Forecasting Nedir?
Geçmişe dayalı verileri kullanarak gelecek hakkındaki eğilimleri ve değişimleri belirleyen öngörü tekniğine forecasting denir. Genellikle işletmeler, reklam, banka, finans ve e-ticaret gibi birçok alanda satış bütçelerini geleceğe dair planlamak için forecasting metoduna başvurur.
Böylece forecasting sayesinde işletmelerin veya kurumların ihtiyaçlarını belirleyen planlar optimize bir şekilde gerçekleşir
Ayrıca günümüzde forecasting, sadece işletmelerin veya üst düzey yöneticilerin değil herkesin hem ortak ihtiyacı haline gelmiş, hem de reaktif olmak yerine proaktif rol almasına olanak sağlamıştır.
Şimdi de Forecasting‘e neden ihtiyaç duyduğumuzu inceleyelim.
Neden Forecasting Kullanırız?
- Pazar payını öngörmeye yardımcı olmak
- Kırılımların ve trendlerin analizini yaparak gerekli aksiyonları almak
- Güncel teknolojilere olan adaptasyonu kolaylaştırmak
- Sezonsallığın önüne geçmek
- Geleceğe dair olası senaryoları (satışlar, karlar, bütçe, harcamalar vs.) öngörmek
- Geleceğe dair olan pazar dalgalanmalarını öngörmek ve daha iyi stratejiler geliştirmek
Data Forecasting Neden Önemlidir?
Günümüzde bilgi teknolojilerinin gelişmesiyle birlikte veriye dayalı tahmin modellerine olan ihtiyaç her işletme için önem kazanmıştır. Örneğin, üretim planlaması yapan bir fabrikanın ürünü ne kadar ve hangi kategorideki kaynakların çok satıldığını tahmin etmesinden bir firmadaki CEO’nun yeni yılda bütçe öngörüsünden yararlanarak analitik karar vermesine kadar birçok farklı sektörde bu yöntem kullanılır.
Ayrıca forecasting metodu, yönetimdeki kişilerin iş süreçlerinde doğru kararlar vermesine ve zaman yönetimini optimize bir şekilde yapmasına olanak sağlar.
Geleceğe dair neler olacağını öngörülebilen şirketler, diğer rakip şirketlere göre daima bir adım önde olur.
Forecasting’in Avantajları
Günümüzde bir şirket olası sonuçları değerlendirmek için çeşitli tahmin modelleri kullanılır. Her şirketin kullandığı yöntemler, genellikle sektöre, verilere ve probleme bağlıdır. Forecasting’in en önemli avantajı, işletmenin geleceği hakkında karar vermesi için değerli bilgiler sunmasıdır.
Forecasting’in Dezavantajları
Geleceği tamamen doğru tahmin etmek mümkün değildir. Tahminin niteliksel doğası nedeniyle, bir işletme verilerin yorumlanmasına bağlı olarak farklı senaryolar ortaya çıkabilir. Bu nedenle, kuruluşlar hiçbir zaman herhangi bir tahmin modeline yüzde 100 güvenmemelidir. Ayrıca bir şirket, geleceğe dair öngörü hakkında olası en iyi bilgiyi vermek için diğer analiz araçlarıyla tahmin modellerini etkin bir şekilde kullanabilir. Kötü bir tahmin ile ilgili karar verme, şirketler için finansal zarara yol açabilir. Sonuç olarak şirketler, hiçbir zaman sadece tahmine dayalı kararlar vermemelidir.
Data Dünyası’nda Forecasting Nedir?
Data dünyasında forecasting yapılırken aşağıdaki adımlar sırasıyla uygulanır. Bunlar :
1. Problemin Belirlenmesi
2. Verinin Analiz Edilmesi ve Görselleştirilmesi
3. Forecasting Modelinin Belirlenmesi ve Uygulanması
4.Model Sonuçlarının Değerlendirilmesi ve Test Edilmesi
5.Doğrulanan model sonuçları ile gerekli aksiyonların alınması
SEO Dünyası’nda Forecasting Nedir?
SEO forecasting, geçmişe dayalı verileri kullanarak gelecekteki trafik seviyelerini ve trafik kanallarının değer kırılımlarını SEO performansını göz önünde bulundurarak görebilmek için oluşturulan veriye dayalı tahmin modelidir.
SEO çalışmalarının katkısını nitel kavramlardan kurtarıp nicel ifadeler ile oluşturmak yapacağınız çalışmaların hem devamlılığı hem de kararlılığı açısından size bir yol gösterici olacaktır. Aynı zamanda SEO çalışmalarının ileriye dönük katkılarını öğrenmek hedeflerinizi belirlemenizde en büyük avantajı size sağlayacaktır.
Forecasting’in bu avantajı ile birlikte müşterilerin iş devamlılığı karşısında olan isteği, veriye dayalı matematiksel ölçülebilir bir yapı ile birleştiğinde aradaki anlaşmazlıkları arka planda bırakmış olursunuz.
Sonuç olarak tahmin modelini oluşturarak elde ettiğiniz öngörü sayesinde hedef tutarsızlığı en aza indirgenirken, verileri kullanarak gerçekleşecek büyüme ve etki grafiği ile SEO önemini karşı tarafa daha etkili bir şekilde iletebilirsiniz.
SEO Forecasting Neden Önemlidir?
Örneğin, arabaya bindiğinizde nereye gideceğinizi önceden bilirsiniz ve gideceğiniz yol için bir yol haritası oluşturursunuz bu sayede ulaşmak istediğiniz konuma en hızlı, en güvenilir ve en kısa şekilde ulaşmış olursunuz. Peki ya bunun tam tersi bir durumda nasıl sonuçlarla karşılaşabilirsiniz?
Muhtemelen trafikte kaldığınız, kaybolduğunuz ve yolculuktan hiç zevk almadığınız yorucu bir süreç sizi bekliyor olurdu. SEO hedeflerinizi ve süreçlerini ulaşmak istediğiniz bir konum olarak ele alırsak, muhtemelen bu konuma en hızlı, en güvenilir ve en tutarlı yoldan gitmek isteyeceksiniz. Bu süreçte size yol gösterecek en önemli kaynaklardan bir tanesi oluşturduğunuz tahmin modelleri olacaktır. Verilere dayalı oluşturduğunuz öngörüler bu süreçte tutarlı hedefler koymanıza, iş süreçlerinde önceliklendirmeyi en doğru şekilde yapmanıza katkı sağlayacaktır.
SEO Forecasting Yaparken Nelere Dikkat Edilmelidir?
Güven Aralığını Unutmayın
Bir tahmin modeli oluştururken dikkat edilmesi gereken en önemli durumlardan bir tanesi güven aralığı oluşturmaktır. Yukarıdaki diyagram, bir tarih için belirlenen bir tahmindeki tek bir veri noktası için güven aralıklarını gösterir. Güven aralığı sayesinde yapılan öngörünün tutarsızlığı en aza indirgenir. Beklenti bizim öngördüğümüz tahminin kendisidir ve bu değer yüzdelik dilimin %95 ini oluşturmalıdır. Beklenti değerine %2,5 lik bir alt ve üst değer belirlemek oluşturduğumuz tahminin güven aralığını oluşturup yüzdelik paydayı tamamlayacaktır.
Yeterli Ölçüde Veri Seti Kullanın
Forecasting’in temel çalışma prensibi, geçmiş tarihsel veriler üzerinde örüntüler elde ederek yeni zamansal değerler için bu örüntülerin kullanılmasıdır. Örüntünün oluşturulup tekrardan kullanılma süreci, bizim tahmin modelimizi oluşturmaktadır. Model oluştururken dikkat etmemiz gereken iki ana husus vardır. Bunlardan ilki modelimizin aşırı öğrenme (overfitting) durumuna maruz kalmasıdır.
Modelin aynı veri seti üzerinde fazla çalışması, modelin o veri setini ezberlemesi ve tutarsız sonuçlar oluşturmasına neden olur. Çünkü model eğitim setindeki durumları ezberlemiştir ve test veri setinde bu durumları aramaktadır. En ufak bir değişiklikte ezberlenen durumlar bulunamayacağı için test veri setinde çok kötü tahmin skorları elde edilecektir. Bu durumdan kurtulmanın en etkili yolu veri seti aralığının arttırılması ve modelin tüm sonuçları için hazırlıklı hale getirilmesidir. Dikkat edilmesi gereken bir diğer husus ise yetersiz öğrenme (underfitting) durumudur.
Aşırı öğrenmenin aksine, bu durum modelin trendsel değişiklikleri göremediği ve anlamsal sonuçlar çıkaramadığı bir yapıdır. Bu durumdan kurtulmak için yine trendsel değişiklikleri içeren, tekdüze veriler yerine, modele anlamsal katkı sağlayacak parametreler ve tüm yönlerden eğitilmesine neden olacak veri seti kullanılmalıdır.
Trendsel – Sezonsal Dönemleri Göz Ardı Etmeyin
Oluşturduğunuz model her ne kadar trendsel verilerin değişimini ele alarak bir sonuç ortaya koysa da markanızın dönemsel yükselişleri göz ardı edilmemelidir. Dönemsel olarak markanızın değer aktarımının yükseldiğini biliyorsanız, geçmişteki büyüme oranları yeni tahmin sonuçlarınızda da yerini almalıdır. Bu sayede dönemsel tahminleriniz, veriye dayalı daha kararlı bir yapı haline gelecektir.
Forecasting İçin Önemli Hususlar
Tahmininizi yapmanız için model kurulmadan önce temel hususlar ve organik tahmini etkileyen faktörler özetle aşağıda mevcuttur. Bunlar :
- Organik Trafik Verileri :
Belirlenen problemin çözümü için doğru ve ilgili olan veriler üzerinde çalışmak önemlidir. Bu veriler ile ilgili geçmişe dayalı organik trafik verileri örnek olarak gösterilebilir.
- Mevsimsellik Faktörü :
Forecasting için önemli etkenlerden biri de mevsimsellik faktörüdür. Kurulan modelin doğru sonuç vermesi beklendiğinde mevsimsel veriler ile de modelin desteklenmesi mutlaka göz önüne alınmalıdır. Böylece kurulan model, şirketler için öngörülü sonuçlar vererek daha kararlı ve planlı bir şekilde ilerlemelerine olanak sağlar.
- Yıllık SEO planı :
Yapacağınız yıllık SEO planı sayesinde stratejiniz özelinde gerçekleştireceğiniz çalışmaların etkisini de tahmin modelinize eklemek, veriye dayalı analitik bir sonuca ulaşmanızda ve daha kararlı bir plan konusunda yardımcı olacaktır.