Yapay zekadan makale özeti
- Kısa
- Ayrıntılı
- Bu video, Met Global'den iş zekası ve süreç optimizasyonları departmanı direktörü Nur Özlü ile yapılan bir sunum ve röportaj formatındadır. Konuşmacı, turizm sektöründe büyük veri kullanımının önemini ve uygulamalarını anlatmaktadır.
- Video, Met Global'in tarihçesi ve markaları hakkında bilgilerle başlayıp, turizm sektöründe iş zekası ve büyük veri kavramlarını açıklamaktadır. Sunumda büyük verinin üç ana kullanım alanı (fiyatlandırma, müşteri personasyonu ve içerik oluşturma) detaylı olarak ele alınmakta ve şirketin online ödeme sistemi pazarına giriş süreci anlatılmaktadır.
- Videoda ayrıca, turizm sektöründe geçmiş verilerin yerine kullanıcı ve müşteri verilerinin önemi, fiyat karşılaştırma sitelerinden gelen verilerin analizi, sosyal medya yorumlarının rezervasyonlara etkisi ve kişiselleştirilmiş seyahat önerileri gibi konular da işlenmektedir. Konuşmacı, günlük 8 terabayt ham veri tutmanın ve fiyat bilgilerinin pazarlama maliyetlerini hesaplamak için nasıl kullanıldığını da açıklamaktadır.
- 00:04Met Global Tanıtımı
- Nur Özlü, Met Global'de iş zekası ve süreç optimizasyonları departmanı direktörüdür.
- Met Global, Türkiye'de Metrobl markasıyla tanınan bir şirket olup, aslında 15-20 yıl önce Türkiye'nin ilk online otel rezervasyon sitesi olarak kurulmuştur.
- Şirket, kendi sorunlarını çözüp markalaştırıp sektöründe sorunları çözmeye aday bir teknoloji ve eco-merse platformudur.
- 00:56Met Global'in Markaları
- Hotels Pro B2B markası, acentalara tedarikçilerden alınan otelleri XML teknolojisi sayesinde satan bir platformdur ve dünyanın yaklaşık 45-50 ülkesinde 20 bine yakın acentaya hizmet vermektedir.
- Hotel.com, yurt dışındaki B2C markasıdır ve daha çok yurt dışındaki müşterileri yurtdışındaki destinasyonlara göndermektedir.
- Pack, daha yeni launch edilen bir marka olup fintech alanında ödeme sistemleri geliştirmektedir.
- 01:43Diğer Markalar ve Ofisler
- Gezi.com, Trip Advisor gibi sosyal travel alanında turizm alanında sosyal paylaşımların yapıldığı, command'lerin yazıldığı, review'ların yazıldığı ve içinden booking'in de yapıldığı bir sosyal paylaşım platformudur.
- Met Global'in İstanbul, Amerika, İngiltere ve Dubai'de ofisleri bulunmaktadır.
- Şirketin yaklaşık 500'ün üzerinde personeli bulunmaktadır.
- 02:09İş Zekası ve Büyük Veri Kavramı
- İş zekası (intelligence) hem istihbarat hem de zeka anlamına gelir ve ham verileri karar destek mekanizmalarına değere dönüştüren bir disiplindir.
- IT departmanları genellikle ürünleri satmaya odaklanırken, iş zekası departmanları dataların ne demeye çalıştığını anlamaya çalışır.
- Büyük veriden önce turizm sektöründe nostaljik raporlama yapılırdı; geçmiş veriler incelenir, hangi ülkelerin daha iyi sattığı gibi sorular cevaplanırdı.
- 04:21Turizm Sektöründe Veri Önemi
- Turizm sektöründe kendimize ait olmayan otelleri müşterilere satmak için veri çok önemlidir.
- Aynı oteli satan birçok platform olduğu için, daha iyi hizmet ve fiyat verebilmek için veri analizi gereklidir.
- Turizm sektörü çok fiyata dayalı bir sektör olduğundan, fiyat bilgisi büyük önem taşır ve big data bu konuda yardımcı olur.
- 05:23Veri Analizi Süreci
- Eskiden sadece geçmiş veriler (yüzde yirmi) incelenirken, artık geçmiş veriler geçmiş olmuş bitmiş verilerdir.
- Old school CRM'de müşteri verileri (telefon, e-mail, isim, nereye gittiği) sınırlı olduğundan, müşterilere yeterli bilgi verilemiyordu.
- Turizm sektöründe satmadığınız yüzde seksen veri aslında big datadır ve bu verilere ilgi gösterilmiyordu.
- 08:53Büyük Veri Tanımı ve Önemi
- Big data'nın en önemli özelliği büyük olması değil, kontrol edilemez ve exponansiyel büyümesidir.
- Büyük veri unstructured olmalıdır; nereden geleceğini ve ne şekilde geleceğini bilemiyorsunuz.
- İnternetteki datanın yüzde doksanı geçtiğimiz iki sene içinde üretilmiş olup, veri üretimi hızla artmaktadır.
- 10:17Early Big Data Dönemi
- Big data kaçınılmaz bir süreçti çünkü yüzde seksen'in bilgisine erişmek için veri çıtayı artırmak gerekiyordu.
- İlk olarak rezervasyon dataları ile oynandı, sonra müşterilerin nereye geldiğini, nereden geldiğini ve neden rezervasyon yapmadığını anlamak için analitik veriler toplandı.
- Google Analytics gibi araçlar kullanılarak müşterilerin attığı adımlar ve ekran çözünürlüğü gibi detaylar kaydedildi.
- 11:12Müşteri Profili Oluşturma
- Profilleme yaparak tüm müşterilere aynı şekilde davranmak yerine, Yunanistanlı, Finlandiyalı gibi farklı ülkelerden gelen müşterileri ayırmaya başlandı.
- İskandinavların sıcak yerleri tercih ettiği bilgisi kullanılarak site içerikleri değiştirildi.
- A/B testing yapıldı, searchbox konumları değiştirildi, ancak bu veriler yeterince büyük değildi çünkü siteye gelen ancak rezervasyon yapmayan yüzde yetmiş müşteri vardı.
- 12:04Arama Verilerinin Önemi
- Rezervasyonlar siteye gelen ama rezervasyon yapmayan kişilerin arama verileriyle de ilgiliydi.
- Hotelcom'un en büyük marketing mecrası Tribe ve Trivago'du, müşterilerin yüzde doksan'ı buradan geliyordu.
- Fiyat karşılaştırma sitelerine giren müşteriler, tıkladıkları anda Trip Advisor ile çalışan online rezervasyon sitelerinde ve arka taraftaki providerlarda arama başlatıyordu.
- 13:12Veri İşleme ve Fiyat Bilgisi
- Arka tarafta binlerce satır lok tutulmaya başlandı ve günlük yaklaşık sekiz terabayt ham veri elde edildi.
- Bu verileri işlemek için Hadoop clusterları kullanıldı.
- Fiyat bilgisi çok önemliydi çünkü rezervasyon marketing maliyeti ortalama kırk dolara geliyordu ve müşteriler en az yüz kere tıklamadan rezervasyon yapmıyordu.
- 14:42Fiyat Bilgisinin Önemi
- Seyahatçiler fiyatlara, içeriğe ve yazılanlara bakıyorlardı.
- Fiyat bilgisi, ne kadarlık pazarlama harcaması yapılacağını belirlemek için kullanılıyordu.
- Oda tedarikçisinden kırk dolar maliyetle alınan bir oda, yüz dolara satılmazsa zarar ediliyordu ve bu veriyi hesaplamak için tüm fiyat verilerinin tutulması ve anlık olarak güncellenmesi gerekiyordu.
- 15:17Turizm Sektöründe Müşteri Değer Katma Stratejileri
- Rekabetçi bir dünyada sadece kendinize yontarak var olamazsınız, müşteriye de değer katmak gerekir.
- "Yield" adı verilen, fiyat düşüşünden kaynaklanan ek gelir, şirketler için milyon dolarlar kazandıran bir gelir kalemidir.
- Müşterilere fiyat düşüşünden kaynaklanan farkı iade etmek, müthiş bir reklam stratejisi olarak kullanılabilir.
- 16:33Büyük Veri ve Turizm Sektörü
- Büyük veri, turizm sektöründe fiyat tahminlerinde ve müşteri profillerinde kullanılmaktadır.
- Hopper gibi başarılı travel start-up'lar, entegre regresyon analizi yaparak seyahat zamanlarını ve fiyatları öngörebilmektedir.
- Turizm sektöründe odak noktası genellikle fiyat olup, business class dışında herkes aynı şekilde uçmaktadır.
- 18:02Personation ve Müşteri Profili
- Personation, müşterileri ülkelerine göre ayırmak ve farklı profiller oluşturmak anlamına gelir.
- Müşterilerin geçmiş ziyaretlerine göre yeni öneriler sunmak, collaborate filtering tarzı bir metodolojidir.
- Otel içerik metinleri, yorumlar ve sosyal medya içerikleri, müşteri profillerini oluşturmak için önemlidir.
- 19:44Sosyal Medya ve Otel İtibarı
- Sosyal medyada yapılan yorumlar, otel rezervasyonlarına büyük etki edebilir.
- Bir otel, "kettle'ın içinden insan çıktı" gibi olumsuz yorumlar nedeniyle rezervasyonlarında düşüş yaşayabilir.
- İtibar yönetimi, otel için önemli bir konudur çünkü sosyal medyada yapılan yorumlar tüm dengeleri şaşırtır.
- 22:02Kişiselleştirilmiş Turizm Deneyimi
- İnsanlar farklı ilgi alanlarına göre farklı turistik deneyimler arayabilir, örneğin bisiklet sporu sever biri için Paris'te özel bisiklet kulüpleri olabilir.
- Sosyal medya, müşterilerin kişisel ilgi alanlarına göre farklı turistik deneyimler sunmalarına olanak sağlar.
- Yeni start-up'lar, kullanıcıların ilgi alanlarına göre kişiselleştirilmiş otel önerileri sunarak satışa yüksek oranlar elde etmektedir.
- 24:02Turizm Sektöründe Büyük Veri Kullanımı
- Turizm sektöründe büyük verinin en önemli kullanımı içerik, müşteriyi personation yapma ve fiyatlandırma olup, lokal lezzetleri bilmek için müşteriden veri almak gerekir.
- Hotel.com ve Gezi.com gibi farklı platformlar aynı veritabanını kullanabilir, ancak kişisel veriler istatistiksel olarak değerlendirilir.
- Kişisel verilerin kişisel aksiyonlarla kullanılması etik olmayabilir, bu nedenle veriler genellikle ayrı havuzlarda tutulur.
- 26:21Online Ödeme Sistemi Hakkında Bilgiler
- Payck gibi bir ödeme sistemi yeni başlıyor ve kendi sorunlarını çözdüklerini belirtiyorlar.
- BDDK lisansı aldıktan sonra bu pazara girmek istiyorlar ve yurt dışında kullanıcıları var.
- Büyük acenteler kullanmaya başlamış ve farklı mecralardaki müşteri portföyünü avantaj olarak kullanıyorlar.
- 26:59Türkiye'deki Durum ve Veri Kullanımı
- Türkiye'ye daha yeni girmeye başladıklarını ve şu anda üç-beş müşterileri olduğunu belirtiyorlar.
- Ödeme ve güvenlik açısından önemli olduğunu, işleri hızlandırdığını ifade ediyorlar.
- Şu anda aktif olarak çok kullanmadıklarını, B class personal verilerini istatistiksel olarak kullanabileceklerini söylüyorlar.