Watson Sosyal’de İzliyor

Posted on 28/03/2016 by Uğur Özmen

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.

(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

28 Mart 2016

Kişiselleştirme Genişliyor

Posted on 20/01/2016 by Uğur Özmen

Sadakat kartlarının iyice alevlendiği bir dönemde, Nike markasının Türkiye temsilcisi Vepa Ayakkabı ve Aksesuar San. ve Tic. A.Ş. ile anlaşma yapmıştık.

Aşağıdaki kartları çıkardık.

O günlerde, yaptığın spora uygun kart seçersen kişiselleştirme yapılmış sayılıyordu.

Hani, Pamukbank’ın TV’lerde yayınlanan reklamında Şener Şen’in “Bankam teknolojiyi insan için kullanıyor. Bankam benim doğum günümü kutluyor” ^[1] dediği günler.

Bu reklamın videosunu yıllardır arıyorum. Bulan olursa müteşekkir kalacağım.

Bugün kişiselleştirme dediğimizde,

Target’in ergen müşterinin hamileliğini bilmesi ^[2]
Amazon’un müşterinin iş değiştirdiğini ve o sırada tatilde olduğunu bilmesi ^[3]

gibi konuları konuşuyoruz.

Yakında, nesnelerin interneti ^[4] sayesinde daha da fazlasını konuşacağız.

Korkutucu değil mi?

İlk yayınlanması 25 Ağustos 2015

Big Data ve Kişiselleştirme

Posted on 02/01/2016 by Uğur Özmen

İlk bakışta çelişik gibi gelebilir. Bir tarafta big data, diğerinde ise birey.

3 Aralık 2015’de Gelecekhane’nin ^[1] Yaşam 2.0 etkinliği ^[2] vardı. Tuttuğum notların bir kısmı şöyle.

Sağlıkta kişiselleştirme giderek daha fazla uygulanıyor.

Şöyle ki, kişilerin geçmişleri, yaşları, alışkanlıkları hatta sağlık dosyalarında yazanlar neredeyse aynı bile olsa

gen yapıları, çeşitli hastalıklara yakalanma risklerini farklılaştırıyor.

Bitmedi.

Gen özellikleri, ilaçlara da farklı tepkiler vermelerini sağlıyor. Birine iyi gelen ilaç, diğerinde ağır yan etkiler yapabiliyor.

Bir doktor, “Hastayı değil teşhisi tedavi ediyoruz” diye şikayetini belirtmişti. Tıp ilerledikçe, teşhis değil bizzat hasta tedavi edilmeye başlanıyor.

Burada big data nerede derseniz, DNA zaten big data. Bir de işin araştırma boyutu var.

Bir şikayet durumunda daha önce benzer sorunları olan yüzbinlerce bireyin verileri taranıyor. Bireyin gen haritası bulgularla karşılaştırılıyor. Bu konuda yazılmış binlerce makale gözden geçiriliyor. Bireyin hangi koşullarda hangi riskleri taşıdığı saptanıyor.

En iyi sonuç veren tedavi öneriliyor.

Önemli notlar:

Tıp doktoru değilim. Yukarıdaki bilgiler, 3 Aralık 2015’de Gelecekhane‘nin [1] Yaşam 2.0 [2] etkinliğinde tuttuğum notlar.

Uzmanlık alanım tıp olmadığı için farklı veya yanlış anlamış olabilirim. Terminoloji yanlışlarım olabilir. Bu yazının her hangi tıbbi bir önerme veya yönlendirme diye alınmamasını rica ediyorum.

Yazı, big data’nın sağlık alanındaki kullanımlarından sadece birini anlatmaktadır. Bunun dışında, giyilebilir teknolojilerle veya ev aletleriyle entegre çok sayıda sağlık uygulaması var.

Resimler Beykent Üniversitesi’nden Prof. Dr. Nezih Hekim‘den alıntıdır. Etkinlikteki tüm sunumları [2] linkindeki videolardan izleyebilirsiniz.

Çok sayıda teknoloji firması, sağlık konusunda ciddi çalışmalar yapmaktadır. Bunlardan SAP, GE, IBM ve Hitachi’nin sunumlarını çeşitli konferanslarda izledim. Mutlaka bilmediğim başka teknoloji firmaları da vardır.

Bugünlerde yeni doğan çocukların ortalama ömrünün 100 yılın üzerinde olacağı söyleniyor.

Araştırmalar da giderek hızlanacak. Doktorlar, veri bilimcileri birlikte çalışmaya çağırdılar. Çocukların ömrü daha bile uzun olabilir.

İlgilenene: Futbolda big data finali oynar mı?^[3]

31 Aralık 2015

Pega – Müşteri İletişim Zirvesi

Posted on 13/11/2015 by Uğur Özmen

Pega’nın “Müşteri İletişim Zirvesi”ne gittim. Hemen öncesinde

diye tweet göndermiştim.

Başarı öykülerini sunanlardan Nilay Kurşunoğlu’nun ilk patronu olduğumu ^[1] da yazdım.

Şimdi tuttuğum notlardan yayınlamaya değer olanları sunuyorum. (Her zamanki gibi, normal satırlar tuttuğum notlar; içeride ve eğik yazılı olanlar ise yorumlarım).

İlk konuşma:

Müşteri Hizmetlerinizi Neden İyileştirmelisiniz?
Peter Woods
Pazarlama & Karar Destek Sistemleri Uzmanı – EMEA, Pegasystems

Pazarlama ve Satış işine girdiğinizde ilk müşterinizin kim olduğunu hatırlayın. O müşteriye giderken nasıl hazırlık yaptığınızı ne kadar heyecanlı ve hevesli olduğunuzu düşünün. Eğer işleri dijitalleştirerek tüm müşterilerinizin aynı heyecan ve hevesle yaklaştığınızı düşünmesini sağlayabiliyorsanız, CRM budur.

Bu noktada Müşteri = Sevgili ^[2] yazıma göz atılmasını öneririm.

Müşteriler değişti. Teknoloji değişti. Veri miktarı inanılmaz arttı.

Mutlu müşterilerin %77’si 3 veya daha fazla noktadan temas ediyor.
Etkileşimlerin %56’sı çok kanallı yapılıyor.

Çok sayıda araç var ve teknoloji konuşmalarının %93’ünde mobil, sosyal, big data veya bulut bilişimden bahsediliyor.

Bu istatistik beni güldürdü. Biliyorsunuz, big data diye tuturup ^[3] , veri zengini bilgi yoksunu ^[4] olan büyük iletişim şirketlerini ve bankaları ciddiye alamıyorum.

Önyüzleri müşteriye göre tasarlamak iyi bir şey, ama yetmez. Süreç tasarımına dikkat edilmeli. Tüm kanallardan tutarlı şekilde iletişim yapıldığında müşteri için faydalı bir şey yapılmış olur.

Birçok yazıda vurguladım. “Veriler önemlidir ama müşteriye dokunan noktalar süreç yönetimi ile tasarlanır. ^{[5] , [6]} ” diye. Sadece verilere güvenerek müşteri odaklı şirket yaratılamaz. Müşteri odaklılık en çok süreç tasarımlarında kendini gösterir.

Bu noktada kişiselleştirme öne çıkıyor. Royal Bank of Scotland’ın hesap ekstresi %95 kişiselleştirilmiş. Müşteri nasıl görmek isterse, öyle ekstre alıyor.

İkinci konuşma:

Geleceğin Müşteri Hizmetlerini Deneyimleyin
Kerim Akgönül
Kıdemli Başkan Yardımcısı, Ürünler, Pegasystems

Amacımız ilk temas anında, en hızlı sürede sorunu gidermektir. Bu amaçla birçok işlemin eş zamanlı yapılması gerekebilir. Kendi karmaşık süreçlerimizi müşterilerden ve (bizzat projenin içinde olmayan) çalışanlarımızdan gizlememiz gerekir. Onlar sadece hızlı ve düzgün yürüyen bir sistem görmelidir.

Bu siteyi okuyanlar biliyor. Yıllardan beri, “Müşteri deneyimini dikkate almayan CRM çalışması olmaz” deyip duruyorum. Süreç tasarımının önemini vurguluyorum. Son zamanlarda katıldığım tüm konferanslarda aynı cümleleri duymak çok hoşuma gidiyor.

Evet, CRM veri yönetimi olduğu kadar süreç yönetimidir.

Gartner ve Forrester listelerinde birinciyiz. Ama şunu unutmamalıyız. Onlar teknoloji açısından bakıyorlar. Oysa önemli olan müşteri deneyiminin süreçlere yansıması.

Pegasystems’ın Pega 7 adlı ürününün “Directly Capture Objectives Case” modülü, iş birimleriyle IT’nin birlikte çalışıp vakaları incelemesini sağlıyor.

İşte bu kısım çok önemli. Pega 7’yi kullanmadım. Bahsedilen özelliğin ne kadar kullanışlı olduğunu bilmiyorum. Ancak kavramsal olarak gelinen nokta beni sevindirdi.

Eskiden iş birimleri, bir iş isteği hazırlayıp IT’ye gönderirdi. IT de onu kendine göre ^[7] yontarak birşeyler üretirdi. Sonuç genellikle ticari birimlerin istediklerine uygun olmazdı ^[8] . Müşteri zaten kesinlikle devre dışı bırakılırdı.

İş isteği kavramının bir bilişim dönemi kavramı olmadığını tekrar vurgulamak isterim. Müşterinin sorununa Pazarlama’nın bulduğu çözümün IT tarafından kendilerince yorumlanması kavramı çoktan tarihe karışmalı.

Bir yıllık bir yazıda vurguladığım gibi:

Teknoloji ekipleri (işine öylesi geldiği için) Pazarlama’nın taleplerini yerine getirmekle sınırlamayıp gerçek üretici görevine dönmelidir. Bir davranış değişikliği (iş yapma biçimi) değil, düşünce yapısı değişikliği (silo kavramının terk edilmesi) gerektirmektedir. Üstelik sadece CRM veya sadakat projeleriyle sınırlı değil, bilişim döneminin getirdiği bir değişimdir.

Analitik, sadece müşteri davranışlarını anlamak için değil, kendi personeliniz – özellikle – satış elemanlarınız için de kullanılmalı.

“Kampanya varsayımları acaba doğru mu?” diye gerekli testler yapılarak hatalar azaltılmalı.

Özetle, pazarlama kökenli biri olarak Pegasystems’in “Müşteri İletişim Zirvesi”ndeki notlarım bunlar.

CRM’in çeşitli aşamalarında araç üreten şirketlerin

Giderek daha çok müşteri deneyiminden söz etmesi,
Artık sadece IT’ye değil, iş birimlerine de seslenmesi,
Teknoloji ile ticari birimlerin birlikte çalışmasının önemini tekrarlaması,
Veriler kadar süreçlerin de önemli olduğunu vurgulaması

beni memnun ediyor.

12 Kasım 2015

İstisnayı Anlamlandırma

Posted on 26/07/2015 by Uğur Özmen

Veri anlamlandırmayı doğru yapmak için, öncesinde segmentasyonu doğru yapmış olmak gerekir. Eğer ana modeli doğru oluşturup segmentasyon yapmışsanız, tüketim davranışlarındaki istisnalar size müşteri hakkında derin bilgi verir.

Diyelim ki birinin plaza kadını ^[1] olduğunu verilerle doğruladınız.

Sonra bu kadın “arap sabunu” aldı. Aslında plaza kadınının evinde bulaşık ve çamaşır makineleri otomatik olmalı. Bu durumda arap sabunu ne anlama gelir?

Öğrencilerime sorduğum zaman erkekler “plaza kadınının işten kovulduğunu” söyler, kadınlar ise “eve temizlikçi geldiğini” belirtir. Kadınların önermesi doğrudur. Ayrıca, plaza kadını işten kovulsa bile, arap sabunuyla temizlik yapmaya girişmez. En azından epey zaman beklemek gerekir.

Plaza kadını temizlenmiş ve hazır ıspanak değil de demet ıspanak almışsa, ne anlarız.

Plaza kadınının çamurlu ıspanağı 6 – 7 kere yıkamasını beklemek doğru değil. Bu soruyu sorduğumda erkek öğrenciler “Sevgilisine yemek yapacak” diye varsaydılar. Romantizm güzel bir şey. Lakin bu örnekte sevgiliye yemek yapmanın doğru olma ihtimali gerçekten çok düşük.

Kadınlar ise “Evde yemek yapan biri var. Muhtemelen annesi geliyor” dediler.

Aynı satınalma davranışlarını “bekar erkek” için sorduğumda, herkes doğru bildi.

Satın alma davranışlarındaki farklılıklar sayesinde bu plaza kadınını, diğerlerinden daha fazla tanımaya başlarız. Bu nedenle istisnaların saptanması ve yeniden anlamlandırılması önemlidir.

Bu örnekten alınacak çok sayıda ders var.

1 – Eğer ana modeli doğru oluşturduysanız, müşterinin her istisna davranışı sizin daha fazla bilgi edinmenizi sağlar.

2 – Bir ürün veya davranış, tek bir biçimde anlamlandırılmaz. Aynı ürün farklı segmentler için farklı anlamlandırılır.

3 – İlk aklımıza gelen anlam doğru olmayabilir. Müşteri deneyimine göre anlamlandırma yapabiliriz.

4 – Bu nedenle, anlamlandırma usta (müşteriyi dinleyen, gözleyen, anlayan) pazarlamacının işidir.

26 Temmuz 2015

Her Temas Bir İstihbarat

Posted on 03/07/2015 by Uğur Özmen

Veri anlamlandırma konulu çalışmalarda, müşterinin aldığı ürünler üzerinde durulur. Benim de verdiğim ilk örnek ^[1] , ürünlerden yola çıkarak müşterinin tanınması üzerineydi.

Anlamlandırma kesinlikle sadece ürünler ile sınırlı kalmamalıdır. Müşterinin şirketimize (fiziksel veya sanal ortamlarda) dokunduğu her seferi anlamlandıracak bir beceriye sahip olmalıyız.

Örneğin:

İşlem yerleri:

Kredi kartını nerelerde kullanıyor? Sadece yurt içi mi? Kart yurtdışında kullanılıyor mu? Hangi ülke ve şehirlerde kullanılıyor?
Kart sanal alışveriş için kullanılıyor mu?
Hafta içi işyeri yakınından, hafta sonunda evinin yakınından mı alışveriş yapıyor?
Büyük alışverişlerini toptancı mağazadan, küçük alışverişlerini evin yakınından mı yapıyor?
Cuma günleri, caminin yakınındaki marketi mi kullanıyor?
Değişen günlerde, semt pazarlarının olduğu yerlerde mi kullanılıyor? Birden fazla semt pazarı mı, yoksa sadece evinin veya işyerinin yakınındaki mi?
Yazın tatil yörelerine gidiyor mu?
Hep aynı yöreye, yılın aynı günlerinde mi gidiyor → Devremülk veya yazlık.
Arada Göçek marina’dan ve Bodrum marina’dan alışveriş yapmış, kasaba içindeki dükkanlardan alışveriş yapmamış → Tekneyle tatil yapıyor.

İşlem saati:

Gün içinde mesai saatlerinde sıkça kullanılıyor → Emekli veya çalışmayan veya vardiyalı çalışan kişi. (Müşterinin yaş ve cinsiyet bilgileriyle birlikte anlamlandırıldığında, daha kesin sonuçlara ulaşılabilir.)
Bazı dükkanlardan (kahve dükkânları, lokantalar) sadece sabahları ve öğle araları alışveriş → İşyeri o civarda
İşyeri yakınındaki dükkanlardan geç saatlerde alışverişler → Mesaiye kalıyor.
Sabah 08.30 – 09.15 arasında fırsat sitelerini geziyor → işyerine geldi ve masa bilgisayarını açtı. Muhtemelen plaza kadını ^[2]

İşlem süresi:

Markette kısa aralıklı 2 alışveriş → Liste yapmadan çıkıyor, alacağı ürünü unutuyor. Kasada veya eve gidince aklına geliyor.
E-mağazada işlemini hızlı yaparsa → Önceden seçimini yapmış
Sitede uzun süre gezip karşılaştırmalar yapan → Önceden karar vermemiş.
Karşılaştırma işlevini kullanıyor. Sonra en ucuzu seçmiyor → Kendince bir fiyat / kalite kriteri var.
Değerlendirme kısmında uzun kalıyor ve çoğunlukla başkalarının ortalamada en yüksek yıldız verdiği ürünleri seçiyor → Marka saplantısı yok, kullanıcı deneyimlerine önem veriyor

E-ticaret’te anlamlandırma ^[3] daha ayrıntılı okunabilir

Yukarıdakiler, hemen herkesin anlamlandırabileceği kısa örnekler. İşinizde ustalaştıkça, çok daha iyilerini yapabilirsiniz. Anlamlandırma ürünlerle ve işlemlerle de sınırlı değildir. Farklı zamanlarda farklı cihazlarla sitenize giriş yapılıyorsa, daha fazla ipucu elde edersiniz. Her değişikliği anlamlandırabilirsiniz.

Kullandığı cihaza ve saate göre (Örneğin “saat 19.30’dan sonra tablet kullanıyorsa, büyük ihtimalle bir yandan TV seyrederken sizin sitenize de göz atıyor”) anlamlandırma yaparak ^[4] , nokta atış ihtimalini arttırabilirsiniz.

İşlemlerin her aşamasını daha iyi izleyebildiğimizden, sanal ortamlardaki temaslarını “müşteriyi daha iyi tanımak” için kullanmalıyız.

İşlem yeri veya süresini bir de satın alınan ürünlerle birlikte değerlendirirseniz, müşteriyi kendisinden bile ^[5] daha iyi tanırsınız. Bire bir pazarlamaya veya gerçekten kişiselleştirilmiş tekliflere ancak böyle ulaşabilirsiniz.

3 Temmuz 2015

Sherlock Holmes resmi şuradan

E-Ticaret’te Kişiselleştirme Fırsatları

Posted on 26/06/2015 by Uğur Özmen

2015 Ders yılı sırasında “Yemek Sepeti’nin aşağıdaki mesajını final sınavında soracağımı ^[1] yayınladım.

Bu mesajın bana gelmesinden sonra, hoş bir tesadüf oldu. 19 Mart 2015 tarihli Marketing Power’da ^[2] “Markanızı Nasıl Alırdınız? Kişiselleştirilmiş Ürünlerin Gücü” başlıklı oturumda moderatör’düm. Yemeksepeti Pazarlama Yöneticisi Barış Sönmez de konuşmacı idi.

Bu konuyu soracaktım ama gerek kalmadı. Barış Sönmez, yemek işinde kişiselleştirmenin risklerine kısaca değindi.

Zaten sormayı planladığım sınav sorusu da bu sayede son şeklini aldı ^[3] :

“yemeksepeti.com’un Mine’ye mesajı” örneğini inceleyerek, yemek hizmetinde kişiselleştirme yapmanın

olumlu ve olumsuz yönlerini
rahatsız etmeyecek kişiselleştirme tekliflerini

yazın.

Final sınavı günü yanıtını da yayınladım ^[3] . Kısaca özetlemek gerekirse, “Müşterinin değişebilen özellikleri kişiselleştirmede kullanılmaz” diyebiliriz.

Internet sayesinde çok sayıda kişiselleştirme gördük.
Dell ile başladı ^[4]
Nike ile zirveye ulaştı ^[5] .

Coca Cola veya Nutella’nın kişiselleştirme yaptığından bahsetmeyin. Ciddiye almam ^[6] .

Bir başka pizza şirketi, Domino’s kişiselleştirmeyi hem özendirmiş, hem de kârlı ^[7] duruma getirmiş.

Pizzanızı oluşturup sosyal mecralarda duyuruyorsunuz. Eğer satın alınırsa, siz de kazanıyorsunuz.

Sosyal mecralarda yeterince etkin olamazsanız, arkadaşların bir araya geldiği maç akşamlarında hep kendi özel pizzanızı ısmarlayabilirsiniz.

Tuğçe Cengiz’in babalar günü nedeniyle vurguladığı konu ^[8] , e-ticaretle uğraşanlara çok güzel bir kişiselleştirme fırsatı anlatıyor.

Kupanın büyüklüğünü seçin, üzerine yazılacak metni ekleyin, yüksek çözünürlü resimleri yükleyin… kupanız hazır.

Bileklerin ölçüsünü bildirin, saatlerin arkasına veya kutusuna yazılacak metni ekleyin… saatleriniz hazır.

Ürün Geliştirme ^[9] derslerinde, müşteri ihtiyaçlarını gözleyen ve anlayanların doğru ürünleri ortaya çıkaracağını söylüyoruz. İşte “babalar günü” için “babalar gibi” bir “anne ihtiyacı” örneği.

Siz, kendi iş kolunuza uygun olarak, buradan ne kadar çok ve yaratıcı fikir çıkarabilirsiniz.

Kişiselleştirmenin üst sınırı yok. Kim tutar sizi?…

26 Haziran 2015

2015 Mayıs – CRM Final Soruları – 1

Posted on 31/05/2015 by Uğur Özmen

Bu dönemin final sınavından önce ipucu vermiş, hangi gerçek müşteri şikayetlerinden sorular geleceğini [1] yayınlamıştım.

Sorulardan biri şöyle:

Aşağıdaki “yemeksepeti.com’un Mine’ye mesajı” örneğini inceleyerek, yemek hizmetinde kişiselleştirme yapmanın

olumlu ve olumsuz yönlerini
rahatsız etmeyecek kişiselleştirme tekliflerini

yazın.

(Lütfen sadece soruyu yanıtlayın. En çok 15 satır içinde yanıtlayabilirsiniz)

Facebook’ta yayınladığımda şu yanıtlar geldi:

Burak Şendoğdu [2]:

Aslında müşteriye, “merhaba-merhaba”sı olan iki arkadaştan fazla yaklaşılmamalı diye düşünüyorum. Malum, hepimizin kendimizi rahat hissettiğimiz özel alanımız var ve asansörlerde tanıdığımız insanlarla birlikte binsek dahi geriliriz. Müşteriyi çok iyi (kimi zaman çevresindekilerden de iyi) tanıyor olsak da özel alanlara girilmemesi gerekiyor bence.

Benzer bir durum, X takımını tutmasına karşın kız arkadaşı sebebiyle Y takımının maçına gitmiş bir erkeğe kampanya önerilme durumunda ortaya çıkabilir. Ya da sağlık sebebiyle istemediği, hoşlanmadığı halde farklı ürünler alan müşteride… Kelimeler bu özel limitleri zorlamayacak samimiyette ise tebessüm ettirecek, aksi halde örnekteki gibi ters tepebilecektir 🙂

Düzenleme: müşteriyi doğru tanıdığını düşünüp tanıyamama durumu bu sorunun konusu olmadığından bahsetmedim bile.

Burak’ın yazdıklarını düzenledim. Biraz da (yayınlamadan önce) eklemeler yaptım.

Uğur Özmen:

Örneğe şu gözle bakalım:

Müşterinin rahatsız olacağı şey nedir?

Perhizde olabilir.
Daha önce kış ayında çilek ısmarlamıştır ama o sırada hamiledir.

Bu gibi, değişebilen özellikleri kişiselleştirmenin bir parçası yaparsan, müşteri rahatsız olabilir.

😉

Asla turşu sevmiyorsan ve “hamburgerde turşu olmasın”, “kuru fasulyenin yanında turşu gelmesin” gibi ipuçları vermişsen,
Vejeteryan isen
Bazı yiyeceklere alerjin varsa

bu gibi “ASLA” ve “SAKIN” özelliklerin varsa, kişiselleştirme müşteriyi rahatsız etmez.

Bir şey daha var. Taşınınca önce yemeksepeti’nde adres değişir. Muhtar azcık bekler.

Kendini sınamak isteyenlere 2014-2015 ders yılının CRM dersi final sınavı sorularının çoğunluğunu yayınlıyorum.

31 Mayıs 2015

Müşteri Gözünden Pazarlama Otomasyonu ve Kişiselleştirme

Posted on 07/04/2015 by Uğur Özmen

Yazan: Volkan KIRTOK

Her pazarlamacı, kişiselleştirilerek yapılan pazarlama faaliyetlerinin geri dönüşünün daha yüksek olduğunu bilir. Teknolojinin ilerlemesi ile birlikte pazarlamacılar için üretilen kişiselleştirmede kullanılan yazılım, platform, araç, modül, ürün ve servicelerin sayısı her geçen gün artmaktadır. Pazarlamada otomasyonu sağlamaya yönelik üretilen bu teknolojilerle birlikte, kişiselleştirilmiş pazarlama faaliyetlerinde çeşitlilik sağlanmakta ve sürekliliği korunmaktadır.

Yukarıda anlattıklarım doğrultusunda bilinen en başarılı kişiselleştirmede kullanılan pazarlama otomasyonu örneklerden birisi Amazon.com’a ait olan öneri motorudur (recommendation engine) ve Amazon’un satışlarının %35 ‘i bu sayede gerçekleşmektedir. Müşterilerin ve yakın arkadaşlarının geçmiş davranışlarını analiz edip satın almaları için öneriler sunan bir algoritma mantığıyla çalışan bu öneri motoru ile müşteriler zamandan tasarruf eder ve ilgilenecekleri ürünlere hızlıca ulaşırlar.

Müşteri Kendisini Tanıyanı Ödüllendiriyor!

İnternet ziyaretçileri kişiselleştirmeye yönelik hareketlere duyarlılar hatta beklenti içerisindeler. Kişisellştirme, ziyaretçiler üzerinde genel olarak özel hissetme, lüks bir hizmet alma, aradıklarına çabuk ulaşma gibi duygular hissettirmektedir.

Müşterilerin %59’u kişiselleştirmenin satın alma kararlarında etkili olduğunu düşünmekte.
%31’i keşke daha çok kendilerine özel kişiselleştirme yapılsa diye bir beklenti içerisinde.
%74’ü kendilerine özel bir içerik görmediklerinde hayal kırıklığı hissi yaşamaktadır.

(Kaynak:InfoSys ^[1])

Müşterilerin en beğendiği bazı kişiselleştirme özellikleri:

Accenture’un 2015 başında yayınladığı araştırma sonuçlarına göre;

Sadece ziyaretçiye özel promosyonlar ve alışverişlerden kazanılan puan ve ödüllerin otomatik şekilde hesapta birikmesi.(%64)
Online dükkanın müşterinin adres ve ödeme bilgilerini otomatik hatırlaması ve bu sayede tek tıkta alışveriş yapılmasına olanak sağlaması.(%51)
Yakın zamanda bitecek(tükenecek) ürün ve malzemeleri müşteriye hatırlatan otomatik hatırlatma hizmetleri.(%21)

(Kaynak:Accenture ^[2] , infografik ^[3] )

Müşterilerin pek sevmediği bazı kişiselleştirme özellikleri:

Kişiselleştirme her zaman ziyaretçileriniz tarafından sevilmeyebilir;

Diyetle ilgili kısıtlamalardan dolayı bazı ürün önerileri.(%40)
Ailelerinin sağlık meseleleri ile alakalı ürün önerileri.(%42)
Alışveriş sırasında online olan arkadaşlardan görüş ve fikir alma.(%52)

Kişiselleştirme özellikleri, müşterilerin yaşına ve kültürüne göre çok değişkenlik gösterebilir. 2000 yılından sonra doğmuş olanlar bilgilerini online siteler ile paylaşmakta sakınca görmezken, 20 yaş üstünde durum biraz daha farklı.

Bir diğer örnek de retargeting konusunda verilebilir. Nüfusunun %12’si bir defa da olsa online alışveriş yapmış Hindistan’da retargeting* reklamlardan nefret edenler %59 iken, ABD’de retargetingden nefret etme oranı %11.

Retargeting: Ziyaret ettiğiniz bir sitenin reklamlarını, size tekrar siteyi ziyaret ettirtmek için, ziyaretinizden sonra başka sitelerde göstermeye devam etme hizmeti.

(Kaynak:Hindistan ^[4] , ABD ^[5])

Müşterinin Konum Paylaşmaya Yatkınlığı:

Accenture araştırmasından çıkan bir diğer ilginç sonuç ise, online müşterilerin %60’ı kişiselleştirilmiş hizmetlerden yararlanmak isterken sadece %20’si konum bilgilerini paylaşmakta sakınca görmüyor ve sadece %14’ü tarayıcılarının izlenmesine izin veriyor.

Peki gerçek Dünyada (offline) durum ne?

Yine ABD’de yapılan bir ankete göre online alışveriş yapanların 2/3’ü online şirketler tarafından gözlenmekle ilgili bir sıkıntı duymazken konu offline şirketler tarafından izlenmeye geldiğinde tam tersi oranda sıkıntı duymaya başlıyorlar. Hatta video kamera, ısı haritaları ya da göz tarama cihazı ile gözetleme yapmaya çalışılan yerlere kesinlikle bir daha hiç gitmem diyenler deneklerin %50’sini oluşturuyor.

(Kaynak:Anket ^[6] )

Kişiselleştirme ne gibi durumlarda kesinlikle yapılmamalı?

Bazen müşterilerinize özel pazarlama faaliyeti yapmamanız, yapmanızdan daha doğru olacaktır. Bu gibi durumlar:

Müşterinizi bilgilendirmediğiniz ve iznini almadığınız zaman.
Bilgilerini nasıl işleyeceğinizi anlatamadığınız ya da anlamsız sonuçlar sunduğunuz zaman.
Kişiselleştirme çalışmanızla müşterinin hoşuna gitmeyecek öneriler yaptığınız veya onu rahatsız edecek faaliyetlerde bulunduğunuz zaman.
Pazarlama otomasyonunuzda hatalı bir kurgu planlayıp kişiselleştirmenin dozunu rahatsız edici düzeyde sık planladığınız zaman.

Pazarlama otomasyonu ve kişiselleştirme ile ilgili görüşlerinizi hemen aşağıda bulunan yorumlar bölümünde paylaşarak ya da yazıyı paylaşarak yazının daha çok kişiye ulaşmasına ve zenginleşmesine katkıda bulunabilirsiniz.

Teşekkürler.

Volkan Kırtok‘un bu yazısı ilk olarak 3 Nisan 2015 tarihinde Linkedin’de ^[7] yayınlanmıştır.

Uğur Özmen’in kişiselleştirme yazıları sağ yandadır.

Kapak resmi şuradan alıntıdır.

Müşteri 2.0

Posted on 25/09/2014 by Uğur Özmen

Bugün Gelecekhane’de ^[1] konuşmacıydım. Konu “bilişim döneminde değişen yönetim bilimleri” ^[2] idi. Ben de Müşteri 2.0’ı anlatmaya çalıştım. Müşteri değil insan diye bakıldığında ne kadar verimli çalışıldığına örnekler verdim.

Açılış cümlemi ugurozmen.com’da ^[3] paylaştım. İçeriğe (ne anlattığıma) gelirsek…

Önce insanın ruhsal durumu iyi analiz edildiğinde sorunların fırsata dönüştürüldüğüne dair örneği ^[4] aktardım.

Sonra Gerçek CRM’in zaten teknoloji değil, insan ile yapıldığını ^[5] vurguladım. Rana Çalpan’ın muhteşem ödevi “süpermarket alışverişlerinden müşteri profilleme”yi ^[6] anlattım.Sonra dedim ki:

Kendimize soralım, hakkımızda her türlü bilgiye sahip olan bankalar, GSM operatörleri, süpermarket zincirleri neden doğru tekliflerde bulunamaz.

Bana bazı şirketlerin CRM düzeyini soruyorlar. Onlara ölçülebilir bir yanıt vermek istiyorum. Diyorum ki “O firmadan gelen tekliflerin, SMS mesajlarının kaç tanesi anlamlı. Gelen 10 mesajdan sadece 1’i anlamlıysa, 10 üzerinden 1 alır. Daha azı anlamlıysa… Varın düşünün.

Böylece kişiselleştirmeye giriş yapmış oldum.

“Kişiselleştirme deyince herkesin aklına bu 2 kampanya geliyor. İçinizde “Evet, bunlar kişiselleştirme örnekleridir” diyen var mı?” diye sordum. Neyse ki salondan kimse parmak kaldırmadı.

Bunun üzerine “Haklısınız. Şu örnekler ne kadar kişiselleştirme ise,

bu anahtarlıklar da o kadar kişiselleştirilmiştir. Otobüslerin durduğu yerde “Bilmemne turizmin sayın yolcuları… Otobüsünüz kalkmak üzeredir” diyen yer de bu büyük markalar kadar kişiselleştirme yapıyor” dedim. Gülüşmeler oldu.

Sonra kişiselleştirmenin Amazon örneklerini verdim. PC veya tablet veya telefonun günün hangi saatinde nasıl kullanıldığına göre, görülen ekranın nasıl tasarlandığını ^[7] anlattım.

Müşterinin şikayetini hızla çözdükten sonra “Önceki paketi eski işyerinizie göndermişiz. Linkedin’den gördüğümüz kadarıyla o işten ayrılmışsınız. Foursquare’den ise tatilde olduğunuzu gördük. Nereye gönderelim?” diye sorduklarını söyleyince ^[8] salonda “yok artık” ifadesi oluştu..

Konuşmamı bana tanınan süreyi aşmadan bitirdim.

Konuşmanın videosunu seyretmek isterseniz: