Veri toplama, büyüyen şirketler için her zaman rahatsız edici bir endişe kaynağı olmuştur. Ne yazık ki, küçük ve orta ölçekli işletmeler, veri toplama stratejileri ve teknikleri ile mücadele etmektedir. Finansmana erişimi olan daha büyük şirketler ve start-up'lar, satıcılardan veri kümeleri edinme veya optimum kalite ve çıktı için süreci dışarıdan temin etme avantajına sahiptir. Hala pazardaki konumlarını sağlamlaştıran girişimciler için mücadele gerçektir.
AI sisteminiz kusursuz sonuçları işleyip teslim etmeden önce, eğitim amacıyla binlerce veri kümesini işlemek zorundadır. Bir sistem ancak bağlamsal ve ilgili veri kümeleri üzerinde tekrarlanan eğitimle daha iyi hale gelir. Büyük hacimlerde doğru veri kümelerini temin edemeyen işletmeler, genellikle çarpık veya taraflı sonuçlar veren etkisiz sistemlerin önünü açar.
Ancak, veri toplama o kadar basit değil. Önceki yazılarımızdan birinde, ücretsiz kaynakları kullanmanın avantajlarını ve dezavantajlarını araştırdık. Bu kaynakları kullanmanın ne zaman uygun olduğunu belirledik, ancak ücretsiz veri kümelerini kullanmadan önce dahili verilerinizi gözden geçirmenizi önemle tavsiye ederiz. Bu yazıda, şirket içi verileri kullanmanın maliyetlerini daha ayrıntılı olarak açıklayacağız.
Kurum İçi Veri Nedir?
Şirket içi veriler, işletmeniz aracılığıyla dahili olarak oluşturduğunuz analitiği ifade eder. Dahili veya kurum içi veriler, CRM'nizden gelen bilgiler, web sitenizin ısı haritası verileri, Google analizleri, reklam kampanyaları veya şirketiniz ve operasyonlarından elde edilen başka bir temel kaynak olabilir.
Kurum İçi Veri Kaynaklarının Artıları ve Eksileri nelerdir?
Artıları
Kurum içi verilerin en önemli faydası ücretsiz olmasıdır. Dahili olarak oluşturulan veriler, sağladığınız belirli ürün veya hizmetle de ilgilidir. Kurum içi veri elde etmenin diğer avantajları şunlardır:
- Veri üretimi için işlem hatlarına ve iş akışlarına zaten sahipsiniz ve bu, gerçek zamanlı olarak özerk bir şekilde gerçekleşir. Veri oluşturma aşamasına dahil olan herhangi bir manuel müdahale veya çaba yoktur.
- İşletmeniz benzersizse, ilk olarak bir coğrafi alanda pazarlanıyorsa veya süper niş ise ve önceden mevcut veri kümeleri yoksa, kurum içi veriler en uygun bilgi kaynağıdır.
- Dahili kaynaklarınız, ihtiyaçlarınıza ve tercihlerinize göre özelleştirebileceğiniz en bağlamsal, güvenilir ve güncel verileri sunar.
Eksileri
Dahili kaynaklar ideal gibi görünse de bunları yapay zeka modellerinize uygulamak karmaşıktır. Veri toplama süreci basittir ancak hazırlanması çok daha karmaşık ve zaman alıcıdır. Ham veriler, sizin ve ekibinizin, açıklama eklemek, etiketlemek ve veriye dönüştürmek için sayısız saatlerce manuel çalışma yapmanızı gerektirir. AI eğitim verileri.
Veri kaynaklarının dağınık olduğu her yerde birden fazla ekiple işbirliği yapmanız ve bunları akıcı bir veri toplama süreci için bir araya getirmeniz gerekecektir. Bir kez toplanıp derlendiğinde, manuel çalışma yeniden başlar. Bu, pazarlamak için sınırlı zamanınız varsa, karmaşıklığı daha da artırır.
Kurum İçi Veri Toplama Maliyeti Nedir?
Bu durumda dahili verilerin toplanması ve hazırlanması masraflarının birden fazla anlamı olabilir. Burada yalnızca somut yatırımdan ve veri toplamak ve açıklama eklemek için harcadığınız zaman ve çabadan bahsediyoruz.
Parasal işlemler söz konusu olduğunda, iki büyük gideriniz var:
- Şirket içi yapay zeka uzmanlarınız, veri bilimcileriniz, yorumcular ve KG ortaklarınız için maaşlar.
- Adanmış bir sistemin kullanılması ve bakımının yapılmasıyla ilgili maliyetler veri açıklama platformu.
Herhangi bir zamanda, kurum içi verilerle çalışmak için katlanılan toplam maliyet:
Gerçekleşen Maliyet = Açıklama Ekleyenlerin Sayısı*Açıklayıcı başına maliyet + Platform maliyeti
Ayrıca birden fazla gizli maliyet söz konusudur. Onlara ayrı ayrı bakalım.
Kurum İçi Veri Toplamayla İlişkili Gizli Maliyetler
Yönetim Giderler
Veri toplama ve notlandırmada tüm operasyonun ve süreçlerin yönetilmesiyle ilgili çok önemli masraflar vardır. Bu, finanse edilmesi ve sürekli olarak izlenmesi gereken AI'nın benimsenmesinin ayrılmaz bir kanadıdır. Dahili verileri başarılı bir şekilde toplamak ve hazırlamak için, ortakları, kalite yöneticilerini ve üst yönetime rapor veren yöneticileri içeren bir hiyerarşi olmalıdır.
Veri doğruluk Optimizasyon Giderleri
Doğrudan bir CRM'den veya başka herhangi bir kaynaktan gelen veriler hala hamdır ve veri temizleme ve açıklama gerektirir. Şirket içi ekibiniz bir metin, video, resim veya sesteki her bir öğeyi manuel olarak tanımlamalı ve ilişkilendirmeli ve eğitim amaçlı hazır hale getirmelidir.
Veri kümeleri, sonuçlar aracılığıyla doğrulama gerektirir. Sonuçlar doğru olmadığında, optimizasyon için manuel olarak ayarlanmaları gerekir. Hedeflerinizin ölçeğine ve veri kullanılabilirliğine bağlı olarak, birden çok optimizasyon iş akışı turu yalnızca pahalı olmakla kalmaz, aynı zamanda sıkıcı ve zaman alıcı olabilir.
Işçi Ciro Giderleri
Çalışanlar, çalışma kültürü ne kadar zevkli olursa olsun, örgütten ayrılmak zorundadır. Günün sonunda, kişisel hırslar ve memnuniyet, çalışanlar için bir öncelik haline gelir. Bu felsefi olarak doğru olsa da, parasal olarak işletme sahipleri ve operatörler için önemli bir kayıptır.
Çalışanlar kuruluşunuza sık sık katılıp ayrıldıklarında, işe başlamaları, eğitimleri ve hatta çıkışları için para harcarsınız. En kötü yanı, veri toplama ve açıklama teknikleri hakkında yeni bir kaynağa sıfırdan öğretmek zorunda olmanızdır. Yavaş öğrenirlerse, sonuçları çarpıtacaklar ve ek veri doğruluğu optimizasyon harcamalarını tetikleyecekler.
Yukarı tamamlayan
Kurum içi harcamalar bilgi toplama doğrudan ve gizli maliyetleri içerir. Karmaşık sürecin ortasında ürününüzü geliştirmeniz, şirketi tanıtmanız ve pazara açılma stratejileri hazırlamanız gerektiğini unutmayın.
Tüm güçlüklerden kaçınmak için veri toplama ve açıklama uzmanlarıyla iletişime geçmenizi öneririz. Shaip'te, elimizdeki en kapsamlı veri ağına sahibiz, bu da niş pazar segmentlerinden ve demografiden veri setleri almamızı kolaylaştırıyor. Ayrıca, eğitim amacıyla doğrudan kullanabilmeniz için açıklamalı veriler de sağlıyoruz.
İletişime geçin bugün bizimle.
