Makine öğrenmesi, derin öğrenme, gelecek tahminleme, veri madenciliği gibi pek çok teknolojiyi toplamda “Veri Bilimi” adı altında toplayabiliriz. Veri bilimi pek çok işletmede farklı ölçeklerde kullanılmaya başlandı ve uygun şekilde kullanmayı başaran firmalar da bunun faydasını görüyor. Veri bilimi hakkında başarı hikâyelerini ve farklı uygulamaları uzun zamandır duyuyor idik ama Corona krizi ile birlikte veri bilimini genelde “İtalya’da 15. günde şu kadar vefat oldu, Türkiye’de bu kadar; demek ki 1 ay sonra şöyle olacak” şeklinde biraz da kısır ama sık duyar olduk. Bu kısırlıktan kafamızı kaldırdığımızda özellikle Gelecek tahminleme  ve Analitik konularının bu krizde biraz daha öne çıkmış olduğunu ve firmaların bu teknolojilerden güç aldığını görebiliriz.

Veri Tahminleme genel olarak 2 alanda sıklıkla kullanılıyor idi:

  1. Adından anlaşılacağı üzere kim, ne zaman, neyi, ne kadar alır. Ya da satış tarafından bakarsak hangi üründen ne kadar satarım?
  2. Aslında birinci maddeye yakın olarak bir ürünü alan kişi bunun yanında hangi ürünü de alabilir? Yani kısaca “sepet analizleri”

Bu tür raporları elde edebilmek için geçmiş veriye bakarak modellerimizi, korelasyonları vs. belirliyoruz ve belirli bir güven aralığı için tahminlerimizi yapıyoruz. Hatta bu tahminlere göre iş modellerimizde bazı kararlar alıyoruz.

Fakat bu sefer daha önce pek benzeri olmayan bir kriz yaşadık. Bir kriz anında insanların belirli ürünlere hücum edeceğini tahmin etmek için pahalı uygulamalara ve karışık formüllere ihtiyacımız yok. Fakat bizi şaşırtan satışlar da gerçekleşebilir. Örneğin ben bir market sahibi olsa idim, şahsen makarna, pirinç, ekmek, konserve gibi ürünlerin çok satacağını tahmin edebilirdim ama tuvalet kâğıdı ya da alkol satışlarında tahminim tutmazdı.

Burada önemli olan her krizin kendi verisini ve modelini de üretiyor olması. Tabii ki Maslow üçgeni hayatımızın her anında geçerli. Son iki cümleyi birleştirirsek, finansal krizlerde insanlar biraz daha temkinli davranıp temel ihtiyaçlarını karşılıyor. Şu an yaşamakta olduğumuz krizde ise öncelikli olarak bazı davranışların kısıtlanması ve bunun yarattığı psikolojik tepkiler var. Ekonomik kriz ise henüz bir beklenti düzeyinde. Bu durumda insanlar temel ihtiyaçlarının yanı sıra bazı keyfe keder satın almalar da yapıyor. Her nasıl olursa olsun bu kriz ile birlikte test verimiz artık var. Bundan sonraki davranışları artık yeniden modelleyebiliriz.

Yani artık müşteri tepkileri, ürünlere olan talepteki değişimler, ürünlerimizin neden tercih edildiği ya da edilmediği gibi senaryoları analiz edecek veri elimizde var. Burada bizlerin yapması gereken bu değişimleri iyi yönetebilmek. Stoklarımızın yönetimi, lojistik, müşteriye erişimdeki değişimler ve hatta üretimdeki ya da ürünlerimizdeki değişimleri bu veri ile analiz edip hızlıca uygulamalıyız.  

(*) Kaynak: Delloitte

Üstteki resimde Covit-19 ile birlikte sektörlerin etkilenme oranları ve bu etkilerden toparlanma hızlarını görebilirsiniz. Bu tabloda özellikle sol tarafta olan sektörlerin hızlıca stratejilerini değiştirmeleri gerekiyor. Bunu sadece dijitalleşme olarak algılamaları yarardan çok zarar getirebilir. Yukarıda da belirttiğimiz üzere önce sektörlerini, sonra müşterilerinin taleplerini iyi analiz etmeleri en sonunda da bunları kendi imkânları ve ürünleri ile karşılaştırmaları gerekiyor. Tabii bu yatırımları yaparken bu yatırımın geri dönüş süresini de tahmin etmeleri mutlaka şart. Bu tahminlemeyi ve analizleri (özellikle what-if dediğimiz değişimlerin etkilerinin ölçüldüğü analizleri) iyi yapabilen firmalar bu süreci en az kayıpla atlatabilecekler.

Özetle, Covit-19 ile olan mücadelede veri bilimcilerin katkısı tahmin edilenden de fazla. Aşı geliştirme çalışmalarından tutun da, hastalığa karşı verilen savaşta (hastaların durumu, ihtiyaç analizleri, lojistik, yayılma ve bulaşma oranları vs) ve hastalık sonrasında birçok çalışmalarda veri bilimi kullanılıyor. Ama bununla da sınırlı kalmayacak, hastalık sonrasındaki ekonomik krizde de bize yardım etmeyi sürdürecek.  Hatta bununla da sınırlı kalmayacak, kişilerin, firmaların, ekonomilerin kriz anında davranışlarını analiz etmemizde kullanılarak iktisattan psikolojiye birçok yeni ilişkileri tanımlamamıza ya da ortaya çıkarmamıza fayda sağlayacak.

Tags:

No responses yet

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir