Kayıtlar

Nisan, 2013 tarihine ait yayınlar gösteriliyor

Map of Europe: 1000 AD to present day

Social Media Hierarchy of Needs

Resim

Pazarlama kabuk değiştiriyor

Resim
İşletmelerin ve pazarlama literatürünün farklı farklı birçok yazarla tekrarladığı ve tüm pazarlama yayınlarında geçen; konuları özetleyen, aslında pazarlamacıların tüm bu farklılık, uğraş ve çaba içerisinde varmak istedikleri 2 nokta var. Biri customer acquisition (yeni tüketici kazanma), diğeri ise günümüzde giderek değeri artan customer retention (elde olanı koruma, sadakat sağlama) Bu iki kavramdan biri dijital pazarlama araçlarının verdiği yeteneklerle pazarda farklılaşma konusunda giderek önem kazanıyor. Tüketici sadakati’nden söz ediyorum. Tüm dünya artık, teknolojik şirketlerin sağladığı katma değerleri konuşuyor. IT sektörü ve bilişim devasa boyutlara ulaşmış vaziyette ve de muazzam bir artış trendiyle büyümeye devam etmekte. Amerika’yı geçtiğimiz sene, zor zamanlarında ayakta tutan bir güç olarak IT sektörü ve Apple konuşuluyordu. (Özellikle Apple’ın 2011 senesinde yakaladığı başarı sayesinde) –Türkiye’de 2012 sonu itibariyle dijital mecra pazar payı %20′lere çıktı.- Kullanıcı t…

"Big Data": büyük veri bileşenleri ve pazarlama değişimleri

Resim
Facebook, Twitter, Yahoo ve Google bir süredir big data kavramıyla uğraşmakta. Yaşamın giderek dijitalleşmesiyle birlikte, sırasıyla, büyük şirketler ve kobiler dijitaldeki yüzlerini oluştururken; dijitalleşirken, “big data” kavramını da CRM çalışmaları ile birlikte sadakat yatırımı olarak eklemek istiyorlar. Veriler giderek üretim süreci içinde önemli bir faktör haline geliyor. “Big data” kavramı kısaca, verilerin dijitalleşmesi ve farklı boyutlarda alınan verilerin toplanıp, düzenlenerek insan davranışlarını anlama, tahminler yapma, öngörülerde bulunma, işletmenin sahip olduğu verilerden yola çıkarak akıllı yönetim imkanı sağlıyor. Örneğin; Twitter’da her 24 saatte neredeyse 100 milyon tweet atılıyor. Twitter kullanıcıları, lokasyon bildiriyor, hashtag’lerle yorumlarda bulunuyor vb. Tüm bu veri birikimi akıllı bir yazılımla düzenlenerek,  işletmeler için hedef kitleler hakkında bir veriyi anlamlandırabilir. Sonrasında bunları kendi verileriyle birleştirerek satış sürecini yeniden yor…

Müşteri odaklı ürünleştirme

IT ve bilişim sektöründe dijital pazarın katlanarak büyümesiyle birlikte devasa şirketlerin sivrildiğini gördük. Hayatımıza birçok kolaylık sağlayan şirketler arasından acaba neden sadece Apple bu kadar sevildi veya kurumsal tarafta da aynı şekilde sevilen firmaların diğerlerinden farkı ne? Bir örnekle kurumsal tarafı eleştirerek açıklamak istiyorum: http://www.ibm.com/smarterplanet/us/en/?lnk=fomf IT tarafında sistemi çok iyi entegre ettikleri belli, sayfalarca ürün ve yine sayfalarca case study var, fakat ürünleştirme tarafı büyük sıkıntılar içeriyor. Site içerisinde istediğiniz ürünlere; paketlere erişmeniz ve de hangisinin size daha yararlı olacağını anlamanız zor. Demo videolar, ürün anlatımı çok genel ve şeffaf. Çünkü her sekmede çok fazla ürün ve detay var. Bu kadar fazla ürünün ve IT becerisinin bir pazarlama yaklaşımıyla paketlenmesi gerekli; maalesef yapılmamış. “İşletmelere dijital pazarlama paketi vb.”  paketler var ama içinde hizmet alacak kişinin neleri elde edeceği belirs…

Post modern tüketici ve "uzun kuyruk" ekonomisi

Resim
1974, 30 Ekim tarihinde gece yarısı 03.00 saatlerinde Türkiye’de insanlar, bir odaya doluşmuş tüplü bir ekran karşısında maç izliyordu. İzlenen boks müsabakası binlerce kilometre ötede bir spor salonunda yapılıyor, Muhammed Ali‘nin karakteri, başarısı ve Müslüman sempatisi dolayısıyla, Türkiye’de genci yaşlısı birçok insanı ekran başında Ali’nin Foreman‘ı dövmesini istiyordu. TV’lerin, sinema salonlarının, radyoların yerini alacağı görüşüyle yayılan bu mecra, o gün belli ki TV satın alan çoğu erkek gözünde üzerine harcanan parayı çıkarmıştı. (Ali Foreman’ı nakavt etmiş, ağır siklet kemerini geri kazanmıştı.) Televizyonlar, evlerimizden dünyaya bağlanma araçlarıydı. Çünkü, sinema salonlarında patlamış mısır yiyip kolamızı içerek heyecanla izlediğimiz Hollywood yıldızlarının hayat hikayelerinigündelik haberleri bedavaya salonumuzun koltuğunda uzanarak izleyebilme imkanı sağlayan mucizevi bir keşif aracı gibiydi. Televizyonlar Türkiye’ye gelir gelmez fiyatlarına rağmen zamanla yaygınlaş…

Digital Teens: drivers of digital behavior

Future marketing trends

Clean Slate Brands

Youth marketing

50 social media tactics

Amazon.com 2013

brain

Resim

Post modern tüketici ve "uzun kuyruk"

Resim
1974, 30 Ekim tarihinde, geceyarısı 03.00 saatlerinde, Türkiye'de, insanlar, bir odaya doluşmuş tüplü bir ekran karşısında maç izliyordu. İzlenen boks müsabakası binlerce kilometre ötede bir spor salonunda yapılıyor, Muhammed Ali'nin karakteri, başarısı ve müslüman sempatisi dolayısıyla, Türkiye'de genci yaşlısı birçok insanı ekran başında Ali'nin Foreman'ı dövmesini istiyordu. TV'lerin, sinema salonlarının yerini alacağı görüşüyle yayılan bu mecra, o gün belli ki TV satın alan çoğu erkek gözünde üzerine harcanan parayı çıkarmıştı... (Ali Foreman'ı nakavt etmiş, ağır siklet kemerini geri kazanmıştı.)




Televizyonlar, evlerimizden dünyaya bağlanma araçlarıydı. Çünkü, sinema salonlarında patlamış mısır yiyip kolamızı içerek heyecanla izlediğimiz Hollywood yıldızlarının hayatlarının hikayelerini, gündelik haberleri bedavaya salonumuzun koltuğunda uzanarak izleyebilme imkanı sağlayan mucizevi bir keşif aracı gibiydi. Televizyonlar Türkiye'ye gelir gelmez fiya…

Facebook vs Google's Data Comparison

Resim

The database of affinity: benzeşen dataların yorumlanması

Meaning: a catalogue of people's tastes & preferences collected by observing their social behaviors on facebook & twitter.
- Facebook & Twitter are able to harness effectively for brand advertising outputs

In order to exploiting the database of affinity, marketers need three things:

     1.   Lots of affinity data from lots of sources:
Facebook: "Like" data (80 billion/month) Twitter: "Talking" data (1,5 billion/month) Amazon: "Reviews" data (6 million/month) Youtube: "Time spending" data (how people are likely spending their time)
2.   Ability to bring meaning to datas:
- Simple meaning layer: e.g. "Like" snowboarding => tend to buy energy drink : show related ad
- Brand ad units to get the best value from that data:                            - Real time feed-back                            - Analysis of data
3.   Brand ad units to get the best value from the data:
- Use rich & integrated media channels - Focus on …

Architectural Patterns of data

Resim

Functional schema of Big Data platform

Resim
source: Fujitsu big data report

Data segments & techniques

Resim
Source: Where is the data acquired? Online -Purchase: online purhase history -Action: user initiated, supplied, and/or completed action -View: user-visited content Offline -Volunteered: data from offline databases -Purchase: user transaction data from offline purchase
Attribution: What is the relationship between the data collector and the user? -1st party -3rd party
Derivation: What techniques are used to transform source data into a segment? -Declared oData segment is derived from information directly provided by the user such as age, gender, zip code, or interest in a particular area. oInformation supplied by users or captured user actions, with no inferences made (e.g., user-supplied demographics, users who consume sports content, etc.) -Inferred oData segment is derived by inferring attributes from observed behaviors or from finding users whose pattern of behaviors is similar to the pattern of behaviors exhibited by a known group of users. oInferences made by inferring attributes from observed be…

Big data: büyük veri bileşenleri

Resim
Facebook, Twitter, Yahoo ve Google bir süredir big data kavramıyla uğraşmakta... Yaşamın giderek dijitalleşmesiyle birlikte, sırasıyla, büyük şirketler ve kobiler dijitaldeki yüzlerini oluştururken; dijitalleşirken, “big data” kavramını da CRM çalışmaları ile birlikte sadakat yatırımı olarak eklemek istiyorlar. Veriler giderek üretim süreci içinde önemli bir faktör haline geliyor.
“Big data” kavramı kısaca, verilerin dijitalleşmesi ve farklı boyutlarda alınan verilerin toplanıp, düzenlenerek insan davranışlarını anlama, tahminler yapma, öngörülerde bulunma, işletmenin sahip olduğu verilerden yola çıkarak akıllı yönetim imkanı sağlıyor. Örneğin; twiiter’da her 24 saatte neredeyse 100 milyon tweet atılıyor. Twitter kullanıcıları, lokasyon bildiriyor, hashtag’lerle yorumlarda bulunuyor vb… Tüm bu veri birikimi akıllı bir yazılımla düzenlenerek,  işletmeler için hedef kitleler hakkında bir veriyi anlamlandırabilir. Sonrasında bunları kendi verileriyle birleştirerek satış sürecini yeniden …