İnsanların demografik özelliklerinin bir adım ötesine giderek yaşam trendlerini ve eğilimlerini de analize dahil etmemizi sağlayacak olan Social CRM de hiç şüphesiz ki lokasyonlar çok ciddi öneme sahip olacaklar. Hedefimizde yer alan kişilerin ne zaman nerede bulunduklarına göre çok farklı, direk onlar ile ilgili çeşitli aktiviteler yapabilmemiz söz konusudur.

Facebook, Twitter gibi sosyal ağ uygulamalarının kıvılcım anını (http://www.gladwell.com/tippingpoint/index.html) yakalayıp çok ciddi aşamalar kaydetmesinden sonra yeni bir sosyal ağ uygulama alanı olarak lokasyon bazlı servislerin önemi yadsınamaz.

Hayatımıza bir oyun olarak giren ve bu şekilde de yer edinerek kullanıcılarının devamlılığı sağlayan Foursquare lokasyon bazlı servislerin ülkemizdeki en bilinen temsilcisi olarak  karşımıza çıkmaktadır. 1 milyon kullanıcı barajını aşan uygulamada şu ana kadar 1 milyonun üzerinde işaretleme yapılmıştır.

Dennis Crowley’in sahibi olduğu şirkete dair açık konuşmak gerekirse en iyi yazılmış Türkçe yazılar da bana göre bizim blogumuzda yer almaktadır. Sena Beşkardeş’in hazırlamış olduğu yazı dizisini okumanızı tavsiye ederim:

Markalar Foursquare’i Nasıl Kullanıyor?

http://www.misjournal.com/?p=5330

Foursquare: Sadakat Programı

http://www.misjournal.com/?p=5476

Foursquare ve Gowalla Karşılaştırması

http://www.misjournal.com/?p=5600

continue reading "Social CRM: Foursquare"

ÖSS sonuçları da açıklandı… Türkiye’deki MIS bölümlerinin sayısı çift haneli rakamlara ulaşmışken, gelecek mezunlardan beklentiler de artacaktır. Önceki mezunların da bu işin hakkını verdiğini söyleyemem.

Bu tavsiyelere başlamama etkenlerden biri genç okur arkadaşlardan bu konuda aldığım maillerse diğeri de beklentileri şimdiden gören mezunları biran önce sektörde görebilme hevesidir.

Bu arada MIS bölümünü kazanan birkaç kişiden mailler aldım, kendilerini tebrik ediyorum. Blogumuz ve tecrübelerimiz hizmetlerinde, her daim sorularını ve önerilerini bekliyorum.

Sözü uzatmadan tavsiyeler serisine devam edelim.

“Geleceğin MIS Uzmanlarına Tavsiyeler” yazı dizisinin diğer bölümleri

(1) http://www.misjournal.com/?p=5371
(2) http://www.misjournal.com/?p=5680
(3) http://www.misjournal.com/?p=5976
(4) http://www.misjournal.com/?p=6098

16.) Disiplinli ve özverili hazırlanın!

Her insan gücü ve becerisi ölçüsünde çok çalışabilir ama maharet çok çalışmakta değil sürekliliği ve mükemmelliği hedef alan planlı çalışmaktadır. Buna da zaten disiplin denir. Taşı delen damlaların şiddeti değil sürekliliğidir.

continue reading "Geleceğin MIS Uzmanlarına Tavsiyeler (5)"

Social CRM’de gerek sınıflanmış temiz verilerde (Facebook, Amazon, IMDB vs.) gerekse sınıflanmamış verilerde (Friendfeed, Twitter vb.) kullanıcılara çözüm üretmekte sıklıkla kullanacağımız algoritmaların başında karar ağaçları gelmektedir. Bu yazımızda da karar ağacı algoritmalarından CHAID algoritmasını inceliyor olacağız.

Chi-squared Automatic Interaction Detector (CHAID) algoritması Bonferroni testini baz alarak 1980 yılında Güney Afrika’da Gordon Kass tarafından geliştirilmiştir. Karar ağaçları metotları arasında en çok kullanılanlardan birisi olan CHAID algoritmasında en uygun bölümlerin seçiminde entropy ve gini metriklerinin yerine ki kare testi kullanılmaktadır. CHAID algoritmasının farklılıklarının birisi de birçok algoritma ikili ağaç dalları üreterek genişlerken bu algoritma çoklu dallanma yöntemini kullanmaktadır.

Bu arada kategorilendirme aşamasında ağacın dallanmasına dikkat edilmelidir. Eğer karar ağacının dallarının sayısı çok fazla olursa sonuçları analiz etmekte sıkıntılar meydana gelmektedir.

continue reading "Social CRM: Karar Ağaçları (2)"

Bu serinin ilk yazısında sosyal mecralardaki oyunları kategorize edip bu oyunları oynayanların demografik özelliklerine kısa bir bakış yaptık. Konuya aşina olmayanları ısıttık. Şimdi işin marka boyutuna geçmek için biraz daha derinlere girelim.

Bu oyunların üreticileri hala geleneksel reklamları kullanıyorlar fakat bir yandan da ürettikleri oyunları maddi ve manevi tatmin edici bir seviyeye çekmeye çalışıyorlar. Üretilen oyunların mantığı da küçük ödüller elde ederek basamak çıkma mantığına dayanıyor. Çekiciliği arttırmak için istatistiklerle rekabet duygusu uyandırılıyor (Arkadaşın 600 puan yaptı onu geçebilirsin vb.),  ayrıca facebook grupları ile (FarmVille hayran sayfası) ve diğer paylaşma opsiyonları ile (duvarında paylaş, arkadaşını davet et vb.) WOM yaratılıyor.

Fakat tüm bunlar yapılsa dahi işin içine oyuncunun cebinden para girmedikçe oyunun popüler olması bir kazanç getirmiyor. Ne zaman işin içine oyundan alınan zevki arttırmak için 3-5 lira gibi cüzi rakamlar geçerli oluyor, o zaman senaryo güzelleşiyor.

Bu yöntemi uygulamanın da çeşitli yolları var:

continue reading "Sosyal Mecra Oyunları (2)"

Sosyal mecra oyunlarını yazarken aslında Facebook odaklı çıktım yola. Yaklaşık 3 yıldır sosyal mecralarda oynan oyunlar çok popüler. Sadece Zynga’nın günde 500.000 $ kazandığını biliyor muydunuz? Bu oyunlardan en popüler olanları:

1. Farmville
2. Bejewelled Blitz
3. Texas HoldEm Poker
4. Mafia Wars
5. FishVille
6. Pet Society
7. Restaurant City

Amerika’da sosyal mecra oyunları ile ilgili yapılan toplantıda (2009) Facebook üzerinden oyun oynayanların 25 yaş üstü kadın ve sayıca daha azınlıkta olan erkeklerden oluştuğu görülmüş. Toplantıya göre 100.000’den fazla oyuncusu olan 100 oyun; 1 milyondan fazla oyuncusu olan 30 oyun; ve 10 milyondan fazla oyuncusu olan 3 oyun olduğu ortaya çıkmış.

Windows Messenger üzerinde oynanan oyunlara bakıldığında çıkan sonuç ise alışılagelmiş oyunların interneye uyarlanmış versiyonunu oynayanların %40’ının lise mezunu ve daha üst eğitim seviyesine sahip olduğu; %25’inin uzman veya yönetici pozisyonunda çalıştığı ölçülmüş.

continue reading "Sosyal Mecra Oyunları (1)"

Social CRM’de gerek sınıflanmış temiz verilerde (Facebook, Amazon, IMDB vs.) gerekse sınıflanmamış verilerde (Friendfeed, Twitter vb.) kullanıcılara çözüm üretmekte sıklıkla kullanacağımız algoritmaların başında karar ağaçları gelmektedir. Bizde bu yazımızda karar ağaçlarını ele alıyor olacağız.

Karar ağaçları karar düğümleri, dalları ve yapraklarından oluşan olayların sonuçlarını bir ağacın yaprakları gibi göstermeyi sağlayan sınıflama modelleri arasında en çok kullanılan tekniklerden birisidir. Kolay anlaşılabilen kurallar yaratması ve IT yapılarına kolay entegre olabilmesi sayesinde popülerlik kazanan bu teknik özellikle Office 2007 Data Mining Add-in ile birlikte son kullanıcılarında kullanımına sunulmuştur.

Yapılarının kuruluşlarının ucuz olması, veritabanı sistemlerine kolayca entegre edilebilmeleri ve yorumlanmasının kolay olması sebebiyle yaygın olarak kullanılan karar ağaçları yaygın olarak aşağıdaki alanlarda kullanılmaktadır.

• Sınıflara ayırma (segmentation) sayesinde belirli bir sınıfın üyelerinin belirlenmesi tespitinde
• Risk durumlarına göre üyelerin kategorilendirilmesinde
• Alt kümelere ilişkin ilişkilerin tanımlanmasında
• Gelecekteki olayların tahmin edilebilmesi için gerekli kuralların oluşturulmasında

Özellikle müşterilerimizin sınıflandırılması, hangi değişkenin satışlarımızı etkilediği, ürün hatalarına yol açan değişkenlerin belirlenmesi gibi alanlarda sıklıkla başvurduğumuz karar ağaçları insan kaynaklarından, tıbba kadar birçok sektörde kullanılmaktadır. Bir çok karar ağacı tekniğinin bulunduğu günümüzde ilk karar ağacı temelli algoritma ve yazılım 1970’li yılların başında University of Michigan’da bulunan AID – Automatic Interaction Detector’dur. AID tekniği en kuvvetli ve en iyi tahmini gerçekleştirebilmek için bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki mümkün bütün ilişkilerin incelenmesini baz alır.

continue reading "Social CRM: Karar Ağaçları (1)"

98 üniversiteden 13 bin 852 öğrencinin oyları ile belirlenen Türkiye’nin En Gözde Şirketleri 2010 listesi bir işveren markası olarak doğru konumlanan şirketlerden oluşuyor. Üniversite öğrencilerinin en gözdeleri işveren markalarını “aile-okul şirket” stratejisi üzerine kuranlar oldu.

“Türkiye’nin En Gözde Şirketleri” Araştırması 2009′da ilk defa gerçekleştirilerek büyük yankı uyandırmış, özellikle üniversite gençlerinin şirketlere olan eğilimlerini detaylarıyla yansıtması açısından farklılaşmıştı. Araştırma 2010 yılında da yapılmaya devam edilirken bir yıl aradan sonra öğrencilerin şirket algısının ne yönde değiştiğini böylece daha iyi anlayabileceğiz.

Realta tarafından yapılan, “Türkiye’nin En Gözde Şirketleri” 2010 Araştırması sonuçları şu şekilde:

continue reading "2010 Yılının En Gözde Şirketleri Belli Oldu"