VERİYE DAYALI KARAR VERME VE MARKA CHECK-UP'I

Veri artık lüks değil. Verinin altın değerinde olduğu ve ona sahip olmanın acımasız rekabet koşullarında en önemli avantaj olduğu zamanlar çoktan geride kaldı. 

Marka yöneticileri, artık verilere tapmıyorlar.

Son 20 yılda kurumlar önce veri bolluğunun tadını doyasıya çıkardılar. Ama çok geçmeden veri kirliliğinden mustarip olmaya başladılar. Bugün birçok marka yöneticisi, veri zehirlenmesi tehlikesi ile karşı karşıya. 

Her geçen gün çetin rekabet koşullarında ayakta kalabilmek için daha fazla veri emmek zorunda olan kurumlar henüz bu verileri analiz edip yorumlayacak kapasiteye tam anlamıyla ulaşamadılar. Bir başka deyişle, veri toplama teknolojilerindeki gelişim, veriyi analiz edip aksiyona dönecek içgörüleri ortaya çıkarma kapasitemizdeki ilerlemeden daha hızlı bir şekilde cereyan ediyor. 

Bu program ise bu karmaşık çerçevede gitgide zorlaşan karar verme süreçlerinizi kolaylaştırıp hızlandıracak. Programın sonunda;
• Her yerden yağan verilerin içinden hangilerine öncelik vermeniz gerektiğini,
• Verilerin hangi yollarla analiz edilebileceğini
• Analizler sonucunda elde edilecek bulguların ışığında markanız için nasıl bir check-up yapabileceğinizi, 
• Veri tüketicisinden veri türeticisine nasıl evirilebileceğinizi,
• Verilerden nasıl içgörü üretip aksiyon planlarınızı şekillendirebileceğinizi 
tam anlamıyla içselleştirmiş olacaksınız. 

Modül 1: Markanızı Check-Up’tan Geçirelim

Elinize geçen birçok kıymetli veriyi belli bir yapıya oturtup çerçeve kazandırarak markanızı nasıl değerlendirebilirsiniz, bunun yollarını tartışacağız. 

AMAÇ
Marka yöneticilerinin birçok farklı açıdan markalarının gücünü, potansiyelini ve verimliliğini ölçmesini sağlamak amaçlanmaktadır.  Ayrıca markalarının potansiyellerini gerçekleştirmesinin önündeki en önemli bariyerleri keşfederek öncelikli iyileştirme alanlarını belirlemeleri hedeflenmektedir.  Bu doğrultuda gerekli analitik araçları kullanmalarını ve marka check-up’ı dünyasına uyumlanabilmelerini sağlayacak araştırma yöntemlerini öğrenmeleri amaçlanmaktadır. 
İçerik:

Eğitimimiz, güncel tüketici trendlerini irdeleyeceğimiz “Tüketiciyi Anlamayı Anlamak” eğitimiyle başlamaktadır. 
Markalar için uygulanacak check-up, aşağıdaki unsurlara odaklanmaktadır:

• Kimlik ve Konumlandırma: Markanızın pazarlama ve iletişim stratejileri tutarlı bir yol izliyor mu? A’dan Z’ye markanızın tüm eylem ve tezahürleri, ana marka kimliği ile hizalanabiliyor mu?
• Bilinirlik, İmaj ve Algı: Markanız ve rakipleri sektörde hangi imaj kriterlerini sahipleniyor? Bu imaj ve algı kriterlerini hedef kitleniz nasıl anlamlandırıyor? Markanızın sadakat piramidi (engagement) markanız için neler söylüyor? Markanızın “sinerjisi” güçlü mü? Sinerji stoğunuz markanızı daha büyük hedeflere taşıyabilir mi?
• Pazar Payı Analizleri (BrandMetrics): Markanızın pazar payı potansiyeline yakın mı? Mevcut pazar payını bir başarı olarak mı görmeliyiz, yoksa başarısızlık olarak mı? Hangi aşamalardaki tıkanıklıklar atlatılarak pazar payı yükseltilebilir?
• İletişim: İletişim yatırımlarınız, marka hedefleriniz için yeterli mi? İletişim yatırımlarının marka performansına ne kadar katkısı var?
• Perakende Verimlilik Analizi: Penetrasyon ve distribüsyon analizleri ışığında markanızın perakende performansı ne kadar verimli? Kanal ve segment bazlı dekompozisyon analizi ile hangi noktalarda fırsatlar yakalayabiliriz? İhtiyacın ilk akla geldiği andan satışın yapıldığı noktaya kadar, tüketicinin karşısına hangi bariyerler çıkıyor?
• Ürün Deneyim ve Memnuniyeti: Markanızın aktif kullanıcı sayısı ile kayıp müşteri oranları, markanızın geleceği için neler söylüyor?
• Etnografi: Markanızın zihinlerde canlandırdığı hayat tarzı, kültürel değerler ve duygular nelerdir? Ladder (Basamak) Analizi’ne göre markanızın ürünlerinin asıl tercih edilme sebepleri hangi değerlerdir?
• Nöropazarlama: Markanız, hedef kitlenizin bilinçdışı nöral ağları ile bağ kurabiliyor mu? 360 derece müşteri deneyimi perspektifi ile bakıldığında, markanız ve tüketiciler arasında hangi nöropazarlama fırsatları ve bariyerleri göze çarpmaktadır?
• Göstergebilim: Markanız tarafından kullanılan semboller ve anlamları, genel marka misyon, vizyon ve kimliği ile örtüşüyor mu? Markanızın kullandığı kültür kodları, hangi farklı kodlarla karşıtlık yaratmaktadır?

Bu check-up aşamalarının ileride de uygulanabilmesi adına, her biri için gerekli araştırma türleri de bu bölümde incelenecektir. 

Modül 2: Veri Üreticisinin Mutfağına Ziyaret

Kurumunuzdaki analitik beyinlerin ilk bölümde gördüğü testlerden daha da derin bilimsel besinlere ihtiyacı olacaktır. Onlara bu donanımı temel seviyede kazandırmak ve entelektüel seviyesi yüksek karar vericiler haline getirmek için 2. Modül’de bilimselliğin derinliklerine iniyoruz. 

AMAÇ
Birinci kısımda gerçekleştirilen marka check-up çalışmalarının kurum kültürünün bir parçası haline gelmesi için gerekli metodolojik ve analitik içeriğin sağlanması amaçlanmaktadır. Verinin sadece tüketicisi değil üreticisi de olmak için gerekli uzmanlaşmanın gerçekleştirilmesi hedeflenmektedir. 
İçerik:
• Pazar Araştırma Teknikleri: Kalitatif ve kantitatif metotlar, veri toplama teknikleri ve araştırma tasarımı konusunda derinlemesine know-how aktarımı gerçekleşecektir.
• İstatistiksel Analiz (1. Bölüm): Elinizdeki veri setlerini en anlamlı bir şekilde değerlendirebilmek adına istatistiğin temel mantığı, ana terimleri ve temel ekonometrik modelleme teknikleri (Korelasyon, OLS Regresyonu, vs) işleyeceğiz. 
• Beyin ve Karar (1. Bölüm): Davranışsal Ekonomi ve Nörobilim çerçevesinde önümüze çıkan ana bulguları ve bunların da temelinde yatan bilimsel yaklaşımları inceleyeceğiz. 
• Kültür ve Birey (1. Bölüm): Derin İçgörü’nün peşine düşeceğiz ve Etnografik metot ve sorgu tekniklerini beraber inceleyeceğiz. 

Modül 3: İçgörü Üreticisi Olmak

İlk iki modüldeki bilgiler ve uygulamalar elbette kurumunuz için kısa vadede oldukça yararlı olacaktır. Orta ve uzun vadede ise büyük resmi görmek, yapbozun kayıp parçalarını bulmak ve temel analiz teknikleri ile ortaya çıkmayan içgörüleri yakalamak için 3. Modülü öneriyoruz. Burada bilim insanı perspektifine yaklaşan katılımcılar, veri konusunda değil verinin üretildiği bilimsel araçlar konusunda uzmanlaşacaktır. 

AMAÇ
Veriyi analiz eden 3 önemli bilim dalında (İstatistik, Etnografi, Nöroloji) ciddi anlamda uzmanlaşmak, tüketici trendlerinin geleceği hakkında fikir sahibi olmak, uygulamalı bir şekilde verilerden içgörü çıkarmak, yapay zeka ve makine öğrenmesi uygulamalarına giriş yapmak amaçlanmaktadır. 

İÇERİK

• Tüketiciyi Anlamayı Anlamak (2. Bölüm): 1. Modülde gördüğümüz eğitime ek olarak, tüketiciler nezdinde gelecek tahayyülleri, mutluluk ve fiyat kavramlarına yaklaşımlar, markalar için önereceğimiz alternatif kimlikler ve arketipler tartışılacaktır.
• İstatistiksel Analiz (2. Bölüm): Lojistik ve Multinominal Lojistik Regresyon, Zaman Serileri, Panel Data ve Cluster Analizi uygulamalı olarak incelenecektir.
• Kültür ve Birey (2. Bölüm): Etnografik analiz tekniklerinden Ladder (Basamak) Analizi, Söylem (Discourse) Analizi, Zaltman Metodu ve Göstergebilim’in (Semiotics) derinlerine inerek bu metotların sadece yorumlayıcısı değil uygulayıcısı olmanın yollarını bulacaksınız. 
• Beyin ve Karar (2. Bölüm): Önceki modüllerde Nörobilim ile tanışmış biri olarak, beyin ve parçalarının işlevi, psikanalizin doğuşu ve gelişimi, Nudge (dürtme) kavramı ve diğer metodolojik derinliklere, literatürden katkılarla ulaşabileceksiniz.
• Ek Modüller
   * İçgörü Danışmanlığı: Eğer elinizde geniş bir veri setiniz ama çözemediğiniz stratejik problemler varsa, bu probleme birlikte çözüm aramak en iyi uygulama pratiği olacaktır. 
   * Temel Python ve Makine Öğrenmesi (Machine Learning) Uygulamaları: Python ve Makine Öğrenmesi, hem istatistiki hem de Etnografik analizlerde çokça kullanılmaya başlandığından, giriş seviyesindeki bazı teknikleri ve pratik çözümleri çok yararlı bulacağınıza inanıyoruz. 
   * Tarihteki Akıl Tutulmaları Semineri: COVID-19 sürecinde de yaşadığımız kriz kavramının insan davranışı üzerindeki etkilerini tartışacağız.