Müşteri 2.0

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.

kisisellestirme-3

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,

isim-yazan-anahtarliklar-2b

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:

Gelecekhane

 

 

“Beğen”mek yeterli

Marketing Türkiye [1] nin 1 Nisan 2013 sayısında “beğen” butonu ile profilleme yapıldığına dair bir haber vardı.

Araştırmaya ilişkin makaleyi internetten buldum.

Cambridge Universitesi, Psikometrikler Merkezi’nin Microsoft ile birlikte yürüttüğü araştırmaya ilişkin makalenin [2] özeti şöyle:

Sosyal medyada yer alan bilgiler,

  1. ölçülebilir sosyal bilimler,
  2. kişiselleştirilmiş arama motorları ve tavsiye sistemleri
  3. hedefli on-line pazarlama

konularında ilerleme sağlıyor. Müşterinin yaşam tarzı, yaşı, cinsel eğilimleri hakkında tahmin etmeyi kolaylaştırıcı bilgiler veriyor. Perakendecinin genç kıza hamilelik önermesi gibi bazı hatalar [3] da olabiliyor.

Kişilerin web siteleri, müzik koleksiyonları, Facebook ve Twitter profilleri, arkadaş ağları, kullandıkları dil de kişiliği tahmin ederken kullanılabiliyor.

Beğen tuşunun kullanımı, internette aramalar, internette gezilen siteler ve kredi kartı kullanımı gibi dijital ipucu bırakıyor ve izlenebilir kayıt sağlıyor.

Araştırma, 58,466 kullanıcının 55,814 ayrı (sanat, yayın organları, markalar, şöhretler, TV dizileri gibi) konularda ortalama 170 tane beğen kullanına dayanıyor.  Evet / Hayır veya Erkek/Kadın gibi ikili değişkenler için elde ettikleri doğru tahmin oranları aşağıda:

Değişken sayısı arttıkça doğru tahmin oranı azalıyor. Beğen sayısı arttıkça ise, daha doğru sonuçlar elde ediliyor.

Cinsel tercih tahminlerinde, gay/lesbien oluşumlarını açıkça destekleme oranının %5 olduğu, çoğunlukla TV dizilerinin ve bazı şöhretlerin beğenilmesinin fikir verdiği belirtilmiş . 

Makalenin sonuç bölümünde, bu tahminlerin iyi taraflarına olduğu kadar, kötü kullanımına da dikkat çekiliyor. On-line sigorta reklamlarının nevrotik kullanıcılarda stres yaratabilmesi veya kişilerin açıklamak istemedikleri özelliklerinin tahmin modeli ile (ki tahminler yanlış da olabilir) üzerine gidilmesi gibi olumsuzluklar gözardı edilmemeli.

Dijital açıklık nedeniyle insanların teknolojiden kaçınması, on-line hizmetlerden uzak durması da mümkün. 

Makale, elde edilen bilgilerin kötü niyetle kullanılmamasını, karşılıklı açıklık, güven ve iyi niyetle etkileşimin Dijital Çağ’a uygun şekilde sürmesini diliyor.

 

Dikkat edilirse, araştırma sadece Facebook’daki “beğen” kullanımı ile yapılmış. Diğer sosyal mecralardaki (nereye gidiyor, kimleri veya hangi markaları izliyor, kimi retweet ediyor, gibi) unsurlar kapsama dahil edilmemiş.  Cümleler, resimler gibi yapısal olmayan veriler ve zaman içindeki değişiklikler de dikkate alınmamış. 

Bu kadarı bile tahmin oranlarını oldukça yüksek yapmaya yetiyor.

Gerek bireyler, gerekse kurumlar olarak almamız gereken çok ders var.

Resim şuradan alıntıdır.

6 Nisan 2013

 

Veri hikayeciliği

Veri’den Bilgi’ye yolculuk dizisinin [1] , [2][3] ilk yazısında müşteri profilleme konusundaki örnekleri vermiş ve

Bu kadar kolaysa, neden birçok internet sitesi benim [4] (hatta öğrencilerimin [5]) rahatça yaptığı profillemeyi bir türlü beceremiyor? Neden bize birçok anlamsız mesaj gönderiyorlar?

Veriye sahip olmak ≠ Bilmek denklemini ve “Veri”den “Bilgi”ye giden yolu anlayamadıkları için.

demiştim. Zenginlik = Kullanmak [6] yazısında çok sayıda  veriye sahip olmanın zenginlik getirmediğini ayrıntılı olarak anlattım.

Veri’nin nasıl kullanılabilir duruma getirileceğine bu yazıyla başlayalım.

Öncelikle, veri ile her sorunu çözemeyeceğimizi  anlamamız gerekiyor. Müşteri tecrübesinin önemi gözardı edilmemeli.

Bu şekilde davranılması çoğunlukla IT yönetimindeki CRM bakış açısının uzantısıdır. IT için çoğunlukla “müşteri” yoktur, kullanıcı vardır.  Kullanıcı ile müşterinin farklı olduğunu anlamazlar [7].

Veriyi anlamlandırmak ve doğru müşteriye doğru teklifi sunacak şekilde modellendirme süreci aslında (kolay değil ama) yalın bir süreçtir. Akil (akıllı) pazarlamacılar ile akil IT’cilerin birlikte çalışmasını [8] gerektirir.

Bu süreç önce teknoloji veya veri madenciliği ile değil, pazarlama stratejilerinin incelenmesi ve fırsatların belirlenmesi ile başlar. Şirketin güçlü olduğu alan saptanır. Bu alanda daha iyi hizmet edilecek müşteri segmentlerinin hangileri olduğu belirlenir.

Somuta indirgeyelim. Daha önce özetini verdiğimiz Target’in hamile kadınlar çalışmasının [9] arka planını kendimizce oluşturalım.

Target diğer perakendecilerden farklılaşmaya karar vermiştir. Kendisinin güçlü olduğu alanları incelemiş ve “hamile kadınlar” segmentinde fırsatlar olduğunu saptamıştır. Bu aşaması, yukarıda bahsettiğim “pazarlama stratejilerinin incelenmesi ve fırsatların belirlenmesi” adımıdır.

Sonraki adımda, akil pazarlamacılar bir kadının hamile olduğunu nasıl anlayacaklarını saptarlar.

Bir kadın, hamile olduğunu muhtemelen 30 – 45 gün içinde öğrenir. Hemen alkol ve sigara kullanımını azaltır veya tümden bırakır. Sabun ve şampuan gibi temizlik malzemelerinde kimyasal olmayanları satın almaya başlar. Saçlarını boyamaz. Organik ve katkısız yiyecekleri tercih eder. İşlenmiş gıdalardan uzak durur.

Böylece, hamilelik konusunda gerekli bilgiler ortaya çıkarıldı. Artık, bu bilgileri oluşturan veriler saptanır. Bu verilerin ne kadarının halihazırda altyapıda eksiksiz ve düzgün olduğu öğrenilir. Hepsinin var ve tamam olduğunu düşünelim.

Dikkat edilirse, Senaryo (Amaç) → İhtiyaç → Bilgi → Veri  diye [10] ilerledik.

Bir yandan bu hamile kadınlar kitlesinin büyüklüğü, karlılığa katkısı gibi ölçümlere bakılır; diğer yandan yaşam boyu değeri artıracak ürün patikası [11] ortaya çıkarılır.

Bu aşamada, müşterinin bizi tercih etmesini sağlayacak anlamlı (ve proaktif) tekliflerin ancak çocuğun cinsiyeti belli olduktan sonra yapılabileceği anlaşılır. Hamile olduğu saptanan anne adayının alışverişleri gözlenmeye başlanır. Cinsiyet hakkında fikir veren (mavi-pembe / vb.) bilgiler gelmeye başlayınca”işlem tamam” noktasına gelinir.

Müşteriye anlamlı teklifler sunulmaya başlanır. Her teklife nasıl tepki gösterdiği de izlenir ve ona göre aksiyon alınır.

.

Gelelim başlangıç bölümündeki “Neden büyük şirketler, bankalar, GSM operatörleri bu yapıyı kuramıyor; bize anlamlı teklifler sunamıyor?” sorusunun yanıtına.

Yukarıdaki senaryonun gerçekleşmesi için 2 unsur gereklidir.

1 – Akil pazarlamacı ve akil IT işbirliği [12]

Şanslı şirketlerde teknolojiden anlayan Pazarlama Üst Yöneticileri veya pazarlamadan anlayan Teknoloji Üst Yöneticileri vardır. Akıllı şirketlerde ikisini ayırt etmek zorlaşır [12]

2 – Verileri hikayeleştirecek, anlamlandıracak kişiler.

.

Büyük şirketler hemen her zaman ikincisinden yoksundur. Hikaye anlatacak insanlara değer vermezler. Hatta birincisini bile önemsemiyor olabilirler.

Gelecekte bütün şirketler veri hikayecilerine ihtiyaç duyacaklar.

Resimdeki tahta oyma kendi el işimdir

29 Eylül 2012