Veri Ürünü Devrimi

Son 15 yılda Veri Ürünü geliştirmede büyük bir artış var; örneğin Netflix Öneri Motoru, Spotify Playlist Curation, Google Maps Route Prediction, Autonomous Cars, vb. Bu listeye yüzlerce hatta binlerce harika örnek ekleyebiliriz. Peki neden bu yönde bir devrim var? Ya da ilk soruyu sorayım, Veri Ürünü nedir?

Veri Ürünü nedir?

DJ Patil , “Data Jujitsu: The art of data into product, 2012” adlı kitabında bir veri ürününü “Veri kullanımı yoluyla bir nihai hedefi kolaylaştıran bir ürün” olarak tanımladı.

Günümüzde neredeyse tüm mobil uygulamalar ve web siteleri veri kullanıyor ancak bunların hepsinin veri ürünü olduğu düşünülmüyor. Buradaki ana farklılaşma , veri ürününün nihai amacının, verileri değer üretmek için kullanmak olmasıdır . Örneğin, Gmail bir veri ürünü değildir ancak akıllı oluşturma özelliği bir veri ürünüdür.

Veri Ürünü Örnekleri

Bugün Veri Ürünleri ile çevriliyiz ama onların farkında bile değiliz. Bunları ana ürünlerden ayırt edemiyoruz. Özellikle teknik bilgisi olmayan kişiler için tespit edilmesi neredeyse imkansızdır. İşte bazı örnekler;

• Spotify Wrapped: Spotify, önde gelen bir müzik akışı platformudur. 2016 yılında Ocak ve Aralık ayları arasında toplanan verileri bir pazarlama kampanyası olarak duyurdular . Her yıl tekrarlanan kampanya, bireysel kullanıcılar için kişiselleştirilmiş bir Veri Ürünüdür.
• Netflix Öneri Motoru: Netflix, tüm dünyada önde gelen bir film, dizi ve dizi akış platformudur. Başlıca iş modelleri, abonelik modelleri üzerinden mümkün olduğunca çok müşteriyi elde tutmaktır. Daha fazla müşteriyi elde tutmak için kullanıcılarının katılımını artırmaları gerekir. Bu gereksinimi karşılayan temel Veri Ürünü, kişiselleştirilmiş öneri motorudur .
• Gmail akıllı oluşturma: Gmail, kullanıcıların e-postaları düz metin biçiminde oluşturmasına olanak tanır. 2018'de Google, akıllı oluşturma özelliğini tanıttı . Bu Veri Ürünü, e-posta oluşturma çabalarını en aza indirmek için kullanıcı için en uygun cümleleri ve kelimeleri gerçek zamanlı olarak üretmek üzere çeşitli makine öğrenimi teknikleri kullanır.
• Google Haritalar rota tahminleri: Google Haritalar, çeşitli yöntemlerle X konumundan Y konumuna gitmenize yardımcı olur; örn. toplu taşıma, scooter, vb. Her yöntem için, son kullanıcı tahmin edilen ETA'larla alternatif rotalar alır. 2020'de Google , algoritmalarına ve bu Veri Ürününü nasıl oluşturduğuna dair kısa bir bilgi paylaştı.

Nir Eyal , “ Hanged: How to Build Habit-Oluşturan Ürünler ” adlı kitabında kancalı modeli dört adımda anlatıyor; Tetikleyici, Eylem, Değişken Ödül ve Yatırım. Bu modelin özü, tüketiciler için ürünü kullanmak için herhangi bir dürtmeye ihtiyaç duymayacakları bir alışkanlık oluşturma deneyimi yaratmaktır. Temel olarak, kullanıcılar ürünleri kullanma alışkanlıkları olduğu için kullanırlar .

Veri Ürünlerini bilmesek de neden seviyoruz?

Bir adım geri atın ve sevdiğiniz ürünü düşünün ve Temel Ürün ile Veri Ürününü ayırmaya çalışın . Spotify'ı örnek olarak alacağım.

Müzik dinlemeyi seviyorum. Walkman döneminden bugüne günlük hayatımda bir alışkanlık . Ne zaman boş zamanım olsa müzik dinlerim; örneğin yemek pişirirken, çamaşır yıkarken ve kitap okurken. Benim gibi sosyal medya kullanmıyorsanız veya popüler trendleri takip etmiyorsanız, yeni sanatçı ve gruplar bulmak biraz can sıkıcı olmaya başladı. Plak toplamak ve muhteşem 90'larda takılıp kalmak da sürdürülebilir bir çözüm değil.

Bu yüzden büyük bir Spotify kullanıcısıyım. Süslü UI bileşenleri veya devasa arşivi nedeniyle Spotify kullanmıyorum. Benzer bileşenler alternatif ürünlerde veya daha iyilerinde bulunabilir. Ama Spotify'ı etiketleme , kategorileştirme , arama motoru, tavsiye motoru ve çalma listesi iyileştirme yetenekleri nedeniyle kullanıyorum. Bu imkanlar sayesinde, günlük hayatımda sahip olduğum kısıtlı zamanla adını bile duymadığım veya öğrenme şansım olmayan sanatçı ve gruplarla tanışabiliyorum.

Dolayısıyla Veri Ürünleri , Temel Ürünleri daha akıllı, kullanımı daha kolay ve daha kişisel hale getiriyor ve kullanıcılar bunları elde tutmak ve günlük rutinlerinin bir parçası haline getirmek istiyor. Basitçe normal ürünleri alışkanlık yaratan ürünlere dönüştürmek .

ChatGPT'den Önce ve Sonra

Bugünlerde ChatGPT hakkında büyük bir heyecan var . Herkes ne kadar harika olduğundan ve ürettiği çıktıların ne kadar büyüleyici olduğundan bahsediyor, önümüzdeki yıllarda X, Y ve Z işlerinin yerini alacak.

Yaptıkları ürünün harika olduğunu kabul etmeliyiz. Ürünün asıl başarısının teknik karmaşıklıktan veya hayatımızdaki hayat kurtaran bir sorunu çözmekten gelmediğine inanıyorum. Basitliğinden, erişilebilirliğinden ve kullanımı kolay özelliklerinden geliyor.

Çözüm

Son 15 yılda birçok şirket, temel ürünlerini daha akıllı ve kişiselleştirilmiş hale getirmek için veri ürünlerine yatırım yaptı. ChatGPT ile temel ürünün veri ürünü olduğu bir döneme giriyoruz. Bu yönde pek çok örnek göreceğimize inanıyorum. Her ne kadar temel bir ürün olsa da veya temel ürünü daha iyi hale getirse de, Veri Ürünü Devrimi kaçınılmazdır.

Okuduğunuz için teşekkürler

Bu makalede, Veri Ürünü terminolojisine ilişkin ortak bir anlayış oluşturdum. Bir sonraki seride, farklı veri ürünleri türlerini ve ürünleri oluşturmak ve kuruluşlarınızda bu kültürü beslemek için işlevler arası ekipleri nasıl kuracağınızı derinlemesine inceleyeceğim.

Veri Bilimi, Makine Öğrenimi, Ürün Yönetimi ve Veri Ürünleri oluşturma ile ilgileniyorsanız, beni takip etmeye başlayabilirsiniz.