İşimizi elimizden alır mı almaz mı tartışmaları bir yana üretken yapay zekanın yazılım ve ürün geliştiriciler için birer asistana dönüşmesi artık yadsınamaz bir gerçek. Büyük dil modellerinin dijital dünyada tozu dumana kattığı böyle puslu bir zamanda yazılım veya ürün odaklı bir trend tahmini yapmak oldukça zor.

Kullanıcılarınız hangi adımları takip ederek ürüne geliyor? Hangi aşamada ürünü sahipleniyor veya artık nerede ürünü kullanmayı bırakıyor? Nereye kadar üründe kalıyor? Ürünü tekrar kullanmak için geri geliyor mu veya birilerine tavsiye ediyor mu? İşinizi veya ürününüzü büyütmeye çalışırken müstakbel kullanıcıların nasıl davrandığını anlayabilmek ve darboğazları bulmak büyüme aşamasında kritik hale gelebiliyor.

North Star Metriğini belirlemek için en sadık kullanıcılarınızın ürününüzü kullanırken elde ettiği temel değeri anlamalısınız. Bunu anlamanın yollarından biri takım üyeleriyle yapacağınız bir atölye. İşbu yazı, TRT’nin dijital ürünleri için organize ettiğim North Star Metriği belirleme atölyelerinde karşılaştığım bazı tecrübelerden oluşuyor.

Büyüme yolculuğunun en başında yapmanız gerekenleri kendi tecrübelerime dayanarak anlatmak istiyorum. İşbu tecrübeler, TRT'nin toplamda 5 milyondan fazla indirmeye sahip mobil uygulamalarından TRT İzle, TRT Dinle ve TRT Bil Bakalım ekipleri bünyesinde kurulan üç ayrı büyüme takımının kuruluş ve toplantı aşamalarında yaşanmıştır.

Veri görselleştirmeye bir tanım bulmak ve onu tanımlamak aslında basittir: Bilgi iletişimini sağlamak için görsel ögeler barındıran verileri temsil eder. Ama bu basit tanımda bile asıl ve kritik olanı gözümüzden kaçırabiliyoruz: Bilgi iletişimine neden ihtiyacımız olsun ki?

2011 yılında üye olduğum IMDb’de izlediğim filmleri eklediğim ve oyladığım bir listem var. Listedeki verilerin bana neler söylediğine kısaca bakmak istedim.

Ortalama bir işçinin çalışma süresi son 150 yıldır dramatik bir şekilde düştü. Bu, her gün daha az saat, her hafta daha az gün ve her yıl daha az hafta çalışmaktan kaynaklanıyor. Özellikle zengin ülkelerde çalışma saatleri azalsa da ülkeler arasında hala büyük farklılıklar var.

Suçlu bulmak için kurulan modellerden çıkan verilerin oluşturduğu güçlü korelasyon, yapay da olsa böyle bir ilişki olduğunu söylüyor. Ama veri bilimci Cathy O’Neil’a göre bu bir matematiksel imha silahı.

1997’de cinayetle suçlanan Duane Buck isimli bir Afro-Amerikan Teksas’ta jüri karşısına çıkarılır. Buck iki kişiyi öldürmüştür ve jüri onu idam mı edeceğine yoksa şartlı tahliye olasılığına karşı müebbet hapse mi çarptıracağına karar vermek zorundadır.