Bu makale iki bölümlük bir dizinin ikincisidir. İlk kısımda raporlama ve görselleştirme araçlarının bazı işletmeleri nasıl geriye taşıdığına baktık.Burada daha iyi bir şey için bir yol göstereceğiz.
Eskiden sadece verilerinizi bir araya getirerek ve normalleştirerek oyunun bir adım önünde olurdunuz. Ardından, durumlar değişti ve verilerin herhangi bir zamanda herhangi bir cihazdan ulaşılabilir ve parmaklarınızın ucunda olması gerekti.Bugün, verilerinizin anlattıklarını anında okuyabilmeniz ve tepki verebilmeniz gerekiyor.
Derin Veri İzleme ile Geliri Koruma
Bu düzeyde veri duyarlılığı elde etmek için yayıncıların gösterge tablosu yönetiminden proaktif işletme izlemeye geçmesi gerekir. Bu uzun bir görev ama imkansız değil. Aslında, doğru teknolojiler ve metodolojiler kullanıldığında, muhtemelen düşündüğünüzden çok daha kolay.En basit haliyle, sadece dört temel bileşen gerektiren bir tarif.
Bunlar, veri izleme uygulamalarını geliştirmek ve karmaşık bir iş ortamı üzerinde gerçek zamanlı denetim ve kontrol sağlamak için yayıncıların sahip olması gereken 4 temel yetenektir.
1.
Verileri en yüksek hızda işleme yeteneği
Genellikle farklı sistemlerden gelen verilerin alınması, normalleştirilmesi, düzenlenmesi ve olağanüstü şaşırtıcı bir hızla işlenmesi gerekir. Bu hız, yalnızca hazırlık işlemlerine değil, bu listede belirtilen diğer tüm yeteneklere de yayılmalıdır.
Reklamdan kazanç sağlanmada çok sayıda ve çok dalgalanan faktör olduğundan, sorunları ortaya çıkar çıkmaz fark edip anlamlandırabilmeniz gerekir. Bu temel zaman duyarlılığı, otomasyonun akıllı, proaktif izlemede hayati bir bileşen olmasının nedenidir. Yayıncıların, insan operatörleri veya uzun manuel incelemeleri beklemek zorunda kalmadan, veri alanlarını her zaman tetikte ve akıllı bir şekilde izlemenin bir yoluna ihtiyacı vardır.
2.
Normal ve anormal verileri kesin olarak ayırt etme yeteneği
Verileriniz, ona nasıl baktığınıza bağlı olarak farklı hikayeler anlatabilir. Aynı zamanda, bu hikayeler eşit şekilde doğru olmayabilir. Bu nedenle verilere hünerli bir el ve deneyimli bir gözle yaklaşmak çok önemlidir.
Örneğin, spor haberlerinde çok fazla içerik üreten bir dijital ürününüz olduğunu varsayalım. Haber yaptığınız her spora ilgi, sezonlara göre doğal olarak artar ve azalır.1 Bundan daha ayrıntılı olarak, her takıma olan ilgi, programlarının ve eşleşmelerinin ayrıntılarıyla birlikte değişecektir. Dönemsellik denen şey budur.
Dönemsel etki konusunda iyi bir farkındalığa sahip olsanız bile - örneğin şu anda kapsadığınız dört ana spordan üçü için sezon dışıysa - bu farkındalık çoğunlukla değişiklik beklentilerinizde kendini gösterecektir. Bu değişimlerin büyüklüğü söz konusu olduğunda, farkındalık nadiren çok spesifiktir.
Sezon dışı dönemde trafikte orta büyüklükte bir düşüşün gelir üzerinde zincirleme bir etki yaratmasını zaten bekliyorsanız, bu olduğunda şaşırmazsınız. Ancak bu, her şeyin olması gerektiği gibi olduğunu garanti etmez. Düşünülenin aksine, belirsiz beklentiler, sorunların büyümesine sebep olabilir.
Akıllı izleme çok daha kesin sonuç verir. Sistemin, genel bir farkındalıktan ziyade, dönemselliğin temel metrikleriniz üzerindeki etkisine ilişkin çok özel bir beklentisi vardır.Örneğin, Temmuz ve Ağustos ayları arasında trafikte %12-18'lik bir düşüş ve gelir üzerinde de %8-14 arasında zincirleme bir etki görüleceğini bilir.
Böyle bir durumda, gelirinizde %19'luk bir düşüş yaşarsanız, bu durum beklendik görünse de aslında bir şeylerin çok yanlış olduğunu bilirsiniz. Değer zincirinizin bir yerinde, %5-11’lik bir gelir sızıntısına dönüşen bir verimsizlik veya yanlış kalibrasyon var.Akıllı veri izleme olmadan, bu sızıntı muhtemelen fark edilmeyecektir.
Bu sadece bir örnek, ancak yayıncılar normal ve anormal veri dalgalanmalarını tam olarak ayırt edemediğinde, sistem gelirin nasıl kaybedildiğini gösterme konusunda iyi bir iş çıkarıyor.
3.
Anormal veri olaylarının işletme için önemli olup olmadığını anlama yeteneği
Veriler anormal (anomali) ve istatistiksel olarak önemli olsa bile, işleri önemli bir şekilde etkilemez. Ve işi etkilese bile, mutlaka eyleme geçirilemeyebilir.
İşte tam bu noktada iş ve operasyonel bağlam anlayışı devreye giriyor ve veri analizlerinin iş sorunlarına ve fırsatlarına dönüştürülmesinin neden bu kadar önemli olduğu ortaya çıkıyor.
Bu yetenek, veri panoları ile gerçek izleme arasındaki boşluğu açıkça ortaya koyar.Raporlama ve görselleştirme araçları, pratik sonuçları anlamak için gerektiğinde verileri iş bağlamıyla eşleştiremez.
Gerçek izleme çözümleri ise, duruma operasyonel mantık uygular ve verileri iş bağlamıyla birlikte sunar. Bu, kullanıcının yanlış alarmlar olmadan işle ilgili sorunları ve fırsatları net bir şekilde görmesini sağlar.
4.
Sorunları asıl nedene kadar izleme yeteneği.
Uygun bir gelişmiş ve operasyonel olarak akıllı izleme sistemi yalnızca sorunları ve fırsatları tespit etmekle kalmaz, aynı zamanda onları neyin getirdiğini ve neler yapılabileceğini anlamak için tersine mühendislik uygular.
Böyle bir çözüm, verilerinizi günün her saatinde yorumlar ve durumu istatistiklerden anlamak için gereken durumsal zekayı ve konu uzmanlığını toplar.
Tüm veri ortamını bütün ara bağlantılar ve bağımlılıklar açısından uçtan uca tarar ve bilgi karmaşasından gerçek sorunları ayırt eder.
Yöneticiler, yalnızca bu tür proaktif bir izleme sistemi uygulandığında, önemli olan şeyleri zamanında görüp anlayabileceklerinden emin olabilirler.
Verilerinizin Üstünde ve Eğrinin Önünde
Gerçek bir izleme aracı olmadan, en yetenekli profesyonel bile büyük ve karmaşık bir gelir operasyonunu denetlemeye ve optimize etmeye çalışırken büyük bir dezavantaja sahip olacaktır.
İyi bir izleme sistemi, açık uçlu araştırmalar için sıçrama tahtası olarak hizmet etmekten ziyade, kullanıcılarına hızlı ve ince bir şekilde hareket etme gücü verecektir.Akıllı veri izleme, her bir veri noktasını ilgili tüm kazanç sağlama faktörleri ve tüm reklam yığını bağlamında analiz eder - her şeyi görür, hiçbir şeyi kaçırmaz - operasyonunuzun sorunsuz çalışmasını ve gelirinizin serbestçe akmasını sağlar.
━━━━━━━━━━
- Elbette dönemsellik sadece sporda değil her sektörde var. Bununla birlikte, spor, ilgili tüm metrikler ve boyutlar için kesin ve iyi tanımlanmış veri taban çizgileri oluşturmak için gereken keskinliğin iyi bir örneğini sunar.Bunun nedeni, spor sezonlarının sabit bir yıllık takvimi takip etmemesidir. Bu nedenle, sezonların keyfi ve düzensiz doğası, sezonsal etkiyi doğru bir şekilde hesaplamayı ve modellemeyi çok daha zor hale getirir.
