Bir Verizekalı olma yolundaki ilk adımına hoş geldin!
Tüketici içgörüsü odaklı Kimola ekibi, seni beslemek için kaynaklar hazırladı.
İster şimdi oku, ister yer imlerine ekle.
Anlayabilmek, insanlık için yeni bir uğraş ve topladığımız bunca veri, insan davranışlarını anlamak için sahip olduğumuz tek; fakat nitelikleri sürekli gelişen bir araçtır bizim için.
Tüketici araştırmaları, insanların bir konu hakkındaki düşünce, tutum ve hislerinin nasıl şekillendiğini anlamaya çalışır ve konu olarak bir ürünü, toplumsal bir olayı veya markaları odağına alabilir.
Tüm araştırmalar bir soru, bir bilgi ihtiyacı ile başlar. Araştırmaya ihtiyaç duyan kişi veya kurumun kendisine doğru soruyu sorması, hangi bilgiye ihtiyacı olduğunu bilmesi bu yüzden oldukça önemli.
Bir araştırma fikri veya projenin ne derece gerçekçi hale geleceğini değerlendirebilmenin en sağlıklı yolu, fizibilite çalışmasından geçer. Peki fizibilite nedir ve bu çalışmayı ne amaçla yaparız?
Kalitatif veri ile yürütülen araştırmalarda verinin temizlenmesi ve sınıflandırılması, araştırma amacımıza yönelik içgörüler elde edebilmemiz için oldukça büyük önem taşıyor.
Yapay zeka makinelerin akıl yürütebilme becerisidir. Peki insanların öğrenme, problem çözebilme gibi süreçlerini taklit edecekse, insanlara yaptırmak yerine neden yapay zeka geliştiriyoruz?
Onbinlerce dijital veri ile yapılan sosyal araştırmaların veri sınıflandırması nasıl bu kadar hızlı yapılıyor? Cevabı basit: Makine Öğrenim Modelleri ile. Peki Makine Öğrenim Modeli nedir?
Yaşam stili analiziyle, hedef kitlemizi kimseye soru sormadan, davranışlarından yola çıkarak tanıyabiliyoruz. Yine de göz önünde bulundurmamız gereken en önemli şey; insanların sürekliği değiştiğidir.
Bazı araştırmalar çok sayıda kişiye ulaşabilir; sosyal mecralarda yayınlanabilir. Peki bir araştırma sunumunun anlaşılır olması nasıl sağlanır? Bunun için takip etmemiz gereken birkaç adım var.
