2018’DE İŞ ZEKASINDAN DAHA FAZLA ELDE ETMENİN 9 YOLU

 

Birçok sayıda organizayon için ” iş zekası ” hantal, zamanı geçmiş basit raporlarda basit istatistiki özetleri akla getiriyor. Özellikle ileri görüşlü organizasyonların modern iş zekası ile çoktan çözüme ulaştırdığı türden sorunlarla mücadele etmek üzere iş zekası stratejilerini elden geçirmeye istekli olanlar için, farklı ipuçları geliyor.

İster yeni bir iş zekası (BI) aracı uygulamak, ister mevcut iş zekası kurulumunuzdan daha fazla değer elde etmek isteyin burada gelecek vaat eden fikirler bulacaksınız. Firmaların müşteri hizmetlerini, çalışan verimliliğini, gelir artışını geliştirmek için iş zekasının nasıl kullanıldığına bakalım.

1- Müşteriye dönük hizmetlere gerçek zamanlı iş zekası inşa edin

Müşteriler en son verilere can atıyor, bilhassa kritik görevli sistem ve süreçler için. Peki neden servislerinizin içerisine küçük bir gerçek zamanlı iş zekası enjekte etmeyesiniz? Web barındırma firması Rackspace işte tam olarak bunu yaptı. ”İşletmelere gerçek zamanlı veri ve analitikler sağlamak için Rackspace ister operasyonel olsun ister sunucu kaynak kullanım verisi olsun müşterilere eskimiş veri sağlamayı bıraktı. Son birkaç yıl da düşük bilgi işlem günü maliyeti ve pazarda daha fazla aracın varlığı gerçek zamanlı analitikler ve o iş kararlarını vermek için olurluk incelemesi inşa etmeyi daha da kolaylaştırdı” şeklinde konuşuyor Rackspace’in uygulama servisleri birimi genel müdürü ve kıdemli başkan yardımcısı Gina Murphy.

Murphy’nin yorumu öyle gösteriyor ki BI artık sadece dahili iş kullanıcılarıyla kısıtlı değil. Esasında sistemleri üzerinde ki BI verileri kademeli olarak değer önermelerinin hayati bir parçası oluyor. Eğer IT birimiz işletmeye daha fazla değer eklemenin bir yolunu arıyorsa, Rackspace’in bu geliştirmesi bir yaklaşımı gösteriyor. Müşteriye dönük rapor ve ürünler içine BI inşa edin.

2. Yapılandırılmamış veriyi devreye sokun

Yıllarca yapılandırılmış veri ümitsiz bir vakaydı. Bu bilgiyi gözden geçirmenin hiçbir verimli yolu yoktu, özellikle yapılandırılmamış müşteri ve finansal verinin kullanımı kolay olduğunda. Sigorta firması Aflac bu veriyi çıkartmak için yeni bir program başlattı.

”Aflac, bizim dönüşüm alanımız dahilinde Hadoop Appliance edindi. Hadoop kullanmajk istiyoruz zira yapılandırılmamış veriyi işletmek ve yönetmek için BI becerileri sağlıyor. Bu teknoloji Aflac için yeni ve birçok veri noktasında çapraz referans yeteneği sağlıyor.” diyor. Aflac kıdemli başkan yardımcısı ve CIO Julia Davis.

3.  BI üzerinden çalışan performansını geliştirin

Bir yönetici olarak astlarınızdan hangilerinin en fazla yardıma ihtiyaç duyduğuna karar vermek sıklıkla güç olabilir. İş zekası araçları size doğru yöne çevirebilir; dijital pazarlama ve servisleri firması Clearlink’in keşfettiği gibi.

”Clearlink’in çeşitli ev hizmetleri satın almak için gelen telefonları yöneten yüzlerce satış temsilcisi var. İlk hat yöneticisi ya da koç olarak herkes yardıma ihtiyaç duyabildiğinde hangi yardıma ihtiyacı olduğunu bilmek gerçekten zor. Çağrı türünü, çağrıyı alan kişiyi ve o çağrının tahmini değerini çıkartan basit bir gerçek zamanlı rapor bir koç için o problemi sadeleştirir” şeklinde konuşuyor Clearlink’in veri bilimi başkan yardımcısı Landon Starr.

BI üzerinden daha iyi çalışan performansı aynı zamanda veri ambarı endüstrisi için de geçerli. ”Yakın zamanda, veri ambarı yönetim sisteminden veri getirdiğimiz, çalışanları performansına göre günlük bazda sıraladığımız bir sipariş seçici sıralama raporu geliştirdik. Bu veri, yönetimin tüm bu etkenleri bir araya getirmesine ve raporlar oluşturma uğraşı olmaksızın en yüksek performansı gösterenleri ödüllendirmesin de yardımcı oldu. Biz aynı zamanda veri ambarı çalışanları için oyunlaştırmayı da getirmeyi planlıyoruz” diye konuşuyor Lipari Foods’da SCM ve BI stratejisi direktörün Joe Beydoun. Bu yaklaşım öyle gösteriyor iş zekası geçmiş performansın tarihi bir kaydından ziyade proaktif bir araç olabilir.

4. Veri angaryalarına harcanan zamanı azaltın 

Herhangi bir büyük organizasyonda bir çeyrek ya da ay sonu Excel dosyalarında analistler tarafından işaretlenir. Bu o kadar yaygın bir uygulamadır ki onun bir problem olduğunu düşünemeyebilirsiniz. Ve problem veri toplama ve hijyen tarafında olabilir. Neyse ki buna yardımcı olmak üzere BI araçları ortaya çıkıyor.

”Şu anda günlük olarak güncellenen bir Sisense analitik küpü içinde müşteri ve ürün kararlığı takip ediyoruz. Geçmişte bu rapor sadece aylık bazda mevcuttu çünkü verinin bir araya getirilip doğrulanması saatler alıyordu. Şimdi hazırlık süresi ortadan kaldırıldı ve hızlıca kararlılığı izleyebiliyoruz. Pozitif ve negatif trendleri aylık bazda değil de gerçek zamanlı olarak tanımlayabiliyoruz” diye açıklıyor Skullcandy CIO’su Mark Hopkins.

5. Müşteri hizmetlerini geliştirin

Online dünyada öfkeli bir müşteri uzun süre sessiz kalmaz; bu sosyal medya üzerinden artarak büyüyebilen bir problem. Müşteri memnuniyetsizliği iş zekası ile erken dönemde tespit edilebilirse, problem yaygınlaşmadan evvel çözülebilir.

”Bizim garanti taleplerimize bakarak ürün geliştirmelerine yatırımın faydalarını belirlemeye yardımcı olması için analitikleri kullanıyoruz” diyor Skullcandy’den Hopkins. ”Müşterilerimizin raporladığı problemleri vurgulamak için problem yazılı açıklamalarını analiz ediyoruz ve gerçekleşme frekansını belirliyoruz. Dahası biz aynı zamanda bizim ürünlerimizde neleri sevdiklerini, bizim neleri iyileştirmemizi istediklerini ve rakiplerimizle nasıl karşılaştırıldığımızı keşfetmek için incelemelerde ki verileri de ortaya çıkartıyoruz.”

Garanti talepleri gibi servis meselelerini çözerken maliyet fayda analizi için finans tarafına danıştığınızdan emin olun. Bir müşteriyi memnun etmek için kısa vadeli bir kaybı üstlenmek için kısa vadeli bir kaybı üstlenmek gelecekte daha fazla siparişin gelmesiyle sonuçlanabilir. Veri kalitesini değerlendirerek ve son kullanıcılar için kullanımı kolay BI araçları inşa ederek IT bu tartışmalara değer katabilir; bilhassa markanızın sosyal medya trendlerinin duygu analizi bünyesinde toplayabilenleri.

6. Yeni gelir akışlarını öngörün

Asron Ross’un Predictable Revuene kitabı teknoloji satışlarıyla ilgilenenler arasında hızlıca en çok satanlardan biri oldu. Ross, satış temsilcilerinin ve onların yöneticilerinin gelir tahmin birliğini geliştirmek üzere neler yapabileceği üzerine odaklanıyor. IT buradan ipucu edinebilir ve hangi müşterilerin dikkate alınması gerektiği gibi satış kararlarına yardımcı olaması için BI araçları sağlayabilir.

”Ünlüler ve etkili kişiler için mobil uygulamalar geliştiren Fan Hero firması için bir gelir tahmin hesaplayıcısı geliştirdik. Hesaplayıcı firmanın temel sıkıntılarından birini çözüyor: bir ünlünün kaç kullanıcıyı vene kadar net değeri firmaya getirebileceğini tahmin becerisi” şeklinde konuşuyor Concepta CEO’su Humberto Farias. ”Hiçbir birey her bir müşterinin ne kadar gelir üretebileceği hakkında iyi bir tahmine sahip olmak için gerekli tüm verileri işleyemezdi. Veri kaynakları arasında sosyal medya istatistikleri, dikey büyüme oranları, sabit ve değişken alt yapı maliyetleri tarihsel verilerini içeriyor”

Uygulama aynı zamanda ”ne olursa ne olur” analizi için desteği de içeriyor. Şayet bir muhtemel aday yüksek bir sosyal medya takibi elde ettiyse, onlar firma için daha yüksek bir önceliğe sahip olabilir. Farias uygulamanın ”alfa aşamasında” olduğunu, dolayısıyla etkisini belirtmek için çok erken olduğunu belirtiyor.

7. Bütçeleme ve tahminleri otomatikleştirin

Finansal yönetimde tablolamadan özel araçlara gerçek önemli bir fark yaratabilir. ”Biz kesintisiz biçimde firmanın geleceği hakkında kararlar vermek için dikiz aynamızı kullanıyoruz” diye konuşuyor Nextep pazarlama direktörü Christy Hrencher. Bu sorunu çözmek için Nextep bir planlama ve bütçeleme arası olan Adaptive Insight’a yöneldi. ”Adaptive bize bütün liderlik ekibinin bütçeleme sürecine dahil olması yeteneğini kazandırdı. Biz artık herkese gerçek zamanlı olarak hedeflere karşın durduğu yeri görebilme yeteneği sağlayan bir aracımızvar. Artık tablolama kullanmıyoruz, bütçeleme ve tahmin sürecini otomatikleştirmebildik ve veri herhangi bir zamanda erişebilir”.

8. İş zekasını diğer platformlarla bütünleştirin

Tarihsel olarak BI araçları özelleşmiş uzmanlık ve uygulamaları gerektiriyordu. Sonuç olarak IT departmanları geleneksel olarak  BI sorululuğuna sahipti. Bu sadece self servis BI ile değil aynı zamanda BI’ın doğrudan diğer platformların içerisine gömülmesi (Clearlink’in Sisense kullanımı gibi) yeteneği ile değişmeye başlayabilir.

”Bütünleştirilebilir olduğundan istediğimiz sayıda web uygulaması inşa edilebilir ve bu BI taslağı ile rapor geliştirme hızını kullanarak bünyemizde büyütülen uygulamaların içine widget’leri bağlayabiliriz” şeklinde konuşuyor Starr.

Daha fazla BI işinin iş hatlarına yüklenmesiyle, IT tahmine dayalı analitikler üzerine odaklanarak değer ekleyebilir ki bu halihazırda satış ve pazarlama dışında az sayıda kanıtlanmış uygulamaya sahip. Alternatif olarak IT birimleri BI kullanımı fırsatlarını bulmalarında ya da BI becerilerini daha yaygın bir biçimde bütünleştirmelerinde diğer iş birimlerine yardımcı oldukları dahili bir danışmanlık rolünü arayabilir.

9. Vurguyu analiz üzerine kaydırın

2018’de çok sayıda profesyonel veri toplama üzerine halen çokça zaman harcayacak. Veri toplamaya harcanan her bir saat için profesyoneller anlayış açığa çıkarmak için daha düşük kapasiteye sahip olacak. Finans departmanında bu veri toplama/analiz problemi özellikle şiddetli çünkü finans sıkı terminler altında çalışmak zorunda.

Bu sorunu çözmek için Rackspace yönetimi daha iyi iş zekası ile finans ekibine yardımcı olmaya karar verdi. ”BI, bir finans ekibinin tüm gerekli kurallar ve hesaplamalarla birlikte ihtiyaç duyduğu veriyi içeren bir ortam yarattı; o defter-i kebirde üretilen herhangi bir operasyonel rapora geri bağlanabilir. Bu finans kullanıcılarının zamanlarının %90’ından fazlasını veri toplama yerine onu analiz etmeye harcamasına imkan sağladı” açıklamasını yapıyor Murphy.

 

Www.instagram.com/acikvnet

Www.twitter.com/acikve_net

 


Bir cevap yazın