Veri analitiği, tüm sektörler gibi iGaming sektöründeki işletmelere de faydalı olacak içgörüler elde etmek için kullanılabilir. Bunun nasıl olacağını öğrenin.

iGaming Sektöründe Veri Analitiğin Gücünden Yararlanma ve İşletmelerin Optimizasyonu İçin İçgörüler Elde Etme

Veri analitiği, her türden işletme için faydalıdır ve özellikle pazarlama departmanına yardımcı olarak bir işletmenin doğru kitleye hitap etmesini, daha da önemlisi, beklenenden daha hızlı büyümesini sağlayabilir. Bu, iGaming sektörü için de doğrudur. Örneğin, veri analitiği kullanarak https://7slots.casino/tr/games/demo/sweetbonanza gibi popüler bir oyunu nasıl tanıtacağınıza ve sunacağınıza dair içgörüler elde eder ve onları doğru şekilde kullanırsanız, çevrimiçi işletmenizin büyümesine katkıda bulunabilirsiniz.

Veri analitiği size ne sağlayabilir?

Veri analitiği, anketler, sosyal medya, arama motoru verileri, satın alımlar, kullanıcı tercihleri ve geri bildirimleri gibi çok sayıda kaynaktan elde edilen big data’nın analiz edilerek eyleme dönüştürülebilir sonuçlar elde edilmesini sağlar. Bu sonuçlar, farklı amaçlarla kullanılabilecek içgörüler elde edilmesini mümkün kılar. Big data (büyük veri) genellikle pazarlama ve e-ticaret amaçlı kullanılmasına rağmen, sadece bu sektörlerle sınırlı değildir. Her türden sektördeki işletmeler, rekabette öne çıkmasını sağlayacak analizler yapmak için bu verilerden yararlanabilir. Aynı şekilde, elde edilen veriler, para transferinin gerçekleştiği her sektörde olası hataları daha oluşmadan tespit etmek veya dolandırıcılığı önlemek amaçlı da kullanılabilir.

Bazı şirketler toplanan verileri kullanıcılarının davranışlarını değerlendirmek ve müşterilerinin ihtiyaçları ile alışkanlıklarını daha iyi anlamak için kullanır. Örneğin belirli kullanıcıların satın alma olasılığının daha yüksek olacağı ürünlerin tanıtılmasına ağırlık verilir. Bu şekilde elde edilen içgörüler, işletmelerin karlarını maksimize etmelerine yardımcı olur.

iGaming sektöründe bu kullanım türlerinin hemen hepsini görmek mümkündür. Diğer bir deyişle, veri analitiği ile elde edilen içgörüler, hem operatörün hangi ürünleri (oyunlar, bonuslar, vs.) ön plana çıkarması gerektiğini anlamasına yardımcı olur, hem de üyelerinin alışkanlıklarını takip ederek daha kişisel ve özel bir deneyim sunmasını sağlar. Ancak bunun için, toplanan verilerin faydalı bilgilere dönüştürülebilmesi gerekir: Bunu yapmak, başlı başına bir uzmanlık işidir.

Verileri doğru ve sağlıklı şekilde toplamak

Verileri faydalı bilgilere dönüştürmenin sırrı, bu verilerle tam olarak ne başarmak istediğinizi anlamaktır. Kendinize bu verilerin neden önemli olduğunu ve işletmenizin hangi yönlerini etkileyebileceğini sorun. Bu soruların cevabı, türü ne olursa olsun işletmenizin gerçekte neye ihtiyacı olduğunu (yani hangi yönlerinin eksik kaldığını) anlamanızı da sağlayacaktır.

Çok sayıda şirket, önceden bir plan yapmadan veri analitiği projesine başlar ve projenin sonunda o kadar da etkileyici olmayan sonuçlar elde eder. Bundan kaçınmak için, başlamadan önce hem neyi amaçladığınızı hem de sonuçları nasıl kullanacağınızı belirlemeniz şarttır. Proje bir kez başladıktan sonra, sağlıklı şekilde yürümesi için şunlara dikkat edin:

Farklı kaynaklardan gelen verileri birleştirin: Müşterilerinizin ürünleriniz ve hizmetlerinizle nasıl etkileşimde bulunduğu hakkında veri toplayabileceğiniz kaynaklar nelerdir? Örneğin, bir çevrimiçi casino, en popüler oyunlarını tespit etmek için hem muhasebe departmanından elde edebileceği finansal verileri hem de web sitesi yöneticisinin gönderebileceği popülerlik verilerini kullanabilir. Önemli olan, tek bir kaynağa bağlı kalmamaktır.
Verilerinizin doğruluğunu onaylayın: Farklı kaynaklardan toplanan ham verilerin analize hazır hale getirilebilmesi için önce “temizlenmesi” gerekir. Verilerin nasıl toplandığını düşünün: Doğru ve tutarlılar mı yoksa toplama sürecinde kusurlar olabilir mi? Örneğin, sadece Cuma günü toplanan verileri kullanıyorsanız sizi yanıltabilirler, zira insanlar Cuma günleri daha fazla oynama eğilimindedir.
Çalışanlarınıza ve altyapınıza yatırım yapmayı unutmayın: Bir işletmenin kullandığı BT altyapısı da yüksek kalitede, eyleme dönüştürülebilir içgörüler elde edip edemeyeceğinizi belirleyecek faktörlerden biridir. Verileri toplayan, depolayan, işleyen ve analiz eden araçlar ve sistemlerin, mümkün olan en yüksek kalitede olması gerekir. Aynı şekilde, veri yönetimi ve analitik sürecini yürüten ekiplerin kalitesi, elde edilecek içgörülerin kalitesini de etkiler.

Peki, bu süreç sonrası toplanan veriler, analitik yöntemlerle nasıl faydalı içgörülere dönüştürülebilir?

Verileri içgörülere dönüştürmek

Farklı kaynaklardan gelen veriler, birleştirildikten sonra farklı amaçlarla kullanılmak için ayrıca yapılandırılabilir ve analiz edilebilir. Bu analizin sonunda da, içgörüler elde etmek mümkün olacaktır. Bu basitçe, topladığınız verileri işletmenizin iyiliği için kullanmaya başlamanız anlamına gelir. İçgörüler, bunu yapmanın en verimli yollarını tespit etmenize yardımcı olacaktır. Ancak onları sadece birer “ipucu” olarak görmek hata olur, zira içgörülerin “eyleme geçirilebilir” nitelikte olması şarttır.

Bunun anlamı, doğrudan uygulanabilir olmaları gerektiğidir. Örneğini bir içgörüyü net bir şekilde eylemin ne olması gerektiğini size göstermelidir ve bu eylem gerçekleştirildiğinde işletmenizin performansında gerçek bir değişiklik görebilmeniz gerekir. Zaten uzmanlık gerektirmeleri ve elde edilmelerinin o denli kolay olmaması da bundan kaynaklanır. Bir içgörü, belirli bir eylem gerçekleştirildiğinde, kâr oranının minimum %5 artacağını söylemek kadar net bir bilgi içerebilir ve bu eylem faaliyete döküldüğünde gerçekten de bu kazanımı elde etmeyi beklemeniz gerekir.

Bu kadar net ve faydalı sonuçlar elde etmek istiyorsanız uzman bir ekiple çalışabilir veya veri analitiği/veri görselleştirme araçları kullanabilirsiniz. Bu araçla, farklı veri kaynaklarını bağlamanıza veya harici kaynaklardan veri almanıza, veriler üzerinde analizler gerçekleştirmenize ve ardından onları görselleştirmenize olanak tanır. Bu da, işletme performansında hangi iyileştirmelerin yapılması gerektiğine dair içgörülere işaret eden kalıpları tespit etme olasılığını artırır. Bu türden araçlar, işletme verilerindeki eğilimleri otomatik olarak ortaya çıkarmak ve bunları eyleme dönüştürülebilir içgörülere dönüştürmek için Yapay Zeka/Makine Öğrenimi teknolojilerini kullanır.

Hangi yöntemi kullanırsanız kullanın, işin sırrı, verilerin sizin için çalışmasını nasıl sağlayacağınızı bilmektir. Bu, işletmenizde veriye dayalı bir karar alma kültürü geliştirmeyi de zorunlu hale getirebilir. Daha da önemlisi, böyle bir kültürün gerçekten etkili olabilmesi için sadece üst yönetim katmanlarında değil, organizasyonel hiyerarşideki tüm seviyelerde teşvik edilmelidir. Oysa çoğu işletmede veri erişimi sadece belirli departmanlarla sınırlıdır. Bu, değiştirmeniz gereken ilk şeyin işletmenizdeki kültür olduğu anlamına gelebilir.