Google Fusion Tables ile Ürün ve Hizmet Performans Analizi ve Raporlama

Ürün ve hizmet performansını gerçek zamanlı izlemek, günümüz işletmeleri için yalnızca kârlılığı maksimize etmenin değil, müşteri memnuniyetini sürdürülebilir kılmanın da anahtarıdır. Stok devir hızından garanti talebi oranına, kullanım sıklığından abonelik yenileme yüzdesine kadar onlarca metrik; doğru toplandığında ve anlamlı raporlara dönüştürüldüğünde stratejik yol haritasını aydınlatır. 2009-2019 arasında hizmet veren Google Fusion Tables, kod bilmeyen ekiplerin devasa CSV dosyalarını saniyeler içinde yükleyip birleştirmesine, filtrelemesine ve görselleştirmesine imkân tanıyarak bu süreci demokratikleştirmişti. Her ne kadar kapatılmış olsa da, “yükle-sorgula-görselleştir-paylaş” ruhu bugün BigQuery-Looker Studio-Apps Script üçlüsünde daha ölçeklenebilir ve güvenli biçimde hayatını sürdürüyor. Bu yazıda Fusion Tables kullanarak ürün-hizmet performans analizinin nasıl yapılandırılacağını, kritik KPI’ların nasıl hesaplanacağını ve modern bulut mimarisine geçerken nelere dikkat edilmesi gerektiğini adım adım inceleyeceğiz.

Ürün ve Hizmet Performans Verisinin Kaynakları

Bir ürün yaşam döngüsü boyunca farklı sistemlerden veri üretir:

• Satış Kayıtları: SKU, miktar, indirim, net gelir

• Stok Yönetimi: depo mevcudu, tedarik süresi, iade miktarı

• Kullanım Verisi (SaaS veya IoT): oturum sayısı, aktif kullanıcı, işlem hacmi

• Garanti ve Destek: servis talebi, onarım süresi, hata kodu

• Müşteri Geri Bildirimi: NPS, puanlama, yorum metni

• Pazarlama Kampanyaları: kampanya kodu, kanal, tıklama, dönüşüm
  Bu dağınık kaynakları tek bakışta görebilmek için Fusion Tables’ın CSV/TSV yükleme, ortak anahtarlarla birleştirme ve FTQL sorgulama özellikleri paha biçilemezdi.

Kurulum: Veri Toplama ve Temizleme

1. CSV Aktarımı

   • sales.csv (order_id, sku, quantity, net_amount, order_date)

   • inventory.csv (sku, warehouse, on_hand, restock_lead_days)

   • usage.csv (user_id, sku, session_date, events)

   • support.csv (ticket_id, sku, opened_date, closed_date, issue_type)

2. Alan Eşleştirme

   • Tüm dosyalardaki sku ve order_date/session_date alanlarını aynı biçime (büyük harf, YYYY-MM-DD) getirin.

3. Birleştirme (Merge)

   • sales ile inventory tablolarını sku üzerinden birleştirin.

   • Elde edilen tabloya usage ve support verilerini yine sku anahtarına göre ekleyin.

   • Sonuçta master_performance_table adında, ürün/hizmetin satıştan desteğe kadar tüm yolculuğunu kapsayan merkezî bir tablo elde edilir.

KPI’ların Tanımlanması

• Stok Devir Hızı = Satılan Miktar / Ortalama Stok

• Garanti Talep Oranı = Garanti Talepleri / Satılan Ünite

• Ortalama Gelir (ARPU) = Toplam Gelir / Aktif Kullanıcı

• İade Oranı = İade Adedi / Satılan Adet

• Abonelik Yenileme Yüzdesi = Yenilenen Abonelik / Tüm Süresi Dolan

• Net Puan (NPS) = Promoter % – Detractor %
  Fusion Tables Query Language ile örnek stok devir hızı:

Görselleştirme Stratejileri

• Çizgi Grafiği: Haftalık stok devir hızı trendi

• Bar Grafiği: Ürün bazlı garanti talep oranları

• Isı Haritası: Saatlik kullanım yoğunluğu (SaaS)

• Pasta Grafiği: Gelire göre kategori dağılımı

• Baloncuk Grafiği: Arıza oranı (X) – Net kâr (Y) – Satış hacmi (Balon boyutu)
  “Publish → Embed” adımıyla çıkan <iframe> kodu, intranet portalına yapıştırıldığında rapor her yenilenişte güncel veriyi gösterir.

Canlı Pano için Otomasyon

Fusion Tables streaming desteklemediğinden Google Apps Script, CSV güncellemelerini otomatikleştirirdi. Örneğin SaaS kullanım verisi her gece S3’e atılıyorsa:

Dakikalık zamanlayıcıyla çalışan bu komut, kullanımdaki ani artışları pano grafiğine anında yansıtır; destek ekibi yoğunluğa hazırlıklı olur.

Vaka Çalışması: Garanti Talepleri Artan Ürün Alarmı

1. Filtre: Son 30 gün support.issue_type='Warranty'.

2. Grupla: sku bazında garanti talep adedi.

3. Eşik: Talep adedi > aylık ortalamanın %50 üzerindeyse kırmızı işaretli baloncuk.

4. Aksiyon: Ürün mühendisliği ekibine otomatik e-posta; hatalı parti numarası araştırılır.

Bu süreç sayesinde kalite hataları hızla izolasyon altına alınır, müşteri kaybı en aza iner.

Modern Google Cloud Ekosistemine Geçiş

Geçiş adımları: Fusion Tables’taki CSV’leri BigQuery’ye bq load ile aktarın, FTQL sorgularını Standard SQL’e dönüştürün, Looker Studio’da aynı KPI’ları içeren yeni dashboard tasarlayın ve Apps Script tetikleyicilerinizi Cloud Functions’a port ederek yüksek trafikte hata toleransını artırın.

Yapay Zekâ ile Performans Analitiğinin Geleceği

• BigQuery ML ile arıza tahmini: Garanti talep oranını öngör, üretim kalitesini artır.

• Vertex AI Forecast ile stok-talep modellemesi: Restock lead time’ı düşür.

• Duygu Analizi: Açık uçlu yorumlarda negatif ifade dalgalanmalarını tespit et.

• Generative BI: “Son çeyrekte arıza oranı niçin yükseldi?” sorusuna doğal dille grafik rapor.

• Stream Analytics: Pub/Sub + Dataflow ile dakika bazlı kullanım verisini anomali tespitine sok.

• Edge AI (IoT): Sensör verisini BigQuery’ye akıt, ısı-titreşim korelasyonuyla bakım programı çıkar.

Sonuç

Google Fusion Tables, ürün ve hizmet performansını uçtan uca izlemeyi hedefleyen ekipler için zamana karşı yarışta kritik bir kolaylık sağladı. Hizmet bugün kapalı olsa da, BigQuery-Looker Studio-Apps Script üçlüsü bu mirası petabayt ölçek, yapay zekâ gücü ve kurumsal güvenlikle harmanlayarak sürdürüyor. Stok devir hızından garanti talebine, kullanım yoğunluğundan müşteri memnuniyetine kadar tüm metrikleri gerçek zamanlı takip eden işletmeler, yalnızca hızlı değil, aynı zamanda hatasız karar alarak rekabeti şekillendiriyor. Veri odaklı ürün yönetimi artık tercihten öte bir zorunluluk; bu yolculukta Google Cloud araç seti, kod yazmadan analitiğin kapılarını sonuna kadar açıyor.

Veri, modern dünyanın en değerli varlıklarından biri haline gelmiştir ve iş dünyasında, araştırmada ve karar verme süreçlerinde kritik bir rol oynamaktadır. Biz, veri analizi konusundaki tutkulu bir topluluk olarak, veri biliminin ve analizinin gücünü vurguluyoruz. Web sitemiz, işletmelerden akademisyenlere ve veri meraklılarına kadar herkesin veri analizi becerilerini geliştirmesine yardımcı olmayı amaçlayan bir kaynaktır. Misyonumuz, veri analizi sürecini anlaşılır ve erişilebilir hale getirmek, verilerin içinde gizlenen değeri açığa çıkarmak ve daha bilinçli kararlar almalarını desteklemektir.

Web sitemiz, geniş bir veri analizi yelpazesi sunmaktadır. Hangi sektörde olursanız olun veya hangi veri analizi aracını kullanıyorsanız kullanın, ihtiyaçlarınıza uygun hizmetler sunuyoruz. SPSS, R, Python, Excel veya diğer analiz araçlarını kullanarak veri madenciliği, hipotez testleri, regresyon analizi, zaman serisi tahmini, segmentasyon ve daha fazlasını içeren çeşitli analiz türlerini kapsarız. Ayrıca, öğrenmeyi kolaylaştırmak için zengin kaynaklar, öğreticiler ve interaktif araçlar sunuyoruz.

Veri İçerik Analizi Editörü

Biyografinin Tamamını Gör