Bir İş Zekâsı Sistemi Kullanmanın 3 Temel Faydası

Çeşitli kaynaklardan iki milyon satırlık veriye sahip olduğunuzu ve şu soruları hızla yanıtlamanız gerektiğini düşünün; 

• Hangi pazarlama kampanyaları etkileşimden çok farkındalık sağlıyor?
• Hangi iş ortaklıkları gelir artışına daha fazla katkıda bulunur?
• Gelir tahmini ve bütçe yeniden düzenlenmeli mi?
• Gelecek çeyrek için satış tahminimiz nedir?

Tahminimce bir süre sonra gözleriniz kapanır, veri eksiklikleri sizi hayal kırıklığına uğratır, kariyer yolunuzu sorgulamaya başlarsınız ve beyniniz tükenir. İş Zekâsı (BI) sistemleri olmadan RevOps yöneticilerinin hayatı böyledir. 

Bir İş Zekâsı (BI) sistemini, daha iyi iş kararlarını hızlı bir şekilde almanıza yardımcı olan akıllı bir asistan olarak düşünün. Bu sistemler farklı kaynaklardan ham verileri alabilir, bu verileri dönüştürebilir ve çeşitli biçimler aracılığıyla görsel olarak sunabilir. 

Üstelik tek avantajları bu değil. Bu makalede çok daha fazla faydayı inceleyeceğiz. 

İş Zekâsı (BI) Nedir?

İş Zekâsı, iş kararları almak için ilgili ve doğru verilerle ampirik kanıtları toplama ve kullanma sürecidir.

Bu süreç, ilgili verilerin kaynaklarından alınmasını, bu verilerin dönüştürülmesini, temizlenmesini ve işlenmesini ve analiz için görselleştirilmesini kapsar.

BI ayrıca hipotezleri test etmek için deneyler yapmayı ve özel analizler için kullanıcıları segmentlere ayırmayı da içerir. 

İş Zekâsı Neden Önemlidir?

Başlangıçta yanıtlamanız gereken soruları hatırlıyor musunuz? 

İş Zekâsı önemlidir; çünkü bu soruları yanıtlama sürecini uçtan uca yönetmenize ve yanıtları veri destekli kararlar almak için kullanmanıza yardımcı olur. 

BI, veri analizi sürecini yapılandırılmış BI aşamaları aracılığıyla yönetir ve hızlandırır:

1. Veri toplama: BI sistemlerinde API'ler, CPQ'lar, CRM'ler, veri depolama platformları ve benzeri farklı veri kaynaklarından veri almak ve taşımak için bağlayıcılar bulunur.
2. Veri madenciliği ve işleme: İş Zekâsı yazılımları, analiz için verilerinizi temizlemek ve dönüştürmek üzere SQL sorguları ile Python ve R betikleri yazabileceğiniz ortamlar sağlar. Ayrıca verileri kod yazmadan temizlemenize, işlemenize ve hazırlamanıza yardımcı olması için sürükle ve bırak özelliklerini kullanabilirsiniz. 
3. Veri analizi ve görselleştirme: BI araçları, verilerinizi anlamak ve analiz etmek ve bulgularınızı karar vericilere açıkça iletmek için haritalar, tablolar, çizelgeler ve grafikler gibi çeşitli görselleştirme biçimlerini kullanır.
   
   Ayrıca BI araçları, analizleri ve görevleri otomatikleştirmek için yapay zekâ (AI) kullanır. Örneğin bir BI aracına sade bir Türkçeyle "Geçen çeyrekteki tüm satışları göster" diyebilir ve araç size bu verilerin görselleştirilmiş hâlini sunabilir; böylece eğilimleri ve örüntüleri kolayca görebilirsiniz.
   
4. Veri depolama: Power BI gibi bazı BI araçlarında veri depolama için yerleşik veri ambarları bulunur. 

İş Zekâsı Sistemi Kullanmanın Üç Temel Faydası

İnternette ‘İş Zekâsı sistemlerinin faydaları’ için arama yaptığınızda, arama motoru sonuçları ‘artan gelir, iyileştirilmiş müşteri deneyimi ve doğru raporlama’ gibi avantajları sıralar; bunlar yanlış değildir. 

Ancak bu avantajlar, İş Zekâsı sistemlerinin üç temel faydasından doğar: departmanlar arasındaki bilgi silolarını ortadan kaldırmak, veri destekli karar alma süreçlerini iyileştirmek ve verimliliği artırmak. 

1. Bilgi Silolarını Ortadan Kaldırma 

B2B SaaS şirketlerinde ürün, satış, pazarlama, finans ve hatta müşteri başarısı ekiplerinin ayrı birimler olarak çalışması oldukça normaldir. 

Çalışanlar, süreçleri ve araçları kendi KPI'larına ve hedeflerine o kadar odaklanmış olabilir ki nadiren iş birliği yapar veya ortak bir görüşte buluşurlar. 

BI sistemleri, bu bilgi silolarını ortadan kaldırmada bir araç görevi görebilir. Farklı departman sistemlerindeki verileri tek bir sisteme alma olanağı sağlar. Ardından bu departmanların çalışanları, verilerinin bir araya gelerek müşterinin hikâyesini bütünüyle nasıl anlattığını ve operasyonel verimliliği nasıl artırdığını görebilir. 

Amplitude'da Ürün Evangelisti olan Adam Greco, bu avantajı bir perspektife oturtuyor. şöyle diyor: “10 yıl önce Salesforce ile çalışıyordum ve potansiyel müşteriler kaydolduktan sonra süreçten dışlanıyordum. Farklı anahtar kelimeler aracılığıyla insanları bulduğum bir dünya hayal edin; ürün ekibini bilgilendirip şöyle diyebilirdim: “Ücretsiz denemeleri sırasında X ve Y kullanıcıları için Salesforce'un CRM özelliğini öne çıkaralım, çünkü onları bize getiren şey buydu.” 

Şöyle devam ediyor:

“Potansiyel müşterilerin hangi özelliklerle etkileşim kurduğunu görüp bunu o kullanıcıyı nasıl bulduğumla ilişkilendirebilsem gerçekten harika olurdu. Bu, reklam çalışmalarımı en üst düzeye çıkarır ve farklı kanallarda neyin reklamını yapacağımı keşfetmemi sağlardı… ”

2. Veriye Dayalı Karar Alma Sürecinin İyileştirilmesi 

BI yazılımından önce, pazara açılma çalışmalarımızın performansını ölçmek için sosyal medya metriklerini, satış, ürün ve pazarlama analizlerini kullanıyorduk. Yani her zaman veriye dayalı kararlar aldık. 

Dezavantaj, sistem silolarının ilişkilendirmeyi zorlaştırmasıydı. Satın alma kararını etkileyen satış mıydı, yoksa pazarlama mı? Potansiyel müşteri dönüşümden sonra nasıl davranıyor ve pazara açılma stratejilerimizi şekillendirmek için bunu nasıl kullanabiliriz?  

Bunlar, o zamanlar yalnızca yanıtlamayı hayal edebildiğimiz sorulardı. 

Ancak BI araçları veri kalitesini iyileştirmeye yardımcı oldukça, bunlardan elde ettiğimiz içgörülerin kalitesi de arttı. Buna bağlı olarak aldığımız kararlar ve gerçekleştirdiğimiz eylemler de iyileşti. Şirketlerin topladığı veri hacminin de arttığını, yani büyük verinin söz konusu olduğunu unutmayın; bu nedenle aşırı bunalıp kafanızın karışmasını önlemek için yalnızca ihtiyaç duyduğunuz verileri sisteme aktarmanız önemlidir.

Neyse ki iş zekâsı çözümlerinde grafikler, haritalar ve gösterge panoları gibi görselleştirme araçları bulunur. Böylece stratejik kararlar almak için ihtiyaç duyduğunuz verileri daha hızlı görüntüleyebilir ve anlayabilirsiniz. Ayrıca çoğu zaman, iş yükünün bir kısmını ortadan kaldıracak otomasyon olanakları da sunarlar. BI kullanarak daha iyi veriye dayalı kararlar alabileceğiniz bazı yöntemleri aşağıda bulabilirsiniz:

1. Pazar trendlerini tanıma: Sosyal platformlardan, çevrimiçi forumlardan, sektör raporlarından ve çeşitli rakip analizlerinden elde edilen verileri kullanarak pazar boşluğu analizi yapabilir, kaçırılmış fırsatları belirleyebilir ve mevcut müşteri ihtiyaçlarını ve trendlerini anlayabilirsiniz. Bu, rekabet avantajı sağlar ve yeni pazarlardaki önemli oyuncuları ve trendleri belirlemeye yardımcı olur. 
2. Satış tahmini ve optimizasyonu: Geçmiş satış verilerine dayalı satış tahmini raporları elde etmek için saha satış yazılımından, CRM'lerden, satış etkileşimi yazılımından vb. satış verilerini sisteme aktarabilirsiniz. Kullanıcı davranışını anlamak için Amplitude gibi diğer sistemlerdeki verileri de zenginleştirebilirsiniz. Böylece daha iyi satış hedefleri belirleyebilir ve kaynakları daha iyi tahsis edebilirsiniz.
3. Müşteri deneyimini iyileştirme: Müşterilerin kendileri, markanızla daha iyi bir deneyim yaşamalarını sağlayacaksa verilerini kullanmanızı istiyor. Sürtüşme noktalarını belirlemek, deneyimleri kişiselleştirmek ve müşteri memnuniyetini artırmak için müşteri verilerini kullanabilirsiniz.
4. Pazara açılma ve ürün stratejilerini iyileştirme: Tüm bu kaynaklardan elde edilen veriler, hangi çalışmaların işe yaradığı ve hangilerinin yaramadığı konusunda size içgörü sağlar; böylece pazara açılma konusunda daha iyi kararlar alabilirsiniz. 

Pazar trendleri, satışlar, müşteri deneyimi ve ürün hakkında daha iyi içgörüler elde ettiğinizde, sonuç olarak daha iyi kararlar alırsınız. Gelir akışlarınız ve süreçleriniz gelişir, kâr marjlarınız artar, verimsizlikleri fark edebilir ve rekabet avantajı kazanırsınız.

Ancak veri yüklemesinden ve diğer BI uygulamasının kötü uygulanmasının dezavantajlarından kaçınmanız gerekir. Sağlam bir iş zekâsı stratejisine ve uygulama planına sahip olmak yardımcı olacaktır.

3. Verimliliğin Artırılması

İş zekâsı platformları aşağıdaki gibi standart özellikleri içerir: 

• Özel amaçlı raporlama ve analiz: Gerektikçe bir veri kümesi hakkında rapor ve analiz talep edebilirsiniz. Ayrıca raporunuzda istediğiniz verileri değiştirebilir ve filtreleyebilirsiniz. 
• Rapor ve gösterge panosu şablonları: İşletmenizin ihtiyaçlarına uyacak şekilde gösterge panosunu ve görselleştirmeyi özelleştirebileceğiniz şablonlar.  
• Sürükle ve bırak araçları: Bu özellik, bir analiste veya veri bilim insanına ihtiyaç duymadan verileri birleştirmenizi sağlar. Ayrıca gösterge panolarını ve görselleştirmeleri daha hızlı oluşturabilirsiniz.
• Yapay zekâ ve otomasyon: Bazı BI sistemleri raporlamayı planlamanıza, gösterge panolarını ve raporları otomatik olarak güncellemek için gerçek zamanlı veri toplamanıza ve analizleri otomatikleştirmenize olanak tanır. 
• Bağlayıcılar: Bağlayıcılar, mühendislik maliyetini ve tamamlanma süresini düşünmeden farklı kaynaklardan veri almanızı sağlar.
  

veri görselleştirmeleri de dahil olmak üzere bu özellikler, üretkenliği artırmanıza ve veri kümelerini daha kısa sürede analiz etmenize olanak tanır. Ayrıca insan hatalarını en aza indirerek daha hızlı ve doğru raporlama sağlar. 

Ancak bunun için yalnızca benim sözüme güvenmeyin. BI çözümlerinin B2B SaaS şirketlerinin üretkenliğini artırmasına nasıl yardımcı olduğuna dair birkaç örneği burada bulabilirsiniz:

• Klipfolio, Klipfolio ile Irdeto'nun aylık pazarlama raporu hazırlama işinde 15 saat tasarruf etmesini sağlıyor
• Zoho Analytics, WhatConverts'in görselleştirmeleri kullanarak darboğazları daha hızlı belirlemesine yardımcı oluyor

B2B SaaS Şirketleri BI'dan Nasıl Yararlanıyor?

Bazı SaaS şirketlerinin üretkenliği artırmak için BI'ı nasıl kullandığını inceledik. Şimdi de diğer bazı B2B markalarının BI'ın avantajlarından nasıl yararlandığını göreceğiz. 

1. Zoho Analytics, Peri'nin gelirini %25 - %30 oranında artırmasına ve müşteri etkileşimini %50 oranında yükseltmesine yardımcı oldu.
2. Tableau, Splunk'ın sunucu ve platform yönetimi maliyetlerinde yılda $300K tasarruf etmesini sağladı.
3. Genesys, verilerini birleştirmek ve işletmenin 360 derecelik görünümünü elde etmek için MicroStrategy'yi kullanıyor. Bu, kullanıcı benimsemesini ve erişim alanını artırmaya yardımcı oldu.

BI'ın Avantajlarını İşletmenize Eklemek

Bu makale boyunca, doğru şekilde uygulandığında B2B SaaS markalarının işletme ve gelir sonuçlarını olumlu yönde etkilemek için BI'dan yararlanabileceğini gösterdim. Şirketinizde BI'ın avantajlarından yararlanmak için atabileceğiniz bazı adımlar şunlardır:

1. BI olgunluk seviyenizi belirleyin 

Bu, şirketinizin BI'ı benimseme sürecindeki mevcut aşamasını gösteren bir ölçümdür. Nereden başladığınız ve nereye ulaşmak istediğiniz hakkında fikir edinmek için kendinize aşağıdaki soruların bazı varyasyonlarını sorabilirsiniz.

• BI hakkında farkındalığınız yok mu? 
• BI'ın avantajlarından yararlanmak mı istiyorsunuz? 
• Raporlama gibi standart özellikleri zaten kullanıyor musunuz?
• Analiz yapma ve kendi modellerinizi oluşturma konusunda ileri düzeyde misiniz? 
• BI savunucusu musunuz – sisteminizin üzerine araçlar mı oluşturuyorsunuz? 
• Genel olarak BI'ın benimsenmesi, kuruluşunuzun dijital dönüşüm stratejisi ile uyumlu mu?

2. Stratejinizi planlayın

Bir sonraki adım, BI'ı kullanma nedeninizi ve hedeflerinizi tanımlamak ve gereken kaynakları belirlemektir. 

Kendinize şunu sorun: Daha iyi veri analitiği; elde tutma, genişleme, kampanya yatırım getirisi, fiyatlandırma stratejisi optimizasyonu, tahmin doğruluğu ve diğer sonuçları nerede iyileştirebilir? 

Ardından, BI'ın somut değer sağlayacağı belirli senaryoları ve yükseltme ve genişletmeyle birlikte altyapı maliyetlerini belgeleyin. 

Son durumunuzun nasıl görünmesi gerektiğini anlamak için Özel, Ölçülebilir, Ulaşılabilir, İlgili ve Zaman Sınırlı (SMART) hedefler belirleyin. Örneğin:

BI olgunluğunun ilk aşamalarındaki küçük bir B2B SaaS şirketi (kaynak planlama yazılımı) için SMART hedefi şu olabilir:

• Müşteri deneyimini anlamak için 1 ay içinde müşteri davranışlarına ilişkin bir yıllık veri toplamak.
• Müşteri memnuniyetini nasıl etkilediğini anlamak için web sitesi trafiği, satın alma geçmişi ve sosyal medya etkinliği gibi müşteri davranışlarına ilişkin verileri analiz etmek.

BI olgunluğunun ilk aşamalarındaki bir Fintech altyapı SaaS şirketi için SMART  hedefi şu olabilir:

• Satış alanındaki yeni fırsatları belirlemek için satış ekiplerinden veri toplamak.
• Kaybetme riski taşıyan müşterileri belirlemek

Stratejinizin başarısını şu yollarla ölçün:

• Toplanan veri noktalarının ve oluşturulan raporların sayısını takip etmek.
• Sonuçlarınızın hedefleriniz üzerindeki etkisini incelemek. 

3. Temel Performans Göstergelerinizi Belirleyin

Üçüncü adımda, stratejinizin başarısını ölçmek için KPI'lar belirleyin. KPI'larınız hedeflerinizle uyumlu olmalıdır. 

Örneğin, X şirketinin hedefi müşteri memnuniyetini artırmak olduğundan, KPI'lar şunları içermelidir:

• Müşteri edinme maliyeti (CAC)
• Müşterinin yaşam boyu değeri (LTV)
• Müşteri memnuniyeti (CSAT) puanı
• Net Tavsiye Skoru vb. 

Z şirketinin hedefi satış çalışmalarını geliştirmekti; KPI'lar şu şekilde olmalıdır:

• Satış açısından nitelikli potansiyel müşterinin (SQL) dönüşüm oranı
• Müşteri kayıp oranı
• Ortalama Mutlak Yüzde Hatası (MAPE)
• Ortalama Mutlak Sapma (MAD)
  

4. Bütçenizi belirleyin

Yol haritası tanımlanıp KPI'lar belirlendikten sonra bir sonraki adım, BI stratejisini uygulamak için gereken kaynakların veya araç ve altyapı maliyetlerinin (kendi sunucunuzda barındırılan veya yönetilen ya da bulut tabanlı) bütçelendirilmesidir

BI önemli bir yatırım gerektirse de veri odaklı karar almanın uzun vadeli getirisi bu maliyete fazlasıyla değebilir.

BI bütçesi belirlerken, aşağıda bütçeye uygun bir altyapı oluşturmanıza yardımcı olacak bazı stratejiler yer almaktadır;

• Kurumsal çapta kullanıma geçmeden önce yatırım getirisini doğrulamak için sınırlı bir pilot projeyle küçük adımlarla başlamak
• Yazılım lisanslama maliyetlerini azaltmak ve her bileşenin sahibi olmak için açık kaynaklı BI araçlarını araştırmak (kendi sunucunuzda barındırma)
• Pahalı danışmanlara başvurmadan önce kurum içi personeli temel BI araçları konusunda eğitmek
• Her şeyi aynı anda uygulamak yerine yetkinlikleri zaman içinde aşamalı olarak devreye almak
• Sponsorluk ve yatırım başvuruları yapmak.

5. BI araçlarınızı seçin 

BI araçlarınızı seçmeden önce mevcut analiz altyapınızın ve genel veri yığınınızın denetimini gerçekleştirin. Yeni iş zekâsı yazılımının doldurabileceği boşlukları belirleyin ve raporlama, panolar, veri görselleştirme türleri, öngörücü analiz ve veri hazırlama konularındaki yetkinlikleri değerlendirin.

Açık kaynaklı bir BI aracı (kendi sunucunuzda barındırılan) kullanmaya karar verdiğinizi varsayalım. Bu durumda, hedeflerinize ulaşmanıza nasıl yardımcı olabileceklerini görmek için aracın özelliklerini ve işlevlerini değerlendirmeniz gerekir. Ayrıca BI yığınınızı aracın özelliklerine ve işlevlerine göre tasarlamanız gerekir. 

Örneğin, araçla yalnızca raporlama mı yapabilirsiniz, yoksa BI stratejinizi gerçekleştirmek için harici araçları veya yardımcı işlevleri entegre etmeniz mi gerekir?

Açık kaynaklı bir BI aracını değerlendirirken kendinize sormanız gereken bazı özel sorular şunlardır:

• Araç hangi veri kaynaklarına bağlanabilir?
• Araç ne tür veri analizleri gerçekleştirebilir?
• Araç ne tür görselleştirmeler oluşturabilir?
• Aracı kullanmak ne kadar kolay?
• Araç ölçeklenebilir mi?
• Araç, bir kullanıcı topluluğu tarafından destekleniyor mu?

İlk kullanım alanlarından kolayca genişletilebilen, kurumsal kullanıma hazır veya kendi sunucunuzda barındırabileceğiniz platformlara öncelik verin. Analiz tasarımınıza göre kullanım kolaylığı ile işlevsellik arasında denge kurun. 

Temel BI platformları arasında Tableau, Microsoft Power BI, Qlik, Looker, Sisense ve daha fazlası bulunur. Personelinizden herhangi biri için eğitime yatırım yapmanız gerekip gerekmediğini değerlendirin. Bu, genel BI kursları veya Power BI kursu ya da Tableau kursu gibi daha uzmanlaşmış bir eğitim olabilir.

6. Yol haritanızı oluşturun

Hedeflerinizi, KPI'larınızı ve bütçenizi tanımlayıp aracınızı seçtikten sonra BI stratejinizi uygulamak için bir yol haritası oluşturmanız gerekir.  Yol haritası, BI uygulamanızın unsurlarının nasıl ve ne zaman hayata geçirileceğini ortaya koyar. Tüm temel faaliyetleri uygulanabilir bir zaman çizelgesinde bir araya getirir. 

İyi tanımlanmış bir yol haritasıyla, stratejiniz ve iş hedeflerinizle uyumlu BI yetkinliklerini güvenle kullanıma sunabilirsiniz. Zaman aralıklarını kaynaklara ve gereksinimlere göre gerektiğinde ayarlayın.

Yukarıdaki görselden, her aşama veya çeyrek dönem için beklenen hedefi ve kapsamı belirleyen yol haritasını çıkarabiliriz. Yol haritanız, kapsama bağlı olarak birkaç ayı veya yılı kapsayabilir. Hem kısa vadeli hızlı kazanımları hem de uzun vadeli hedefleri ana hatlarıyla ortaya koymalıdır. 

Pilot Proje Başlatın ve Harekete Geçin

Bir strateji oluşturduktan, verilerinizi düzelttikten, metrikleri belirledikten ve bir yol haritası hazırladıktan sonra nihayet bir pilot proje başlatabilirsiniz. Her şeyin düzgün çalıştığından emin olmak için sisteminizi yakından takip ettiğinizden ve optimize edip iyileştirebileceğiniz alanları sürekli olarak aradığınızdan emin olun.

BI sistemlerinden elde ettiğiniz içgörüler doğrultusunda her zaman harekete geçmeniz de önemlidir. Örneğin, rakip analizi yaptıktan sonra fiyatlandırma stratejinizin sorun yarattığını fark ederseniz bunun üzerine harekete geçin. Kulağa basit ve bariz gelebilir, ancak bazen yine de bunun söylenmesi gerekir. Verilerin analiz edilmesi ve ardından eyleme dönüştürülmesi amaçlanır.

BI ve gelir stratejisini geliştirmenin diğer yolları hakkında daha fazla bilgi edinmek için RevOps Ekibi bültenimize kaydolun. RevOps konusunda tutkulu, sizin gibi zeki iş liderlerinden oluşan topluluğumuza katılın ve en güncel bilgilerin tümünü doğrudan gelen kutunuza alın.