1) Veri Mimarisi: ÜYD için çok kaynaklı omurga

Tablolar:

• Satış–fiyat: SKU, bölge/kanal, adet, ciro, net fiyat, indirim türü, promosyon günleri.

• Pazarlama/iletişim: medya harcaması (TV/dijital/OOH), adstock parametreleri için ham gösterimler.

• Ürün–özellik: sürüm, paket/gramaj, teknik özellik, kalite skorları, enerji verimliliği; yaşam evresi etiketi (başlangıçta boş).

• Tedarik–üretim: kurulum süreleri, çevrim süreleri, kapasite, fire, tedarik terminleri, navlun.

• Maliyet: BOM, birim değişken maliyet, sabit GÜG, garanti/servis.

• Rakip: fiyat endeksi, lansman tarihleri, mağaza/dağıtım kapsaması.

• ESG: ambalaj geri dönüşüm oranı, CO₂e/ürün, iade–refurbish oranı.

Jamovi adımı: Data → Open ile içe alın; Merge/Join ile SKU–kanal–tarih anahtarında birleştirin; Compute ile reelleştirme (TÜFE/kur), hareketli ortalama (trend), sezon kuklaları, kampanya kuklası, adstock türevi sütunlar; tüm dönüşümleri Not sütununda belgeleyin (audit trail).

2) Ürün Yaşam Evrelerinin (PLC) ölçülebilir tanımı

Tanısal metrik seti:

• Büyüme eğimi (adet/ciro trendi),

• Fiyat elastikiyeti (erken evrede düşük, olgunlukta yükselir),

• Promosyon elastikiyeti (olgunlukta artar),

• İade/garanti oranı (erken evrede yüksek, zamanla düşer),

• Dağıtım/raf genişliği (büyümede artar, olgunlukta plato),

• Rakip girişi/ürün sayısı (olgunluk/düşüşte artar).

Jamovi uygulaması: OLS ile adet = f(fiyat, promosyon, sezon, rakip endeksi); evre bazında esnekliklerin kıyaslandığı interaksiyon modelleri (ör. fiyat × evre kuklası). Evre atamaları için kural tabanlı bir skor (0–100) hesaplayın.

3) “Hafif Bass” yaklaşımı: Difüzyonu proxy değişkenlerle okumak

Klasik Bass modelinde p (yenilikçi) ve q (taklitçi) parametreleri vardır. Jamovi’de R eklentisi olmadan yakınsama yaklaşımı:

• Erken benimseyen proxy: online arama hacmi/deneme kodu kullanımı,

• Ağızdan ağıza proxy: sosyal etkileşim/yorumlar,

• Dağıtım kapsaması: mağaza/kanal yayılımı.
  Model: satış = a + b·erken_benimseyen + c·ağızdan_ağıza + d·dağıtım + kontroller. Zamanla b ve c’nin göreli ağırlıkları değişir: b→c kayışı difüzyonun işaretidir.

4) Lansman Stratejisi: “İlk 90 gün” planı

Lansman başarısı sonraki iki yılın kaderini belirler.

• Hedefler: Deneme oranı, tekrar alış oranı (90 gün), dağıtım kapsaması, ilk fiyat/indirim çerçevesi.

• Jamovi deney dili: Bölge/mağaza kümelerinde A/B: mesaj, paket, fiyat basamağı. t-test/ANOVA ile farkları, güçile minimum tespit edilebilir etkiyi raporlayın.

• Kohort panosu: “ilk alış ayı” kohortlarında 1–3–6. ay tekrar alış ve katkı kârı.

5) Büyüme Evresi: Kapasite–talep eşlemesi ve S&OP

Talep trend + promosyon + sezonla büyürken üretim ve tedarik darboğaz yaratabilir.

• Jamovi: Talep = f(fiyat, promo, sezon) tahmini → S&OP için kapasite kısıtlarıyla karşılaştır; what-if: “kurulum −10dk, fazladan vardiya +1” → stok-outs riski azalıyor mu?

• KPI: Fill rate, OTIF, stok günleri, kurulum süresi, kampanya elastikiyeti.

6) Olgunluk Evresi: Promosyon mimarisi ve marj disiplini

Olgunlukta fiyat esnekliği↑, promosyon elastikiyeti↑.

• Jamovi OLS: adet = f(net fiyat, promosyon yoğunluğu, mevsim, rakip fiyatı). Farklı promosyon türleri (indirim, demet, kupon) için kuklalar; ROAS–marj kıyasları.

• Karar kartı: “%10 indirim yerine 2’li demet: hacim +%x, marj +₺y, iade −%z.”

7) Düşüş Evresi: Hasat, ikame ve “son mil” stratejisi

Düşüşte amaç marjı koruyarak nakdi maksimize etmek ve portföyü sadeleştirmektir.

• Jamovi: Stok–talep farkı ve stale stok ısı haritası; logit ile iade ve arıza olasılıkları = f(yaş, parti).

• Politika: Hasat (fiyat↑, promosyon↓), ikameye yönlendirme (çapraz promosyon), refurbish akışı.

8) Ürün merdiveni ve kanibalizasyon

Yeni SKU, eskiyi ne kadar “yer”?

• DiD: (Yeni SKU mevcut × sonrası) etkisi; eski SKU düşüşü / yeni SKU artışı = kanibalizasyon oranı.

• Jamovi çıktı: “K1 serisinde kanibalizasyon %28; net portföy artışı %11 → fiyat aralığı genişletilsin.”

9) Paket/gramaj (shrinkflation) ve algı yönetimi

Enflasyon dönemlerinde gramaj/paket optimizasyonu kritik.

• Jamovi: unit_price_per_gram ve pack_size serileri; logit: marka değiştirme = f(gramaj düşüşü, rakip fiyatı, sadakat.

• Sonuç: “%8 gramaj düşüşü eşiği aşınca churn +%p → iletişim–değer paketi şart.”

10) Talep tahmini: ÜYD duyarlı melez model

PLC evresine göre parametreleri değişen bir model kurun:

Talept=αevre+βevre⋅Fiyatt+γevre⋅Promot+δSezon+ζRakipTalept​=αevre​+βevre​⋅Fiyatt​+γevre​⋅Promot​+δSezon+ζRakip

• Jamovi: evre kuklalarıyla etkileşim; son 3–6 ay test setiyle MAPE/WAPE.

• Güvenlik stoğu: büyümede σ↑, olgunlukta σ↓; ROP dinamik güncelleme.

11) Stok politikaları: ABC–XYZ ve ürün evresi birlikte

• ABC (katkı) × XYZ (talep değişkenliği) × PLC (evre) → 3D politika matrisi.

• Jamovi: Matris hücreleri için farklı hizmet seviyesi hedefleri, sipariş frekansı, depo lokasyon (merkez/ileri depo).

• Örnek: A/X/Büyüme için yüksek hizmet seviyesi; C/Z/Düşüş için “siparişe göre üretim”.

12) Servis ve aksesuar geliri: LTV’nin görünmeyen bacağı

Olgunlukta çekirdek ürün marjı düşerken servis/aksesuar marjı artar.

• Jamovi logiti: aksesuar satın alma (0/1) = f(ürün, fiyat, kampanya, NPS, teslim süresi).

• CLV genişletmesi: çekirdek CLV + aksesuar/servis CLV; bütçe tahsisi ve paketleme stratejisi.

13) Garanti, iade ve kalite maliyeti (COPQ)

Erken evrede iade/garanti yüksektir.

• Jamovi: garanti maliyeti/ürün = f(parti, tedarikçi, ısı/nem, kullanım süresi); logit ile arıza olasılığı.

• Aksiyon: tasarım/tedarik iyileştirmeleri; DiD: yeni tedarikçi/kalıp sonrası COPQ düşüşü.

14) ESG ve ambalaj döngüsü: geri dönüşüm–refurbish–yeşil etiket

• Jamovi Compute: carbon_cost = CO₂e × karbon fiyatı; geri dönüşüm oranı bağımsız değişkeniyle satış/tercihregresyonu.

• DiD: “geri dönüştürülebilir ambalaj” etiketi sonrası talep ve iade etkisi.

• Politika: Olgunlukta “yeşil yenileme” ile ürün yaşamı uzatılabilir.

15) Fiyat–promosyon–kanal elastikiyetleri: evreye göre farklılaşma

• Jamovi etkileşim modeli: adet = f(fiyat × evre, promosyon × evre, kanal × evre);

• Çıktı: “Büyümede fiyat elastikiyeti −0,6; olgunlukta −1,3. E-ticaret promosyon elastikiyeti +0,9.”

16) Üretim planlama: kurulum ve kampanya boyu optimizasyonu

Sık kampanya = kurulum kaybı; uzun kampanya = stok ve esneklik kaybı.

• Jamovi ANOVA/OLS: CT/hurda = f(kampanya boyu, ürün ailesi, SMED uygulanmış mı).

• Ekonomi: toplam maliyet = kurulum + stok taşıma + olası satış kaybı → ekonomik kampanya boyu.

17) Bölgesel yayılım ve raf stratejisi (Place)

• OLS: pazar payı = f(bulunurluk, raf genişliği, ikincil sergileme, teslim süresi).

• DiD: yeni dağıtım anlaşması sonrası pay etkisi.

• Karar: “Raf genişliği +1m → pay +0,3pp; büyümede önceliklendir.”

18) Rakip tepkileri ve oyun teorisi sezgisi

• Eşanlı yaklaşım: bizim fiyat = f(rakip fiyatı, maliyet) ve rakip fiyatı = f(bizim fiyat gecikmeli).

• Jamovi sıralı OLS ile tepki elastikiyeti; fiyat savaşı riskiyse farklılaşma–paket–servis artışı.

19) Risk–senaryo paketi: kur, maliyet, talep ve navlun

• What-if: kur +%10, maliyet +%8, talep −%5, navlun +%20;

• Jamovi: baz vs şokta adet, marj, stok günleri, OTIF, nakit döngüsü;

• Karar kartı: “Hangi evrede hangi kaldıraç? (fiyat, promosyon, kampanya boyu, kapasite, stok seviyesi).”

20) Yönetim panosu: “evreye duyarlı” tek sayfa

Kutular: evre skoru, talep MAPE, fiyat/promosyon elastikiyetleri, kanibalizasyon oranı, stok günleri/ROP, kurulum–CT, COPQ, karbon/ürün, CLV (çekirdek+aksesuar), ROAS ve kanal karması, risk endeksi.
Rapor dili: “Olgunlukta promosyon yerine demet+servis; düşüşte hasat+ikame; büyümede dağıtım+deneme.”

21) Sınırlılıklar ve sağlamlık

• Ölçüm: net fiyat standardı, promosyon türlerinin doğru kodlanması, stok tarih damgaları.

• Seçilim: yeni SKU’yu zaten yüksek potansiyelli mağazalara vermek (DiD yanlılığı).

• Eşanlılık: fiyat–talep birlikte belirlenir (endojenlik).
  Jamovi protokolü: HC/White sağlam hatalar, VIF çoklu bağlantı, alt örneklem (kanal/bölge), placeboürün/mağaza, farklı gecikmeler; belirsizlik (güven aralığı) raporlaması.

Ürün yaşam döngüsü, pazarlama–operasyon–finans üçgeninde aynı hikâyeyi üç farklı dilden anlatır. Büyümede deneme ve dağıtım, olgunlukta marj disiplini ve promosyon mimarisi, düşüşte nakit ve sadeleşme esastır. Bu evrelerin nesnel, tekrarlanabilir ölçümü yoksa, strateji sezgiye ve anekdota kalır. Jamovi, ÜYD’yi kanıta dayalı bir yönetişime çevirir:

• Görünürlük: Evre skoru, esneklikler, kanibalizasyon, stok politikası, COPQ ve karbon aynı panoda.

• Nedensellik: Lansman A/B, dağıtım DiD, promosyon türleri ve fiyat merdiveninin etkisi, hasat–ikame kararlarının marj çıktısı.

• Denge: Kapasite–kampanya–stok üçgeninde ekonomik kampanya boyu; ABC–XYZ–PLC 3D stok matrisi.

• Dayanıklılık: Kur–maliyet–talep–navlun şoklarını evreye duyarlı senaryolarla önceden görmek; hangi kaldıraç nerede daha etkili? sorusunu karar kartına çevirmek.

• Sürdürülebilirlik: Ambalaj–geri dönüşüm–karbon bileşenlerinin talep ve marj üzerindeki etkisini olgunluk ve düşüşte görünür kılarak portföyü “yeşil” ve kârlı tutmak.

Uygulama yol haritası:

1. Veri boru hattı: satış–fiyat–promosyon–dağıtım–maliyet–rakip–ESG birleştir; Compute adımlarını notla.

2. Evre skoru: trend, esneklikler, iade/garanti ve dağıtım metriklerinden kural tabanlı skor.

3. Melez tahmin: evre etkileşimli talep modeli; MAPE/WAPE takibi; ROP–SS dinamikleri.

4. Portföy: kanibalizasyon DiD, ürün merdiveni–fiyat aralığı, shrinkflation sınırları.

5. Operasyon: S&OP senaryoları, ekonomik kampanya boyu, SMED ve stok politikası uyumu.

6. Kârlılık: promosyon türleri ROAS vs marj, servis/aksesuar CLV genişletmesi.

7. ESG: ambalaj/CO₂e etkileri; “yeşil etiket” olay penceresi.

8. Pano: evreye duyarlı KPI’lar ve “hangi kaldıraç?” karar kartları.

Son söz: Ürün, yalnız tasarlanıp satılmaz; yaşamı boyunca ölçülür, öğrenilir, yeniden tasarlanır ve yönetilir. Jamovi; veriyi hikâyeye, hikâyeyi karara, kararı ölçülebilir etkiye dönüştürür. Böylece lansmandan hasada kadar her evrede, doğru kaldıraçlar doğru sırayla çekilir: büyümede dağıtım ve deneme, olgunlukta marj disiplini ve demetleme, düşüşte hasat ve ikame. Sonuç; daha kârlı, daha dayanıklı, daha sürdürülebilir bir portföydür.

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.

The post Jamovi ile Ürün Yaşam Döngüsü ve Planlama Analizi first appeared on Veri Analizi Yaptırma Merkezi & Danışmanlık.

1) Veri Mimarisi: Strateji İçin Çok Katmanlı Omurga

Katmanlar:

• Pazar–müşteri: siparişler, adet/ciro, indirim, kanal, bölge, müşteri segmenti, iade, memnuniyet/NPS.

• Ürün–fiyat: SKU özellikleri (boyut, teknoloji, kalite notu), liste fiyat, net fiyat, kampanya.

• Rakip: fiyat endeksi, ürün eşleştirme (özellik k- yakınlığı), lansman/çekilme tarihleri.

• Dijital–kanal: trafik, dönüşüm, sepet, terk oranı, arama–tıklama–görüntülenme.

• Operasyon–maliyet: birim değişken maliyet, sabit gider, lojistik, servis.

• Finans: katkı kârı, marj, CAC (müşteri edinme maliyeti), LTV, nakit döngüsü.

Jamovi adımı: Data → Open ile tabloları alın; Merge/Join ile müşteri–ürün–kanal–zaman anahtarında birleştirin; Compute ile reelleştirme (enflasyon/kur), pencere değişkenleri (hareketli ortalama, gecikmeler), kohort etiketi (ilk alış yılı/ayı) ve not sütunu (audit trail).

Neden önemli? Stratejik hipotezler (ör. “premium konumlandırma marj büyütür ama hacmi belli eşiğin altında tutar”) bu omurgada test edilir.

2) Pazar Tanımı, Bölümlendirme ve Seçim

Pazar tanımını geniş veya dar yapmak pay ve büyüme algısını değiştirir.

• Bölümlendirme: demografik (B2C) / sektör–ölçek–kullanım durumu (B2B), davranışsal (indirim duyarlılığı, kullanım sıklığı), ihtiyaca dayalı (iş yapılacak işler).

• Jamovi: Kümeler için k-means (R eklentisi) → özellikler: sepet büyüklüğü, indirim duyarlılığı, tekrar alış sıklığı, kanal tercihi. ANOVA ile segment farkları.

Karar kartı: “Segment S2 kârlı fakat düşük penetrasyon; CAC/LTV=0,7 → hedef: ürün demeti + yerel kampanya.”

3) Konumlandırma ve Değer Eğrisi (Value Curve)

Rakiplerle hangi özelliklerde farklılaşıyorsunuz?

• Özellik skoru (1–7) matrisi: tasarım, dayanıklılık, kullanım kolaylığı, servis hızı, ekosistem uyumu, fiyat–kalite.

• Jamovi: Standartlaştırılmış skorlarla radar/örümcek grafiği; faktör analizi (R eklentisi) ile “temel boyutlar” (örn. kalite×tasarım, servis×hız).

Politika: Boşluk analizi → hangi boyutta farklılaşma daha ucuz ve savunulabilir?

4) Fiyatlandırma, Esneklik ve Fiyat Dalgıçları

Fiyat esnekliği: β1β1​ (negatif)

Δlog⁡(Adet)=α+β1Δlog⁡(Net Fiyat)+β2Δlog⁡(Rakip Fiyat Endeksi)+β3Kampanya+β4Mevsim+ϵΔlog(Adet)=α+β1​Δlog(Net Fiyat)+β2​Δlog(Rakip Fiyat Endeksi)+β3​Kampanya+β4​Mevsim+ϵ

• Jamovi: OLS; segment/kanal etkileşimi (farklı esneklikler). Heterojenlik: premium/ekonomik kuklaları.

• Dalgıçlar: paket/gramaj, taksit/finansman, deneme fiyatı, çapraz ürün demeti.

Karar: Esnekliği düşük segmentte fiyat +%x, kârlılığa etkisi; esnekliği yüksek segmentte demet ve fiyat-merdiveni.

5) Rakip Etkisi ve Doğal Deneyler (DiD)

Rakip lansmanı, fiyat kesintisi veya mağaza açılışı gibi olayların etkisi:

Y=β0+β1(Tedavi×Sonrası)+β2Kontrol Deg˘is¸kenleri+uY=β0​+β1​(Tedavi×Sonrası)+β2​Kontrol Deg˘​is¸​kenleri+u

• Jamovi: Tedavi (olaydan etkilenen ürün/bölge/kanal) × Sonrası etkileşimi; paralel eğilim grafiği (öncesi trend).

• Örnek rapor: “Rakip lansman sonrası tedavi bölgelerinde aylık adet −%8 (g.a. [−12;−4]).”

6) Pazar Payı Ayrıştırması: Fiyat, Dağıtım, İletişim, Ürün

Pazar payı değişimi = fiyat etkisi + dağıtım (bulunurluk) + iletişim (GRP/impresyon) + ürün (özellik) + rakip hareketleri.

• Jamovi: Pay = f(fiyat farkı, bulunurluk, iletişim, NPS, rakip endeksi) OLS; şelale grafiği ile yıllık değişimin bileşenleri.

• Karar: “Bulunurluktaki +4 p puan artış payın %60’ını açıklıyor → dağıtım yatırımı.”

7) Marka Sağlığı: Farkındalık → Düşünülme → Tercih → Satın Alma

Funnel metrikleri nedensel zincir oluşturur.

• Jamovi: Yapısal eşitlik benzeri (adım adım OLS/logit):

  1. Düşünülme = f(Farkındalık, PR, rakip payı)

  2. Tercih = f(Düşünülme, Deneyim/NPS)

  3. Satın alma = f(Tercih, Net Fiyat)

• Aracı etkiler (mediation): “Farkındalık → (Düşünülme) → Satın Alma”.

8) CLV, LTV/CAC ve Birim Ekonomi

Basit CLV: ortalama katkı kârı × tekrar satın alma olasılığı × dönem sayısı.

• Jamovi logiti: “tekrar alış (0/1) = f(segment, memnuniyet, teslim süresi, indirim geçmişi, bağlamsal teklif)”.

• Birim ekonomi: LTV/CAC>1,3–1,5 sürdürülebilirlik eşiği; kohort tabloları (ilk alış ayına göre gelir–marj).

Karar kartı: “S2 kohortunda LTV/CAC=2,1; kanal K3’te CAC yüksek; hedef: yaratıcı optimizasyon + açılış indirimi azaltımı.”

9) Ağ Etkileri ve Platform Stratejisi

Çok taraflı pazarlar (satıcı–alıcı, sürücü–yolcu) türev talep üretir.

• Jamovi: Bölge×zaman panelinde eşzamanlı regresyonlar:

  • Alıcı aktivitesi = f(satıcı yoğunluğu, fiyat, bekleme süresi, mevsim)

  • Satıcı aktivitesi = f(alıcı yoğunluğu, ücret, sürücü teşviki)

• Eşik etkileri: (yoğunluk × bekleme) etkileşimi ile ağ eşiği.

Politika: İlk kritik bölgeye subvansiyonlu yoğunluk (sürücü garantisi/ücretsiz teslim) ile ağ eşiğini aşma.

10) Ürün Portföyü, Kanibalizasyon ve Lansman Tasarımı

Yeni ürün eskisinin satışını “yer” mi, “yükseltir” mi?

• Jamovi çoklu regresyon: Eski SKU adet = f(yeni SKU var/yok, çapraz promosyon, fiyat farkı).

• DiD: Lansman × Sonrası; kanibalizasyon oranı = (eski düşüş)/(yeni artış).

Karar: “Kanibalizasyon %35, net artı %12 → ürün merdiveninde aralık açılmalı.”

11) Bölgesel Yayılım ve Ölçek Ekonomileri

Yeni şehre/ülkeye girişte ölçek ve öğrenme eğrisi belirleyicidir.

• Jamovi: Bölge payı = f(mağaza/adet/temsilci sayısı, teslim süresi, yerel arama hacmi, rakip sayısı) OLS; öğrenme: maliyet/ciro = a − b×log(kümülatif satış).

• Sonuç: Hangi eşiğin üzerinde kâr pozitif? Giriş sıralaması: marjinal kâr > sabit kurulum.

12) A/B Testleri ve Nedensel Ölçüm Disiplini

Deney kültürü stratejiyi hızlandırır.

• Jamovi: Rastgeleleştirilen kullanıcı/mağaza/şehir kümelerinde A/B sonuçları; t-test/ANOVA ve min tespit edilebilir etki gücü;

• Çoklu deneme düzeltmesi; dönüşüm–sepet–marj için birlikte rapor.

13) Pazarlama Karma Modellemesi (MMM) – Hafif Yaklaşım

Kanal harcamaları → satış katkısı (lag ve doyum).

• Jamovi OLS: satış = α + β₁ TV_adstock + β₂ Dijital_adstock + β₃ OOH + … + kontrol (fiyat, sezon).

• Adstock ve saturasyon için R eklentisinde dönüşüm, katsayıların ROAS’a çevrilmesi.

Karar: “Dijital ROAS>TV; TV’nin hafıza etkisi uzun → sezon öncesi TV, sezon içi dijital hız.”

14) Oyun Teorisi: Fiyat Tepki Fonksiyonları

Rakiplerin tepkisi, kalıcı stratejinin kilididir.

• Jamovi eşanlı denklemler yaklaşımı (sıralı OLS):

  • Bizim fiyat = f(rakip fiyat, maliyet, stok)

  • Rakip fiyat = f(bizim fiyatı gecikmeli, maliyet, stok)

• Karar: “Tepki elastikiyeti 0,6 → fiyat savaşından kaçın, farklılaşma ve değer paketi.”

15) Ürün Yaşam Eğrisi (PLC) ve Difüzyon

Tanıtım–büyüme–olgunluk–düşüş evreleri.

• Jamovi: Büyüme evresinde fiyat elastikiyeti düşüktür; olgunlukta promosyon elastikiyeti artar. Bass benzeri kabuller için R eklentisi (p, q tahmini) eklenebilir.

Karar: “Erken evrede deneme kampanyası; olgunlukta sadakat/ekosistem demeti.”

16) Dağıtım (Place) ve Bulunurluk Mimarı

Bulunurluk Pazar payını çoğu zaman fiyat kadar etkiler.

• Jamovi: Pay = f(bulunurluk indeksi, raf genişliği, ikincil sergileme, dağıtım boşlukları); nedensel: yeni dağıtım anlaşması DiD.

• Sonuç: “Raf genişliği +1m → pay +0,3 pp; kampanyadan daha kalıcı.”

17) Müşteri Deneyimi, Churn ve Sadakat Programları

Churn (terk) = f(şikâyet, teslim süresi, fiyat artışı, rakip teklifi).

• Jamovi logiti: churn (0/1) = f(NPS, teslim sapması, fiyat değişimi, rekabet mesajı). ROC/AUC ile hedefleme; kurtarma teklifi A/B.

Karar: “NPS<6 ve teslim sapması>+2 gün → kurtarma teklifi + kişisel çağrı; churn −%x.”

18) Strateji Altında Belirsizlik: Senaryo ve Gerçek Opsiyon Mantığı

Kur, maliyet, regülasyon, teknoloji, rakip hamleleri.

• Jamovi what-if: kur +%10, maliyet +%8, rakip fiyat −%5 → hacim, marj, CLV; karar kartı.

• Opsiyon: küçük pilot → öğrenme sonrası ölçek; opsiyon değeri = beklenen zarar azalışı + gecikmenin fırsat maliyeti.

19) OKR ve KPI Ağacı: Stratejiden Pano’ya

Amaç (O): Premium segmente kârlı büyüme.
Kilit Sonuçlar (KR): Premium pay +3 pp, LTV/CAC>2, iade −%20, NPS +8 p.

• Jamovi pano: pay sufalları, esneklik, MMM ROAS, CLV, CAC, churn, NPS, dağıtım, marj.

• Burndown ve erken uyarı: hedef sapmaları için kontrol sınırları.

20) Sağlamlık, Yanlılık ve Ölçüm Disiplini

• Ölçüm: fiyatın net mi brüt mü, promosyon türü standardı, eşleme hataları.

• Seçilim: tedaviyi zaten güçlü bölgelere vermek (DiD hatası).

• Eşanlılık: fiyat–talep aynı anda belirlenir.
  Jamovi protokolü: HC/White sağlam hatalar, VIF, alt örneklem (kanal/bölge), placebo dönem/ürünler, farklı gecikmeler, öncesi trend kontrolleri. Bulguları güven aralığı ile raporlayın.

Strateji, tek bir “büyük fikir”den ziyade, kanıta dayalı küçük doğruların disiplinidir. Rekabet ise bu doğruları her çeyrekte test eden bir laboratuvardır. Jamovi, strateji ile rekabet analizini aynı masada, aynı dosyada, aynı dille buluşturur: veri boru hattınızı şeffaflaştırır, hipotezlerinizi sayıya bağlar, etki büyüklüklerini ve belirsizliği birlikte gösterir, senaryolarla “ne olursa?” sorusunu iş kararına çevirir. Bu yazıdaki çerçeve; pazar seçimi, konumlandırma, fiyatlandırma, dağıtım, marka–deneyim zinciri, portföy–kanibalizasyon, ağ etkileri, deney kültürü, MMM ve oyun teorisi üzerinden bütünleşik bir stratejik muhasebe sunar.

Üç ana ders:

1. Segment–değer–kanal uyumunu ölçmeden büyümeyin. Hangi müşteri için hangi değer dalgıcı (özellik, servis, ekosistem) en yüksek marjı üretir? Esneklik ve CLV ile konuşun; MMM ve A/B ile teyit edin.

2. Rakip hamlelerini olay penceresi ve DiD ile gerçek zamanlı okuyun. Pazar payı sufallarını “fiyat–bulunurluk–iletişim–ürün” bileşenlerine bölerek hangi kaldıraç daha ucuz/kalıcı sorusuna yanıt verin.

3. Belirsizliği kucaklayın, opsiyon değerini hesaplayın. Küçük pilotlar, modüler lansmanlar ve ölçeklenebilir dağıtım anlaşmalarıyla hem öğrenin hem riski sınırlayın. Jamovi’nin senaryo tabloları ve karar kartları bu esnekliği operasyonel gerçekliğe çevirir.

Uygulama Yol Haritası:

• Hafta 1–2: Veri boru hattı, eşleştirme, net fiyat ve rakip endeksi standardı; panel anahtarı (müşteri–ürün–kanal–zaman).

• Hafta 3–4: Keşif ve temel modeller: esneklik, pazar payı OLS, CLV/logit, churn, MMM-lite.

• Hafta 5–6: DiD (rakip olayları, dağıtım anlaşmaları), A/B (fiyat basamağı, yaratıcılık), kanibalizasyon analizi.

• Hafta 7–8: Ağ etkisi ve bölgesel yayılım, öğrenme eğrisi, oyun teorisi tepki fonksiyonu.

• Sürekli: OKR pano, sağlamlık protokolü (HC, VIF, placebo), senaryo–karar kartı döngüsü.

Son söz: Veriyi hikâyeye, hikâyeyi karara, kararı etkiye çeviren bir strateji kültürü, sürdürülebilir rekabet üstünlüğünün çekirdeğidir. Jamovi ile kuracağınız bu kültür; pazarda hızla manevra yapmanızı, rekabetçi fiyat–değer dengesini korumanızı, kaynaklarınızı en yüksek getirili kaldıraçlara yönlendirmenizi sağlar. Böylece büyüme yalnız daha hızlı değil, daha kârlı, daha dayanıklı ve daha savunulabilir olur.

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.

The post Jamovi ile İşletme Stratejisi ve Rekabet Analizi first appeared on Veri Analizi Yaptırma Merkezi & Danışmanlık.