse tutku düzeyinde bir müşteri bağlılığına sahip olmasıyla tanınır. Neredeyse her yerde bir fincan kahve alabilirsiniz; öyleyse Starbucks'ın neden bu kadar çok hayranı var? Çünkü satın almaları tahmin etmek ve teklifleri özelleştirmek için iş zekâsı araçlarını kullanıyor.
Şirket, çeşitli veri kaynaklarına güveniyor; bu nedenle ayrıntılı raporlar ve gösterge panoları oluşturabilen birleşik bir sisteme sahip olmak son derece önemli. Starbucks mobil uygulamasını kullanıma sunduğunda daha da fazla veri toplamaya başladı; bu da eğilimleri belirlemeyi ve gelecekteki davranışları tahmin etmeyi kolaylaştırdı. İş zekâsı, Starbucks yöneticilerinin aşağıdakileri daha iyi anlamasını sağlıyor:
- Hangi mağazaların en kârlı olduğunu
- Müşterilerin hangi ürünlerden en çok hoşlandığını
- Müşterilerin en çok ne zaman satın alma eğiliminde olduğunu
- Tatillerin ve diğer mevsimsel etkinliklerin satışları nasıl etkilediğini
Starbucks, uygulamayı kullanan her müşteri için kişiselleştirilmiş bir deneyim oluşturmak için bu bilgileri kullanıyor. Örneğin, bir müşteri genellikle bir fincan kahve satın alıyorsa kahve çekirdeği paketleriyle ilgili bir promosyon görebilir. Bu, Starbucks'ın satışlarını artırmasının kolay bir yoludur.
Starbucks uygulaması, hava durumuna göre ürün önerileri de sunuyor. Dışarıda hava sıcaksa uygulama, müşterinin serinlemesine yardımcı olmak için ferahlatıcı bir soğuk demleme kahve önerebilir. Bu kişiselleştirilmiş öneriler işe yaradı ve şirket 2022 yılında karşılaştırılabilir küresel mağaza satışlarında %7 artış bildirdi.
3. Netflix'in Sırada Ne İzlenebileceğini Önerme Özelliği
Netflix'in bu kadar başarılı olmasının nedenlerinden biri, yöneticilerinin veri analizinin önemini anlamasıdır. Verileri yalnızca toplayıp öylece bırakmıyorlar; daha iyi iş kararları almak için kullanıyorlar. Bunun sonucunda şirket, benzer yayın hizmetlerine kıyasla yüksek bir müşteri elde tutma oranına sahip.
Netflix; hangi filmleri izlediğiniz, onları ne zaman izlediğiniz ve bir filmi bitirip bitirmediğiniz ya da yarısında izlemeyi bırakıp bırakmadığınız gibi birçok veri noktası topluyor. Her müşteri için kişiselleştirilmiş öneriler sunmak amacıyla bu bilgileri kullanıyor. Suç dramalarını seviyorsanız yayın hizmetinin size en az bir kez Criminal Minds, Cinayetten Nasıl Kurtulunur veya İyi Kızlar dizilerini izlemenizi önermiş olma ihtimali yüksek.
Netflix, belirli süreçleri otomatikleştirmek için de verileri kullanıyor. İş zekâsı olmadan bir dizinin devam edip etmemesi gerektiğini belirlemek zor olurdu. Yöneticiler, kararlarını içgüdülere göre vermek yerine bir dizinin ne zaman kârlı olduğunu ve şirkete değerinden daha fazlasına mal olmaya ne zaman başladığını belirlemek için iş zekâsı araçlarını kullanıyor. Netflix, iş zekâsını en başından beri kullandığı için artık 143 milyar doların üzerinde piyasa değerine sahip.
4. Chipotle'ın Restoran Operasyonlarına İlişkin Birleşik Görünüm Oluşturması
Chipotle, guacamole'si ve ağzına kadar doldurulmuş burrito kaseleriyle tanınır; ancak şirket, iş analitiğini etkili bir şekilde kullanmasıyla da ün yapmıştır. Dünya genelinde 3.000'den fazla restoranı bulunan şirketin merkez ofisi, çeşitli eski sistemlerden veri toplamaya çalışsaydı bu bir felaket olurdu. Birisi verileri manuel olarak girmeyi bitirdiğinde veriler güncelliğini yitirmiş olur ve veriye dayalı kararlar almak imkânsız hâle gelirdi.
Chipotle, tek bir iş zekâsı sistemi uygulayarak bu sorunu çözdü. Bu BI çözümü, standartlaştırılmış raporlara erişim sunarak yeni restoranlar açma, menü ürünleri oluşturma veya tedarikçileri değiştirme konusunda karar verme zamanı geldiğinde herkesin aynı bilgiye sahip olmasını sağlıyor. İş kullanıcıları da standartlaştırılmış raporlara erişebiliyor ve böylece her yıl binlerce saat tasarruf ediyor.
5. Uber'in Yoğunluk Fiyatlandırmasını Uygulaması
Uber, kritik iş kararları almak için veri analitiğine büyük ölçüde güveniyor. Buna örnek olarak, arzı taleple dengelemeye, yolculuk bekleme sürelerini azaltmaya ve şirketin gelirini artırmaya çalışan yoğunluk fiyatlandırması uygulaması gösterilebilir.
Yoğunluk fiyatlandırmasının işe yaramasını sağlamak için Uber, arz ve talep verilerini analiz etmek üzere yapay zekâ kullanıyor. Kötü hava koşulları veya özel bir etkinlik nedeniyle talep artarsa uygulama, ilgili bölgede yoğunluk fiyatlandırmasını etkinleştiriyor. Yoğunluk fiyatlandırması geçerli olduğunda müşteriler hizmet için daha fazla ödeme yapabilir veya yoğunluğun azalmasını bekleyebilir. Bu nedenle yapay zekânın öngörü yetenekleri, özelleştirilmiş bir deneyim sunmayı mümkün kılıyor.
6. Delta Değerli Sık Uçan Yolcuları Tanıyor
Veriler yalnızca bir veri ambarında duruyorsa size hiçbir fayda sağlamaz. Ham verilerin ötesine geçebilmeli ve eyleme geçirilebilir içgörüler elde edebilmelisiniz. Delta’nın son birkaç yılda daha iyi müşteri hizmeti sunabilmesinin temelinde tam olarak bu yatıyor.
Sık seyahat ediyorsanız, Delta uçuş görevlilerinin koltuğunuza yerleştikten sonra bazen sizi adınızla karşıladığını fark etmiş olabilirsiniz. Bunun nedeni, hava yolu şirketinin self servis BI sisteminin değerli müşteriler hakkında bilgi sağlamasıdır. Yöneticiler, birini adıyla karşılamanın ve ihtiyaçlarıyla ilgilenmenin müşteri deneyimini iyileştirmenin, güveni ve sadakati artırmanın harika bir yolu olduğunu biliyor.
Delta’nın iş zekâsı sistemi, Delta SkyMiles programına katılan müşterileri de takip ederek çalışanların işletme faaliyetlerinin temel yönlerini daha iyi anlamasını sağlıyor. Örneğin, BI araçları KPI’ları takip etmeyi ve kritik iş değişikliklerinin ne zaman yapılacağını belirlemeyi kolaylaştırıyor.
7. REI Üyelik Kayıtlarını Artırıyor
REI, müşterilerin özel etkinlik fiyatlandırmalarından ve yüksek kaliteli açık hava ekipmanlarındaki indirimlerden yararlanma karşılığında üye olabildiği bir kooperatif modeli izliyor. REI ne kadar çok üyelik satarsa o kadar fazla gelir elde ediyor; bu da üye kayıtlarını işletmenin önemli bir unsuru hâline getiriyor.
Tableau tarafından yayımlanan bir vaka çalışmasına göre REI, iş performansını iyileştirmek için iş zekâsından, makine öğrenmesinden ve diğer teknolojilerden yararlanıyor. Şirket Excel’den Tableau’ya geçiş yaparak çalışanların ek tahmin araçlarına erişmesini ve pazar eğilimlerini daha iyi belirleyebilmesini sağladı.
REI, yeni iş zekâsı sistemiyle müşteri kazanımı ve elde tutma ölçümlerini analiz ederek üye kayıtlarını artırıyor. Şirket çalışanları ayrıca müşteri sayılarını, müşteri yaşam boyu değerini ve ürün başına fiyatı izliyor. Bu sayede iş süreçlerini kolaylaştırabiliyor ve her müşterinin ihtiyaçlarını daha iyi karşılayabiliyorlar.
8. New York Shipping Exchange Gerçek Zamanlı Verileri Merkezileştiriyor
New York Shipping Exchange verimliliği artırmanın yollarını sürekli arıyor. Bu nedenle şirket yöneticileri manuel süreçlere güvenmeyi bırakmaya ve kritik iş içgörülerini ortaya çıkarmak için bir BI platformu kullanmaya karar verdi.
Şirket ilk açıldığında çalışanlar birden çok uygulamadan verileri manuel olarak çıkarıyor ve ardından analiz için bu verileri Excel’e giriyordu. Her çalışanın aynı erişim düzeyine sahip olmaması, içe aktarma işleminin zamanında tamamlanmasını zorlaştırıyordu. Mühendislik ekibi, büyük verilerle ilgili yardım talepleriyle boğuşuyor ve diğer sorumluluklara ayırabileceği önemli miktarda zamanı boşa harcıyordu.
Sonunda yöneticiler bu verimsiz süreci artık görmezden gelemedi. Şirket, büyük miktarda işletme verisini tek bir yerde toplamayı mümkün kılan bir BI sistemi benimsedi. BI artık New York Shipping Exchange’in verileri daha etkili kullanmasına yardımcı oluyor.
9. Reddit Veri Darboğazını Ortadan Kaldırıyor
Reddit’in her ay yüz milyonlarca ziyaretçisi oluyor. Bu ziyaretçileri manuel olarak takip etmek imkânsız olurdu; bu nedenle şirket verimliliği artırmak için çeşitli iş zekâsı ve analiz araçları kullanıyor. Reddit mevcut BI sistemini kullanmaya başlamadan önce çalışanlar, verilerle ilgili talepleri karşılamaya ve web sitesinin topladığı tüm verileri anlamlandırmaya çalışırken çok fazla zaman kaybediyordu.
Şirket yöneticileri bu sorunu, büyük miktarda veriyi hızlı bir şekilde analiz etmeyi ve mevcut eğilimleri belirlemeyi mümkün kılan bir BI aracı olan Chartio’yu benimseyerek çözdü. Örneğin Chartio, Reddit’in kullanıcıların büyük ilgi gösterdiği ürünleri belirlemesini sağlayarak reklam geliri elde etmeyi kolaylaştırıyor.
More Articles
10. Expedia Müşteri Memnuniyeti Oluşturuyor
Müşteri memnuniyeti işletme başarısının anahtarlarından biridir. Bu nedenle Expedia manuel süreçleri kullanmayı bırakmaya ve güçlü bir iş zekâsı sistemi uygulamaya karar verdi. Başlangıçta çalışanlar veri toplamak için o kadar çok zaman harcıyordu ki verileri analiz etmeye gerçekten vakit bulamıyor, bu da Expedia’nın müşterilerin ihtiyaçlarını anlamakta zorlanmasına neden oluyordu.
Şirket artık BI kullandığı için çalışanlar temel KPI’lara ve hedeflere erişebiliyor ve performansı gerçek zamanlı olarak takip edebiliyor. Gösterge panoları, raporlar ve diğer araçlar da kişiselleştirilmiş teklifler oluşturmayı mümkün kılarak müşteri memnuniyetini artırıyor ve Expedia’nın sadık ilişkiler kurmasına yardımcı oluyor.
11. American Express Yeni Ürünler Geliştiriyor
Yeni ürünler geliştirmek, American Express'in yeni müşteriler çekmesine, gelirini artırmasına ve yatırımcılara yatırımları karşılığında daha iyi bir getiri sunmasına olanak tanır. Şirket manuel süreçlere güvendiğinde, müşterilerin hangi ürünleri istediği konusunda fazla bilgi sahibi değildi. Ancak artık American Express iş zekâsından yararlandığı için çalışanlar, ellerindeki büyük miktardaki veriyi daha iyi kararlar almak üzere kullanabiliyor.
Sonuç olarak şirketin artık geleneksel ödeme kartından kredi profillerini oluşturmaya yardımcı olmaya ihtiyaç duyan müşterilere yönelik teminatlı kartlara kadar uzanan geniş bir ürün portföyü bulunuyor. İş zekâsı, mevcut eğilimleri belirlemeyi, müşterilerin ihtiyaçları hakkında içgörü kazanmayı ve olumlu karşılanması muhtemel ürünler geliştirmeyi kolaylaştırıyor.
İş Zekâsı Hakkında Daha Fazla Bilgi Edinmek İster misiniz?
BI hakkındaki kapsamlı rehberimize göz atın, akıllı bir BI panosunun nasıl tasarlanacağını öğrenin ve kendi başarılı iş zekâsı stratejinizi oluşturmaya başlayın.
Kendinizin veya ekibinizin becerilerini geliştirmek için BI kaynakları arıyorsanız, bu BI kitaplarına göz atın, bu BI bültenlerine kaydolun ya da bu BI sektör vaka çalışmalarından ve zorluklarından öğrenin. Alternatif olarak bir iş zekâsı kursuna veya veri analitiği kursuna kaydolarak konuyu daha derinlemesine inceleyin.
Buradayken, en güncel ipuçlarından haberdar olmak için The CRO Club'ın bültenine kaydolmayı unutmayın.
