---
title: "Lokasyon Bazlı Servislere Yönelik Öne Çıkanlar"
date: "2018-12-20 22:30:43"
author: "Ergi Şener"
tags: "Güncel"
canonical_url: "https://haber.mynet.com/lokasyon-bazli-servislere-yonelik-one-cikanlar-110104649975"
original_url: "https://haber.mynet.com/lokasyon-bazli-servislere-yonelik-one-cikanlar-110104649975"
---
# Lokasyon Bazlı Servislere Yönelik Öne Çıkanlar
Lokasyon bazlı servisler uzun süredir gündemdeki yerini korumakta, pek çok firma da bu alana  yönelik birbirinden yaratıcı uygulamaları hayata geçirme ve rekabette öne geçme yarışında… Müşteriler de yakınlarında bulunan arkadaşlarını görüntülemekten, iyi puan almış restoranları bulmaya ya da yakın çevrelerindeki kampanya ve indirimlerden haberdar olmaya kadar oldukça farklı kurgularda lokasyon servislerinden yararlanmaktalar. Yürürlüğe girmesi ile birlikte, son zamanlarda her sektörün ajandasının en üst seviyesinde yer alan “kişisel verilerin korunması kanununa” göre müşterilerin lokasyon verileri de kişisel veri kapsamına girdiğinden; artık firmaların lokasyon bazlı, kişiye özel bildirimler göndermeden önce, mutlaka müşterinin onayını alması gerekmekte. Buna rağmen, müşterilerin çoğunluğu, fayda sağladıklarına inandıkları, değer yaratan lokasyon bazlı servislere onay vermekteler.
Bu hafta, lokasyon bazlı servislere yönelik öne çıkan gelişmeleri ve trendleri derledim. 
**Müşterilerin lokasyon verilerine ilgi çok büyük seviyelerde**
Son zamanlarda, lokasyon bazlı teknolojiler üzerine çalışan ve bu alanda çözüm geliştiren firma sayısında ciddi bir artış bulunuyor. Birçok firma da pazarlama bütçelerinin önemli bir bölümünü lokasyon bazlı bildirimlere ayırmaya başladı. Bununla birlikte, bu alandaki uygulamaların görece yeni oluşu; birçok şirket açısından, lokasyon bazlı servislerin potansiyel kullanım alanlarına yönelik, tam olarak ne yapabileceklerinden emin olmamaları sonucunu ortaya çıkarmakta. Dahası, toplanan verilerin çeşitliliği ve karmaşıklığı, şirketlerin lokasyon verilerini kendi başlarına yorumlamalarını ve bu verilerden anlam çıkarmalarını zorlaştırıyor. Bu nedenle, data analizi gerçekleştiren firmalardan, verilerin işlenerek doğru aksiyonlar belirlenmesi ve verilerden anlam elde etme adına danışmanlıklar alınmakta. Yapay zekanın (Artificial Intelligence - AI) hızla gelişimi ve analizlerde makine öğrenmesinden (machine learning) yararlanılması ile birlikte bu alanda önemli gelişmeler gözlenmesi bekleniyor.
AI ile birlikte, müşterilerin favori mağazaları, yol haritaları, ziyaret sıklığı, mağaza içi dolaşım alanları gibi veriler işlenerek; müşteri profilleri, müşteri bağlılığı, potansiyel müşteri ayrımı gibi farklı parametrelerde sonuçlar elde edildiği gibi, çalışanların performansı ve müşteri ile temasları da yakından izlenerek değerlendirilmekte; mağazalar arası verimlilik kıyaslamaları da gerçekleştirilebilmekte. Perakende dünyasının “müşterilerin kral olduğunu” anladığından bu yana pek çok marka, müşterilerini daha iyi tanımak için anlamlı teknolojilere odaklandılar. Bu doğrultuda, müşteriyi tanımada, anlamada ve müşteri ile doğru zamanda, doğru yerde iletişim kurmada lokasyon bazlı servisler ön plana çıkmaya devam edecek. 
**Makine öğrenimi, müşterilerin davranışlarını anlamlandırmada önemli bir araç haline geliyor**
Aylık aktif kullanıcı sayısı 50 milyonu bulan bir şirketiniz varsa, müşterilerin değişen davranışlarını anlamanın en iyi yolu sizce nedir? İnsanların nasıl davranma eğiliminde olduklarını modellemekten, çok sayıda işlevi anlık yerine getirmeye, artık makine öğreniminden yararlanmak mümkün. Makine öğrenimi, daha önce müşterilerin bıraktıkları izlerden ve olaylara, kampanyalara verdikleri geribildirimlerden hareketle, müşterilerin beklentilerine ve anlık durumlara yönelik nasıl tepki gösterecelerini tahmin etmeye olanak sağlamakta. Artık, bir müşterinin geçmiş davranışlarını analiz ederek, bundan sonra benzer süreçlerde nasıl tepki verebileceğini anlayabilmekte mümkün. Makine öğrenimi, datayı Fibonacci serisinde olduğu gibi (1,1,2,3,5,8,13,21,… şeklinde devam eden her sayının kendinden önceki iki sayının toplamı olduğu seri) bir mantıkla işleyerek, önceki adımları analiz ederek, sonraki adımların ne olacağını da yaklaşık olarak doğru öngörebilmeyi sağlamakta. Bir başka deyişle, makine öğrenimi sayesinde gerçek zamanlı “öngörü analizleri” (predictive analysis) ile müşterilerin ihtiyaçlarını ve beklentilerini önceden tahmin etmek mümkün olmakta…
**Müşteriler lokasyon bazlı servislerde de iyi bir deneyim beklentisinde…**
Genel olarak, hiç kimse günlük hayatın karmaşasında, daha fazla sorunla karşılaşmak istemez. Aynı prensip, lokasyon verisi için de geçerli: Eğer, müşteriler, lokasyon verilerinin işlenerek, kendilerinin yararına olduklarına inandıkları bildirimlerle doğru bir şekilde karşılaşırlarsa, bu durumda kişisel verilerini markalar ile paylaşmada istekli davranmaktalar. Ancak, ilgili olmadıklarını düşündükleri, yanlış lokasyonda karşılarına çıkan ve sıkça gönderilen mesajlar, olumsuz müşteri deneyimi adına oldukça negatif ve  markalar adına da “müşteri memnuniyetsizliği yaratma” gibi günümüzde hiç istenmeyen bir damgayla anılmalarına yol açacak sonuçlar doğurmakta.
