Endüstriel büyük veri

Posted on 18/11/2013 by Uğur Özmen

Sosyal CRM, big data, veri modellemesi konusunda çok yararlandığım Sn. İbrahim Gökçen ile ^{[1] , [2] , [3] , [4]} yine sohbet etme fırsatı buldum.

Not tutabildiğim kadarını paylaşmak istiyorum.

“

Günümüzde enerji, sağlık, taşımacılık, havacılık gibi sektörlerde kullandığımız makineler (uçak motorları, lokomotifler, rüzgar tribünleri vb) önceden belirlenmiş (her 20.000 saatte, her 50.000 kilometrede bir bakıma gitmek gibi) periodlarla üretimden çekiliyor ve bakım yapılıyor. Bir de beklenmedik arızalar olabiliyor ve yine bu araçlar üretime ve operasyonlara katkıda bulunamaz duruma geliyorlardı.

Şimdi GE “endüstriyel büyük veri” ile bu sorunları aşmaya çalışıyor.

Nedir “endüstriyel büyük veri”?

Her makine, her saniye binlerce veri gönderiyor. (Bir uçak motoru saatte 1 Terabyte veri aktarıyor). Endüstriyel büyük veri diger butun buyuk veri türlerinin toplamının 2 katı kadar hızla buyuyor.

Öyle çok ve gelişmiş sensor’lar var ki, öyle çok veri toplanıyor ki, öyle ayrıntılı veri analizi yapılıyor ki beklenmedik duraklamalar iyice azalıyor.

Araç (veya motor) nasıl bir sorun ile karşılaştığını tüm diğer etmenlerle birlikte isterse bildirebiliyor. Diğer etmenler: Hava koşulları (rüzgarın hızı ve yönü, hava sıcaklığı, nem, asmosfer basıncı, vs.) ve aracın koşulları: (hızı, yüksekliği, ağırlığı, yükü, vs.)

Olası bir kesintinin neden, ne zaman ve nerede olacağı tahmin edilmeye çalışılıyor. Bu sayede hangi koşulda nasıl bir sorun yaşanabileceği en ayrıntılı şekilde bilinmeye başlanıyor. Bu koşullarda aracın yapması gereken bir şey varsa, bakıma alınmadan (yani üretimden çekilmeden) uzaktan müdahale ile düzeltilebilecekse, yapılıyor.

Tıpkı Mars’ta gezen araçta sorun çıktığında, uzaktan müdahale edilerek görevine devam etmesinin sağlanması gibi.

Her bir cihaz “akıllı telefon” gibi oluyor. Üzerlerine yüklenen uygulamalarla durumlarını hem kendileri gibi diğer makinalara, hem de onları kontrol eden insanlara bildirebiliyorlar.

Sadece bir makine değil, tüm süreç optimize ediliyor. Eskiden “beklenmedik” olan arızalar daha oluşmadan giderildiği veya tahmin edilebilir noktaya getirildiği için, düzgün yürütmek için gerekli önlemler erkenden ve maliyeti en düşük şekilde alınabiliyor. Tek bir uçak motoru değil, tüm uçak filosu bazında düzenleme yapılıyor.

Sonuçta uçak motorlarının, lokomotiflerin, enerji üreten tribünlerin üretimde kalmaya devam etmesi ya da verimliliklerinin %1 bile arttırılması dünya ekonomisine her yıl milyarlarca dolar katkıda bulunuyor. Yani amaç beklenmedik kesintilerin sıfıra indirilmesi. Böylece ticari değer ve sonuç (business value & outcome) üretilmesi.

Sonuçlar doğrudan ölçülebilir şeyler.

Sosyal verilerden üretilen modellerin işe katkısı (business value) açısından bu kadar ölçülebilir değil.

Endüstriel big data konusunda başka örnekler verebilir misiniz?

Rüzgar tribününün pervanesi, örnek olarak 5 km. ilerideki pervaneye “rüzgar yavaşladı ve açısı değişti. Hem daha fazla enerji üretmek için açıyı ayarla, hem de (sisteme kesintisiz enerji vermek zorunda olduğu için) bataryayı devreye sokmaya hazır ol” diye bilgi veriyor. Bu da “smart grid”’in önemli bir parçası.

Nasıl ki sosyal mecralardaki verileri değerlendirmek için insanları “digital persona” şeklinde konumlandırıyoruz, bu çalışmalarla makineler de “digital persona” oluyorlar. Aralarında gelen-giden veri ise insanlar arasındakiyle kıyaslanamayacak kadar büyük

Başka bir örnek: Fırtına sırasında rüzgardan dalların kırılıp elektrik şebekesinde kesinti yapması ihtimalini bulmak için:

Son x yıllık hava durumu
Ağaçların uydu verilerine bakarak büyüme verileri
Tüm elektrik şebekesinin (direkler, kablolar, santraller, dağıtım noktaları) verileri

birlikte işleniyor. Veri mimarisi bu nedenle önemli

Data visualization ile harita üstünde görüntüleniyor. Gerekli senaryolar üretiliyor. Tüm big data bir çok ekranda bir araya getirilebiliyor. El hareketleri ile yönetilebiliyor. Sonra bir tablete aktarılabiliyor. Sorun neredeyse uzman hemen helikoptere atlayıp olay yerine gidebiliyor. Sorunu uzaktan çözebilecek durumda değilse, yerinde çözüyor.

Bu oluşumlar insanları işsiz mi bırakacak?

Eskiden olmayan işler ortaya çıkacak:

Nasıl ki dijital reklamcılık başladıktan sonra web sitesi tasarımı meslek oldu. Sonra web sitesi tasarlamayı kolaylaştıran yazılımlar ortaya çıktı. O zaman da sosyal medya uzmanlığı, SEM, SEO uzmanlığı, gibi meslekler ortaya çıktı.

Bu oluşumlardan sonra da yeni meslekler ortaya çıkacak. Veri bilimcileri, dijital makine mühendisleri.

Ancak burada önemli bir nokta var. Sürekli yenilenmek gerekiyor. Teknoloji, iş gücünün genel uyum hızından daha hızlı ilerliyor.

Eskiden veri ile uğraşan doktora düzeyindeki kişilere data scientist deniyordu. Şimdi data’dan hikaye (story) çıkarabilen ve ticari değer (business value) yaratabilen herkes data scientist. Bu işi yapmak için de hem verinin yapısını hem de kendi işini iyi bilmek gerekiyor.

Dolayısıyla, (bugünlerdeki gibi) her veriyi anlamlandırma becerisi zamanla değer kaybedecek. Dikey uzmanlıklar artacak. Yani “veri anlamlandırma” değil, “enerji verilerini anlamlandırma” veya “perakende verilerini anlamlandırma” gibi dikey uzmanlıklar artacak.

Operational technology + optimization technology uzmanlığı artacak

Yöneticilerin analiz sonuçlarını doğru değerlendirip ona göre aksiyonlar alması zorunlu hale gelecek. Yöneticiler “analytics savvy managers” olacak.

Blogumda birkaç kere yazdığım “Bakmayın bugün beyaz gömlek giydiğine, aslında bilişim döneminin mavi yakalısı” cümlesini söyledim.

İbrahim bey ekleme yaptı: “Artık gömleği sıkça yıkamak gerekiyor. Olduğun yerde durunca hızla rengi mavileşiyor.”

Optimization technology uzmanlığı arttıkça dikey uzmanlığı olmayan, genel yazılım / donanım ile ilgilenenler bile mavi yakalı olmaya gidiyor.

Çalışanlarda nelerin değişeceğini öngördük. Şirketler için ne söyleyebiliriz?

Şirketler software satıyor, kullanmayı ve şirketleri icin değer sağlamayı kullanıcılara bırakıyorlardı.

Optimization technology ile hizmet (service) ve sonuç (outcome) satıyor olacaklar. Yani 1 TL’lik teknoloji değil, 5 TL’lik verimlilik satacaklar.

Bugünlerde yapılan etkinlikleri kısmen de olsa izlemişsinizdir. Türkiye’de şu anda ne durumdayız?

Sosyal medya verilerinden insanları “kişiselleştirme”yi (personalize) 5 yıl önce bile yapıyorduk. Web sayfasına girince bıraktığı izlerden örnek olarak 50 davranışsal segmentten hangisine girdiğini anlamak, sonra reklam envanterinden hangi reklamın ona en çok uyduğunu tesbit edip göstermek… Giderek ufak davranış farklarını anlamlandırıp 50 segmenti 500’e, 5 bine çıkarmak.

Zamanla 1’e 1 pazarlamayı oluşturmak için çalışıyorduk.

“

Kişisel yorumum: Son dönemlerde konuştuğum birçok uzman, Türkiye’deki internet girişimcilerinin ABD’de 5 – 7 yıl önce güncel olan konuların benzerlerine odaklandıklarını söylüyor.

Büyük uluslararası şirketler artık yukarıda yazılan konularla (optimization technology – industrial big data) ilgileniyor, girişimcilere destek oluyorlar.

Türk girişimcileri bu boş alanla ilgilenebilirler. Henüz kapılmış saha yok. Bilmemkaç bininci e-ticaret sitesini yapmaya çalışmak ve ABD’nin 10 yıl gerisinden gitmek yerine bir zıplama yapılması gerekiyor.

Bu sohbeti yayınlamak istememin bir nedeni de Türk girişimcisinin dünyada olan biten hakkında biraz daha fikir sahibi olmasıdır. En azından bu yazı sonrasında enerji, sağlık, eğitim gibi alanlara daha fazla ilgi duymalarını sağlamayı umuyorum.

Not: Yakın gelecekte, Sn. İbrahim Gökçen’in Turkcell Teknoloji Zirvesi’nde yaptığı konuşmayı yayınlayacağım.

19 Kasım 2013

Kapak resmi şuradan alıntıdır

EKLEME:

Halil Aksu tarafından 20 Kasım 2013‘de yayınlanan Dijital Devrim! Pazarlama en küçük ve en bilinen bölümü sadece… ^[5] isimli yazının okunmasını ve altındaki şeklin incelenmesini öneririm.

EKLEME 2:

Webrazzi Online Konferansları serisinin 2’incisinin konusu Big Data (büyük veri) idi ve 14 Aralık 2013‘te Sn. İbrahim Gökçen endüstriel büyük veriyi anlattı ^[6]. Mutlaka izlenmesini öneririm.

EKLEME 3:

GE’nin konuyu anlattığı videonun da izlenmesini [7] öneririm.

Müşteri Kaybının Raporlanması

Posted on 18/11/2013 by Uğur Özmen

Karların giderek azaldığı ve dinamizmin sürekli arttığı bir dünyada pazar payını geliştirmek hatta olduğu gibi korumak için, sadece yeni müşteriler bulmak yeterli değil. Mevcut müşterilere çapraz satış yaparak yaşam boyu değeri arttırmak da yeterli değil, kârlılığımızı yok eden delikleri de tıkamalıyız. Dolayısıyla müşteri kaybını engelleme çalışmalarını da CRM projelerimize katmalıyız.

Müşteri kaybı ile yaşam boyu değerilişkisi ve kaybın engellenmesi için yöntem konusunda birkaç yazı yayınlamıştım.

Giden müşteriyi durdurmak [1]
Kötü tecrübe [2]
Müşteri kaybının engellenmesi [3]
Terk edilmeyi engellemek [4]
Sadakat ve Terketme ilişkisi [5]

Bu yazıda müşteri kaybının ayrıntılı raporlanmasının faydaları üzerinde duracağım.

Şöyle bir rapor (Tablo 1), genel olarak tüm ana müşteri gruplarında ne durumda olduğumuzu gösterir.

(Yukarıdaki örnek, uydurma rakamlarla bir bankanın kayıp müşteri oranları raporuna benzetilmiştir. Aslı yoktur.)

Tablo 1’i şöyle anlamak gerekir. İlk kolonu ele alırsak:

31 Mart 2012 tarihinde KOBİ segmentinde 106,453 adet aktif müşterimiz varmış.
31 Mart 2013 tarihinde ölçtüğümüzde 122,792 adet aktif KOBİ müşterimiz olduğunu görmüşüz.
Bu iki rakamın farkı 16,339. Demek ki KOBİ segmentindeki aktif müşteri sayımız bir yılda 16,339 kişi artmış.
Ancak, bu bir yıllık dönemde kazandığımız yeni müşterilerden 30,638 tanesi aktif müşteriymiş.
Aynı dönemde, geçen yıldan önce edindiğimiz ve daha önce aktif olmayan (31 Mart 2012’deki aktif 106,453 kişi arasında girmeyen) eski müşterilerden 4,870 tanesini de aktive etmişiz.
Bu 2 rakamı toplarsak, 35,508 yapar. Yani aslında 35,508 aktif müşterimiz olması gerekirken, aktif müşteri artışımız 16,339 olduğuna göre, bu bir yıllık dönemde daha önce aktif olan (35,508 – 16,339 =) 19,169 müşteriyi kaybetmişiz.
Demek ki belirtilen bir yıllık dönem içinde kaybettiğimiz müşteri oranımız 19.169 / 106.453 = yüzde 18

Önce bu raporu yorumlarız. İlk izleminlerinize göre ORTAK isimli segment dışında, büyük oranlarda kayıplar söz konusu. ORTAK segmenti verilerine göre, müşterimiz hem bireysel, hem de iş yeri (KOBİ) hesaplarını bizde tutuyorsa, pek kolay terketmiyor. Bundan ders çıkartılır ve önümüzdeki dönem için hedeflerimiz belirlenirken dikkate alınır.

Bir yandan kendine ait işyeri olan bireysel müşterilere odaklanılır; aynı zamanda, bireysel hesaplarını alamadığımız KOBİ patronu olan işletmeler ziyarete başlanır.

İlk akla gelen aksiyonlar hemen alınır ama bir bulgu da göz ardı edilmez. Gerçekten durumumuz o kadar kötü mü? Bir yandan müşteri kazanmak için bunca masraf yaparken, diğer yandan kazandığımızın yarısından fazla müşteriyi kaybediyor muyuz?

Bu kayıp oranlarını daha iyi değerlendirmek, CRM veya sadakat artırma projelerimizin sonuçlarını doğru ölçmek için, her ana müşteri grubunda ayrıntılara inmemiz gerekir. Böylece, hangi segmentlerde müşteri kaybettiğimizi görüp, daha doğru önlem alabiliriz.

Örneğin, KOBİ Bankacılığı grubunu incelediğimizde şöyle bi sonuçla (Tablo 2) karşılaşabiliriz.

Tablo 2’yi yorumlarsak, (binde 6 ve binde 5 oranlarına bakarak) değerli müşterilerde önemli bir kaybımız olmadığını söyleyebiliriz. Zaten elimizde tutmak istemediğimiz müşterilerimizde kaybımız var ama bu durum önemli olmayabilir; hatta tercihimiz bu yönde bile olabilir. Çok sayıda verimsiz müşteri yerine, az sayıda verimli müşteriye odaklanmak isteyebiliriz.
Benzer şekilde, BİREYSEL Bankacılığı da mercek altına alırız (Tablo 3).

Bu tabloda da değerli müşterilerde kaybımızın önemli olmadığını (binde 5 ve binde 8) görüyoruz. Perakende müşterilerde ise, bir yıllık dönemde kazandığımızdan daha fazla sayıda müşteri kaybetmişiz.

Eğer müşteri sayısını arttırmak yerine daha verimli müşterilere odaklanmak hedeflenilmişse, ilk bakışta uzun vade hedeflerimiz açısından doğru bir iş yaptığımız bile söylenebilir.

Ancak, sadece kişi (müşteri) sayısı bazında hazırlanan bu tablolar durumu tam olarak açıklamaya yetmez. Perakende müşteri sayısındaki büyük kaybın, gerçekten kârlılık hedeflerimiz doğrultusunda olup olmadığını anlamamız önemlidir. Dolayısıyla, Tablo 3’ü kârlılık açısından da inceleyerek amaçladığımız doğrultuda davrandığımızı kontrol etmemiz gerekir.

Bu nedenle hem genel kârlılık, hem de müşteri temsilcisi başına kârlılığımızı ölçmek için yeni bir rapor (Tablo 4) oluştururuz.

Üzerine tıklayarak büyütebilirsiniz

Bu rapor, müşteri segmentleri başına brüt gelirimizi ve bu segmentlerle ilgilenen müşteri temsilcilerimizin sayısını göstermektedir. Dönemler karşılaştırılarak genel gelirimizin ve müşteri temsilcisi maliyetlerimizin artışı gözlenmektedir.

Tablo 4’ün FARK bölümüne göre, hem müşteri gruplarının her birinde, hem de müşteri temsilcisi başına brüt gelirimiz artmış gibi görünmektedir.

ÖZEL ve VIP+ isimli müşteri gruplarında hem müşteri sayısı, hem de gelirlerimiz artmış. Bu dönemde müşteri temsilcisi sayısında artış da olmamış. Diğer yandan, Perakende müşteri grubunda müşteri sayısı azalmakla birlikte Brüt Gelir artmış. Aynı zamanda müşteri temsilcisi sayısı da azalmış. Yani, müşteri temsilcisi maliyetlerinde de kazanımlar olmuş.

Tablo 4’e bakarak, verimli müşteriye odaklanma yolunda başarıyla ilerlediğimizi düşünebiliriz. Özellikle son satırı incelersek, bu dönemde bordro ödemelerimiz azalmışken, birim müşteri temsilcisi başına gelirlerimiz artmıştır. Adeta, her yöneticinin görmek istediği bir tablo.

Bununla birlikte, hedeflerimiz doğrultusunda hareket edip etmediğimizi saptamak için Tablo 4’ü başka değişkenlerle de inceleriz. Böylece, daha önce dediğimiz gibi, “çok sayıda verimsiz müşteri yerine, az sayıda verimli müşteriye odaklanıp odaklanmadığımızı” araştırırız.

Bu amaçla Tablo 4’ü yeniden değerlendirir, her bir grubu müşteri başına ortalama gelire göre inceleriz (Tablo 5). Durumun sandığımız kadar iyi olmadığını farkederiz.

Üzerine tıklayarak büyütebilirsiniz

Tablo 5’in FARK bölümüne göre, toplam brüt gelir her segmentte artmış olmasına rağmen müşteri başına gelirler, hedeflediğimiz ve müşteri kaybetmediğimiz segmentlerde azalmıştır.

Özellikle ÖZEL müşteriler grubunda kişi sayısı açısından önemli bir kaybımız olmasa (binde 4.8 idi) ve çok sayıda yeni müşteri kazanılsa da, ÖZEL müşteri başına ortalama gelirimiz ciddi oranda (60 / 348 = yüzde 17) azalmış. Bu kadar ayrıntılı incelemeseydik, belirtilen dönemde toplam gelirimizin artması bizi yanlış yönlendirebilirdi.

Şimdi bu durumu da yorumlarız. Şu seçenekleri değerlendiririz:

müşterilerimiz gelir sağlayan işlemleri başka bankalarla yapmaya başlamıştır (hedeflerimizden sapmışızdır),
veya kaybettiğimiz az sayıda müşteri gelirlerimizin büyük kısmını oluşturuyordur (kayıp ettiklerimizi birey müşteri seviyesinde inceleriz),
veya yeni kazandığımız müşteriler henüz mevcut müşteriler kadar verimli olmadıklarından ortalamamız düşük görünüyordur (hızlı büyümenin doğal sonucudur),
ya da piyasadaki gelişmeler doğrultusunda bütün sektörde kâr marjları azalmıştır (bize özel bir durum değildir).

Mevcut durumun ilk tabloların bize yansıttığı kadar parlak olup olmadığını ve hedeflerimizden ne kadar saptığımızı ancak son tabloyu inceleyerek ve doğru yorumlayarak öğrenebiliriz.

Özetle, bir yandan yeni müşteri kazanmaya çalışırken, diğer yandan da mevcut müşterileri elde tutmaya çaba sarfetmeliyiz.

Kaybetiğimiz müşterilerin bize maliyetini, ana stratejilerimize uygun hareket edip etmediğimizi ancak farklı açılardan raporlayarak anlayabiliriz.

İlk olarak 30 Mayıs 2013’te Technology Evaluation Center‘da yayınlandı

Lazer Odaklanırken

Posted on 12/11/2013 by Uğur Özmen

Bir bankaya KOBİ projesi sunmaya gitmiştik. Söz kısa süre sonra veri tabanının etkin kullanımına geldi.

Bankacılar bize GSM profil verisi ile yaptıkları kampanyayı anlattılar.

Kendilerince hedefe lazer odaklanmış bir profil oluşturmuşlar. Bu profilde olanların bulunduğu liste için GSM şirketine 400.000 TL ödemişler. Sonra mesaj göndermişler.

Sonuç hayal kırıklığı olmuş. Bu işten 400.000 TL’nin üstünde para kazanıp kampanya maliyetini çıkarmayı bırakın, mesaj gönderdiklerinin tamamının aldığı kredi tutarının 400.000 TL’den az olduğunu anlattılar. Özetle, havaya (veya GSM operatörüne karşılığını alamadan) gitmiş olan 400.000 TL söz konusuydu.

Bu projeden o kadar ağızları yanmıştı ki, bizi hep kuşkuyla dinlediler. Farklı bir önermeyle geldiğimizi anlatamadık.

Neden para havaya saçıldı?

Olgunun 2 tarafı, dolayısıyla 2 yönü var. Birincisi:

Doğru hedef müşteri profilini bilmiyorsan, verilerle değil de “olsa olsa” metoduyla oluşturmuşsan, veriyi sağlayan GSM şirketi doğru müşteri bilgisi verse de, iş başarısız olur.

Bugünlerde birkaç kez şunu duydum. Pazar araştırması yapılmış. “Müşteriyi, müşterinin kendisinden daha iyi tanıyan [1] ” Pazarlama Direktörü veya Genel Müdür Yardımcısı’na sunulmuş. Sonuçlar, üstadların söylediklerinden farklı çıkmış. Onlar da “araştırmanın yanlış olduğunu” söylemişler.

Böylesi bir projeye kalkışıyorsan herşeyden önce bilgi şirketi olmak zorundasın. Ülkenin önde gelen bankalarından biri olarak, elindeki verilerle kendindeki “satın alma ihtimli en yüksek olan” müşteri profilini oluşturamamışsan, bu profilde olup senden o ürünü almayan müşterilerde defalarca denemeler [2] yapmamışsan,

Atalarımız boş yere “acemi nalbant komşu eşeğinde ustalaşır” dememişler. Önce kendi işinde ustalaş, sonra GSM operatöründen veri iste.

böylece hedef müşteri profili modelini yanılma payı en az olacak biçimde olgunlaştırmamışsan

Gideceği limanı bilmeyene hiçbir rüzgar yardımcı olmaz sözü burada geçerli

GSM operatörü ne yapsın.

İkinci nedene gelelim.

Bilgi yönetimi toptancılığı kaldırmaz. Önce 10.000 TL ödeyip, ilgili profildekilerle denemeler yaparsınız. Başarı oranına bakarsınız. Yatırımınızı geri ödeyip ödemediğini (ROI) kontrol edersiniz. Böylece hem sizin profil belirleme konusunda yeteneğinizi, hem de GSM operatörünün size sağladığını faydayı ölçersiniz.

Sonuç başarılı bile olsa, geri kalan hepsine göndermezsiniz. Bu sefer daha büyük bir sayıya gönderi yapar, yine ölçümleri kontrol edersiniz. Böyle ilerlersiniz. Her aşamada varsayımlarınızı ve sonuçları kontrol edersiniz.

Bir defada 400.000 TL ödeyip sonra arkasından bakakalmak, servet aktarımından başka şey değildir.

Veri pazarlamasında, satın alan en az satan kadar bilgi şirketi olmalıdır. İğneyi GSM operatörüne, çuvaldızı müşterisine batırmalıyız.

1 Ekim 2013‘de www.ugurozmen.com’da yayınlandı.

Temel unsurlar

Posted on 12/11/2013 by Uğur Özmen

CRM derslerinin süreç tasarımı kısmında öğrencilere sorarım.

“Müşteri hizmet alırken en çok ne ister?” diye… Çoğunluk, “güler yüz”, “hızlı hizmet” gibi yanıtlar verir.

Onlara şu örneği veririm. Karşınızdaki kişi, güler yüzle ve hızla “İşinizi yapamıyorum. Sistemler çalışmıyor” dese…

Sevgili Ahmet Kırtok ^[1] “Pasta Süsleme Sanatı” isimli yazısında çok güzel özetlemiş ^[2] . Bir kısmını alıyorum. Siz yazının tamamını okuyun.

En büyüğünden en küçüğüne birçok şirket en lezzetli pastayı yapmaya çalışmaktansa kaynaklarının önemli bir kısmını bu pastayı süslemeye harcamaya devam ediyor.

Sevgili hava yolu şirketi;

Bana uçuşta daha iyi yemek vermeden, reklamlarında dünya yıldızlarını oynatmadan önce, sadece ve sadece söz verdiğin zamanda, güvenli bir şekilde beni gitmek istediğim yere ulaştırsan,

Çok değerli cep telefonu operatörü;

Bana onlarca süslü seçenek sunmadan, sürekli promosyon mesajlarına boğmadan önce, istediğim an, istediğim yerden kaliteli ve kesintisiz bir telefon görüşmesi yapmamı sağlasan,

Çok meşhur oteller zinciri;

Onlarca şatafatlı hizmetinden bahsetmeden önce benim istediğim, temiz ve konforlu konaklama imkanı sunsan,

Dünyaca ünlü fast food markası;

Binbir pazarlama uğraşından önce, hızlı, temiz ve lezzetli bir yemek sunsan,

yani herşeyden önce, ne iş yaparsan yap, ürününü en iyi şekilde yapsan, sonra pastayı süslemeyi düşünsen daha iyi olmaz mı?

Tekrarlıyorum, yazının tamamını ^[2]okuyun.

Benzer bir kaç yazı da burada ^{[3] , [4]} var. Başarılı girişimcilerin benim gibi bir profesyonel ile aynı fikirde olması ilginç değil mi?

Bu yazı ilk defa 10 Mart 2011’de yayınlandı

Kapak resmi şuradan alıntıdır

Kişiselleştirme furyası

Posted on 05/11/2013 by Uğur Özmen

Marketing Türkiye’nin 1 Kasım 2013 tarihli sayısında Ürün Kişiselleştirmesi konusu işlendi. Benimle yapılan röportajın bir bölümü dergiye yansıdı.

Aşağıda yazdıklarımın tamamını okuyabilirsiniz.

Marketing Türkiye: Coca-Cola yeni bir kampanya başlattı ve ürün ambalajlarında isim kullanarak ürün kişileştirmeye farklı bir bakış açısı sundu. Sizce artık kişileştirilmiş ürün kavramı daha geniş kitleleri kapsayacak bir hale mi dönüşüyor?

Kişiselleştirme diye, ürünlere müşterinin isminin koyulmasını anlıyorsak, oldukça eskilere gitmemiz gerekiyor. Avusturyalı iş adamı Emil Jellinek, Daimler’den 36 araba satın alacağını ama marka olarak kızının isminin koyulması istediğini söyleyince firma kabul etmiş ve 1900 yılında Mercedes markası doğmuştur.

Reklamveren tarafında olan hemen herkes, on küsür yıldan beri kendi adının bulunduğu takvim resimleri veya ajandalar görmüştür. Takvimin kış resminde kar üzerinde, yazın kum üzerinde, son baharda kuru yapraklarla, ilkbaharda uğur böcekleriyle isminiz yazılmıştır. İsterseniz, iyi müşterilerinize benzer takvimler gönderebilirdiniz. Matbaa firmasının becerisiyle sınırlı bir uygulamaydı.

Gittiğiniz birçok tatil yöresinde, isimler yazılı anahtarlıklar görürsünüz. En çok rastlanır isimlerden birine sahipseniz, hemen bir adınızın yazılı olduğu bir tane bulursunuz. Ama nadir rastlanır bir adınız varsa, muhtemelen size uygun anahtarlık da yoktur.

Gerek yurtdışında, gerekse Türkiye’de kredi kartınızın üzerine istediğiniz resmi koyabildiğiniz uygulamalar da yapıldı.

Neredeyse 5 yıldan beri internetten istediğiniz resmi gönderip, istediğiniz renkte tişörtün üstüne baskı yaptırabiliyorsunuz. 2 gün içinde adresinize teslim ediyorlar.

Bu örneklere bakarsak, şişeler üzerindeki Coca-Cola logosunun farklı ülkelerdeki en yaygın isimler, rumuzlar ve duygusal ifadelerle değiştirilmesine kişiselleştirme diyemeyiz. Benim açımdan Coca Cola’nın yaptığı, takvim veya anahtarlık uygulamasının benzeridir. Üstelik Nike’ın “kendi ayakkabını kendin tasarla” çalışması ile kıyaslarsak, bu çalışmaya kişiselleştirme yerine kitle uyarlaması (mass customization) demeyi tercih ederim.

Bir hızlı tüketim (FMCG) ürününde ilk kez denenmesi dışında, “yeni bir şey yok” diye düşünüyorum.

Zaten gerek yerli, gerekse yabancı yayınlarda Coca Cola’nın başarısı olmaktan çok, etiketleri basan firmanın başarısı olarak sunulması beni doğruluyor [1] ve [2].

Diğer yandan, bir sosyal medya çalışması olarak beğendiğimi ve Coca Cola’yı müşterilerin gözünde rakiplerinden daha farklı konuma getireceğini düşündüğümü de söylemeliyim. .

Dell bilgisayar ve Nike ayakkabıları ile başlayan bu furyaya birçok markanın katılacağını, çok yaratıcı örnekleri giderek daha fazla göreceğimizi de düşünüyorum.

MT: Bu yöntemle ulaşılmak istenen hedef kitleyle duygusal bir bağ kurulabilir mi?

Bu yöntem kesinlikle duygusal bağ oluşturuyor. Yıllar önce doğum günümde bana verilen etiketinde “Uğur Özmen” yazan içki şişesini, doğduğum güne ait gazetenin bir köşesinin değiştirilip “Bugün Uğur Özmen doğdu” haberi eklenerek üretilen tıpkı basımını yıllardır saklıyorum.

Arkasındaki teknolojiyi iyi bilsem bile, yaratıcı örnekleri her seferinde sevinçle karşılıyorum. Böyle bir hediye gelince mutlu oluyorum, bazen de kendime hediye ediyorum.

Benzerlerini arkadaşlarımın özel günleri için hazırlamayı düşünüyorum. Muhtemelen bu uygulamalarda kendi adını arayanların büyük çoğunluğu, sevdiklerine hediye olarak göndermeyi de amaçlamışlardır.

MT: Sizce markanın müşterilerine yönelik kişileştirilmiş ürün sunmasının olumlu ve olumsuz yönleri nedir?

Coca Cola, Nike, Dell gibi markalar açısından, bahsedilen şekilde kişiselleştirmenin olumsuz yönü olduğunu sanmıyorum. Aksine, müşteri bağımlılığını artırır. Benim Nike’ım, benim Coca Cola’m duygusunu verir. Bu markaların rakipleri benzerini yapmaya kalkarsa “kopyacı” diye anılırlar. Dünya çapındaki markalar da bu konuda ikinci olmayı göze alamazlar.

Ancak markası o düzeyde bilinmeyen şirketler için durum tersine işler. Sadece, kendi ismini ürün üzerine koyduğun bir şarap üreticisi veya istediğin resmi giydiğin bir tişört firması, yani bir web sitesi veya ürün sağlayıcı olmaktan öteye gidemeyebilirler. Daha ucuza benzer işi yapan rakipleri çıktığında zorlanırlar. Tıpkı kendi markasını tanıtamayan, süpermarketlere “özel markalı ürünler” sağlayan tedarikçilere dönerler.

MT: Markaların kişileştirilmiş ürün kavramını sıklıkla kullanmaya başlamasında tüketicilerin bireyselleşmesinin ve sosyal medyayı daha fazla kullanmasının bir etkisi var mıdır?

Siz daha farklı bir tasarım yaparsınız, onu sosyal mecralarda paylaşırsınız, arkadaşlarınızı da benzer işler yapmaya özendirirsiniz.

Philip Kotler, 1998’de İstanbul’a geldiğinde “Hızlı gıda ve hızlı tüketim şirketleri CRM yapamaz” demişti. “Temas süresi, müşteriyi tanımaya yetmeyecek kadar kısa” diyordu. Bugün gerek sosyal mecralar, gerekse bilgi yönetimi araçları sayesinde hemen her şirket belli düzeyde CRM yapabiliyor. Müşteri kendisini tanıtıyor, beğenilerini önce firmayla sonra arkadaşlarıyla paylaşıyor.

Bireyselleşme diyoruz ama benzer davranışlar birbirini izliyor. Herkesin “daha çok beğeni alan tasarım yapmaya çalışması” bireyselleşme gibi görünen bir toplumsal etkileşim. Sosyal mecralar da bunu tetikliyor.

Biliyorsunuz, Bilgi Üniversitesi’nde CRM dersi veriyorum. Bu dönem sınavlarından birinde “Hızlı tüketim şirketleri nasıl kişiselleştirme yapabilir?” diye bir soru fena olmaz.

MT: Sizce kişiselleşmenin gideceği nokta nedir?

Yukarıdaki tanımıyla kişiselleştirme, şirketin hazırladığı bir altyapı sayesinde müşterinin kendisi için özel bir ürün hazırlaması düzeyinde… Yani müşteri tarafından başlatılan bir eylem var.

Teknolojinin bugün geldiği noktada müşteri verilerini iyi kullanan şirketler, müşterinin bizzat kendisinin karar vermesini beklemiyor. Eylemi şirketler başlatıyor. Amazon neredeyse 10 yıldan beri “en okumak isteyeceğiniz kitabı” size teklif ediyor. Yurtdışında birçok elektronik ticaret şirketi, benzer şekilde sadece satın alma ihtimaliniz olan ürün ve hizmetleri teklif ediyor. Türkiye’deki gibi erkeklere dekolte örtücü, kadınlara oto cilası teklif edilmiyor.

Artık kişiselleştirme çok daha ileri noktalara taşınıyor. Müşterinin kullandığı cihaza (cep telefonu, tablet veya bilgisayara) hatta teklifin yapıldığı saate göre web sitesinin tasarımı ve içeriği değişiyor.

Tablet kullanıcılarının, akşam saatinde TV seyretmeye otururken eline tabletini aldığı; gün içinde cep telefonuna gelen teklifi açan bir kadının küçücük ekranda karşılaştırma yapamayacağı biliniyor.

Bu hanımın gördüğü ekranda sadece ürün ve “şimdi satın al” tuşu varken, aynı saatte aynı teklifi bilgisayarında açan kişiye karşılaştırma ve farklı renk olanakları da sunuluyor [3] .

Özetle kişiselleştirme müşteriler hakkında şirketin tüm bildiklerinden ve müşteri deneyiminden besleniyor. Kitlesel uyarlama değil nokta atışa doğru ilerliyor.

EKLER:

Proje İsrail’de çeşitli mobil uygulamalar ve videolar [4] ile desteklendi.
Çok kullanılan isimlerden biri değilse, tüketici memnun olmayabilir. Simto Alev’in Facebook’taki duyurusunu [5] ve diğer tüm yorumları okuyun.
Bu olguyu “Güç tüketicinin eline geçti” diye yorumlayanlara hayret ediyorum.

Resimlerin üzerine tıklandığında kaynağına ulaşılır.

Kapak resmi şuradan alıntıdır