Martin Lindstrom

Tüketici davranışına dair doğru sonuçları araştırıp bulmak ve çıkarmak için gelecekte ihtiyaç duyulan mükemmel formül nedir? Tüm kanıtlar veri madenciliği ve Small Data’nın kombinasyonunu işaret ediyor.

Sadece küçük bir ikon kullanarak bütün bir ulusun ruh halini açıklamak mümkün mü? Rusya’da bulunduysanız, gülümsemenin olağan bir hadise olmadığını bilirsiniz. Hatta gülümseyen biriyle karşılaştıysanız oldukça şanslısınız. Suudi Arabistan’da çöl kumları manzaraya hakimdir. Birleşik Krallık’ta espriler gariptir, bazıları sofistike olduğunu bile söyleyebilir. Fakat tüm bu gözlemlerin ortak noktası nedir? Hepsi halkın duygusal durumunu yansıtır. Esasında, dünyadaki insanların duygusal durumunu, iletişim kurmak için kullandıkları emojilerin sayısı temsil eder. Yapılan bir araştırmada, Rusya’da kullanılan kalp emojilerinin, Suudi Arabistan’da bitki ve Britanya’da göz kırpma emojisinin çarpıcı bir şekilde zirve yaptığı ortaya çıkıyor.

Hepimiz her gün arkamızda duygusal DNA izleri bırakırız. Google arama kutusuna bir soruyu ne kadar hızlı yazdığımız, kredi almak için doldurduğumuz başvuru veya bir sayfayı ne kadar hızlı kaydırdığımız bu izlere örnek olabilir. Bu önemsiz gibi görünen gözlemlerin her biri Small Data’ya yönelik bir köprü oluşturarak şirketlerin gelecekte tüketici bilgilerine nasıl erişim sağlamaları gerektiğini şekillendiriyor.

2012’de Google, patlak vermesinden günler önce grip salgınını öngörme becerisini duyurduğunda, tüm ABD tıp camiası, beklenen bir farmasötik talebine ilişkin olarak kendilerini buna önceden hazırlamanın bir yolunu öyle ya da böyle buldu. Bununla birlikte, Big Data’nın hesaba katmadığı bir şey vardı: Small Data’nın önemi. İnsanlar nadiren tahmin edilebilir şekillerde davranırlar. Verileri, insanların grip benzeri sistemlere dair Google’da araştırma yapmalarını gerektirdiğinden, etkilenmemiş olanlar bile - yalnızca meraklı olanlar- Big Data’nın ağında yakalandı. Hastalık Kontrol Merkezi’ne göre bu durum, olması gereken sayının iki katı sonuç verdi.

Google’ın metrikleri, nedensellikten ziyade yalnızca Big Data tarafından oluşturulan korelasyona odaklandı. Nedensellik, bir şeylerin gerçekleşmesinin altında yatan ve yalnızca birkaç müşteri etkileşiminin tespit edilip modele dahil edilebildiği nedendir.

Peki, tüketici davranışına dair doğru sonuçları araştırıp bulmak ve çıkarmak için gelecekte ihtiyaç duyulan mükemmel formül nedir? Tüm kanıtlar veri madenciliği ve Small Data’nın kombinasyonunu işaret ediyor. Small Data, ya da insan gözlemleri ve etkileşimleri, bir sonraki hipotezin oluşturulabileceği bir temel oluşturur. Ardından veri madenciliği korelasyonları belirlemeye ve trendleri doğrulamaya başlayabilir.

Fakat bu planı gerçekleştirmek için şu soruyu sormalıyız: “Big Data ve Small Data nedir?” Ve nerede sınır çiziyoruz? Britanya’da, Suudi Arabistan’da ve Rusya’daki emoji trendleri Small Data veya Big Data mı? Peki ya Google’da arama kutusunda yapılan duraklamalar. Onlar da Small Data mı?

Cevap hayır. Bu gözlemlerin boyutuna rağmen, bunlar yalnızca Small Data’ya yönelik birer köprü. Bu eylemlerin neden olduğunu ortaya çıkarmadığı için bunlar Small Data değildir. Aksine, belirli emoji kullanımlarının sıklığı, bu belirli simgelerin kullanımının neden alışılmışın dışında gibi göründüğünü bilmeden birikir.

Zorlu olan nokta ise Small Data’nın nadiren elektronik olarak oluşmasıdır. Aksine, insan etkileşimlerinin ve gözlemlerinin bir kombinasyonuna dayanır ve nedenini anlamaya çalışarak insan seçimlerinin katmanlarına erişmeye çalışır.

Bir süre önce İsviçre’de check-up yaptırmaya gittim. Doktor benden altı galon kan almadı. Aksine, modern bilime dayanarak, sadece sağlık durumumu belirlemeye yetecek birkaç damla aldı. Genel kanının aksine; bu Small Data’nın istatistiki temsilcisinin, bir kişinin düşünebileceği kadar doğru olması gerekmez. Bu, Big Data’nın işi. Small Data’nın rolü, mümkün olduğunca çok sayıda hipotezi eleştirmeden tanımlamaktır. Doktor benim kanımdan diyabetik olup olmadığımı, akyuvarlarımın az olup olmadığını, kolesterolümün yüksek olup olmadığını veya başka anomalilerim olup olmadığını birkaç damla kandan anlayabilir.

Teknoloji geliştikçe, hepimiz FitBit’ler, Apple Watch’lar ve Nest’ler ile dolu evlerle donatılacağız. Bu cihazlardan elde edilen Big Data neden bir kişinin bileğindeki bitmek bilmeyen uğultuya tepki vermeyi bıraktığını, neden bir süre sonra Fit bit’e olan ilgimizi kaybedip cihazın çekmeceyi boylamasını ya da neden birkaç ay sonra otomatik ısıtma ve ışık kontrolünün kapatıldığını hiçbir şekilde açıklamıyor. Teknoloji bize hikâyenin yalnızca bir bölümünü verir ve insanların uğultu yüzünden gergin hissetmelerini, Fit Bit’ten sıkılmalarını ve bir babaannenin Nest ışıklarını kapatmaya çalıştığında tüm bu teknolojik şeylerden yakınmasını açıklığa kavuşturamaz.

İşte gerçek. İnsan olarak sınıflandırılmamızın bir nedeni var. Tüm kusurlarımızla ve Big Data tarafından etiketlenen hiçbir kutuya sığmamamıza rağmen, hayatlarımızın davranışlarımızın iki yönünü temsil ettiğini kabul etmeliyiz.

Sağ ve sol beyin.

Yaratıcı ve rasyonel taraf.

Small ve Big Data.

Bunun farkına vardığımızda ve kendimize insan olmak için müsaade ettiğimizde, analiz ettiğimiz veri daha doğru, daha yararlı ve hayatlarımızla daha alakalı hale gelir.