CRM ve CXM

SAP, müşteri deneyimini izleme ve raporlama şirketi Qualtrics‘i 8 milyar dolara satın almış. (Bu haberi Umut Aydın’ın bir tweet’i sayesinde öğrendim.)

Bu tweet’i okuyunca aklıma Şubat 2014’de SAP’nin o zamanki Start-Up Focus Program Türkiye Sorumlusu Cenk Sezgin ile yaptığım sohbet geldi. Bu sohbetin özeti:

SAP artık her şeyin en doğrusunu bilen Alman kültürünü bırakıp, yeniliklere ve geri bildirimlere daha açık Silikon Vadisi kültürüne doğru yöneliyor. İnovasyon kültürünü kurum içinde yaymaya çalışıyor.

Bunları Twitter’da paylaştım. Hemen sonrasında şu tweet geldi.

Tayfun Yılmaz‘a “yanıtımı uzun bir blog yazısıyla vereceğim” demiştim. Okuyacağınız bu yazı, yukarıdaki sorulara yanıt arıyor.

😉

Önce, dijital reklamcılığın son durumuna bir bakalım. Dünya’nın en çok para kazanan dijital ajans ağları kimlermiş:

AdAge dergisinin 2016 sıralamasına göre:

Meraklısına 2015 sıralaması da şurada. O yazıda, veri ve reklamın birlikteliği hakkında önemli ipuçları var.

Veri ve yaratıcık bir araya gelince neler oluyor

ve

diye merak ederseniz, bağlantılı yazılara göz atmanızı öneririm.

Ayrıca, IBM’in veri ile yaratıcılığı dijital ajanslarda birleştirmesi konusunda çalışmalarına ait bazı gazete haberleri de burada.

Bu yazılardaki konuları bir araya getirip özetlersek: Verinin giderek artması, yaratıcılığın önemini ortadan kaldırmıyor, aksine arttırıyor.

İşte bu noktada müşteri deneyimi öne çıkıyor. Elinde veri olup, bunun hangi deneyimin bir parçası olduğunu bilmeyenler, büyük yanlışlar yapıyor.

  • Bir sene önce yılbaşında kırmızı kadın iç çamaşırı alan erkeklerin evlerine indirim kuponu gönderiyor [ → ilgili yazı ]

Elinde veri olmayanlar da müşteri deneyimini anlamayınca, benzer yanlışlardan kurtulamıyor.

😉

Demem o ki, işin içinde veri, modelleme, kişiselleştirme olmazsa zaten müşteri deneyimini anlamak mümkün olmaz. Yani CRM olmadan CXM yapılamaz. Bu nedenle “CXM 👍🏻, CRM 👎🏻 “diyemeyiz.

Müşteriyi tanıyacak verilerin (zorlama yapmadan) toplanması; müşterinin deneyimini kesintisiz ve sürtünmesiz yapmak için o verilerin doğru zamanda, doğru temas noktasında olmasının sağlanması; sadece veri halinde değil anlamlandırma ile içgörü haline getirilmesi; hem müşteriye, hem temas noktasında çalışanlara, hem de kuruma yarar ve verim sağlayacak duruma getirilmesi… Bunlar CRM’in ta kendisi.

  • İnanmayanlar 15 yıldan beri CRM dersime katılanlara veya 10 yıldan beri yazılarımı okuyanlara sorsunlar. İlk günden beri “önemli olan müşteriye dokunan süreçlerin kesintisiz işlemesidir” diyorum. Yani son birkaç yıldan beri, müşteri deneyimi konuşulunca başlamadı.

CRM’in ilk yıllarında sadece teknik kişilerin konuya girmesi ve pazarlamacıların verileri anlamaması nedeniyle o kadar çok hata yapıldı ki… yine CRM adıyla devam edecek yüz kalmadı.

Arada başka denemeler de yapıldı. Üstelik CMR’ı ortaya atan kişi, tavsiye ölçtüğü iddia edilen NPS’i oluşturan Friedrich Reichheld idi. O yıllarda müşteri deneyimi yönetimi (Customer Experience Management)’e  başharflerini kullanarak CXM değil, CEM deniyordu.

5 – 6 sene içinde CXM’in de adı değişir. Ama temel kavram “müşteriye dokunan süreçlerin kesintisiz ve sürtünmesiz işlemesi” kolay değişmez.

16 Kasım 2018

Watson Sosyal’de – 3

Şubat ayında Bersay İletişim’in davetiyle IBM’in Türkiye’deki Dijital Dönüşüm Lideri Maja Barel’i (Maja “Maya” okunuyor) dinleme şansım olduğundan bahsetmiştim. Maja Barrel, sunumundan önce ve sonra bana zaman ayırdı ve bazı konuları biraz daha ayrıntıyla dinledim.

IBM Watson’un kognitif bilişim ile sosyal mecraları kullanarak [1] ve müşteri deneyimlerini inceleyerek [2] gelişimine katkıda bulunduğu projeleri sizinle paylaşmaya çalışıyorum.

Sohbetimize devam edelim. Koyu mavi yazılanlar benim sorularım. “içeride ve eğik yazılı olanlar ise referanslar ve yorumlarım.”

 

Watson’un sosyal mecralarda kullanılmasının şirketlere yarattığı faydalara da birkaç örnek verebilir misiniz?

IBM-2016-02

Markalaşmak: Bir marka sahibi olmak bitmek bilmeyen bir efor ister. Bir gözünün her zaman müşterilerin yorumlarına, hislerine karşı açık olmasını gerektirir. Markalar müşterileri ile birlikte ürün geliştirmek ve de onlara direkt olarak nasıl bir ürün veya hizmet arzu ettiklerini sormak için sosyal medyayı kullanıyorlar. Şirketler müşterilerini dinliyor ve bir sonraki tecrübelerini birlikte yaratıyorlar.

Müşteri – Şirket birlikte marka yaratımının (co-creation) güzel örnekleri, alkolsüz içeceklerde VitaminWater ve Citibank’in #incredouble cash kampanyası… Bir google’lamaya değer…

Citibank’in #incredouble cash kampanyası hakkında bir reklamcı görüşü [3]

Yaşam Evresi Yakalama: Watson, dilsel (lingusitic) analizi kullanarak müşterilen sosyal medya profillerini okuyabilir ve gerçekte kim olduklarını daha iyi anlayabilir. Sonra da bu bilgiyi onlara daha doğru şekilde yaklaşmak için ve en ihtiyaç duyacakları ürünü ya da hizmeti tahmin etmek  için kullanabilir. Örneğin başka bir şehre taşınmanızı gerektiren bir iş teklifi aldığınıza dair tweet attınız. Bankanız size bu bilgi üzerinden birçok konuda yaklaşabilir. Hesaplarınızı başka bir şubeye kaydırmaktan, yeni bir ev almak için kredi ihtiyacınıza kadar birçok konuda zamanında ve doğru teklifte bulunabilir.

IBM-2016-02-b

Rekabet Zekası: Social Command Center şirketlerin sadece kendi sosyal medya hesaplarını, kampanyalarını, ürün lansmanlarını takip etmekle kalmıyor, pazarlama ekiplerine ve üst düzey yöneticilere rakip firmaların aynı ürün grubundaki aktifliğine, sosyal medyadaki payına veya tartışmaların hangi konularda odaklandığına dair gerçek zamanlı geri bildirim sağlıyor.

Örneğin bir telekom firması olarak, tüm telekom firmalarına ait ağ hizmetleri ile ilgili müşteri içgörülerine sahip olabilir, başka firmaların mutsuz müşterilerine yeni teklifler sunabilir ya da tartışılan belli konulardayeni ürünler veya çözümler geliştirip sunabilirsiniz.

Çalışanların marka elçiliği: IBM’de de Social Command Center’ı kullanıyoruz. Her çalışanımızdan, Dijital IBMci olarak IBM ile ilgili haberleri paylaşması ve içerikleri yönetmesi talep edilir. Çalışanların markayı benimsemesine odaklanıp, onların marka iletişiminin bir parçası olmalarını sağlıyoruz. İç sadakat programımız ‘Mavi Noktalar’ sisteminde en etkili IBM’cileri gerçek zamanlı olarak tanımlayabilen özel bir liderler tablomuz mevcut.

Pazarlama Etkinlikleri: Social Command Center genel olarak pazarlama etkinliklerini desteklemek için kullanılıyor ve üyeleri iletişimde tutmak gibi birçok faydaları var. Üyelerin oyunlaştırma taktikleri ile videolar üretip paylaşmaları ve tecrübeleri hakkında yorum yapmaları isteniyor. Bunlar görselleştiriliyor ve çok geniş ekranlı duvarlarda ya da stadyum ekranlarında gösteriliyor.

Aynı data farklı bir kitleye de sunulabilir. Örneğin Basın. Yazılarda ve makalelerde kullanılacak malzemelerin belirlenmesi için. (En çok bahsedilen oyuncu, sahanın duygusu, iletişimin en çok geldiği alan, insanların konuştukları konular)

Şunu unutmamalıyız. Netflix, House of Cards’ı oluştururken diziyi yönetecek kişinin ve baş rol oyuncusunun seçiminden, ana karakterlerin oluşumuna kadar her konuda abonelerinin daha önceki tercihlerine dair verileri kullanmıştı.

Bu aşamada, Social Command Center’ın bildiğimiz sosyal medya yönetimi araçlarından farkını vurgularsanız sevinirim.

Social Command Center’ı diğer sosyal medya takip araçlarından ayıran en önemli özellik “iki ekran yaklaşımı”dır.

IBM-2016-02-c

İçgörü Platformu (Insight Platform) ile derin analitik bilgiye erişim olasılığı vardır.

Görselleştirme Platformu ile verinin görselleştirilebilmesi ve ihtiyaca göre özelleştirilmiş görünüm sağlanıyor. Aynı şirketteki farklı departman ve rollerin ihtiyacı olan bilgileri görmelerini sağlayacak şekilde tasarlanmıştır.

Social Command Center aynı zamanda açık bir API’si olması sayesinde şirketin halihazırda kullandığı farklı yazılım çözümlerine de entegre edilebilinir. Sosyal medya platformlarının ötesinde farklı kanallardan gelen verileri kişinin rolü ile alakalı olarak toplayıp görselleştirebilir.

  • “Haftanın hangi günü Viyana’ya uçak koyarsam daha iyi olur bilgisini telekom’dan alıp mevcut veriyle birleştirmek”
  • “Konu (topic) bazında birikmeler olup olmadığının gözlenerek çağrı merkezi önceliklendirmesinin yapılması”
  • “Sosyal toplulukların bir konuyu kullanarak aleyhte kampanya yaratmaya başlamasını hemen görüp krize dönüştürmeden çare bulunması”

gibi konularda Social Command Center’dan yararlanılabilir.

Watson ile birlikte entegre edildiğinde veri kaynağı olarak bloglar, web siteleri, kişisel sayfalar, iç dokümanlar ve e-mailleri de kullanabilir. Watson yapılandırılmamış verinin en güçlü ve en derin analizini kişinin rolüne ve ihtiyacına göre görselleştirebilir.

.

Maja Barrel ile sohbetimizin notları bu kadar. İlk 2 yazı [1] ve [2] linklerinde.

Bir başka toplantıda duyduğum “Artık veri madenciliğini veri biliminden (data science) sayılmıyor. Şimdi veriyi ete kemiğe büründürmek, verinin arkasındaki hikayeyi [4] bulmak… kısaca veriyi anlamlandırmak [5] , veri bilimi sayılıyor” [6] sözünü tekrar hatırladım.

11 Mayıs 2016

Watson Yeniliklerde Yardımcı

IBM ile dijital dönüşüm sohbetlerini [1] , [2] , [3] anlatmadan önce, Şubat ayında Bersay İletişim’in davetiyle IBM’in Türkiye’deki Dijital Dönüşüm Lideri Maja Barel (Maja “Maya” okunuyor) ile yaptığımız sohbeti yazmaya başlamıştım [4].

28 Mart 2016’da yayınladığım yazının [4] sonunda “Social Command Center’ın diğer kullanım alanlarına sonraki yazılarda değineceğim.” demiştim ama aradan birbuçuk ay geçti.

Şimdi Maja Barrel ile sohbetimin [4] devamını yayınlıyorum. Bu yazının son bölümü de [10] yayınlandı

Maja, Social Command Center’dan bahsederken “yenilikçilik sunuyor” dedin. Birkaç öenek verebilir misin?

Watson’un becerileri, müşteriye yenilikçilik sağlıyor. Örnekleri şöyle:

Nike, uzun süreden beri ayakkabıları sizin istediğiniz renklerde ve tasarımda hazırlıyordu. Şimdi bir üst aşamaya geçti. Müşterilerinin yürüme bantındaki koşularını dijitize ediyor ve onların tekniklerine özel olarak ayakkabı seçmelerini sağlıyor.

burberry-AR

Burberry, arttırılmış gerçeklik ile müşterilerinin kıyafet denemelerini sağlıyor.

pizza-hut

Pizza Hut, etkileşimli masalar sayesinde müşterilerin kendi tercihlerine göre pizza yeme deneyimlerini yaratmalarına yardımcı oluyor. Doğal olarak müşteri sayısı artıyor.

DD-sephora

Sephora, ColorIQ teknolojisini kullanarak dijital bir fırça ile müşterilere özel kişisel makyaj tonu yaratıyor ve daha sonra kullanılabilmesi için kaydediyor.

woman exercising

UA Record, IBM Watson tarafından desteklenen bir sağlık ve spor sistemi. Vücudunuzun göstrergesi (your body’s dashboard) diye sunuluyor. 7 / 24 uyku, spor, aktiviteler ve beslenmeniz konusunda veri topluyor. Sonra analiz yaparak size öneriler geliştiriyor.

İlgili basın bültenini [5] okuyabilirsiniz

family

Medtronic, IBM Watson’la çalıştı. Bu konuda 600 vakayı inceleyerek başladılar. Kognitif bilişimi Medtronic insulin pompalarına ve glükoz denetim cihazlarına uyguladılar. Medtronic uygulaması diabet yönetiminde uygulanacak. Şu anda, hipoglisemi (aşırı düşük kan şekeri) vakalarını 3 saat öncesine kadar tahmin edebilir duruma geldi.

İlgili blog yazısı ve video [6]

IBM Watson is Going to Japan

Japonya’nın telekomünikasyon devi Softbank Telecom, IBM Watson tarafından desteklenen Pepper isimli robotu bilişsel öğrenme, big data analizlari ve müşteri tecrübesini iyileştirmek için kullanacak.

Basın Bültenini okumak isterseniz [7] , [8]

Watson’un perakendedeki kullanımı konusundaki [9] yazıyı okumanızı öneririm.

Şirketlerin bir ikileminden bahsettin. Aslında geleceği görmeye çalışmaları gerekiyor. Ancak çoğunlukla raporlamaya gömülmüş durumdalar.  “Oysa raporlama değil geleceği anlamaya çalışmak gerek” diyorsun. Bu çerçevede “Tasarım Merkezli Yaklaşım”ın rolü nedir?

IBM’de tasarımı “sonucun ardındaki niyet” (the intent behind an outcome) diye tanımlarız. Tasarımcı düşünmeyi müşterilerimiz için empati ve anlayış geliştirmek için kullanırız. Ürün satmak değil, müşteri ihtiyaçlarını birlikte çözmeyi amaçlarız.

IBM-2016-02-dilemma

Dikkat: Bu şemanın ayrıntılı açıklamasını ve geleneksel firmaların ikilemlerini [1] yazısından okuyabilirsiniz.

IBM Tasarımcı Düşünme’si bizim modern işletmelerin ihtiyacı olan hız ve ölçekte tasarım uygulama yaklaşımımızdır. Takım çalışması ve harekete geçmek için çerçevemizdir. Ekiplerimize yalnızca niyet / teşebbüs etmek için değil, hizmet ettikleri kişilerin hayatlarını kolaylaştıran ve iyileştiren teknoloji harikası sonuçlar almaları için de yardımcı olur. Bu sorunların farklı bir açıdan görünmesine ve değerlendirilmesini kolaylaştırır. Kullanıcının ihtiyacını ön plana alarak, farklı alanların işbiriliği yaparak daha hızlı ve daha akılllı hareket etmesini sağlar.

Sürekli olarak yeniden keşfetmek: herşey bir prototiptir. Dinle, öğren ve düzenle…

Tasarımcı Düşünme’nin IBM için önemini  [2] yazısından okuyabilirsiniz.

Maja ile sohbetimizin devamını [10] yayınladım.

10 Mayıs 2016

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

Watson Sosyal’de İzliyor

Şubat ayında Bersay İletişim’in davetiyle IBM’in Türkiye’deki Dijital Dönüşüm Lideri Maja Barel’i (Maja “Maya” okunuyor) dinleme şansım oldu.

IBM’in Watson isimli yapay zeka aracıyla güçlendirilmiş olan ‘Social Command Center’ adlı yazılımını tanıttı.

IBM’in basın bülteni Watson hakkında kısaca şöyle diyor:

Watson, yeni bilgi işlem çağını temsil eden, piyasaya sunulmuş ilk kognitif bilgi işlem yeteneği. Bulut üzerinde çalışan sistem; yüksek veri hacimlerini analiz ediyor, doğal dilde bulunan karmaşık soruları yanıtlıyor ve kanıta dayalı yanıtlar öneriyor. Watson, sürekli olarak öğrenip, zaman içinde önceki etkileşimlerden bilgi ve değer oluşturuyor.

IBM Watson, Watson Developer Cloud çözümünde yer alan 20’nin üzerinde Watson hizmeti aracılığıyla, dünya çapındaki geliştiriciler, öğrenciler, girişimciler ve teknoloji meraklılarının oluşturduğu büyüyen bir ekosistemi, kognitif bilgi işlem sağlayarak destekliyor. Bu şekilde, bu ekosistemin, Watson’ın desteklediği tamamen yeni bir uygulama ve iş sınıfını keşfedip oluşturmasına olanak tanıyor.

Watson’un pazarlama amaçlı kullanımından

    • IBM ile Sohbet [1]
    • Teknoloji Perakendenin Hizmetinde 3 [2]

yazılarımda bahsetmiştim.

Social Command Center çok farklı alanlarda şirketlere yarar sağlayabiliyor.

Basın bültenince şöyle değinilmiş:

Bulut temelli çözümler sunan, sosyal medya verileri dışında kognitif teknolojisi sayesinde gerçek zamanlı analitik verilerinden yararlanan Social Command Center Twitter, Facebook, Vine, instagram, Tumblr, Google, Youtube gibi kanallardan elde edilen verileri hem ham halde, hem de veri analiz uzmanı olmayan profesyonellerin anlayabileceği görsel tasarım odaklı biçimde kullanıcılara sunabiliyor.

Bu (ve takip edecek birkaç) yazıda, Social Command Center’ın çeşitli alanlarda kullanımından bahsedeceğim.

Bunlardan biri Kişilik İçgörüsü (Personality Insights) hizmeti:

Bir kişinin (şimdilik ingilizce) tüm tweetlerini inceleyip en baskın beş karakter özelliğini, ihtiyaç ve değerlerini resimlerde göreceğiniz ayrıntıda ortaya çıkartabiliyor.

IBM-27-@DelatorreJJ-portrait

ve

IBM-27-@majabarel-portrait

(Her ikisi de IBM’de görevli kişiler)

Düşünün, işe bir eleman alacaksınız. Onu yarım saatlik bir görüşmeyle bu kadar tanıyabilir misiniz? Social Command Center, işleri ve birbirine benzer insanları kullanarak daha bilinçli ve daha öngörülü kararlar verebiliyor ve kısıtlı kaynaklarınızın daha verimli kullanılmasını sağlıyor.

Sosyal mecralarda bıraktığınız izler sayesinde tanınmanıza ilişkin çalışmalar uzun süreden beri vardı.

  • Cambridge Universitesi, Psikometrikler Merkezi’nin yürüttüğü bir çalışmada [3], Facebook’ta yazdıklarını hiç dikkate almadan, sadece “beğen” tıklamalarını inceleyerek kişinin bazı özelliklerini % 70 – 90 oranında doğru biliyorlar.
  •  Amazon, bozuk kindle cihazının yenisini göndermeden önce “Son işinizden ayrılmışsınız, şimdi tatildediniz. Hangi adrese gönderelim?” diye [4] soruyor.

Bence Social Command Center sadece işe alımlarda insan kaynaklarına etkin bir yardımcı olmakla kalmaz. Sosyal medya adreslerini bildiğiniz herkeste (özellikle B2B müşterilerinizde) kişiselleştirmeyi en ileri boyuta taşıyabilir. Çok sayıda değişkeni yönetebildiği için – pazarlama çalışmalarında ürettiğimiz – PERSONA tanımından kişi düzeyine inmeyi sağlar. Özel müşterilere hangi gün, hangi saatte, hangi hava durumunda, nerede, kiminle olduğunda, nasıl davrandığını bilerek teklif yapılabilir.

Şirketler, küresel rekabette var olmak ve müşteriler tarafından tercih edilmek için kişiselleştirilmiş çözüm ve ürünler elde etmek için önemli adımlar atıyor. Firmalar müşterilerine kişiselleştirilmiş etkileşim ve onlara direkt erişebilmenin yollarını arıyor.

Yazılımlar, siz sosyal mecralarda bir şeyler paylaştıkça daha iyi tanınmanızı sağlıyor. Bundan sonrası, şirketlerin bunu nasıl kullanacağıyla ilgili.

Social Command Center sayesinde işletmeler daha tutarlı hedef kitlelere pazarlama yapabilir, daha çok müşteri kazanıp, elde tutabilir ve hem insanları hem de grupları birbirilerine daha verimli bağlamak için hizmetler geliştirebilir.

Bilişim döneminde yaşayan bireyler için, artık kitle reklamcılığının sonunun geldiğini biliyoruz. Müşteriyi çeşitli araçlar ve ölçümler sayesinde en ayrıntılı kişilik özelliklerine kadar tanıyan bir şirketin “reklam ajansının yaratıcı sloganı”na ne kadar ihtiyaç duyacağını da tartışmamız gerekir.

Dijital dönüşüm, geleneksel medyaya verdiği hasarı muhtemelen reklam ajanslarına da verecek. Bunu başka yazılarda tartışacağız.

Yukarıda saydıklarım Büyük Veri’nin (Big Data) 5 ana kullanım alanından [5] sadece bir tanesi olan “Müşterinin 360 derece görüntüsü: Müşteri hakkında zor ulaşılan verilerin bulunması, müşterinin daha iyi tanınması” konusunda.

Social Command Center’ın diğer kullanım alanlarına sonraki yazılarda [6] ve [7] değindim.

.

Not: Social Command Center konulu diğer yazılar

  1. Shift Delete Net
  2. Melih Bayram Dede

 

28 Mart 2016

IBM ile Sohbet

IBM’in davetlisi olarak katıldığım Perakendede 2015 Trendleri [1] toplantısında IBM’in Perakendecilik ve Tüketici Ürünleri Uzmanlık Merkezi’nin Global Ekip Lideri William Bill Gillispie konuşmuştu. Onun sunumunu ve bir uluslararası başarı öyküsünü de içeren Teknoloji Perakendenin Hizmetinde – 3 [2] yazısını yayınladıktan sonra sosyal mecralarda gelen yorumlardan bazıları

  • IBM’in bugünün esnek dünyasına hizmet ede olmadığı,
  • Birçok girişimi birlikte büyümek için değil, “rakibi olmasın” diye satın aldığı
  • Sürekli satınalmalar yaptığı ama satın aldığı başarılı girişimleri pasifize ettiği,

konusundaydı.

Bunları IBM ile ilk fırsatta görüşmeyi umuyordum.

Nihayet IBM’den 3 yönetici

  • IBM Commerce Ülke Müdürü
  • IBM Marketing Çözümleri Lideri
  • IBM Türk Ülke İletişim Lideri

ile bir sohbet toplantısı yaptık.

Sohbetimizden hemen sonra görev değişiklikleri olmuş. Bu nedenle isimleri yazmadım.

Ben aklımdakileri açıkça sordum. SAP sohbetimizdeki kadar açık [3] yanıtlar almayı umdum.

Uğur: Sizce IBM satın aldığı şirketlerin, bugünün teknoloji dünyasına özgü esnekliğini ve hızını azaltmıyor mu?

IBM: IBM’in şirket satın almasının temel nedenini şöyle açıklayabiliriz: IBM, emtia (commodity) haline gelmiş teknoloji ve ürünler yerine, yüksek değerli inovasyonlara odaklanan bir iş modeli izliyor. Bu iş modeli de IBM’in kendisini zaman geçtikçe yenilemesi gereksinimini ortaya çıkartıyor. IBM Research’ün katkıları ve buna ilave olarak portföy’deki eksiklerimizi giderecek şekilde gerçekleştirdiğimiz şirket satınalmaları ile bu iş modelimizi destekliyoruz. Satın aldığımız firmalar tek başlarına hayata geçiremeyecekleri bazı avantajlara IBM sayesinde sahip olurken, IBM olarak biz de onlar sayesinde uçtan uca çözüm sunma kabiliyetimizi güçlendiriyoruz. Biz uçtan uca çözüm yeteneğini bir avantaj olarak görüyoruz, öte yandan bu müşterilerimize sunduğumuz tek seçenek değil. Örneğin şikayet yönetiminde, veriler farklı yerlerde olduğunda, şikayetinizi defalarca anlatıyorsunuz.  Bir önceki kayıtlar değişik ortamlarda olduğu için tek bir noktaya toplanamıyor. Müşteri daha da olumsuz tepkiler üretiyor.

Tüm teknoloji ihtiyaçlarının uçtan uca IBM tarafından karşılanması, bizim müşterimiz olan şirketlerin kendi müşterilerine daha iyi hizmet vermesini sağlıyor.

Bu yüksek değerli inovasyona odaklanan iş modelimiz sonucunda, Apple, Twitter, Facebook, Weather Company gibi şirketler ile stratejik işbirlikleri geliştirdik. Bazı alanlarda rakip olmamıza rağmen SAP, Microsoft gibi firmalarla ortak çalışmaları hayata geçirdik.

  • Örneğin Apple ile gerçekleştirdiğimiz “exclusive” işbirliği iki firmanın güçlü yanlarını birleştirerek kurumsal mobilite’yi (“enterprise mobility” olarak kullanıyoruz) yeni bir kategori olan “kurumsal aplikasyonlar” aracılığıyla dönüştürme amacı taşıyor. IBM’in büyük veri analitiği, mobilite çözümleri, güvenlik yetkinliğine sahip olan bu yeni kurumsal aplikasyonlar çeşitli sektörlerde kullanılmaya başlandı.

Meraklısına, ilgili basın bülteni [4]

  • Twitter ile gerçekleştirdiğimiz anlaşma ile Twitter verileri, IBM’in analitik hizmetlerine entegre ediliyor. İki şirket birlikte geliştirecekleri kurumsal aplikasyonlar aracılığıyla sosyal hissiyatı (social sentiment) kurumların karar alma sürecine entegre edecekler. Bu müşteri odaklı yaklaşımları daha hızlı ve “gerçek zamanlı veriye” dayanarak yapmalarına imkan sağlayacak.

Meraklısına, ilgili basın bülteni [5]

  • Facebook ile hayata geçirdiğimiz anlaşma ise pazarlama departmanlarına hitap ediyor ve pazarlama otomasyonu açısından doğru kişilere, doğru mesajın, doğru zamanda iletilmesini amaçlıyor.

Meraklısına, ilgili basın bülteni [6]

IBM’in Weather.com ile işbirliği konusunda da ben bir yazı [7] yayınlamıştım.

Bu stratejik işbirlikleri müşterilerimize – yüksek değer içeren iş çözümleri alanında – uçtan uca çözüm sunmamıza imkan veriyor.

İster “akıllı şehirler”, ister perakende olsun bilgi birikimi ve yerel ve global “başarılı örnek” (best case) üretimi ile çok verimli uçtan uca projeler yapıyoruz.

Dışarıdan bize katılanlardan çok şey öğreniyoruz. Öğrendiklerimizi de kendi uygulamalarımıza uyarlamaya çalışıyoruz.

Her satın aldığımız ile çok başarılı olduğumuzu elbette söyleyemeyiz, ama müşterilerimizin hayatını kolaylaştırdığımız kanaatindeyiz.

Bizi pahalı ve yavaş olduğumuz için eleştirenler var. Ama… gerçekten değer taşıyan içgörü değerli, doğru çözüm için çaba ise zaman gerektiriyor.

IBM-2

Uğur: Bu “uçtan uca” kavramı üzerinde konuşmak istiyorum. Yazılarımda da belirttim. 2007’ye gelene kadar CRM projelerinin %70’den fazlası başarısızdı. Bunun en önemli nedeninin yazılım ve donanım satıcılarının “uçtan uca”, “hepsini bizden alın” önermeleri olduğu kanaatindeyim.

CRM projelerine kalkışan şirketler, bu “uçtan uca” yazılım çözümlerin yeterince verimli olmadığını ve para tuzağı olduğunu gördüler. Arayüzlerin geliştirilmesi de ucuzladı ve kolaylaştı. Her bir işin ustası yazılımlarla çalışıp doğru arayüzler ile entegrasyonun daha ucuza geldiği görüldü.

Siz bu konuda ne düşünüyorsunuz.

IBM’in Dünya’nın çeşitli ülkelerine yayılmış 12 tane Ar-Ge laboratuvarı var. 22 yıldır üst üste dünya çapında patent lideri oluyoruz. Bilim adamlarımız 5 kez de Nobel ödülü aldı. Az önce konuştuğumuz şirket satın almaları da birlikte düşünüldüğünde, IBM olarak “uçtan uca” çözümleri hayata geçirecek birikime sahibiz. Ancak “uçtan uca” çözümün kendi başına bir “sihirli değnek” olmadığı konusunda size katılıyoruz.

Bir projede asıl fark yaratan şey, iş biriminin katkısıdır. Çözüm isteği ile bilgi alışverişi yapılıyorsa ve iş birimi + IT işbirliği varsa, proje mutlaka başarılı olur.

Omni-kanal uygulamalarda, şube-bayi yaygınlaşması gerektiren konularda da IT ve iş birimi işbirliği varsa başarı geliyor. Biz müşterinin ihtiyacını anladığımızda 2’inci, 3’üncü talebi oluyor.

Bu “2’inci, 3’üncü talebi oluyor” cümlesini çok önemserim. CRM projeleri sayesinde tanıştığım Doruk, kendi firmasını tanıtırken “Biz XXX’e dokuzuncu projemizi yapıyoruz. Ağzınız iyi laf yaptığı için bir proje alabilirsiniz. Ama sonrakiler, ancak iyi iş yaptığınız için size verilir” demişti. Bu cümle beni etkilemiştir.

Doruk’un bahsettiği XXX ise, konusunda Dünya lideri olan bir markanın Türkiye’deki şirketidir.

Uğur: IBM değil ama bir rakibiniz ile ben de çeşitli sorunlar yaşadım. Bir analitik yazılım almak istediğimi söylediğimde, “Bizde var” dediler. “Gelin birlikte performans kriterlerini belirleyelim. Birlikte kampanya yapalım. Başarısız olursa, yazılımınızı iade edeyim. Başarılı olursa satın alayım” dediğimde önce EVET dediler, sonra yapmadılar.

Bu sene sonu bütçesini tutturmak için ne olursa olsun satmak yöntemi IBM’de nasıl uygulanıyor?

8 yıl önce biz de ürün özelliklerini öne çıkartarak satış yapmaya çalışıyorduk. Şimdi müşteriye kattığı değeri, ticari karlılığı vurguluyoruz)

Artık müşteri ürün adı duymak istemiyor. Çözüm istiyor.

Biz de organizasyonumuzu buna göre değiştirdik. Eskinin dikey silo yapısından vazgeçtik. Şimdi yatay bir yapımız var.

Departmanlarımız, donanım, yazılım ve danışmanlık gibi farklı uzmanlık alanlarına sahip çalışanlarımızın çok daha koordineli, müşteri ve çözüm odaklı çalışmasını sağlayacak şekilde yeniden düzenlendi. Bu doğrultuda:

  • IBM Analytics ile büyük veri ve analitik çözümlerine odaklanan,
  • IBM Security ile tüm güvenlik çözümlerini tek bir çatı altına toplayan,
  • IBM Systems ile IBM Donanım ve IBM Arayazılımı unsurlarını bir araya getirip altyapı çözümlerine daha bütüncül bakan,
  • IBM Cloud ile farklı tarz Bulut Bilişim çözümlerini müşteri ihtiyaçlarına göre sunabilen,
  • IBM Commerce, IBM Watson ve IBM Healthcare ile IT bilgisi olan kişiler ile sektörel bilgisi olan uzmanlarımızı bir araya getiren,

bir yapıya sahip olduk.

Bu noktada müşteri odaklılık açısından çok soru işareti oluşuyor. Zaten bir organizasyon değişikliğiyle müşteri odaklı olunmasına [8] hep hayretle bakmışımdır.

Üstelik tümden ürün gruplarına göre değişen organizasyon ile müşteri odaklı olunabilir mi? Siloların ortadan kaldırılmasını konuştuğumuz bir dönemde, ürün gruplarına odaklanan yapı sorun yaratmayacak mı?

Mesele satarken müşteriye faydasını vurgulamak mıdır, yoksa müşterinin yol planı doğrultusunda gerekirse “Şimdilik size bir şey satmayalım. Önce elinizdeki şu araçları daha iyi kullanın” mı demektir. Yılsonu kotası peşinde koşmak mı, müşteriye doğru ürünü satmak (veya satmamak) mı?

Açıkçası, bu sorular (özellikle ürün gruplarına göre organize olunması) sohbetimiz sırasında aklıma gelmedi. Bu konuyu aydınlığa kavuşturmak için IBM’den bir toplantı daha talep ettim.

Uğur: Bu noktada bir anımı anlatayım.

Bir teknoloji firmasının etkinliğinde, sahneye hep ikişer ikişer çıkılıyor ve sunum yapılıyordu. Bu 2 kişiden biri şirketin IT departmanından, diğeri ise teknoloji şirketinin çözüm ortaklarından idi. Yani yazılımı satanlar ve satın alanlar sırayla ne kadar güzel projeler ürettiklerini anlatıyorlardı.

Belki dördüncü, belki beşinci sunumdan sonra dedim ki: “Biriniz satmış, diğeriniz satın almış.  Bozacının şahidi şıracı [9] gibi… Neden burada “bu yazılımı kullanarak harika işler yaptık” diyen iş birimi görmüyorum da, sadece IT kökenlileri görüyorum.”

O günden sonra bu teknoloji firması beni etkinliklerine çağırmadı.

Bazen iş birimi bir çözümü beğeniyor, IT’ye danışmadan satın alıyor, bunun şirketin mevcut sistemlerine uyum sağlaması gecikiyor. Bazen IT anladığıyla ihaleye çıkıyor, sonra iş biriminin ihtiyaçlarını yeterince kavramadığı anlaşılıyor.

İster IBM olsun, isterse başka bir teknoloji firması… İş ihtiyacını bizzat iş birimi anlatmalı. IT de iş birimi ile birlikte çalışmalı.

Bu noktada “IT ile pazarlamanın ilişkisi, iç müşteri ve hizmet sağlayıcı değil, stratejik ortak ilişkisi olmalı” [10] şeklinde bakılmasını takdirle karşıladım. İşin doğrusunu bilmek güzel. Umarım müşterilerine satış yaparken, stratejik iş birimlerinin hepsinin onayını almalarını hatırlatıyorlardır.

IBM ile sohbetimizin ardından başka toplantım vardı. Mecburen burada kesmek zorunda kaldım. Başka sorular için tekrar sohbet etmek isteğimi olumlu karşıladılar.

Bu yeni sohbetimizde (özellikle satın almalar, big data ve akıllı şehirler konusunda) sorulmasını istediğiniz konular varsa, lütfen belirtin. Fırsat bulursam sorayım.

31 Ekim 2015

Teknoloji Perakende’nin Hizmetinde – 3

17 Haziran 2015’de ugurozmen.com da, IBM sponsorluğunda gerçekleşen Perakende Trendleri toplantısına ait bazı notlarımı ve görüşümü [1] yayınlamıştım.

Perakendenin “ağır abileri“nin panelinden önce IBM’in Perakendecilik ve Tüketici Ürünleri Uzmanlık Merkezi’nin Global Ekip Lideri William Bill Gillispie konuşmuştu. Neden önce paneli paylaştığımı ve neden “Bazı Türk perakende devlerinin dijital dönüşüme uyum sağlamadıklarını düşünüyorum” diye bitirdiğimi bugün anlatmayı daha uygun buldum.

Bill Gillispie’nin sunumu sosyal istihbarat, değişen trendlerin hızlı izlenmesi ve uluslararası pazarlarda büyümek için çabuk karar alınması konusundaydı. Elbette, IBM’in başarı öykülerinden biri anlatılıyordu.

İlgili şirketin Zara olması da günün ironisiydi. (Daha sonraki oturumda, İspanyadan gelip bizim perakendecilerimizi kendi sahasında yenen firma örneği olarak en çok Zara konuşuldu.)

Bill’in sunumuna ait notların arasındaki “..” bölümleri, kişisel yorumlarım veya görüşlerim.

Bill’in sunumunun satır başları şöyle:

Günümüzde müşteri hızla değişiyor. Veri ve teknoloji bu değişimi besliyor ve değişimi yeni norm haline dönüştürüyor. Bu değişime adapte olabilen perakendeciler başarılı olacak.

Perakende sektörüne giriş eskisine göre daha kolay ve daha ucuz. Yeni katılanlar veri ve teknoloji kullanarak kendilerine rekabet avantajı yaratıyor ve paradigmaları değiştiriyor.

  • 2014 yılında AirBNB, Marriott’dan daha fazla oda sattı ve bunu tek bir odaya bile sahip olmadan gerçekleştirdi.
  • Benzer şekilde Uber, taksi sektörünü bir tane taksiye bile sahip olmadan dönüştürüyor.
  • Alibaba, sıfır envanter ile 248 Milyar ABD doları satış gerçekleştirdi.

Artık verilerin dünyasındayız. IBM’in yaptığı bir araştırmaya göre [2] müşteriler verilerini güvenilir perakendecilerle paylaşmaktan kaçınmıyor.

IBM-perakende-SoLoMoSoLoMo (sosyal, lokasyon, mobil) ortamlarında temas bilgilerini paylaşma eğilimi

Araştırma aslında şöyle diyor:

  • Müşterilerin %42’si yer (lokasyon) bilgisini paylaşmanın karlı olacağını söylüyor. %28’i ise buna istekli.
  • Müşterilerin %54’ü mobil metni paylaşmanın verimli olduğu kanaatinde, %42’si zaten istekli.

Ayrıca şu veriler de var: Müşterilerin

  • %43’ü on-line alışverişi tercih ediyor. %29’unun son alışverişi on-line.
  • %60’ı mağazaya gitmeden önce, satın almayı düşündükleri ürünün stokta olup olmadığını bilmenin iyi olacağını söylüyor.
  • %46’sı, bu bilginin mobil araçlarla alınmasının önemli olduğunu belirtiyor

Artık müşteriler ile farklı bir ilişki kurma zamanı. “Bir teklifim var, bunu kime satmalıyım” yerine “Bir müşterim var, bugün neye ihtiyacı var” anlayışını hakim kılanlar başarılı oluyor.

IBM-perakende-3

10 yılı aşkın bir zamandan beri bunu söylüyorum. 10 küsür sene önce yaptığımız bir çalışmayı da bir hafta önce [3] anlatmıştım. Ürün odaklı olmaktan, müşteri odaklılığa geçişin en önemli göstergelerinden biri, hedef sisteminin müşteriye göre teklif aşamasına gelmesidir.

En iyi müşterilerinize odaklanın. Birçok şirket için en iyi %30 müşteri, tüm satışların %70’ini gerçekleştiriyor.

Migros’ta meşhur 20-80 (Pareto) [4] oranı geçerliymiş.

Ürün ve hizmetlerin bireyselleştiği bir dünyaya doğru yol alıyoruz. Starbucks, havalar ısındığında kimin soğuk kahve istediğini öğrenmeye çalışıyor.

Üretim artık veri ile besleniyor. Domates için bile, tercihleri etkileyen makro trendler inceleniyor.

IBM-perakende-4

ABD’de 1990’dan beri, 5 grup değişken altında 19 etmenin verileri toplanıp oluşturulan bağımsız modelde kullanılıyor.

Geçen sene, Unilever’in Pazarlamadan Sorumlu Kıdemli Başkan Yardımcısı (Senior Vice President of Global Marketing) Marc Mathieu ile yaptığımız sohbette [5]Organik tarım bile olsa, tohumun toprağa düşmesinden yiyeceğin evinize gelmesine kadar her şey dijital” demişti. Sadece perakendenin ağabeyleri değil, her sektörde hemen her kurumun bu dijital yaklaşımı sindirmesi gerek.

Dijital olgunluğa ulaşan firmalar rakiplerinden daha başarılı performans gösteriyorlar. Rekabet avantajı yakalayabilmek için dijital becerileri geliştirmek büyük önem taşıyor.

Macy’s mağazaları, müşterilerini çok kanaldan izlemiş. Analiz etmiş. Buna göre aksiyon almaya başlamış.

IBM-perakende-5

Buradaki “Wifi ve beacon’larla deneyimledik ve şunu öğrendik: Veri’de, mağaza içi pazarlamada olduğundan çok daha fazla değer var.” cümlesine dikkatinizi çekmek isterim. Grup satın alma furyası zamanında, birçok girişimciye “Verileri şimdiden analiz edip anlamlandırmaya başla. Bir süre sonra veriler, şirketinden daha değerli olacak” demiştim. Beni dinlemediler. Şimdi Macy’s de bunu söylüyor. Belki e-ticaret şirketleri onu dinlerler.

Domino’s Pizza, “Yarat, Paylaş, Kazan” sloganıyla Pizza Mogul’u [6] ortaya çıkardı.

IBM-perakende-6

“Pizzanı yarat. Kârdan bir dilim al” diyor. Kendi pizzanızı yaratıyorsunuz. Sosyal mecralarda paylaşıyorsunuz. Aynısından isteyen olursa, siz de kardan pay alıyorsunuz.

Bu konuda hatırladığım Türk girişim, e-Tohum [7] sayesinde tanıştığım Tish-0 [8] dur. “Kendi tişötrtünü tasarla ve istersen satış yap” diye çıkmıştı.

Bill Gillispie son olarak Zara’nın Çin’deki sosyal istihbarat (social intelligence – siz sosyal zeka diye de tercüme edebilirsiniz) faaliyetlerini gösteren, başrolunda asimetrik bir eteğin olduğu videoyu [9] paylaştı.

IBM-perakende-7Resmin üzerine tıklayarak videoyu seyredebilirsiniz.

Fiziksel mağaza olmadan da bir ülkeye girilebileceği ve başarılı olunacağı görülüyor.

.

Sunumdan sonra, Bill Gillispie ile birkaç dakika sohbet ettik.

Perakendenin ustalarının paneli [1] sırasında aklıma gelenleri ona sordum. “Rekabetin sadece finansal kolaylıklara bağlanamayacağı, fark yaratacak unsurun verinin işlenmesi ve teknoloji kullanımı olduğunda” mutabık kaldık.

Bunun dışında sohbet sırasında tuttuğum notlar şöyle:

Moda çok sübjektif. Sürekli değişiyor. Bu kadar çok değişen bir konuda gündemi iyi izlemek gerek.

Örneğin Ellen DeGeneres’in Oscar töreninde bazı şöhretlerle birlikte kendi resmini çekmesi [10], selfi çubuğuna kadar giden bir süreci başlatıyor.

6 tane YouTube yayıncısı, marka iletişimi sayesinde [11] birçok artistten daha fazla kazanıyor. YouTuber diye adlandırılan yayıncılardan Pew Die Pie yılda 4 milyon dolar kazanıyormuş.

Bazı moda markaları, tüm iletişimlerini Pinterest’teki moda yayıncıları üzerinden yapmaya başlamışlar.

Perakende trendleri [1] yazımın sonunda “Bazı Türk perakende devlerinin dijital dönüşüme uyum sağlamadıklarını düşünüyorum” dememin sebebi de bu.

Normal ölçülerin dışında (uzun veya kilolu veya uzun+kilolu) olanlar için zaten internet zorunlu. Az satılan ürünler mağazalarda tutulmuyor ama stoklarında yer alıyor.

IBM’in Watson isimli bilgisayarı artık tat ve koku da alabiliyormuş [12]. Hatta aşçılık yapmaya başlamış [13].

.

Siz ne düşünüyorsunuz? Sizce

  • “Türkiye’de çok güçlü erkek hazır giyim markaları olduğu için” mi gelmiyorlar?
  • Türk markaları, dijital dönüşüme yeterince hazır mı?

20 Haziran 2015

 

IBM Big Data Forum 2013

Dün, IBM tarafından düzenlenen Big Data Forum’a katıldım.

Etkinliğin ev sahibi Four Seasons oteline sabahın erken saatinde geldim. Kayıt masasından “Harness the Power of Big Data” isimli kitabı (kapağını solda görüyorsunuz) ve bir defter teslim aldım.

Önemli not: Sabah anılarımı okumak yerine doğrudan big data ile ilgili kısım için, “Forum…” diye başlayan paragrafa geçebilirsiniz.

Henüz başkası deniz kıyısında dolaşmaya çıkmamıştı. Güzel başlayan günü, güzelce sürdürmeye çalıştım. Serin havanın keyfini çıkarmak istedim. Yüce Zerey’in Konferans İnsanları [1]  yazısındaki öznelerden biri olmamak için çabaladım. Tanıdık sima aramak yerine rüzgası ve denizi yaşadım.

Kapalı bölüm iyice kalabalıklaştı. Anlaşılan çok sayıda davetli veya ilgili vardı. Konsantrasyonumu bozacak etkilerden arınmak ve önden ikinci sırada oturmak için, konferansın olası başlama saatinden 5 dakika önce salon kapısının önüne geldim.

Konferans 9.30’da başlayacaktı ama kapılar 9.45’de açıldı (kapı önünde 20 dakika bekledim), konuşmalar 9.52’de başladı. Daha fazla veriyi daha kısa zamanda işlemeyi öneren kurum bu kadar gecikmemeli. (Benden başkasının rahatsız olmamasını da anlamakta güçlük çektim.)

Ekim ayında ABD’de Internet Retailer’ın bir konferansına katıldım. Sabah 08.00’de denilmişti, saat 08.00’de başladı. İlk konuşmacı takdim edilirken saatim 08.01’i gösteriyordu. Zamanında başlayan bir konferansı Türkiye’de ne zaman görebileceğiz acaba.

 

Forum, IBM Yazılım Grubu Ülke Müdürü Gökhan Nalbantoğlu’nun “Tüketici veya şirketlerin bizim hakkımızda söylediklerini analiz etme zorunluğu”ndan bahseden kısa açılış konuşmasıyla başladı.

Sonra Gani Müjde sahneyi aldı. Sosyal medyadaki takip konusuna değindi. “Eskiden biri bizi takip etse, ya polise giderdik ya da psikoloğa… Şimdi seviniyoruz” dedi.

Kendi hayat öyküsü ve ülkenin doğal mizahını, her anlama gelebilen kelimeler ile süsleyerek anlattı. Özellikle Erman Toroğlu – Şansal Büyüka dialogları herkesi kırdı geçirdi.

Big Data ile ne ilgisi var demeyin. Yapısallaştırılamayan ve esnek cümleleri veri olarak değerlendirmeye kalkarsanız, başınıza gelecekleri düşünün.

Gani Müjde’nin örneklerinden biri Airbus uçaklarının kontrolu ile ilgiliydi. Joystick gibi olan levye’yi aniden çekseniz de, itseniz de uçak çok az yön değiştiriyormuş. 11 Eylül olaylarından sonra, bilinçsiz bir harekete karşı gerekli kontroller eklenmiş.

Gani Müjde’den sonra, konferansa girerken verilen kitabın yazarlarından biri, IBM WorldWide Big Data Architect Dirk deRoosBig Data’nın Gücünden Yararlanın!” konulu konuşmasına başladı.

Notlar:

1 – IT bilgim çok sınırlı. En son yazdığım kodlama cümlesi, 1998’de Taksitcard’ı çıkartırken iş analizi belgesine yazdığım =IF diye başlayan excel cümlesidir. Zaten tüm bildiğim de o kadar. Bu nedenle konferansı, iş – ticari anlamda bilgi üretmek üzere dinledim. Yazılım veya donanım konulu IT ürünleri konuşulurken kitaba odaklandım.

2 – Daha sonraki sunumların büyükçe bir kısmı, Dirk deRoos‘un İngilizce anlattıklarının Türkçe açıklamaları olduğundan, tüm içeriği bu kısımda vermeye çalışacağım.

Büyük veri: Daha önce analizi mümkün olmayan, çok büyük ve çok çeşitli ve akışkan veri olarak tanımlandı (Vizyon Bilgi Teknolojileri’nden Cüneyt Göksu)

İngilizce’de 3 V (Volume – Velocity – Variety) “Hacim – Hız – Çeşitlilik” birleşim Veracity diye özetlenmiş. (Cüneyt Göksu bu 3V’e Value “değer” eklemiş)

Hacim: Her geçen gün veri artıyor. Akan veri ile işlenebilir veri arasındaki fark da artıyor. Artık zettabyte’lar konuşuluyor.

Hız: Her dakika yüzlerce video yükleniyor , binlerce yeni blog yazısı çıkıyor ve iPhone uygulaması uygulama indiriliyor, yüzbinlerce twit atılıyor veya facebook güncellemesi veya arama yapılıyor. Bu akışkan veri dünyasında fırsatları ve tehditleri hemen bulmak gerekiyor. Artık veriler toplanıp sonra işlenemiyor, kimsenin bu kadar beklemeye zamanı yok. Veri akarken işlenmek ve aksiyona dönüştürülmek zorunda.

Çeşitlilik: Sadece sütun ve satırlardaki yapısal veriler değil, yapısal olmayan (metinler, resimler, sesler, görüntüler, videolar, RFID, sensor, ve saire…) veriler işlenip bilgiye dönüştürülüyor.

Veracity denildiğinde verinin ne kadar güvenilir olduğu gündeme geliyor. İçinden makine olanları (ABD seçimlerinde Barack Obama’yı destekleyen twit’lerin yarıya yakını insan değil, araçlardan gönderilmiş) veya makine dışı sahte olanları (yanlış mesaj gönderenler, başkasına ait yanlış mesajları yayanlar…) ayıklayıp, doğru kaynağa ulaşmak önemli.

Büyük verinin 5 Ana kullanım alanı:

  • Sosyal verinin arama ve keşfi: Fırsatlar,dolandırıcılıklar… hangi veriyi ne zaman kendi ortamına çekeceksin.
  • Müşterinin 360 derece görüntüsü: Müşteri hakkında zor ulaşılan verilerin bulunması, müşterinin daha iyi tanınması.
  • Güvenlik / İstihbarat: telefon konuşmaları, trafik kontrol, o anda havaalanında bulunan kişilerden tehdit oluşturabileceklerin en tehlikelileri kimler.
  • İşlevsel analiz: Yapısal olmayan veri analiz ediliyor. Mağazada gezerken satın aldıkları, önünde durup inceleyip satın almadıkları, sosyal medyada ilgi duydukları ile daha önce satın aldıklarının eşleştirilmesi ve en iyi teklifin sunulması.
  • Veri ambarı zenginleştirme: Zaten veri ambarı var ama büyük veri sayesinde daha anlamlı şekilde büyütülüyor. Veri eş zamanlı işlenebiliyor; sorgulanabilir duruma getiriliyor; bilgiye dönüştürülüp sonra içeriye alınıyor. Veri büyüdükçe, tüm veriyi tutmak yerine, yapısal olan ve olmayan veriler işleniyor ve yorumlayıp bilgiye dönüştürdükten sonra veri ambarına yükleniyor.

Durumu şöyle özetleyebiliriz:

  • Geleneksel: Sorgulama     Veri     Sonuç
  • Big data: Veri     Gerçek zamanlı analiz     Sonuç

 

Konferansın “Sosyal Medya Yönetiminde Büyük Veri” konulu panel kısmına geçildi. İçinde “sosyal medya” geçen bir cümle kurulunca, sonradan konferansın sosyal mecralardaki yansımalarını izlemek için #hashtag aradım. Yoktu.

Konuşmacılara “big data ile ne yaptıkları, sosyal medyanın gücünden nasıl faydalandıkları” gibi sorular soruldu. İlk tur yanıtlarının hemen hepsi “giriş düzeyi” genellemeleriydi [2] . “Müşterinin sesini duymak istiyoruz“, “Müşteriyi tanımak çok önemli” , “Büyük veriden nasıl değer üretebileceğimize çalışıyoruz” , “Sosyal medyayı dinleyip şikayetlere hızla geri dönüyoruz” …

Bunlar basit tracking, monitoring yazılımlarıyla yapılıyor. Artık big data kavramıyla pek de ilgili sayılmıyorlar. Yeni kurulmuş internet girişimlerinin bile yapabildiğini, büyük kurumlar öğünerek anlatıyorlar.

Şikayetlere hızlı yanıt vermek değil, sosyal mecralardaki iş fırsatlarını müşteri ilişkisine, karlılığa, müşteri memnuniyetine çevirme noktasına gelinmeden [3] big data’dan değer üretmekten bahsedilemez.

Bu sitede yer alan Target örneği [4] ve 4 – 5 sene önce Microsoft CFO’sunun verdiği “ABD’de bankalar, bir erkeğin iki sene içinde boşanacağını %90 isabetle biliyor” örneği verildi.

Bu örnekler beni şaşırttı. Her iki örnek de sosyal mecralardan (big data’dan) alınmış değil, Target’in veya bankanın kendi içindeki verileri işleyerek elde ettikleri bilgiler. Dolayısıyla, konuşmacıların sosyal medya sayesinde kullanılan bilgilerden üretilmiş başarı öykülerinden haberleri yok.

Bu sitenin Sosyal CRM [5] bölümündeki yazıları okumalarını öneririm. Hiç değilse birçok güzel örnek bulabilirler. Ayrıca, ne yapılabileceğine dair daha somut fikirleri olabilir.

Tek bir tane bile “Vay be” örneği bulamayan, aksine yurt dışı örnekleri bile sosyal medya ile ilgisiz olan çözüm ortaklarına ve konuşmacı şirketlere karşı güven kaybı hissettim. Söz alıp düşünceleri belirttim. Eskişehirli KOBİ olan Kılıçoğlu Kiremit firmasının yapabildiğinin [6] bile, verdikleri örneklerden daha iyi olduğunu anlattım.

Bir soru sordum: Konuşmacı şirketler (İş Bankası ve Türk Telekom) şikayeti olan bir müşteri birkaç ay sonra tekrar sorun belirttiğinde “DM’den kendinizi tanıtın” demeden onu tanıyabiliyor mu?

Yanıtlar yine net olmayınca üsteledim.

Benim sert çıkışım üzerine konuşmanın moderatörü IBM Yazılım Ürünleri Satış Müdürü Gülçin Uysal, ortalığı yumuşatan cümleler söyledi.

Sosyal medyadan bahsediyoruz. O anda ortalığı kurtarmak çözüm değil. Bloglar vasıtasıyla geleceğe yansımasını nasıl engelleyeceksiniz?

Üstelemem üzerine Türk Telekom Veri Ambarı ve İş Zekası Grup Müdürü Mete Kısacık, big data’ya yakışan konuları gündeme getirdi.

Semantik kullanarak sosyal medyadaki kişinin geçmişini araştırmak; VIP mi, sahte mi anlamaya çalışmak; hem müşteri olarak düzeyini, hem de sosyal mecralardaki etkisini (lider veya takip edici olduğunu) skorlamak”tan bahsetti. “Şikayet ile başlayan temas ile, müşterinin terketme eğiliminin de skorlandığını” söyledi. “ADSL modem ve telefon’dan yangın alarmı geldiğinde, evde sanki yangın alarm tertibatı varmış gibi davranmak” düşüncesini paylaştı.

Türkiye İş Bankası BT Mimarisi ve Veri Yönetimi Direktörü Serdar Yılmaz da “Müşterilerin beğendikleri firmalar sayesinde ortak markaları bulmak; birlikte kampanya yapılacak olası stratejik ortakları belirlemek; çok izlenen TV veya gazeteleri saptayarak iletişim maliyetlerini azaltmak; müşterinin bulunduğu yere (lokasyona) uygun anlık kampanyalar sunmak” gibi projelerden bahsetti.

 Yine kendime pay çıkaracağım. Üstelemeseydim, big data kavramına yakışan bir proje duyamayacaktık.

Diğer bir soru Barack Obama’nın kampanyasındaki “yarıya yakın sahte tweet’in nasıl anlaşılacağı” üzerineydi. “Kalıp cümlelerin tekrarlanması, daha önceki söylemlerin sürekli aynı kaynaktan re-tweet edilmesi” şeklinde yanıtlandı. Artık akıllı algortima kullanıldığı vurgulandı. (Veri veya analitik konusunun uzmanları için basit bir soru olduğunu düşünüyorum.)

Son soru, düşüncelerime tercüman oldu: “Yapısal veriler çok fazlayken ve yeterince işlenmezken, yapısal olmayan verilerin gündemde tutulmasını popülist bulmuyor musunuz?

Kişiselleştirmemek için sormamıştım. Henüz anlık hesap dökümü yapamayan  [7] Türk Telekom’un akışkan veriyle ne işi olabilirdi.

İkinci, hatta üçüncü şikayetimde hâlâ “DM’den temas noktanızı bildirin” diyen bankalar sosyal mecralarda başarısı olabilir miydi?

Bu soru, “Bugün erken olsa bile 2 – 3 yıl içinde gündemimizde olacak… Genç nesil sosyal mecra düşkünü… Şimdiden başlamak gerek…” şeklinde yanıtlandı.

 

Türkiye’de kurumların ve çözüm üreticilerinin big data konusunda ne durumda olunduğu konusunu merak ediyordum. Konferansta yine sayfalarca not tuttum. Fırsat buldukça kayıt sırasında verilen “Harness the Power of Big Data” isimli kitaba göz attım.

2 eski öğrencimle karşılaştım. (Onları derste konuşmacı olarak ağırlayacağım.)

Kendisinden aldığım sosyal CRM dersleri için İbrahim Gökçen’e [8]  ve  [9] minnet duydum.

Özetleyeyim:

Sosyal CRM veya big data kullanımı için büyük kurumların (şimdilik sadece genellemelerle uğraşsalar ve yapısal veri konularını çözemeseler bile), kuramsal geliştirme içinde olmalarını olumlu [10] buldum. Müşteri oralardayken, kurumların farklı yerlerde olması mümkün değil.

Vizyon geliştirici ve yönlendirici olması gereken çözüm ortaklarını ise … Anlattıkları örneklere ve konulara baktığımda sadece satış odaklı olduklarını düşündüm. Yani, pek başarılı bulmadım.

Konuyu gündeme getiren IBM’in sadece teknik kökenliler için değil iş-ticari kökenliler için de toplantılar düzenleyerek, ufuk açıcı yaklaşımla devam etmesini diliyorum.

22 Şubat 2013 

Ek Notlar:

Toplantı sırasında benim dışımda 2 kişi daha bu etkinliği bloglarında paylaşacaklarını söylediler. Bu yazının yayınlandığı saate kadar #IBMBigDataForum hashtag’i ile benim sorgulamam dışında hiçbir tweet atılmamıştı.

Google aramasında IBM big data forum istanbul yazıldığında tanıtım sayfası dışında hiçbir türkçe içerik çıkmıyordu. Oysa, daha fazla kişiye ulaşmak konferansı düzenleyenin hakkıdır.

“Sosyal medya kullanımı” konulu bir panel olduğu zaman, konferansı düzenleyenlerin buna dikkat etmelerini öneririm.

.