Kampanya Altyapısı konusunda

Gerek CRM yol planı hazırlarken, gerekse müşteri odaklı veri ambarı oluştururken nasıl bir yol izlenmesi gerektiğini daha önce paylaşmıştım [1] , [2] .

Her şirketin “müşteri değerini / faydasını” artırarak verimini ve gelirlerini çoğaltmak” [3] için saptadığı iş ihtiyaçlarını belirlemesi gerekiyor.  Sonra da bu iş ihtiyaçlarını çözmek için en ayrıntılı yanıtlar hazırlanmalı [4] , [5][6] .

Danışmanlık (ve CRM eğitimi) çalışmalarım sırasında daha fazla örneğe gerek duydum. Aşağıdaki örnek de bunlardan biri.

Yol Planı Hazırlığı [2] yazısındaki iş ihtiyaçlarından biri ele alalım:

Herkese benzer kampanyalar yapmak yerine, promosyonlarımızı verim artıracak doğru kişilere yönlendirerek iletişimden tasarruf yapılması

Herkese aynı / benzer mesajlar gönderildiğinde ne oluyor?

Müşterilere zaten kullandıkları veya hiç ihtiyaçları olmayan ürünler / hizmetler teklif ediliyor.

Digiturk-1
Veya  erkekleregrup_buying

hem uygun olmayan, hem de 3’er kez tekrarlanan…

Yine erkeklere

SPAM-1-0

böyle teklifler gidiyor. Hem gereksiz maliyetler oluşuyor, hem de müşteri rahatsız oluyor. Bu nedenle bizi SPAM LİSTESİ’ne atıyor. Bir daha müşteriye ulaşamıyoruz.

Doğru müşteriye doğru ürün / hizmet eşleşmesini nasıl yapacağız?

Önce mevcut müşterilerin satın alma ihtimali en fazla olan ürün / hizmeti saptayacağız.

Müşterilerin satın alma ihtimali en fazla olan ürün / hizmeti nasıl saptayacağız?

Müşteriler ile aynı özelliklere sahip verimli müşterilerin hangi ürün/hizmetleri kullanarak verimliliği sağladığını / arttırdığını belirleriz. Müşterileri verimli kılan ürün / hizmet sıralamasını buluruz. Böylece mevcut segmentlerin ürün kullanım patikaları çıkarılır. Bu patikalar doğrultusunda, müşterinin içinde bulunduğu segmente göre, bir sonra kullanması en yüksek ihtimali olan ve verimi en çok artıracak ürün teklif edilir [7] .

Müşteri segmentlerini nasıl saptayacağız?

Bulunduğumuz sektöre göre önceden belirlediğimiz verileri esas alarak benzer özellikleri olan müşteri grupları oluşturacağız [8] .

Tekliflerimizi müşterilere nasıl iletiriz?

Hangi teklifimizi, hangi kanaldan yaparak verimli müşterilerimizi ikna etmiş ve bizden ürün/hizmet almasını sağlamışsak, aynı kanalları kullanırız. Yani, mevcut verimli müşterilerimiz ile oluşturduğumuz ilişkiye ait tüm (teklif, kanal, söylem, ve saire) bilgi birikimimizden yararlanırız [9] .

Müşterilerimizin tekliflerimize karşı tepkilerini nasıl ölçeriz?

Müşteri tepkisini birçok açıdan değerlendiririz.

  • Kabul / red / yanıtsız oranları
  • Geri dönüş süresi (özellikle SMS ve e-posta gibi anında dönüş yapılabilecek kanallarda çok daha önemli)
  • Söyleme karşı tepki

Özellikle e-posta ile yapılan tekliflerde
– açılmama,
– açılma,
– içindeki link’e tıklama,
– geldiği sayfada geçirdiği süre.

  • Kabul ve red edenlerin ortak özellikleri (Bu bilgiyi daha mikro segmentler oluşturmak için kullanırız.)

Böylece, sadece teklifimizin başarı oranınını bulmayız. Müşteri ile yaptığımız her temas, bir test gibi yönetilir. Her bir iletişimden alabileceğimiz kadar ders çıkarmaya da çalışırız.

Eğer yanıtsız bıraktıysa, müşterilerimiz dükkana / bayie / acenteye / şubeye geldiği zaman en son teklifimiz hakkında ne düşündüğünü sorarız. Her müşteri temas noktasında doğru müşteriye doğru teklif yapmak için azami bilgi almaya çalışırız.

= = =

Bu görüşme sayesinde YOL PLANI’na ekleyeceklerimiz şunlar:

  • Segmentasyon

Zamanla
– Ürün kullanım patikası
– Ürün / hizmet özelinde dinamik segmentasyon alt yapısı

  • İletişim tercihleri alt yapısı
  • Teklif önceliklendirme alt yapısı
  • Kampanya performans ölçümü alt yapısı

= = =

Burada tekrarlayayım. CRM yol planı oluştururken, “İdeal CRM’den beklentilerimiz” ile başlarız. Her bir beklentiyi gerçekleştirmek için gereken bilgi ve süreç ihtiyaçlarını belirleriz. Dolayısıyla YOL PLANI’na ekleyeceğimiz bilgiler ve süreçler açık ve net olana kadar devam ederiz.

Yol Planı Hazırlığı [2] yazısındaki tüm soruları bu detayda yanıtladıktan sonra, CRM Yol Planı hazırlamaya başlarız.

15 Nisan 2014

Kapak resmi şuradan alıntıdır

KişiselleştirMEme Örnekleri 2

Kişiselleştirme yazılarına banka ve GSM örnekleriyle başlamış [1] ve farklı sektörler için devam edeceğimi söylemiştim.

Bugün sırada kanal TV sektörü var. Yani Digiturk, D-Smart, TeleDünya gibi şirketler.

Dünya böylesi bir komiklik yapmıyor

Digiturk-1

Bu yanlışın üstünde durmayalım. “Neler yapılabilir” onu konuşalım.

Kanal TV şirketleri önce müşterilerini tanıyıp segmentasyon yaparak “hangi dizileri kimler izliyor, maçları kimler seyrediyor, kimler haberleri kaçırmıyor” diye modellemeye [2] başlayabilirler.

Hafta içinde mesai saatlerinde seyredilenler ve mesai sonrasında seyredilenler farklıysa, anlamlandırma [3] başlar.

Bazı programlar anlamlandırmayı kolaylaştırır:

  • TV’de uzaktan eğitim programları
  • Sabah kadın programları
  • Futbol maçları
  • Futbol maçları dışındaki (Eurosport gibi) programlar
  • Sürekli borsa haberleri veren kanallar
  • İnce esprilere dayanan kısa diziler
  • Mad Man veya House of Cards gibi diziler
  • Yemek programları

“Nasıl anlamlandırırız?” diyorsanız:

Mesai saatlerinde hiç spor programı izlenmezken maç akşamları ve hafta sonunda sürekli futbol seyrediliyorsa fikir edinilir. Maç saatlerinde bir dizi kesilip doğrudan maça giriliyorsa, evde iki kişinin yaşadığının yanında, televizyonun kumandasının kimin elinde olduğu bile anlaşılır.

Buradan alınacak önemli ders: Farklılıklar daha çok bilgi verir. Hafta içi veya hafta sonu, mesai saatinde veya dışında hiç değişiklik olmadığında yeterli sayıda fikir üretilemeyebilir.

Kocasının evde olmadığı akşamları, maç saatinde dizi izlenmesinden anlayabilirsiniz.

Kesinlikle kaçırmadığı bir diziyi veya maçı seyretmiyorsa ve televizyon kapalıysa ya evde değildir, ya da misafir gelmiştir.

Geri alma özelliği olan uygulamalar daha çok fikir verebilir. Yemek programında içerindeki malzemelerin olduğu kısım donduruluyorsa, “o yemeği yapmaya niyetli olduğunu” bile anlayabiliriz. Hatta buradan yola çıkıp, aşçılık düzeyini bile buluruz.

Sabah 08.30’a kadar dünkü maçların özetleri veya borsa haberleri izlenip, günün sonrasında akşama kadar bunlara hiç bakılmıyorsa ve kadın programları izleniyorsa, kocasının evden çıkış saatini de anlayabiliriz.

Bazen Türkçe altyazılı, bazen ise İngilizce izleniyorsa, farklı yabancı dil seviyesinde kişiler olduğunu öngörebiliriz.

Evde 2 ayrı televizyon varsa ve birbirinden çok farklı programlar seyrediliyorsa, daha fazla anlamlandırma ipuçları elde edersiniz. Hangi programlar olduğunda, televizyonlardan biri kapatılıp hane halkı tek bir kanalı izliyor diye modelleyebilirsiniz.

Yukarıdaki anlamlandırmalar bazılarımız için farklı olabilir. Siz muhtemelen daha iyi anlamlandırılacak modeller kurabilirsiniz.

Zaten %100 geçerli bir model olamaz. Sürekli veri analizi ile modellerin ince ayarı yapılır. Kimler için geçerli olduğu test edilir. Segmentasyondan kişiselleştirmeye geçiş bu şekilde başarılır.

Kişiselleştirme bu aşamada önemli olmaya başlar.

Reklamlar başlayınca zaplanmasının nedeni, bizi hiç ilgilendirmemesidir. Bizim için anlamlı olsa, izlemek isteriz.

Herkese aynı reklamları göstermek yerine, daha fazla geri dönüş alacak reklamları devreye sokarsınız. Doğru hedef kitleye daha az maliyetle ulaşırsınız. Hiç ilgilendirmeyen mesajları, reklamları devreye sokarak izlemeyi azaltmazsınız.

İzleyicilerinize (müşterilerinize) uygun programları, dizileri önerirsiniz. Kendi dizilerinizin web sitelerini de devreye sokarak, gelirlerinizi artırabilirsiniz.

Bunlar yeni değil. ABD’de 7 – 10 yıldan beri uygulanıyor.

Müşteri (veya izleyici) ile temas edilen her noktada segmentasyondan kişiselleştirmeye doğru gidilmelidir.

14 Nisan 2014

Kapak resmi şuradan alıntıdır

Sonraki yazıda başka bir sektörden örnek vereceğiz