Jamovi ile İşletme Rekabetçi Strateji Analizleri

Rekabetçi strateji, “doğru ürünü doğru müşteriye satmak”tan fazlasıdır; değer yaratma–yakalama–savunma üçlüsünü veriye bağlayan, hipotezlerle yönetilen ve sonuçlarla doğrulanan bir sistemdir. Maliyet liderliği, farklılaşma, odak, platform ve ekosistem stratejileri; pazara giriş–genişleme kararları; fiyatlandırma–paketleme; kanal–lojistik; ürün yol haritası ve marka konumlandırması… Hepsi, pazar dinamikleri ve rakip hamleleriyle etkileşim içinde ölçülerek yönetilmelidir.

1) Veri Mimarisi: Rekabetin görüngüsü

Tablolar:

• Talep–satış: birim/satış, fiyat, iskontolar, promosyon, stok–servis seviyesi, iade.

• Pazar ve pay: toplam kategori hacmi, rakip payları, fiyat bandı dağılımları, kanal payları (offline/online/marketplace/bayi), bölge–şehir kırılımı.

• Pazarlama–medya: harcama, gösterim–erişim, tıklama–dönüşüm, kreatif temaları, UTM etiketleri, adstock türevleri.

• Ürün–kalite: özellik matrisi, kalite maliyeti (COPQ), FPY, şikâyet temaları, NPS/CSAT.

• Kanal–lojistik: sipariş karşılama hızı, OTIF, navlun, geri dönüş lojistiği.

• Rakip olayları: yeni ürün, fiyat değişimi, kampanya, kanal genişlemesi, PR/itibar haberleri.

• Makro: gelir/işsizlik, kur/emtia, mevsim/özel günler.

Jamovi adımı: Data → Open ile tabloları içe alın; Merge/Join ile ürün–kanal–bölge–hafta anahtarı kurun. Compute ile z-skor, hareketli ortalama, adstock, fiyat endeksi, rekabet yoğunluğu endeksi (Rakip promosyon sayısı/kanal), olay kuklaları (rakip lansmanı). Tüm dönüşümleri Not alanında belgeleyin (audit trail).

---

2) Talep–Fiyat Elastikiyeti ve Çapraz Etkiler

Metrikler: kendi fiyat elastikiyeti, çapraz elastikiyet (rakip fiyatı, ikame/komplementer ürün).
Jamovi:

• OLS/GLM: ln(satış) = f(ln(fiyat), ln(rakip fiyat), promosyon, sezon, adstock, stok, kalite).

• Segment etkileşimi: ürün × kanal × bölge.
  Karar kartı: “Kanal A’da elastikiyet −1,6, Kanal B’de −0,9 → esnekliği yüksek kanalda fiyat adımı küçük; düşük esneklide paket–değer artır.”

---

3) Pazar Bölümlendirme ve Hedefleme

Metrikler: demografik/psikografik değişkenler, kullanım yoğunluğu, kalite–fiyat hassasiyeti, kanal tercihi.
Jamovi:

• Kümeleme (k-means): segment sayısı 3–6; silhouette ile doğrulama.

• ANOVA/OLS: segment × NPS/ARPU/retention farkları.
  Örnek: “Değer odaklı segmentte paket B, premium segmentte paket C; orta segmentte kanal dönüşümüyle erişim.”

---

4) Konumlandırma Haritaları: Değerin görseli

Metrikler: algılanan kalite, fiyat, hizmet seviyesi, inovasyon, sürdürülebilirlik.
Jamovi:

• Faktör analizi ile boyut çıkarımı; iki eksenli harita (kalite–fiyat; inovasyon–hizmet).
  Karar: “Maliyet lideri rakipler boşlukta; ‘erişilebilir kalite’ konumuna geçiş.”

---

5) Değer Önerisi Testi: Hipotez → Kanıt

Metrikler: başlık/mesaj testleri, sosyal kanıt (uzman/inceleme), fayda–kanıt–özel durum dengesi.
Jamovi:

• A/B: başlık, görsel, USP; güç analizi ile örneklem.

• OLS/Logit: kayıt/aktivasyon = f(mesaj, kanal, segment).
  Sonuç: “Kanıt + rakip farkı içeren başlık → aktivasyon +%13; segment X’te +%18.”

---

6) Fiyatlandırma ve Paket Stratejisi

Metrikler: ARPU, churn, sepet, indirim payı, değer algısı, WTP (conjoint/choice).
Jamovi:

• Conjoint (R eklentisi) ile part-worth ve WTP tahminleri.

• Logit: churn = f(fiyat, paket, özellik, segment, kanal).
  Karar: “Modüler eklenti + değerli özelliği orta pakete aç; ARPU ↑, churn ↓.”

---

7) Kanal ve Dağıtım: Erişim–Maliyet–Deneyim dengesi

Metrikler: kanal payı, dönüşüm, iade, lojistik maliyet, OTIF, kanal çatışması.
Jamovi:

• OLS: marj = f(kanal, navlun, iade, fiyat bandı).

• DiD: marketplace genişlemesi sonrası satış/NPS etkisi.
  Karar: “Marketplace’te görünürlük için ‘ya kazan ya öğren’ limiti; kendi kanalda sadakat–değer odaklı paket.”

---

8) Tedarik ve Kapasite: Rekabetin operasyon temeli

Metrikler: lead time, kapasite kullanım oranı, tedarik güvenilirliği, alternatif kaynak sayısı.
Jamovi:

• Logit: stok-out(1/0) = f(lead time, güvenlik stoğu, çift kaynak).

• OLS: teslim gecikmesi = f(rota, navlun, gümrük, mevsim).
  Karar: “Çift kaynak + buffer; kritik parçaya nearshoring; kampanya takvimine göre kapasite kaydırma.”

---

9) Rakip Tepkisi ve Oyun Mantığı (Basitleştirilmiş)

Metrikler: rakip fiyat/promo/tanıtım hamlelerinin zaman damgaları, etki yarı ömürleri.
Jamovi:

• OLS/Logit: satış/pay = f(rakip fiyat/promo gecikmeli değişkenleri, bizim hamleler).

• Event study: rakip lansmanı penceresi (−2…+8 hafta).
  Karar: “Rakip kampanya süresince fiyat yerine paket değerini yükselt; sonrasında ‘geri çağırma’ teklifi.”

---

10) Giriş–Genişleme Ekonomisi: Bölge/Ülke kararları

Metrikler: pazar büyüklüğü, satın alma gücü, lojistik ve vergi, rekabet yoğunluğu, kanal erişimi.
Jamovi:

• Skor kartı (0–100) + OLS: ilk 90 gün satış = f(skor, lansman sırası, yerelleştirme.

• DiD: erken vs geç girilen pazarlarda etki.
  Karar: “Skor >70 pazarlarda eşzamanlı lansman; <55’te önce pilot, içerik yerelleştirmesi sonrası ölçek.”

---

11) Platform–Ağ Etkileri ve İki-Taraflı Pazarlar

Metrikler: taraf A/B kullanıcı sayısı, eşleşme oranı, içerik/ürün kalitesi sinyalleri, viral katsayı (k).
Jamovi:

• Mediation: davet → (ağ yoğunluğu) → retention/ARPU.

• Logit/OLS: eşleşme oranı = f(kalite sinyali, moderasyon, arama).
  Karar: “Kürasyon + itibar puanı; düşük kaliteli içeriği azaltmak için sinyal–ödül.”

---

12) Marka, İtibar ve PR: Talep yaratımının kaldıraçları

Metrikler: ses payısı (SOV), his (pozitif/negatif), haber kalitesi, düzeltme erişimi, influencer–uzman işbirliği.
Jamovi:

• DiD: PR programı sonrası SOV/his ve satış etkisi;

• OLS: marka araması = f(SOV, his, reklam adstock).
  Karar: “Uzman kanıtı + kısa mesaj; SOV +4 p, marka araması +%10.”

---

13) Kalite–Deneyim–Marj Köprüsü

Hipotez: COPQ ↓ → iade ↓, NPS ↑ → pazar payı ve marj ↑.
Jamovi:

• OLS: marj = f(COPQ, NPS, teslim süresi, fiyat bandı, kanal.

• Mediation: kalite iyileştirmesi → (NPS/FPY) → ARPU/marj.
  Karar: “Kritik hata giderimi COPQ −₺x/ay; NPS +2,7 p; marj +y pp.”

---

14) Deneyler: Fiyat, Paket, Kanal ve Mesaj

Konular: fiyat adımı, paket bileşimi, kanal sayfası, sosyal kanıt türü, teklif süresi.
Jamovi:

• A/B ve güç analizi;

• Heterojenlik: segment×varyant; çoklu test için hatayı kontrol edin.
  Örnek: “Paket C’de premium destek → churn −1,2 p; ARPU +₺z.”

---

15) Doğal Deneyler (DiD): Rakip hamlesi ve politika değişikliği

Durum: belirli bölgede rakip agresif kampanya, başka bölgede yok.
Jamovi:

$$Y=\alpha +\beta (\text{Tedavi}\times \text{Sonrası})+\gamma X+\epsilon$$

Paralel eğilim grafikleri şart.
Rapor: “Rakip kampanyası süresince satış −%7; karşı hamle paketiyle fark −%3’e indi (g.a.).”

---

16) Portföy ve Sermaye Tahsisi: ROIC ve risk dengesi

Metrikler: ürün/kanal bazında ROIC, NPV, geri ödeme; risk (σ), başarısızlık olasılığı.
Jamovi:

• Monte Carlo (R eklentisi): proje NPV dağılımı, P5–P95;

• Verim sınırı: risk–getiri grafiği; kaynak tahsisi şelalesi.
  Karar: “ROIC/₺ en yüksek 3 hamleye öncelik; risk–getiri dengesinde keşif ≥%20.”

---

17) Tedarik–Fiyat–Kur Şokları: Stres Testi

Şoklar: kur +%12, navlun +%20, rakip agresif fiyat, talep −%8.
Jamovi: Baz vs şok: marj, pay, NPS, stok-out, OTIF; karar kartı: hangi kaldıraç (hedge, alternatif tedarik, emniyet stoğu, fiyat adımı, paket değer) en çok etki yaratır?

---

18) Rekabet Yoğunluğu Endeksi ve Savunma

Metrikler: kanal × hafta başına rakip kampanya sayısı, fiyat bandında yoğunluk, ürün ömrü hızları.
Jamovi:

• OLS: pay = f(rekabet yoğunluğu endeksi, bizim adstock, fiyat farkı).
  Karar: Yoğunluk yüksekse fiyat savaşından kaçın; farklılaşma ve hizmet kalitesine yatırım.

---

19) Yönetim Panosu: Tek sayfada rekabet

Kutular: elastikiyetler (kendi–çapraz), segment ve konumlandırma, WTP ve paket etkisi, kanal marjları, rekabet yoğunluğu, rakip olay takvimi, PR SOV/his, COPQ–NPS–marj köprüsü, DiD sonuçları, senaryo ve Monte Carlo P5–P95.
Görsel dil: ısı haritası (segment×kanal fırsatı), su şelalesi (marj/pay fark katkıları), radar (değer boyutları), kontrol grafiği (pay–ARPU trendi).

---

20) Sağlamlık ve Etik

• Ölçüm: UTM hataları, stok–talep eşleştirme, iade kodlama;

• Seçilim/endojenlik: fiyat–talep eşzamanlılığı, kampanya hedeflemesi;

• Nedensellik: DiD, lead–lag, placebo dönem/ürün; HC/White sağlam hatalar, VIF; alt örneklem (kanal/bölge); mevsimsellik kontrolleri.

• Etik: fiyat ve mesaj denemelerinde şeffaflık; savunmasız gruplara adil yaklaşım; kişisel verilerde gizlilik ve onay.

Rekabet, “kim daha çok bağırır?” değil; kim daha iyi ölçer, öğrenir ve sermayeyi doğru hamleye bağlar sorusudur. Jamovi; pazar–müşteri–ürün–kanal–rakip verilerini aynı masada toplayıp, elastikiyetler, segment–konumlandırma, WTP–paket, kanal–lojistik, kalite–deneyim–marj köprüsü, PR–SOV–talep, DiD ve A/B ile nedensel netlik sağlar. Senaryolar ve Monte Carlo ile kuyruk riskleri görünür; portföy panosunda risk–getiri dengesi yönetilir; karar kartlarında etki (TL/pp) + güven aralığı + süre + sorumlu netleşir.

Uygulama yol haritası:

1. Hafta 1–2: Veri birleştirme, ölçüm sözlüğü, adstock–fiyat–rekabet endeksi dönüşümleri.

2. Hafta 3–4: Elastikiyet modelleri, segment–konumlandırma, WTP/Conjoint; ilk A/B’ler.

3. Hafta 5–6: Kanal–marj analizi, tedarik–kapasite ve stok-out modeli, COPQ–NPS–marj köprüsü.

4. Hafta 7–8: DiD (rakip/politika), senaryo–stres, Monte Carlo ve portföy; yönetim panosu v1; karar kartı kitaplığı.

5. Sürekli: Sağlamlık, placebo, lead–lag; mevsim–rekabet yoğunluğu güncellemeleri; etik ve gizlilik denetimleri.

Son söz: Veriyi hikâyeye, hikâyeyi karara, kararı pay ve marja çeviren bir rekabet sistemi, fiyat savaşına değil değer mimarisine yaslanır. Jamovi ile rekabeti rakiplerin hamlelerinden değil; müşteri ve ekonomi üzerinden yönetirsiniz: doğru segmentte doğru değer önerisi, doğru kanalda doğru paket ve fiyat. Böylece pay artar, marj korunur, marka güçlenir—kısa vadede kazanırken, uzun vadede de savunulabilir bir avantaj kurarsınız.

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.