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

Veri ve Müşteri Deneyimi

10 Eylül 2018’de yayınladığım Veri Amaçlı Kalkışmalar yazısında “havaalanı ile ev arasında transfer hizmeti yapan bir kurumun neden TCKN istediğini” sorgulamıştım.

Bu yazıya gelen yorumlardan birinde, kurumların neden TCKN üzerinde durdukları anlatılmış.

Bu kurumlar müşteri tekilleştirmesi yapmak istiyorlar. Müşterilerin farklı GSM numaraları, farklı e-posta adresleri kullandıklarını görüyorlar. Doğru kişiyi eşleştirmek için (“burada zaten yapılmışı var” diyerek) TCKN soruyorlar. Farklı  GSM numaraları ve/veya farklı e-posta adresleri ile kaydolmuş aynı kişiler olduğunda “CRM yönetimi için işe yaramaz, çöp veri” olduğunu düşünüyorlar.

Deniyor ki, “Kurum yukarıda bahsedilen kısıt ve gereksinimlerden ötürü, size daha iyi bir müşteri deneyimi sunmak için TCKN istemiş olabilir. Siz nasıl bir müşteri deneyimi sunduğuna bakıp, ona göre değrlendirmelisiniz“.

🙁

Önce şunu vurgulamalıyım. CRM faaliyetleri, amaç değil müşterinin sürekliliğini, kârlılığını korumak ve az maliyetle verimli müşteri kazanmak için araçtır. Amaç değil.

Bu bakış açısını okuduğum zaman, yazımda belirttiğim “Ve sen genç girişimci arkadaşım” diye başlayan paragrafın tekrarlandığını düşündüm.

Ne benzerliği var” diyeceksiniz.. O da kendisi için en iyi olanı yapmış ama müşteri deneyimini dikkate almamış. Müşteri deneyimini dikkate almadan, “içerideki CRM veri tabanını eksiksiz ve yanlışsız dolduracağım” diye yola çıkan – araçları amaç olarak konumlayan – projeler genellikle başarısız oluyorlar.  Müşteri deneyimini dikkate almayan veri amaçlı projeler için şöyle bir resim dizisi var.

Özetle… Müşteri balık ürünü almış. Kasiyer”Siz balık değil tavuk seversiniz. İnkar etmeyin. Son 3 yıl boyunca her hafta tavuk ürünü satın almışsınız” diyor. Müşteri “İndirimde olduğu için, bu sefer balık kızartma satın alacağını” söyleyince “siz bu kadar bilinmez olursanız, size iyi hizmet etmemizi nasıl beklersiniz” diye bağırıyor. Sonra içeriye sesleniyor “Altılık bir tavuk kızartma lütfen“.

Müşteri tekilleştirme ve veri eşleştirme sizin iç işiniz. Oysa müşteri dışarıdan biri.

Havaalanı ile şehir arasında, birkaç kişiyle paylaşmayı göze aldığım bir transfer için TCKN istemek gerçekten anlamlıysa, HAVAŞ veya HAVABUS servisleri de TCKN isteyebilir. “TCKN vermezsen servise binemezsin” diyebilir.

Veri / Deneyim Dengesi yazısında müşteri verisi istemek ile, kurum amaçlarını gerçekleştirmek arasında bir denge olduğunu anlatmaya çalışmıştım. Eğer müşteriyi kazanmak, kazandığınız müşterinin deneyimi hakkında fikir sahibi olmak istiyorsanız veri talebinizi dengeli yapmak zorundasınız. İç süreçleriniz, müşteri deneyiminden önde gelirse, o deneyimi yaşayacak müşteri bulmakta zorlanırsınız.

😉

Ayni kişilerin farklı GSM numaraları ve/veya farklı e-posta adresleri ile kaydolduğu zaman, CRM açısından çöp veri olduğu iddiası var ya… Katılmıyorum.

Veri anlamlandırma diye bir şey var.

Dünyada iki çeşit insan vardır:
1 )  Eksik veriden anlam çıkartabilenler

İlk CRM projemi yaptığımda Türkiye’de TCKN yoktu. Üstelik de bir bankada tekilleştirme çalışması yaptık. Evet, pek kolay olmuyor, bazı yanılmaları göze alıyorsunuz. Risk yaratan konuları nasıl çözebileceğinize daha çok kafa yoruyorsunuz. Hata yüzdesini sıfırlamasanız bile, risk yaratmayan konularda nasıl ilerlyeceğinizi keşfediyorsunuz.

Her kurum, bankalar veya GSM operatörleri kadar şanslı değil. TCKN verme zorunluğu olmayan yerler var. Şimdilerde de TCKN almadan (ya da müşterinin TCKN vermeyi tercih etmemesine rağmen) çalışan çok sayıda CRM ve sadakat programı var. CRM konusunda çalışan mühendis arkadaşlar kısa yolu tercih edebiliyor. Bu kısa yol, müşteri tercihlerine uymasa bile… Sonra da başarısız CRM faaliyetlerinden bahsediliyor.

😉

Kurum yukarıda bahsedilen kısıt ve gereksinimlerden ötürü, size daha iyi bir müşteri deneyimi sunmak için TCKN istemiş olabilir. Siz nasıl bir müşteri deneyimi sunduğuna bakıp, ona göre değrlendirmelisiniz” görüşüne ise, hiç katılmıyorum. O verileri isteyince bana deneyim sunamaz zaten. Benden her istenen veriyi hevesle vermek, sonra da “araç kiralarken biraz zor bir müşteri deneyimi mi sunmuş oldu onu onlarla değerlendirmek” benim yapacağım bir şey değil.

Bence veri bilinci olan kimse de veriyi hevesle verdikten sonra “deneyime bakalım” demez.

.

Yorumu yapan Ahmet Akif Akyol (Innova Bilişim – CRM Danışmanı) veri ile yapılan işlerde bu bakış açısının yanlışlığını vurgulamış.

Maalesef çoğunlukla neyin doğru veya yanlış olduğu değil, neyin daha kolay ve az maliyetli noktasında beklentiler mevcut. Bu tarz projelerde Müşteri Deneyim Uzmanları ile diğer paydaşları bir araya getirmek çok önemli” diyor. Bir de sakınca vurgulamış “Sadece  bahsettiğiniz CRM programlarının kitleye mi yoksa kişi bazlı mı aksiyon aldığını irdelemek lazım kanısındayım

CRM çalışmalarının amacının veri biriktirmek değil, müşterinin hayatını kolaylaştırmak olduğunda mutabıkız.

13 Eylül 2018

Analiz – Uygulama – Test – Tekrar Analiz – Tekrar …

Bizim Kadınlarımız” yazısında, bankacılıkta ilk yaşam evresine yönelik pazarlama çalışmalarına değinmiş ve bir ürün geliştirme sürecinin başlandıç aşamasından bahsetmiştim.

Sonra nasıl oldu?” diye merak ediyorsanız, anlatayım.

.

Çocukları 6 – 11 yaş arasında olan küçük işletme sahipleri ve orta kademe yöneticilerinin, çocukların eğitimi konusunda endişeli olduğu ortaya çıktı. İyi bir eğitim pahalıydı ve çoğunlukla babaların para kazanmasına bağlıydı.

Babalar “Bana bir şey olursa, karım bir şekilde kendini kurtarır ama çocukların eğitimi sekteye uğrar” diyorlardı. Erkeklerle yapılan tüm odak grup çalışmalarında benzer sonuçlar alındı.

Bu öngörüler doğrultusunda “kötü bir şey olursa” çocukların eğitiminin kesintisiz sürmesine yönelik bir yatırım + sigorta ürünü tasarlandı. “Tasarlandı” dedim ama… Türkiye’de olmayan bir sigorta ürünün sıfırdan oluşturulmasının ne kadar zor olduğunu öğrendik. Reasürans kavramı ile tanıştık. Falan, filan…

Bu çalışmanın kolay ve ucuz olmayacağı belli oldu. Ürünü yapıp müşteriye sunduktan sonra başarısız olursa, bedelini ödeyemeyeceğimizi gördük. Tasarladığımız ürünü hayata geçirmeden önce gerçek alıcılarla test etmeye karar verdik.

Bankanın yüzbinlerce müşterisi arasından “bir çocuğu ilkokula giden” birkaç yüz kadın ve erkeğe  ürünü teklif ettik.

Erkeklerin %90‘a yakını ürünle ilgilendi. Kadınların ise, %10‘dan azı ürün hakkında bilgi almak istedi.

.

İlk bulgumuz çok önemliydi: Ürünün hedef kitlede başarılı olacağı belli oldu.

Diğer bulgulara da eğildik. Kadınların %90‘dan fazlası ilgi duymayınca, sonraki aşamada onlara tanıtım yapılmaması gerektiği bile konuşuldu. Bu noktada iyi bir analitik ekibimizin olması araştırmayı derinleştirmemizi sağladı.

EVET diyen kadınların ortak özellikleri araştırıldı. Hepsi bekar annelerdi. Çocuklarının sorumluluklarını üstlendikleri için bu ürüne (diğer annelerden daha fazla) ilgi duyuyorlardı.

HAYIR diyen erkekler de, ya çok yatırımı olan (muhtemelen “bana bir şey olsa da…” diye düşünen) veya boşanmış (muhtemelen “nafaka ödüyorum, gerisi benim sorunum değil” diye düşünen) babalar idi.

  • “muhtemelen…” diye başlayan ve parantez içinde yazdığım kısımlar, veriler değil anlamlandırma ve yorumlardır. Yanlış da olabilir.

Bu çalışma sayesinde sadece ilk sonuçlarla yetinmemeyi, EVET veya HAYIR diyenlerin ortak yönlerini araştırmayı, yeni mikro segmentler üretmeyi öğrendik.

7 Şubat 2018

Veriye Dayalı Mesleklerin Cazibesi

Linkedin her sene “en çok talep edilen meslekler” listesini yayınlıyor.

En azından 4 yıldan beri izliyorum. Listeler şu şekilde:

2013

25-meslek-2013

2014

2015

2016

Veriler arttıkça

iş dünyası bunca veriyi anlamlandıracak ve kullanacak kişilere ve yöneticilere [1] ihtiyaç duyacak. Üstelik sosyal medya verileri, endüstriyel internetin [2] yanında çok az kalacak.

Özetle, sıralama değişse bile veriye dayalı mesleklerin önemi azalmaz, aksine artar.

.

Bu koşullar altında, dijital pazarlama veya yeni pazarlama veya pazarlama 3.0 eğitimleri içeriğinde

  • veri analizi,
  • veri anlamlandırma,
  • veriye dayalı karar verme

yoksa …

  • Nesnelerin Interneti
  • Akıllı Evler
  • Akıllı Şehirler
  • Giyilebilir Teknolojiler

anlatılırken, veri akışından ve kullanımından bahsedilmiyorsa…

Yıllardır söylüyorum, yazıyorum. Sonra gelip “Kandırıldık” demeyin.

2 Ocak 2017

 

Verinin Önemi – Video

İş dünyasında verilerin önemi her gün daha da artıyor.

  • Linkedin veriyle ilgili mesleklerin daha çok arandığını [1] söylüyor.
  • Domo.com “Veriler hiç uyumuyor” [2] diye bildiriyor.
  • Mc Kinsey, verilerden anlayacak eleman ihtiyacının artacağından [3] bahsediyor.

Bu videoda, neden verinin öneminin hiç azalmayacağı, aksine artacağını anlatmaya çalıştım.

Video-verinin-onemi

Veriler, sadece şirket içinde değil, dışarıda da pazarlamanın şeklini değiştiriyor. Reklam ajansları ve pazar araştırma şirketlerinin nasıl değişeceği konuşuluyor.

Özetle, artık iş hayatında VERİ var.

Kapak resmi Domo.com’un Data Never Sleeps’den alıntıdır

Veri Anlamlandırma 2 – Video

Veri Anlamlandırma konusunda ilk videoyu [1] paylaşmıştım.

Bugün, farklı sektörlerden veri anlamlandırma örnekleri var.

Video-anlamlandirma-2

Siz yine olayı daha detaylı öğrenmek isteyebilirsiniz.

Bu blogdaki anlamlandırma yazılarını [2] , [3] , [4] , [5] , [6]  okumanızı öneririm.

Pazarlama ve Big Data – 2

Pazarlamacıların big data konusunda birşeyler öğrenmeleri gerektiğini çeşitli yazılarda [1] , [2] , [3] vurguladım.

Sosyal CRM eğitimlerimde kullandığım örneklerden birini işleyelim:

ABD’de çocuklar fıstık ezmesinden zehirlenince annelerin hangi sitelere baktıkları araştırılmış. Çıkan sonuç aşağıda

s-crm-UYARI-470

Bu şemanın pazarlamacılara verdiği çok sayıda ders var.

Şöyle ki:

Sol tarafta görülen 2 site

  • gıda zehirlenmesi
  • tıp hukuku

konulu siteler. Bu bilimsel sitelere bakan aileler, her iki siteye de bakmış. Bunların pek azı, diğer sitelerle ilgilenmiş. Onlar da avukatların siteleri.

Annelerin büyük çoğunluğu

  • Huffington Post, şehir haberleri gibi haber sitelerine,
  • tüketici hakları sitelerine,
  • anne-çocuk bloglarına,
  • avukatların sitelerine

bakmışlar.

Pazarlamacılar buradan çok sayıda müşteri davranışı kanaati edinebilirler.

Örneğin,

  • Pek az kişi önce olayın tıbbi ve yasal boyutlarını öğrenmek istiyor.
  • Çoğunluk başkaları ne yapıyor diye bakıyor, sonra haklarını öğrenmeye çalışıyor. Öncesinde anlamlı araştırma yapmıyor.
  • İçeriğin bilgi düzeyi değil, paylaşım önemseniyor.
  • Konuların ve haberlerin nasıl dağıldığı izlenilerek, pazarlama iletişiminde kullanılacak önemli bilgiler edinilebilir.

İster kendi ürünleriniz konusunda, isterseniz başkalarının ilgi sahalarında olsun, içerik üretecekseniz bu şemayı unutmayın.

Eğer pazarlamacıysanız, size veri görselleştirmesini öğrenin demiyorum. Sadece verinin nasıl incelenmesi gerektiğini öğrenin. Veri görselleştirmesini yapan kişiye neyi nasıl ele alacağını siz söyleyeceksiniz ki, ortaya fikir üretebileceğiniz anlamlı bir görsel çıksın.

20 Ocak 2016

Big Data ve Kişiselleştirme

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

gelecekhane-tıp-1

gen yapıları, çeşitli hastalıklara yakalanma risklerini farklılaştırıyor.

gelecekhane-tıp-2

Bitmedi.

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

gelecekhane-tıp-3

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:

  1. Tıp doktoru değilim. Yukarıdaki bilgiler, 3 Aralık 2015’de Gelecekhane‘nin [1]  Yaşam 2.0 [2] etkinliğinde tuttuğum notlar.
  2. 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.
  3. Yazı, big data’nın sağlık alanındaki kullanımlarından sadece birini anlatmaktadır. Bunun dışında, giyilebilir teknolojilerle veya ev aletleriyle entegre çok sayıda sağlık uygulaması var.
  4. Resimler Beykent Üniversitesi’nden Prof. Dr. Nezih Hekim‘den alıntıdır. Etkinlikteki tüm sunumları [2] linkindeki videolardan izleyebilirsiniz.
  5. 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