Google, 2013’de milyarlarca veriyi inceledikten sonra insanların grip ile ilişkili konuları araştırma şekilleri ile gerçekte gösterdikleri grip belirtileri arasında bir ilişki bulduğunu keşfettiğini düşündü.

Dünya'daki en büyük markaların bazılarında çalışıp, büyük veri ve sinirbilimini kullanarak müşteriler hakkında edindiğim öngörülere baktığımda, küçük (minik, alışılmadık ve bazen alakasız görünen) verinin de büyük veri kadar önemli olduğunu ve doğru şekilde yorumlandığı zaman bütün firmayı kökten değiştirecek öngörüler verdiğini anladım.

Google, 2013’de milyarlarca veriyi inceledikten sonra insanların grip ile ilişkili konuları araştırma şekilleri ile gerçekte gösterdikleri grip belirtileri arasında bir ilişki bulduğunu keşfettiğini düşündü. Bu keşif, arz ve talep dengesini kurmada zorlanan Amerikan sağlık sektöründe şok etkisi yarattı. Bir salgın ortaya çıktığında doktorlarda yeterli ilaç kalmayabiliyordu. Birden bire büyük veri sayesinde, Google doktorlara 4 gün önceden grip salgını olabileceğini tahmin etme sözü verdi.

Fakat bu hikayede şaşırtıcı bir gelişme oldu. Doğrusu, grip salgını yayıldıkça, bir korku da yayıldı. İnsanlar daha fazla şey öğrenmek istediler. Google’ın tahmini, milyonlarca doktordan gelen veriye göre Hastalık Kontrol Merkezi’nin ürettiği sonucun iki katı fazla oldu. 

Google, ilişkili veriye odaklanarak neden sonuç ilişkisini kaçırdı. Tonlarca verileri var, fakat çok az bilgileri vardı. Hans Christian Andersen’in ikonik masalı Kral Çıplak’ı hatırlar mısınız? Herkes kralın çıplak olmasına rağmen, körmüşçesine en seçkin kıyafetleri giydiğine inanıyordu.

Belki de cevap yalnızca büyük veri değildir. Belki de karşı dengeleyici bir öğeye ihtiyacımız vardır. Küçük veriler içinden büyük öngörüler elde edebilir miyiz?

Kısa süre önce, dünyanın en büyük tüketim malı şirketlerinden birinin yönetim kurulu başkanı (CEO) ile bir toplantım vardı. Benimle 17,000 müşteri anketi katılımı ile yapılan büyük bir müşteri araştırma çalışmasının bazı temel başlıklarını paylaştı.

Çalışmadan bağımsız olarak, o öğleden sonra iki rastgele müşterimizin evini ziyaret etmeyi planlıyorduk. Yaptığımız iki etnografik mülakat, 17,000 anket ile karşılaştırıldığında, herhangi bir veriyi temsil etmiyordu, ancak ertesi gün, firmanın üç aylık yönetim kurulu toplantısında CEO, bizim iki görüşmecimizden neler öğrendiğini ve gelişen bir trend izlemek için neler yapması gerektiğini anlattı. 17,000 müşterilik çalışmadan bahsetmeye hiç zaman ayırmadı.

Dünyadaki en büyük markaların bazılarında çalışıp, büyük veri ve sinirbilimini kullanarak müşteriler hakkında edindiğim öngörülere baktığımda, küçük (minik, alışılmadık ve bazen alakasız görünen) verinin de büyük veri kadar önemli olduğunu ve doğru şekilde yorumlandığı zaman bütün firmayı kökten değiştirecek öngörüler verdiğini anladım. 

On beş yıl önce LEGO, en büyük krizini yaşadı. Ekran bazlı eğlence, çocukların zamanının daha da büyük bir kısmını yakalamaktaydı. Büyük veri, Anında Tüketen Jenerasyonun –beklemek için hiç sabrı olmayan gençlerin– gelişini haber vermişti. Bu, büyük bir meydan okumaydı; çünkü çocukların bir LEGO kale veya uzaygemisi yapmak için uzun saatlere ihtiyacı vardı. Çocukların LEGO’nun küçük tuğlalarını kullanmaya sabrı var mıydı? Dolayısıyla LEGO, daha büyük yapı taşları sunarak, çocukların aynı kaleyi saatlerden ziyade dakikalar içinde yapabilmesini sağladı. Herkesi şaşırtan ise, LEGO oyuncaklarının satışının düşmeye devam etmesiydi. Yanlış giden ne olmuştu?

Cevap, 11 yaşında Alman bir çocuğun yatak odasındaydı. Çocuğa odasında en çok gurur duyduğu şeyi göstermesini istedik. Çocuk herkesi şaşırtarak, çok fazla eskimiş bir çift spor ayakkabı seçti. Ayakkabının yıpranmış olmasının çocuğun şehirdeki en iyi kaykaycı olduğunun göstergesi olduğunu anlattı. Bütün havalı hareketleri öğrenirken ayağında olan bu ayakkabılar, çocuğun kaykay yeteneğinin gerçek göstergesi olmuştu.

Bu kısa ziyarete dayanarak, LEGO şirketin geleceğini belirleyecek iki sonuca vardı. Birincisi, oyuncaklar çocukların evrenin efendisi olma aşkını gazlamalıydı ve ikincisi, çocukların efendi olma tutkusunun süre (ve LEGO tuğlalarının büyüklüğü) ile ilişkisi yoktu. Kaykay ile mükemmel şekilde kaymak için yüzlerce saat harcamak ile bir kale yapmak için yüzlerce saat ayırmak aynı şeydi. LEGO’nun büyük veri sonuçları şirketi yanlış yönlendirmişti, ancak küçük veri, LEGO’ya başka hiçbir oyuncak firmasında olmayan öngörüleri sağlamıştı.

Bugün bir LEGO paketi açtığınızda, yine tuğlaların küçük olduğunu göreceksiniz. Aynı zamanda, her bir kutunun temasının efendilik olduğunu da göreceksiniz. Bugün LEGO, dünyanın en büyük oyuncak firması.

Yaptığım en çığır açan gözlemler, nadiren büyük veri sayesinde olmuştur. En yenilikçi markaları şekillendiren gözlemler, müşterilerin evlerinde tekrar tekrar yapılan çalışmalar sonucu edinilen ufak öngörülerdir.

Bütün dürüstlüğümle söyleyebilirim ki, artık bir marka insanı değilim. Kendimi “duygusal DNA’nın adli soruşturmacısı” olarak görüyorum. Yarış için önemli olan ufak veri ipuçlarını araştırıyorum ama yalnızca ipuçlarının çözümü zor olduğu için değil; bu yarış içinde veri silinip süpürülerek bir ilişkilendirme aramakla çok vakit kaybedildiği ve genellikle neden sonuç ilişkisini kaçırıldığı için.