2018 BrandWeek etkinliğine bu sene birçok değerli katılımcı hem ajans tarafından hem de şirket ve akademi tarafından katılım gösterdi. Toplam 3 salonda birçok konuşma yapıldı. Çok seçerek gittiğim konuşmalardaki önemli kilit notları ve yorumlarımı paylaşmak isterim.
Dijital Çağda Gizliliği İhlal Etmeden Veri Nasıl Kullanılır?
Doç Dr. Yves- Alexandre de Montjoye – Imperial College
Cep telefonlarımız tam bir veri toplama canavarına ve mikro pazarlama stratejisi için inanılmaz bir araca dönüşmüş durumda. Adeta yanımızda bir casus taşıyoruz.
Bireyleri tanımlamak ve takibini yapmak için parmak izi kullanılsa bile bu tespit için parmakta 12 noktaya gerek olmakta. Günümüzün dijital çağında elinizde mobil verilerinden oluşan bir veri tabanınız varsa, Dr. Montjoye sadece 4 noktadan alınacak veriler ve telefon lokasyonlarını takip ederek, 95% ihtimalle hareketli bir grup insan içinde belli bir kişiyi tanımlamanın mümkün olduğunu belirtti. Bunu önlemek için ise popüler farklı yöntemler önerilmekte. Dr. Montjoye yöntemleri şu şekilde değerlendiriyor:
Birinci yöntem verileri belli bir noktaya kadar maskelemek. Fakat farklı veri toplama setleriyle birleştirildiği zaman örneğin alışverişleriniz (özellikle kart bilgileriniz) yine yüksek bir olasılıkla kişi bazında tespit yapılıp, ilgili kişinin lokasyon bazında takibi ve neler yaptığı gibi tüm veriler yine tespit edilebiliyor
İkinci yöntem ise veri tabanlarına gürültü (noise) eklemek. Bu yönetim ise kişi bazında tanımlamayı zorlaştırıyor ama sadece bir miktar. Yani bu durumda 4 değil ama biraz daha fazla nokta kullanarak kişi bazında takip tekrar mümkün oluyor.
Günümüz dünyasında parmak izinden çok daha fazla iz bırakmaktayız. Her telefon ettiğimizde, spor için kullandığımız app’lerde, arama motorlarını kullandığımızda, kliklediğimiz her bağlantıda, kredi kartı ile her alışverişimizde birilerinin veri tabanında kendimiz hakkında bir iz bırakmaktayız. Bu kadar veriyle neler yapılabileceğini en Facebook skandalında hep beraber gördük.
Daha korkutucu olanı ise sadece mobil telefonların nasıl kullanıldığına (yazılanların içeriğine değil!) bakarak Ocean/Big5 modelinde yararlanıp kullanıcıların karakter profili çıkarılabilir. Yani Cambridge Analytica’nın Facebook beğenilerinize bakarak oluşturduğu karakter tespitinden de çok daha kolay bir yöntem.
Sadece davranış ve telefon kullanma şeklimiz bile bizi bu kadar ele verirken ne yapmalı?
Dr. Montjoye bu soruya şöyle cevap veriyor: Verinin kullanımı ve gizlilik arasında oluşan bu takası daha farklı modellemek gerekli. Birisi için diğerinden çok büyük oranda vazgeçmemek lazım. Çünkü mobil verinin çok yararlı uygulamaları da mevcut. Örneğin doğal bir afet sonrasında kişiler nereye gitmekte, gerçekten yardıma ihtiyaç olan noktaların tespiti gibi
Bu sebeple verilerin işlenmesi ve aynı zamanda gizliliğin korunması için soru ve cevap mekanizması ile işleyen bir sistem kurulması gerektiğini belirtti. Bu sistemle sorular kod olarak sorulacak, şahsi verilere ulaşılamayacak, belli bir miktar gürültü (noise) eklenerek cevabı sorana iletilecek.
Kişisel verilerin yönetimi gerçekten de hayati bir öneme sahip ve bu konuda Dr. Yves- Alexandre de Montjoye’a kulak vermek gerekiyor.
Yapay Zeka ve Büyük Veri İş Başında – Bernard Marr
İnanılmaz büyüklükte veri üretmeye başladık. Öyle ki Dünya’daki verinin 90%’ının son 18 ayda ürettik. Mevcut veri büyüklüğümüz ise 5 ZetaByte. (1 Zb, kabaca 1 Milyar TeraByte etmekte). Yakın gelecekte bu verinin 50 Zb’a ulaşması bekleniyor. Yapay Zeka’nın yakıtı ise işlemci gücü ve veri. Verinin bu kadar artmasıyla beraber gerçekten de yapay zekanın çağına tam anlamıyla girmiş oluyoruz. Yapay zekanın aktif olarak kullanılmaya başlandığı bazı alanlar ise:
- Daha iyi müşteri hizmetleri
- Çipli bebek bezleri ile daha bebeğiniz hasta bile olmadan toplanan veriler ile oluşabilecek hastalıklar tespit edilecek
- Facebook bizi o kadar iyi tanıyor ki ruh halimizi, yüzümüzün 3 boyutlu halini ve hatta ilişki durumumuzun değişeceğini 2 hafta önceden tahmin edebiliyor. Tüm veriler daha spesifik hizmet ve ürünler için kullanılmakta
- Bankacılık
- Müşteri odaklı pazarlama ile merkezine müşteriyi alan ve değer katan ürünlerin geliştirilmesi.
- Çeviri
- Google ile gerçek zamanlı çeviriyi kullanmaktayız. Çok yakında kulaklarımıza takacağımız aygıtlar ile gerçek zamanlı çeviri hizmeti alabileceğiz
- Gazetecilik ve içerik üretimi
- Forbes’te hali hazırda yazılan finansal rapor makalelerin 10%’unun robotlar yazmakta. İçerik üretiminin gittikçe yazılımsal robotlar tarafında yapılacağı öngörülüyor.
- Sağlık
- Yapay zeka kanser tespitinde oldukça başarılı. Bulduğu anomaliyi hekime sunarak daha isabetli kararlar alınmasını ve gözden bir şey kaçmamasını sağlıyor.
Yokluk Paradoksu – Ed Stafford
Ed Stafford bir kâşif ve aynı zamanda belgeselleri olan biri. Kendisi Amazon nehrini yürüyerek ilk defa geçen kişi, böylece de Guinness Rekorlarına ismini yazdırmış. Bu maceraları sırasında inanılmaz zorlu ortamlarda yaşam savaşı vermiş birisi olarak:
- Modern insanın çok steril ve rahat ortamlarda yaşadığını ve bu sebeple hem elindekinin kıymetini iyi bilmediğini hem de ruhen hissizleşmeye başladığını belirtiyor
- Tüm bu yan etki ve olumsuzluklar için sıkı bir tavsiyesi var: Maceraya atılmak. Bu maceranın illa kendisinin yaptığı kadar sert ve zorlayıcı olmasına gerek olmadığını belirtiyor. Önemli olan, yaşamı tekrar hissetmek, düşünce şeklini güncellemek ve farklı bir açı geliştirmek
- Özellikle zorlayıcı ortamlar kişiye yaratıcı bir bakış açısı geliştirmek zorunda bırakıyor
Bolluk Paradoksu Prof Dr Barry Schwartz
Hayatımızda yaptığımız seçimlerde daha fazla seçeneğimiz olursa daha mutlu oluruz değil mi? Tam da öyle değil. 2005 yılında çıkardığı ünlü kitabı Bolluk Paradoksu’nda (Paradox of Choice) bu konuya değinen Prof Schwartz, Brandweek’te güzel bir konuşma verdi. Konuşmasının satış başları ise şu şekilde:
- Tipik bir Amerikan süper marketinde 285 çeşit kurabiye, 75 farklı buzlu çay, 40 farklı diş macunu, 230 çeşit çorba ve 175 farklı salata sosu bulunmakta!
- Çok fazla seçenek olması bireylerde, satın alma sonra pişmanlık, kaçırılan olası daha iyi fırsatların yarattığı düşünce sebebiyle mutsuzluk ve aşırı beklentiler yaratmakta. Şişirilmiş beklentiler ise gerçekler ortaya çıktığında farklı bir mutsuzluk kaynağı oluşturmakta.
- Amerikalı tüketicilere sorulduğunda, giyimden, çamaşır makinesine, temizlik malzemelerinden arabalara kadar ihtiyaç duyduklarından daha fazla ürün bulunduğunu belirtiyorlar.
- Dolayısıyla aşırı seçenek olması belli bir noktadan sonra müşterilerde mutsuzluk yaratıyor. Bu konunun farkına varan bir Amerikan ev müteahhitlik firması, evin yapımında tüketicilere sunduğu iç malzeme seçeneklerini azaltarak toplam satış & karlılığını ve müşteri memnuniyetini arttırmış
- Fazla seçeneğin olmasının diğer bir etkisi ise müşteri de oluşturduğu kararsızlık ve kafa karışıklığı. Buna bir örnek ise 20 farklı reçel üreten bir gıda üreticisi markette tadım faaliyeti yaptığında müşterilerin kafası karışmış ve bir seçim yapamadığı için reçellerden almamış.
Dolayısıyla, müşteri memnuniyetini arttırmak için yeterli miktarda seçenek sunmalı, bu seçeneklerin küratörlüğünü uzmanlıkla yaparak müşterinin seçim yapmasını kolaylaştırmak gerekli.
Nörobilim Kullanın – Prof. Dr. Moran Cerf
Son yılların oldukça popüler konularından biri Nörobilim ve bu konunun pazarlama alanındaki uygulamaları. Konunun önde gelen isimlerinden biri ise Prof. Dr Moran Cerf. Konuşmasının önemli başlıkları ise şöyle:
- Araştırmasına temel olan talep, film fragmanlarına seyircilerin ilgisini ölçüp daha sonra bu filmlere gidip gitmeyeceklerinin tespit olarak gelmiş. İlgili tespit için seyircilere EEG cihazını giydirmişler. Bu cihaz beynin hangi bölgesinden elektrik aktivitesi geldiğini tespit etmekte. Böylece film izlerken seyircilerin beyin aktivitelerinin benzeşip benzeşmediğini ve ilgi çekici noktaları tespit edebilmişler.
- Bu sayede seyircilerin bir fragmana gerçekten ilgi duyup duymadığını dolayısıyla da ilgili filme gidip gitmeyeceklerini kişilere sormadan tahmin etmeyi başarmışlar.
- Daha ilginç olanı ise seyircileri cinsiyetlerine göre incelediklerinde her bir grubun farklı fragman kesitlerine odaklandıklarını ve ilgilendiklerini bulmuşlar.
- Bunda başarılı olduktan sonra TV reklamlarını biraz kısaltıp aynı seyirci ilgisini yakalayıp yakalamadıklarını ölçtüklerinde başarılı olduklarını görmüşler. Reklamların yayın maliyetini düşündüğümüzde oldukça yararlı bir buluş!
- Aynı şekilde yatırımcıların
- (Dragons Den benzeri bir TV programında) ilgisini ölçerek belli bir fikre yatırım yapmayacaklarını tespit edebilmişler.
- Benzer uygulamayı Youtube’da hangi reklamı atlayacağınızı tahmin etmek için bile uygulamayı başarabilmişler
- TV’daki politik münazaralarda ise hangi konulara ve bu konulardan hangi söylemin ilgi gösterildiğini bulabilmişler.
- Konunun diğer ilginç bir uygulaması ise eğitim. Öğretmen konuşurken öğrenciler konuyla gerçekte ilgili olup olmadığı konusunda da çalışmalar yapmışlar.
Prof Cerf son olarak nöro bilimin yaratabileceği risklerden de bahsetti. En büyük risklerden biri mesajların özel olarak hazırlanmasıyla beraber bireylerde davranış değişikliği oluşturması ve sabit fikirli hale gelmeleri.
Sınır Tanımayan Marka – Yandex – Arkady Volozh
Arkady Volozh’u tek kavramla ile tanımlamak gerekse mütevazilik olurdu. Oldukça etkileyici ve kendine has üslubuyla güzel mesajlar verdi:
- Sn Volozh İstanbul’da metrobüsü kullanarak seyahat etmiş.
- Kullandığı araç bir Volvo ama yakında paylaşımlı araba kullanmayı da düşünüyor
- Bu kadar parası olmasına rağmen neden böyle yaşadığı sorulduğunda, Arkady Volozh böyle yaşamak istediğini ve günlük hayattan kopmayarak ürünlerini geliştirdiğini ve test ettiğini belirtti
- Ayrıca Yandex’in sunduğu araç paylaşımı gibi bazı hizmetlerin de Türkiye’ye sunabileceğini söyledi.
- Yandex, oldukça hızla büyüyen bir firma. Büyümesinin ana kaynağı ise sadece reklamlar değil oluşturduğu, müzik, araba paylaşım gibi diğer servisleri.
- Tüm bunların yanında da Alice adlı yapay zeka ile çalışan asistan geliştirmişler
- Verdiği önemli mesajlardan birisi ise Yandex ürünleri Android cihazlarda 2018 Ağustos ayına kadar önceden yüklenmiş gelemiyordu. Oluşan tekel gerçekten çarpıcı.
Leave a Comment