Bu köşede daha çok sayıların anlattıklarına odaklanmayı hedeflesem de önce biraz herkesin bu sayılara nasıl bakması gerektiğini aktarmayı önemli görüyorum.
Araştırmalarımızın bulgularına bakıp çok fazla anlam çıkartanları veya özellikle sonuçları eğip bükerek strateji oluşturanları görünce müstehzi gülümsemelerle ‘Ankete inanma, anketsiz kalma!’ derim. Tabii ki anketleri ve diğer tüm araştırma metodlarını, bilim dışı olarak tarif edeceğimiz kahve falıyla aynı kefeye koymuyorum. Aksine, araştırmalardan faydalanmanın rasyonel bir eylem olması gerektiğini savunuyorum.
Eğer yeteri kadar iyimserseniz, hava durumuna bakıp yüzde 70 yağmur ihtimalini görmenize rağmen kalan yüzde 30 güneşli olma ihtimalini önemseyip şemsiye almadan evden çıkabilirsiniz. Günün sonunda sırılsıklam olduğunuzda ise meteoroloji uzmanlarını suçlayabilirsiniz. Dolayısıyla hayatımıza her geçen gün daha hakim olan veri olgusuna bakış şeklimiz hayatımızı şekillendiriyor. Her yerden üzerimize veri yağıyor ve işlerimizi, günlerimizi ve tabii ki hayatımızı bu verilere göre şekillendiriyoruz.
Bunca veriye maruz kaldığımız bu dönem öncesinde, karar alma mekanizmasında sezgiler belki daha ağır basıyordu. Verilere dayalı karar mekanizmasında da yönetici sezgisi hep önemli bir parametre olarak vurgulanır. Sezgi de esasında insanın zihninde tüm gözlemlerini, duygularını, temennilerini bir arada değerlendirebilme yeteneği değil mi? İşte bu yüzden hangi veriye dayanarak hangi kararı veriyor olursanız olun ortaya çıkan bulguları ve tespitleri kendi temennilerinizden ayırmak kritik bir mesele haline geliyor.
Bu noktada, benimsediğim 4T prensibini sizlere aktarmak istiyorum: Temsiliyet, Temas, Trend ve Teknoloji. Toplumu veya bir kümesini anlamak ve o kümeyle iletişim kurmak için ihtiyaç duyacağımız araştırmalar bu dört kavramı içermeli.
Temsil edilen evren
İlk ve en önemlisi olan temsiliyetten başlayalım. Araştırdığınız, laboratuarda bir çözeltinin kimyasal yapısı veya toplumda bir kümenin özellikleri olabilir ve aldığınız örneğin geneli temsil ediyor olması gerekir. Okuyanların büyük kısmı bilse de hatırlamakta fayda var. Geniş bir coğrafyada yaşayan, 85 milyonluk bir toplumu yüz yüze görüşerek anlamaya da çalışsanız, dijital ayak izlerinden anlamlar çıkarmaya da uğraşsanız elinizdeki verinin hangi kümeyi nasıl temsil ettiğini tariflemek gerekiyor. Her şeyden önce bu örneklemin ve verinin sağlamasını yapabiliyor olmak, temel demografik dağılımların temsil ettiğiniz evrenin gerçek durumuyla örtüşmesi lazımdır.
Bu durum kümelere inince de geçerli elbette. Basit bir örnek verirsek; otomobil sahipliğine dair, elinizdeki verideki araç markalarının dağılımıyla, Otomotiv Sanayicileri Derneği’nin gerçek üretim veya satış verilerinin belli hata payları dahilinde paralel olması gerekir. Herhangi bir karar mekanizmasında kullanılacak bir bulgu ancak verisi bu tür temsiliyet özelliklerine sahip olursa fayda sağlar. Dolayısıyla siz siz olun, künyesi veya temsiliyet kabiliyeti sizi ikna etmeyen bir araştırma bulgusunun sizi etkilemesine izin vermeyin.
Temaslı veri ihtiyacı
İkinci prensip ise temasla veri toplanmasına ilişkin. Bu tabii tüm araştırma modellerini kapsamıyor ama temel oluşturuyor. İnsana birebir temas ederek veri toplamanın -pahalı da olması nedeniyle- artık gitgide azaldığını gözlemliyoruz. Bütünleşik ve gittikçe büyüyen dijital ayak izine temellendirilen veriler artık standardize hale getirilebiliyor ve bireye dair çok şey de anlatıyor. Ancak günün sonunda temel alınması gereken verinin yine insana temas ederek toplanması gerektiğini iddia etmek mümkün. Zira bir kaç kaynaktan toplanarak bir araya getirilen verilerin fiili durumu yansıtıp yansıtmadığını anlamak, sağlama yapabilmek için bireyle birebir temas kurarak elde edilmiş bilgilere hep ihtiyaç duyulacak.
Trendin izini sürmek
Trend prensibi ise değişimleri takip etmekten geçiyor. Kapsamlı tek bir araştırma mevcut durumla ilgili birçok bulgu ortaya koyabilir. Ancak araştırma dediğimizi geleceğe dair kararlar almak için kullanıyorsak zamansal bir derinliği de olmalı ki perspektif oluşturabilelim. Özellikle her profili sürekli değişen bir toplumu anlamaya çalışan bizler için bu şart haline geliyor. Örneğin, Türkiye’de yaşayan insanların üçte birinin kendini modern olarak tarif etmesi önemli bir bilgi olsa da 10 yılda dörtte birden üçte bire yükselmiş olduğunu bilmek önümüzü daha da aydınlatıyor. Dolayısıyla verilerin hem geçmişe dönük derinliği hem ileriye dönük sürdürülebilir olabilmesi karar aşamasında çok boyutlu perspektif sahibi olmanızı da sağlıyor.
Teknolojiye duygu karışmaz
Son olarak da teknolojinin araştırmalara entegre edilebilmesi geliyor. Bu tabii ki malumun ilanı. Artık veri kelimesini teknoloji olmadan anmıyoruz. Veri toplama ve analiz süreçlerinde teknoloji sadece yeni ufuklar açmakla, hız ve analiz kapasitesi sağlamakla kalmıyor; ayrıca veriyi en başta sözünü ettiğimiz duygulardan da arındırabiliyor.
Veriyi doğru okumanın kârı
Yukarıda bahsettiğimiz prensiplerin karşılığını verseniz bile halen doğruya ulaşamayabiliyorsunuz araştırma bulgularında. Zira karar vericinin de araştırmacının da yapabildiği bir hata hep karşımıza çıkabiliyor: Tespitleri ihmal edip temennilere odaklanmak. Kendi temennisini bir araştırma bulgusunda görme talebi siyasi bir aktörden de gelebilir, bir marka yöneticisinden de. Diğer yandan bir araştırmacı da güzel haberler vererek müşterisini kaybetmeyeceğini düşünebilir. Elbette bu tablo ne tüm araştırmacıları ne de tüm kullanıcılarını tarif ediyor. Ancak bu tuzağa iki tarafın da düşebildiğini pek çok kez gözlemledik.
Tüm bunlar çok genel perspektifte eşitlik anlayışının yerleşmesi için de kritik. Sadece siyasetten söz etmiyoruz elbette. Markasını farklı kümelere taşımak isteyen bir pazarlama direktörü de olsanız günün sonunda bu kümelerdeki insanları gerçekten anlamanız ve duymanız gerekir. Bu kümelere karşı duygusal bir pozisyonunuz varsa doğru araştırma bulgusu sizi uzaklaştırır (veya yakınlaştırır). Bu durumun siyasetçiye özgü olduğunu düşünebilirsiniz; ancak hayat tarzını beğenmediği bir gruba yönelik iletişimini, verileri ihmal edip, kendi hislerine göre kurmaya çalışan kurum yöneticileri de yok değil.
Sonuçta en başa dönüyoruz; sayısal verileri ortaya çıkartmak kadar okumak da tamamen rasyonel bir eylem olmalı. Tahlil sonuçlarınıza bakan doktorunuzu hasta olmadığınıza ikna etmek neticede sizi daha sağlıksız kılacağı gibi bir araştırmanın tespitlerini temennilerinize göre yorumlamak da size yanlış kararların kapısını açacaktır.