YeniMedya16 ve BigData

Kadir Has Üniversitesi Yeni Medya bölümü tarafından (İsmail Hakkı Polat‘ın inanılmaz çabalarıyla) 21 Nisan’da beşinci kez gerçekleştirilen Yeni Medya’16 konferansının bu seneki konusu Big Data‘ydı.

YeniMedya16_4 (003)

Açılış konuşmasını yapan Prof. Dr. Sevda Alankuş (KHÜ İletişim Fakültesi Dekanı) hocadan sonra sahneye ben çıktım.

Benim konum Büyük Veri Kavramları ve Yeni Medya idi.

Sunuma veri’ye dayalı işlerin engellenemez yükselişi‘ni [1] anlatarak başladım.

sahnede-10

Ancak birkaç sene içinde bu konuda beceri sıkıntısı olacağını [2] da vurguladım.

sahnede-8-cropped

Veri’yle ilgilenen hemen herkesin bildiği bir olguyla devam ettim. Target, ergen müşterisinin hamile olduğunu ailesinden önce [3] biliyor.

Ailesinden önce bilmesi bir şey değil. ABD’de bankalar, bir erkeğin 2 sene içinde boşanma ihtimalini %80’e yakın olasılıkla biliyor.

sahnede-7a

Bu esnada, bazı erkekler başına gelecekleri bilmiyor olabilir.

Şirketlerin aslında müşterilerinin özel hayatıyla ilgilenmediklerini, kendi ihtiyaçları doğrultusunda bu veriler, işlediklerini anlattım. Burada önemli olanın ihtiyaç olduğunu,

İhtiyaç → Bilgi → Malumat (info)  →  Veri

veri’den değil ihtiyaç’tan başlandığını [4] vurguladım.

Daha sonra başka konuşmacılar da aynı konunun üzerinde durdular.

Bugünlerde çok konuşulan trendlerinsahnede-5-cropped

  • Akıllı Şehirler
  • Akıllı Alışveriş
  • Akıllı Evler
  • Giyilebilir Teknolojiler
  • Her Yerde Sağlık

tamamının verilerle ilişkili olduğunu anlatmaya çalıştım. Big Data’nın sadece sosyal medya verilerinden oluşmadığını, endüstriyel verileri [5] gözardı etmemek gerektiğini anlattım.

Sonra şu anda, yeni medyadaki paylaşımlar sayesinde kimin evlenmek üzere olduğunu, kimin çocuk beklediğini, çocuğun doğumundan itibaren her aşamadan haberdar olduğumuzu, kimin askere gittiğini… herkes hakkında hemen her şeyi bildiğimize dair birkaç örnek gösterdim.

Hangi sektörlerin bu bilgiyle daha çok verim sağlayacağına dair çalışmaları kısaca sundum.

Ve… Yeni medyanın pazarlamada yaptığı büyük değişikliğe değindim.

sahnede-1a

Bilişim çağını anlayan ve yeni medyadaki verileri doğru kullanan şirketler için izinli pazarlama bitmiştir.” diye vurguladım.

Karısından gizli sigara içen adamın yakalanmasına, bedensel engelli diye tazminat alıp aşırı sporlar yapanlara, koca adayını inceleyen genç kadınlara dair çeşitli örnekleri sundum.

Her şeyi Twitter’dan paylaşanları bekleyen sürprizi gösterdim

sahnede-9a

Hakkınızda o kadar çok şey biliniyor [6] ki, yarım saatlik işe alma görüşmesinden çok daha fazlasını bir tuşla elde ediyorlar.

Facebook’un hakkımızda bildiği 80 kişisel bilgiyi kısaca gösterdikten sonra CRM ustası Sean Madden’in Amazon’dan satın aldığı  Kindle konulu macerasını [7] anlattım.

Sean Madden’in Kindle cihazı bozulunca Amazon’u aramış. Amazon cihazın bozuk olduğunu ve iade alacağını kabul etmiş. “Yeni cihazı size gönderelim. Linkedin’den gördüğümüz kadarıyla daha önce cihazı teslim ettiğimiz işten ayrılmışsınız. 4Square’dan gördüğümüz kadarıyla tatildesiniz. Hangi adrese gönderelim” demişler.

Veri görselleştirme sayesinde kurumsal içeriklerin nasıl hazırlanması [8] gerektiğinin bile anlaşılabileceğini, ancak pazarlamacıların da veriyle çalışmayı öğrenmesi [9] gerektiğini anlattım.

Geleneksel medyanın yerini Yeni Medya’ya bıraktığını izliyoruz. “Bir müşterinin ne zaman, nerede, kiminleyken nasıl bir tepki gösterdiğini biliyorsak, ajansın “yaratıcı slogan”ına ihtiyaç duyar mıyız?” diye sordum. “Dikkat, ajanslar ortadan kalkacak demiyorum, değişecekler diyorum” diye de belirttim. Hepimizin başka hangi sektörlerde (belki de bizim sektörümüzde) benzer değişimin olacağını [10] düşünmemiz gerektiğini tekrarladım.

Bu konuya ilişkin oldukça ayrıntılı bir yazı hazırlıyorum. Reklam ajanslarının ve araştırma şirketlerinin nasıl değişeceğine dair tahminlerimi paylaşacağım.

Son olarak her bigdata toplantısında defalarca tekrarlanan kavramları ortaya koyup Klişe Tombalası [11] oynanmasını önerdim.

klise-tombala

Kimse ÇİNKOOO demedi ama Airbnb’den 6 kere bahsedildi.

Konferansın özet raporunu Somera yayınladı.

mention

Bu YeniMedya konferansı sona erdi. Artık önümüzdeki konferanslara bakacağız.

IBM’le Dijital Dönüşüm Sohbeti – 3

Dijital Dönüşüm konusunda IBM’den Juan Jose de la Torre (IBM’in Türkiye’nin de içinde bulunduğu bölgeye bakan Dijital Dönüşüm Lideri) ile yaptığımız uzun sohbet iki [1] , [2] yazısını yayınladım.

Pürüzsüz ve akışkan müşteri deneyimi tasarlamak için tasarımcı düşünmeye ve müşteri deneyimine ne kadar önem verdiklerini  bu iki [1] , [2] yazıdan okuyabilirsiniz.

Yakında, tasarım konusunda kognitif bilişimi nasıl kullandıklarını Maja Barrel ile sohbetimin [3] devamında yayınlayacağım.

Şimdi Juan Jose de la Torre ile sohbetimizin devamı…

.

Son zamanlarda, dijital dönüşüm denildiğinde IBM ve diğer büyüklerin (GE, SAP, vb.) SAĞLIK konusuna çok eğildiğini okuyorum. Sağlıkta dijital dönüşüm deyince ne anlamalıyız?

Acil bir durum olduğunda en yakın hastaneye gitmek zorunda kalıyorsun. Senin hakkında hemen hiç bilgisi olmayan hastaneye / doktora gidiyorsun.

Oysa, artık verinin aktarılması çok kolay.

Diğer yandan, her insan farklı özellikler gösterir. Senin özelliklerinin doktor tarafından bilinmesi gerekli

saglik-özetBigdata’yla ilgili olduğu için izlediğim bir sağlık konferansında [4] dinlemiştim. Kişilerin geçmişleri, yaşları, alışkanlıkları hatta sağlık dosyalarında yazanlar neredeyse aynı bile olsa gen yapıları, çeşitli hastalıklara yakalanma risklerini farklılaştırıyor. Gen özellikleri, ilaçlara da farklı tepkiler vermelerini sağlıyor. Birine iyi gelen ilaç, diğerinde ağır yan etkiler yapabiliyor. Kimilerine kırmızı et, sigaradan daha fazla zarar verebiliyor. (Yandaki şemayı ayrıntılı görmek için [4] )

Bu nedenle kişisel sağlık bilgilerinin ihtiyaç anında ulaşılabilir olması çok önemli.

Watson’un kognitif bilişim becerileri sağlık için kullanılıyor. Cognitive log design ile, Dünya’nın her hangi bir yerinde, senin hastalığına yakalanmış ve senin özelliklerine en yakın benzeyen kişiye yapılan teşhisler, tedaviler ve sonuçları doktorun bilgisine sunuluyor.

Giyilebilir teknolojiler, hastanın evindeki diğer cihazlar sayesinde, evde bakım yapan hastabakıcıların aktarabileceğinden daha fazla bilgi her an sistemlere aktarılabiliyor. Sadece tedavi değil, hastanın (veya yaşlının) ruh halini iyi tutmaya da yarıyor.

Bigdata doktorların teşhisi değil hastayı tedavi etmesini sağlıyor. Olası rahatsızlıkları, hastalıkları sorun yaratır seviyeye gelmeden fark etmeye (ve tedavi etmeye) imkan sağlıyor.

Gelecek, veriyi nasıl elde ettiğin ve bunu insan (müşteri / çalışan / hasta / vb.) için nasıl değer yaratacak şekilde kullandığınla ilgili olacak.

Verinin, teknik malzeme değil insan ile teknoloji arasında ilişkiyi anlatan ticari bir değer olduğunu anlamak gerekiyor.

Kognitif bilişim  ile artık evde eşine sorduğun gibi bir cümle kurarak bilgisayara sorabiliyorsun. Mutlaka EĞER (IF) ile başlayan cümle kurman gerekmiyor.

Bugünlerin en gözde konusu dijital dönüşüm. Teknoloji şirketleri gibi, birçok danışmanlık şirketi de dijital dönüşümden bahsediyorlar. IBM’in danışmanlık şirketlerinden farkı ne?

Danışmanlık şirketleri çoğunlukla üst düzey için okuma malzemesi üretiyorlar. Onların söyledikleri aşağı kademelerde çalışanlara inmiyor. Birkaç yüz sayfalık sunum dosyaları veriyorlar. Bunları da sunumlardan sonra genellikle kimse okumuyor.

Maalesef benim kişisel deneyimlerim de aynı yönde. Yirmili yaşlarda olup, sektörde hiç tecrübesi olmayan biri, genel merkezinden gelen bazı belgeleri okuyup, onun yaşı kadar süredir çalışana akıl öğretmeye kalkıyor.

Bir de parası karşılığında doğru – yanlış değişimi yapmaları söz konusu. Bir danışmanlık şirketi, müşteri odaklı altyapı sunumu yapmıştı. Projenin yöneticisinin itirazı üzerine hemen ürün odaklı altyapı sunumu yaptılar. Toplantı sonrasında onlara “Doğrusunun ürün odaklı altyapı olmadığını biliyorsunuz. Neden değiştirdiniz?” diye sorduğumda, “Paramızı o proje yöneticisi ödeyecek” demişti.

Böyle şirketlerle çalışmayı tercih edenler de var.

Danışmanlık şirketlerinin sunumuna bizzat katılanlar dışında kimse bu dosyaları veya sunumları okuyup, toplantıya katılanlara “burada ne söylemek istiyorlar” diye sormuyor.)

IBM müşterisiyle birlikte (co-creation) kolları sıvıyor.

  • Deneyim
  • Çözüm
  • Ürün
  • Tasarım

veriyor. Uçtan uca hizmet sunuyor.

Artık, dijital dönüşüm çağında danışmanlık de değişmeli. Danışmanlık şirketleri, müşterileri ile birlikte sürece dahil olmalılar.

.

Dijital Dönüşüm konusunda IBM’den Juan Jose de la Torre (IBM’in Türkiye’nin de içinde bulunduğu bölgeye bakan Dijital Dönüşüm Lideri) ile yaptığımız uzun [1] , [2] sohbet yazıları bitti.

Yakın zamanda, Türkiye’nin Dijital Dönüşüm Lideri Maja Barrel ile yaptığımız toplantının [3] notlarına devam edeceğim.

20 Nisan 2016

IBM’le Dijital Dönüşüm Sohbeti – 2

Dijital Dönüşüm konusunda IBM’den Juan Jose de la Torre (IBM’in Türkiye’nin de içinde bulunduğu bölgeye bakan Dijital Dönüşüm Lideri) ile yaptığımız uzun sohbetin ilk kısmını [1] yayınladım.

İlk yazıyı özetlersek…

Dijital Dönüşüm, dijitalizasyon ve dijitizasyonun üzerinde bir olgu. İnsanı (müşterileri, çalışanları, tedarikçileri, tüm paydaşları) işin merkezine alıyor.

Herkes Facebook, Uber, Airbnb, Twitter, VISA, Fourseasons’ı örnek gösteriyor ama her sektördeki her şirkete bunları örnek göstermek doğru değil. IBM, bu şirketlerin neyi farklı yaptıklarını ve geleneksel şirketlerde değişimi engelleyen faktörleri incelemiş.

IBM-3

Geleneksel şirketlerde el atılması gereken noktaları belirlemiş.

Şimdi sohbetin devamı.

.

Durum tesbitine katılıyorum. 30 yılı aşkın iş yaşamım da bunları doğruluyor. Gelelim IBM’e…

IBM, bu dönüşümü gördüğü için kendi de dönüşüm sürecine girdi. Tasarım konusunu önemsiyoruz. Geçtiğimiz birkaç yıl içinde 9000 tasarımcı istihdam ettik.

IBM-4

Bu tasarımcılar, müşteri / kullanıcı deneyimini pürüzsüz şekilde tasarlamaya çalışıyorlar. Burada tasarıma sadece bir “estetik” meselesi olarak yaklaşmıyoruz. İş stratejisi, teknoloji ve estetik’i bir arada düşünüp, müşteriye hangi tasarımla en doğru hizmeti verebiliriz konusuna odaklanıyoruz.

Bu noktada okurlara şu 2 habere dikkat etmelerini öneririm.

IBM Ocak ve Şubat aylarında birkaç tane büyük dijital ajansı satın aldı.

IBM-5

ve

IBM-6

Böylelikle IBM, dijital müşteri deneyimini anlayan tasarımcı sayısını ciddi oranda arttırdı.

Geleneksel şirketlerin her soruna çözüm olarak bir ürün önermesi (sorunları anlamaya çalışmadan çözüm üretmesi) yerine, önce müşteri ihtiyaçları analiz ediliyor. Tasarımcı Düşünme (design thinking) her aşamada müşteri ve kullanıcı ihtiyaçlarını ele alıp inceliyor.

SİLO kavramının “müşterinin ne istediğini en iyi ben bilirim” bakış açısından çıkıp “deneyim haritası” (experience map) oluşturuluyor.

Bu noktada bir anımı anlatmak isterim. Bir şirkette Satış Müdürü “Ben müşteriyle 5 – 10 dakika konuşursam, ne istediğini hemen anlarım” dedi. Az sonra konuşan Genel Müdür Yardımcısı “Ben müşterinin ne istediğini gözünden anlarım” dedi. Aradan birkaç dakika geçmişti ki Genel Müdür “Ben müşterinin ne istediğini kendisinden bile iyi bilirim” dedi.

JJ “geleneksel şirketlerin bakış açısını” anlatırken aklıma bu açık arttırma geldi.

Müşteriyi etkileyen faktörler

  • Motivation (Motivasyon)
  • Issues (Olgular)
  • Drives (Dürtüler)
  • Sentiments (Duygular)

bazen verilerden, bazen bizzat müşterilerden öğreniliyor.

Başarılı şirketler, her müşteri deneyimini (sadece geri bildirimleri ve şikâyetleri değil, verileri de kullanarak [2] ) öğreniyorlar. Bu sayede sadece geçmişi değil geleceği (müşterinin değişen davranışlarını ve trendleri de) anlıyorlar. Hizmetlerini bu doğrultuda geliştiriyorlar.

Sonra bu deneyimin hangi aşamada ve hangi teknolojiler kullanılarak daha iyi ve pürüzsüz yapılacağına bakılıyor.

Teknoloji her etkileşimin, iyi bir deneyime dönüşmesi için kullanılıyor.

Tasarımcı Düşünme (design thinking) bu kavramların merkezinde. Tasarım, ürünlerin (çözümlerin) nasıl göründüğü değil, nasıl tüketildiği ile ilgili. Amaç müşterinin deneyimini tasarlamak.

Bu vesileyle tekrarlayayım. Sizin iç süreçlerinizin ne kadar karmaşık olduğu kimseyi ilgilendirmez. Müşteriniz ve çalışanlarınız pürüzsüz ve akışkan bir deneyim yaşamak isterler.

.

Yazı – benim eklemelerim nedeniyle – uzadıkça uzadı. Kalan kısmı [3] yayında.

19 Nisan 2016

IBM’le Dijital Dönüşüm Sohbeti

Şubat ayında IBM’in Türkiye’deki Dijital Dönüşüm Lideri Maja Barel’i (Maja “Maya” okunuyor) dinleme şansım olduğunu ve Watson isimli yapay zeka aracıyla güçlendirilmiş olan ‘Social Command Center’ adlı yazılımını [1] aktarmıştım.

Diğer teknoloji ve yapay zekayle ilgili sosyal medya yazarlaeının da katıldığı toplantının öncesinde ve sonrasında Maja ile sohbet etme şansım da oldu. (Hemen her gittiğim yere erkenden varmanın böyle avantajları olabiliyor.)

Bu sohbetlerde, IBM’in dijital dönüşüm konusunda yaptıklarını izlediğimi ve uygun bir zamanda sadece dijital dönüşüm konulu sohbet etmek istediğimi söyledim. IBM’in Türkiye’nin de içinde bulunduğu bölgeye bakan Dijital Dönüşüm Lideri Juan Jose de la Torre (aşağıda JJ diye bahsedeceğim) Türkiye’ye sıkça geliyormuş. Onunla bir sohbet toplantısı düzenlendi.

Hem JJ, hem de Maja’nın katıldığı bu sohbette IBM dışından tek kişi bendim. Bu durum bir açıdan beni sevindirdi. Aynı zamanda üzerimde sorumluluk hissettim. Tuttuğum notlardan ve aklımda kalanlardan yararlanarak bu güzel içeriği paylaşmaya çalışacağım. Keşke JJ ve Maja “dijital dönüşüm” konulu konferanslarda veya panellerde daha çok yer alsa.

Aşağıda sohbetimiz yer alıyor. Arada eğik yazıyla aktarılanlar, sohbeti bloga yazarken benim eklediklerim.

Bazı kavramları bilerek ingilizce bıraktım. JJ’in anlattığı kavramların yanlış anlaşılma riskini göze alamadım. Yanlarına kendimce Türkçesini yazdım. Siz daha güzel Türkçe kavramlar önerirseniz düzeltirim.

IBM’in dijitizasyon, dijitalizasyon ve dijital dönüşüm konularında bakış açısını öğrenebilir miyim?

JJ önce şu şekli çizdi. Sonra da anlatmaya başladı.
IBM-1
Dijitizasyon: Gelir arttırma odaklı düşünülüyor

  • Müşteriye sosyal medya hesapları, websayfası gibi dijital yollarla ulaşılmaya çalışılıyor.
  • Ancak bu şirketin dijital kültürü benimsediği/kavradığı anlamına gelmiyor (örn. Mesaisi 5:30’da biten kurumsal facebook sayfası “dijital dönüşüm” ün doğru anlaşılmadığını gösterir)

Dijitalizasyon: Maliyet azaltma

  • Çoğunlukla var olan süreçler dijital süreçler haline getiriliyor..
  • Ancak burada da dijital kültür benimsenmez/kavranmaz ise, hesabını tek klikle açıyorsun ama kartını kullanmak için 1 hafta bekliyorsun. Bu da “dijital dönüşüm” değil.

Dijital dönüşüm ise bu iki kavramın arasında kalan kısmı temsil ediyor. Ve asıl “değer” içeren kısım, müşteriyi odaklayan kısım o kısım.

Dijital Dönüşüm, bir yandan maliyetleri azaltırken, aynı zamanda gelirleri de arttırmayı amaçlıyor. İşin içindeki insanı öne çıkarıyor. Müşteriyi, tedarikçileri, çalışanları ve diğer paydaşları dikkate alıyor. Dijital dünyanın gerektirdiği yeni kültür ve yaklaşımın benimsenmesini gerektiriyor.

Herkesin örnek verdiği şirketler artık klişe oldu. Konferanslarda bunları duymaktan sıkıldık.

Evet. Herkes Facebook, Uber, Airbnb, Twitter, VISA, Fourseasons’ın başarılarından bahsediyor. Bugün çok konuşulan bir sohbet akçesi de olsa, bir sanayi şirketine bu şirketleri örnek göstermek doğru değil.

Bu şirketlerin neleri değiştirdiği konusundaki ortak yönlerini incelediğimizde ortaya:

  • Asset Ownership (Varlık Sahipliği – Mülksüzleşme)
  • Iconic Brands (Markalaşma)
  • Vision translated to users (Kullanıcıya aktarılmış vizyon)
  • Customer Experience (Müşteri Deneyimi – Beta sürümü)
  • Omnichannel (Çok Kanallı)
  • Mobile first (Önce mobil)
  • 360 view (Ürünün ötesi)

kavramları öne çıkıyor. Şirketler, yukarıda sayılan (Facebook, Uber, Twitter, Airbnb, VISA, Fourseasons) örnekleri taklit etmeye değil, onların değişime öncü ortak özelliklerini alıp bunu kendilerine nasıl uyarlayacaklarına bakmalılar.

Asset ownership (Varlık Sahipliği) Konfiçyus’un bundan 2500 yıl önce söylediği gibi “zenginlik sahip olmakta değil, kullanmakta saklıdır” [2] cümlesini Alibaba, Uber ve Airbnb hayata geçirdiler. Müşterinin hayatını kolaylaştırdılar.

Müşteriler taksiye binmek istemiyor, bir yerden diğerine gitmek istiyor. Müşteriler otele gitmek istemiyor, bir yere gidip orada kalmak istiyor. Dolayısıyla bu hizmetin kendilerine sunulmasını istiyor. Aracın veya odanın sahibi – genellikle – pek de önemli değil. Onu kullanmak önemli

Uber, Facebook gibi firmalar kişilerin (son kullanıcının) beklentilerini değiştirdi. Herkes kişiselleşme ve hızlı, kaliteli hizmet bekliyor. Her gün, bir önceki deneyiminden daha iyisini istiyor. Evet, tüm şirketler son kullanıcıyla muhatap olduğunda bu yüksek beklentiyi karşılamak zorunda ancak eski şirketlerin/sanayi şirketlerinin illa kendilerini Uber’e dönüştürmelerini gerektirmiyor. Bu zaten gerçekçi de değil.

Geleneksel şirketlerde aşağıdaki bloklar var.

IBM-2

Geleneksel şirketler, Uber gibi örneklere bakarak bu blok anlayışlarını değiştirmeleri gerekiyor:

  • Yenilikçilik, herkesin işi değil. Sadece önceden görevleri saptanmış ArGe dapartmanının işi diye düşünüyorlar. Bu anlayışı yıkmalılar ve inovasyon ekosistemi yaratmalılar.
  • Departmanlar arasında kalın duvarlar var. Örneğin konu Pazarlama ise, her şeyin pazarlama içinde halledilmesi gerekiyor. Zorunlu olarak diğer departmanlarla çalışılıyorsa, onlara iş isteği yapılıyor. “Onlar dediklerimizi yapsınlar, yeter” diye düşünülüyor. Birlikte çalışma veya birlikte geliştirme söz konusu değil. Bu anlayışı yıkmalılar ve işbirliği yapmalılar.
  • Sürekli bir “hemen pazara çıkalım” baskısı var. Diğer yandan da pazara her şeyiyle tamamlanmış bir ürünle çıkmak zorunda hissediyor. Bir yanlış olursa kötü duruma düşmemek için birçok test yapıyor. (Yani hem pazara erken çıkmak istiyor, hem de pazara çıkma süresini uzatıyor.) Şirketler daha “çevik” olmayı öğrenmeliler.
  • Maliyet her zaman önemli unsur. Bundan ötürü, müşteriyi en çok karşıladığı, en fazla müşteri teması yaşadığı kanal olan çağrı merkezini, en az eğitimli ve en ucuz kişilerle dolduruyorlar. Müşteriyi, maliyet kaygısının önüne geçirmeliler.

Yukarıdaki geleneksel şirket kavramıyla bakıldığında bazı hayaller gerçeklerle örtüşmüyor. Tele-konferans yapılması için çok sayıda donanım ve yazılım alınıyor ama hâlâ insanlar daha çok iş yolculuğu yapıyor. İnsan dokunuşuna ihtiyaç duyuluyor.

Amazon ve E-bay’in (Türkiye’de E-bebek’in) mağazalar açmasının nedeni de bu.

.

Bir saatten fazla süren sohbetimizde sayfalarca not almışım. Devam yazıları [3] ve [4] yayında.

18 Nisan 2016

Perakendede İstisnaları Anlamlandırma

Geçen ayki yazımızda, bir müşterinin satın aldığı ürünlerin, dükkanımıza geldiği günlerin ve saatlerin, farklı yerlerdeki dükkanlarımızı ziyaret etmesinin, internet sitemizde baktığı ve zaman geçirdiği sayfaların ne anlama geleceğini tartışmıştık. Bu temaslar sayesinde edindiğimiz bilgilerle müşteriyi ne kadar iyi tanıyabileceğimizi ve böylece ona en doğru teklifi yapabileceğimizi görmüştük.

Bugün, müşterilerimizi iyi tanıdığımız zaman, farklı davranışlarından da anlam çıkarabileceğimizi göreceğiz.

Diyelim ki müşteriniz çalışan kadın. Hatta, büyük şehirlerde çokça kullanılan deyimle “plaza insanı”. Plaza insanı bir kadının yoğun bir iş hayatı olduğunu, sabahın erken saatlerinden akşamın geç saatlerine kadar çalıştığını size uğrayıp alışveriş yaptığı saatlerden biliyorsunuz.

Bazen işyerinin yakınındaki AVM’deki dükkanınıza öğle saatlerinde uğruyor. Böylece yemeğini bu AVM’de yediğini ve arada alışveriş yaptığını da anlıyorsunuz.

Bu plaza çalışanı market alışverişinde arap sabunu satın alıyor. Oysa daha önceki alışverişlerden yola çıkarak, bu hanımefendinin evinde otomatik bulaşık ve çamaşır makinelerinin olduğunu biliyorsunuz. Böyle bir istisna olduğunda ne yaparsınız? Sizce hanımefendinin arap sabunu satın alması ne anlama gelir?

Bu soruyu çok sayıda 30 yaş civarında kişiye soruyorum. Erkekler çoğunlukla “kadınının işten kovulduğunu” söyler, kadınlar ise “eve temizlikçi geldiğini” belirtir. Kadınların önermesi doğrudur. Ayrıca, plaza insanı işten kovulsa bile, arap sabunuyla temizlik yapmaya girişmez. En azından epey zaman beklemek gerekir.

Bu hanımefendi, temizlenmiş ve hazırlanmış ıspanak değil de demet ıspanak satın almışsa ne düşünürsünüz? Yoğun iş hayatı nedeniyle eve kendisini zor atan müşteriniz, o saatten sonra ıspanak demetlerini defalarca yıkayıp kumunu, çamurunu temizlemeye zaman ayırır mı? Mutfakta saatler geçirmeyi göze alır mı?

Bu vakayı da hemen her eğitimde sorarım. Erkekler “Sevgilisine yemek yapacak” diye varsayarlar. Kadınlar ise “Evde yemek yapan biri var. Ya annesi gelip yemek yapacak, ya da evdeki temizlikçi yemek de yapıyor” derler.

Bu örnekte de, çoğunlukla kadınların söyledikleri doğru çıkar.

İşin ilginç yönü şudur. Yukarıdaki örneği bir kadın değil de, plaza çalışanı erkekler için sorduğumda hemen herkes “eve temizlikçi geliyor” ve “annesi yemeklerini yapmaya gelmiş” gibi teşhislerde bulunur.

Eğer ilk aşamada doğru tanımlama yapmışsak, satın alma davranışlarındaki farklılıklar sayesinde bu hanımefendiyi, alışverişi tekdüze giden diğer müşterilerden daha fazla tanımaya başlarız. İstisnaları müşteriyi daha iyi tanımak için kullanırız. Bu nedenle istisnaların saptanması ve yeniden anlamlandırılması önemlidir.

Yukarıda verilen örnekler marketler için geçerli olmakla birlikte, istisnaların anlamlandırılması süreci çok sayıda perakende sektöre uyarlanabilir.

Kendisine uygun ebatların dışında, daha büyük ölçülerde giysi aldığında annesi için satın aldığını anlarsınız. Anneler gününde, birbirine benzer kumaş ve desenlerde iki ayrı büyük beden giysi almışsa, birini kendi annesine diğerini kaynanasına alıyordur. Böylece evli olduğunu çıkartırsınız. Gelecek seneki anneler günü için şimdiden bilgiyi kayıt edersiniz.

Hepimizin bildiği “ABD’li market zinciri Target, müşterisinin hamile olduğunu ailesinden önce biliyor” öyküsü de, istisnaların değerlendirilmesi ve anlamlandırılması sayesinde ortaya çıkmıştır.

Yukarıda anlatılan örnekten alınacak çok sayıda ders var.

  1. Eğer ana modeli doğru oluşturduysanız, yani doğru segmentasyon yapmışsanız müşterinin her istisna davranışı sizin daha fazla bilgi edinmenizi sağlar.
  2. Bir ürün veya davranış, tek bir biçimde anlamlandırılmaz. Aynı ürün veya işlem farklı segmentler için farklı anlamlandırılır.
  3. Her bir ürün veya işlem için ilk aklımıza gelen anlam doğru olmayabilir. Geçmiş verilerimize, segmentasyonumuza ve müşteri deneyimine göre anlamlandırma yapabiliriz.

Bu nedenle, anlamlandırma usta (müşteriyi dinleyen, gözleyen, anlayan, müşteri deneyimlerini bilen) pazarlamacının işidir.

Eğer müşteri tanımlarını doğru yapmışsanız, hemen her müşterinizin her davranışından anlam çıkartabilirsiniz. Bu da müşteriyi daha iyi tanımanızı ve hep doğru teklifler yapmanızı sağlar. Zaten kısıtlı zamanı olan müşteriniz, rakiplerinizi düşünmez bile.  Size ne mutlu.

.

Bu sitede daha önce yer alan birkaç yazıdan alıntılar içeren bu yazı, Türkiye Perakendeciler Federasyonu Dergisi PERDER’in Nisan sayısında yayınlanmıştır.

Mağazada Dijital İletişim 2

Harvard Business Review’nun Mart 2015 tarihli sayısında İsmail Hakkı Polat ve Ercüment Büyükşener ile yazdığımız Değişen Pazarlamada Değişmeyen Üç Temel isimli yazıda şu örnek vardı:

Hem e-ticaret yapan, hem de çok sayıda mağazası bulunan bir bebek-çocuk giysileri firması piyasada sıkça değişen trendleri takip etmek istiyordu. Yapılan çalışmada, müşterinin tercihlerinin ilk olarak hangi noktalarda yakalanabileceğine karar verildi. Sonra da aşağıdaki iş akışı oluşturuldu.

Kendi e-ticaret sitesinde ve mağazalardaki kiosklarda çokça aranan ürünleri hemen inceliyor. “Süpermen tişörtü veya pijaması” aranmaya başlayınca, geliştirilen robotlar sayesinde hızla sosyal mecralarda ve Google, Yandex, vb. arama motorlarında araştırma yapıyor. Bu yönde gelişen bir trend olup olmadığını gözlüyorlar.

Yani sadece kendi iç verileriyle hareket etmiyor. Genelde bu yönde bir eğilim olup olmadığını da çeşitli mecralardan denetliyor.

Eğer eğilim varsa hemen gerekli aksiyonları alıyor. Tedarikçilerini harekete geçiriyor. Aranan ürünleri, rakiplerinden daha önce mağazalarına sevk ediyor. Aradığı ‘Süperman pijaması’nı bulan anne hemen sosyal medyada yayınlıyor. Şirket adına promosyon yapmaya başlıyor.

Benzer bir kurguyu Zara’nın Çin’de başardığını da [1] yazmıştım.

IBM-perakende-7

Bugün bir Türk girişimi olan Pisano‘nun [2] yaptıklarından bahsedeceğim.

Bir mağazalar zincirine Pisano’nun müşteri içgörülerini soran kioskları koyuluyor. Bu kiosklarda yer alan “Mağazamızda hangi ürünleri görmek istersiniz?” sorusuna verilen cevaplarda büyük oranda aynı ürünün adının geçtiği fark ediliyor.

İşletme, müşteri tarafından istenen ürün stoğunun o mağazada bittiğini fark ediyor. Bunun üzerine bu üründen mağazaya getiriliyor.

Çok kısa süre içinde mağazanın satışlarında gözle görülür bir artış oluyor.

Pisano-1

Mağaza içi iletişim sadece müşteriler için değil, müşteri adayları için de kullanılabilir. Sadece satın alanlar değil mağazayı gezip bir şey almadan çıkanlardan da bilgi alınabileceğini unutmamak gerek.

.

Bir giyim mağazasında Pisano kioskları hem kasada hem de mağaza çıkışında bulunuyor. Mağaza çıkışındaki kiosklar “müşterinin neden mağazada alışveriş yapmadığını” ölçmek için kullanılıyor.

Bu çıkış kiosklarında alınan cevaplardan mağazada üretilen gömleklerin hepsinin klasik kesim olduğunu ve müşterilerin slim fit kesim gömlek bulamadıkları sonucu ortaya çıkıyor. Bunun üzerine mağazaya slim fit kesim gömlek getiriliyor. Satışlarda gözle görülür bir artış meydana geliyor.

.

Dijital dünyanın bir kuralı da sadece iç entegrasyon değil, dış verilerle çalışma becerisini de göstermektir.

Yukarıda vurguladığım gibi, Pisano’nun ürettiği mağaza içi bilgi, dış ortamlarla test edilebilir. Böylece sadece mevcut müşteriler dışındaki potansiyel de anlaşılır. Pazarlama çalışmaları sosyal mecralardaki iletişim ile desteklenirse, daha önce müşteri olmamış kişiler bile müşteri yapılabilir.

6 Nisan 2016

Müşteri / Hedef Kitle Farkı – Video

CRM projelerinde en önemli saptamalardan birinin “müşterinin işlevsel tanımı” olduğundan daha önce bahsetmiştim.

[1] İşlevsel Tanım
[2] Müşterinin İşlevsel Tanımı
[3] Müşterinin İşlevsel Tanımı – 2
[4] Müşterinin Tanımı

Bir de video [5] var

Ben müşterilerini sorarım, onlar hedef kitlelerini tanımlarlar. Yukarıda belirttiğim videonun [5] devamı burada [6] .

video-musteri-hedef

Bu kısa videoda [6] , girişimcilik merkezlerinden birindeki sohbetimi anlattım.

1 Nisan 2016