"CRM" kategorisindeki yazılar:

11 Nisan 2019 Perşembe

Doğru Veri Nasıl Yönetilir?

Platin dergisi benden yazı istemişti. Hani şöyle “3 maddede e-ticaret’te veri yönetimi” gibi bir yazı.

Ben pek kısa yazamadığım için 3000 vuruşluk bir yazı göndermiştim.

Özetleyip yayımlamışlar.

BU MADDELERE DİKKAT!

1- İlk önce ne istediğinizi bilmelisiniz. Örneğin; müşterilerin eğilimlerini öğrenmek ve anlamsız teklifleri yapmamak gibi bir amacınız olmalı. Bu durumda ‘eğilim’ bilgisini nasıl elde edeceğinizi sorgulayarak başlarsınız. Veriyi, bilgiye dönüştüremeyenlerin gideceği yer, olası müşterinin çöp sepetinden başka bir yer değildir.

2- E-ticaret sitelerinde müşteriniz olmayanlar bile veri bırakır. Geleneksel perakendecilikte, müşteriniz olmayanı izlemeniz neredeyse imkansızken, dijital dünyada müşteriniz olmayanları bile izleyebilir, doğru zamanda doğru teklifleri yapabilirsiniz. Böylece, teklifinizin doğruluğu ve ne kadar doğru zamanda yapıldığına bağlı olarak onları kazanma şansınız olur.

3- Satın alma öncesi karşılaştırmalar, müşterinin karar verme yöntemi hakkında fikir verir. Müşteri olduğunda, bıraktıkları verileri artık bilgiye dönüştürebilirsiniz. Satın aldıkları ile inceledikleri arasındaki farklar bile müşterinin kişiliği hakkında bize fikir verir. Karşılaştırma verilerini doğru yorumlarsak popülerlik, moda, kullanım kolaylığı, fiyat, renk, marka gibi unsurların satın alma kararındaki ağırlığını bile hesaplayabiliriz.

😉

Ellerine sağlık.

.

01 Nisan 2019 Pazartesi

Veri Bilimi ve Büyük Soru

Veri bilimci olmak için, iş süreçlerini bilmek, sahada olan biteni anlamak ve bilançoya ve/veya stratejiye katkıda bulunacak içgörüleri geliştirmek gerektiğinden bahsetmiştim.

Bu yazıdaki şema konusunda sosyal mecralarda değil, doğrudan mesajlarda (DM) sıkı tartışmalar oldu. İş sonuçları (bilanço veya strateji) ile, hatta veri anlamlandırma ile pek ilgilenmeyen birkaç genç teknolog “İş sonuçları filan ayrı konular. Eğer makine öğrenmesi, yapay zeka, veri görselleştirme yoksa, veri bilimi yoktur” noktasında ısrarcı oldular. Hatta, “bu yazıdaki veri bilimci tanımının bana özel olduğunu” savundular.

😉

Airbnb’nin ilk zamanlarında işe başlayan veri bilimcisi Riley Newman’ın çok beğendiğimi daha önce vurguladığım yazısında bu konuda güzel ipuçları var.

Diyor ki:

Bir veri, bir hareketin veya etkinliğin kaydıdır; çoğunlukla bir kişi tarafından verilen bir kararın yansımasıdır. Eğer bu karara yönlendiren etkinliklerin sırasını oluşturursan, bundan ders alabilirsin; bu müşterilerin neleri sevip nelerden hoşlanmadıklarını söylemlerinin dolaylı yoludur

Veri bilimi bir yorumlama işidir – müşterinin sesini karar vermeye daha uygun bir duruma tercüme ederiz.

Biz aslında karar verme işindeyiz ve şirket silolaşınca bu işi başarıyla yapamadığımızı öğrendik. İş ortağı ekipler bizimle nasıl etkileşimde bunulacaklarını anlamadılar ve veri bilimci ekibimiz de neyi çözecekleri veya ne yapmaları gerektiği konusunda büyük resmi göremediler.

Zamanla bir kaynak gibi görülmeye başlandık ve bunun sonucunda reaktif (gelecek fırsatlar hakkında proaktif değil, istatistik taleplerine yanıt veren) olduk.

  • Yazıdan Türkçe alıntılar okumak isterseniz burada ve burada; yazının 2015 tarihli İngilizce aslı ise şurada. İngilizce biliyorsanız, aslını mutlaka okumanızı öneririm.

Airbnb’nin “Mühendislik ve Veri Bilimi” blogundan devam edeyim. “Yeni Veri Bilimcilere Tavsiye” adlı yazısında Airbnb’nin bir başka veri bilimcisi Lindsay M. Pettingill şöyle diyor:

Artık yeni veri bilimcisin. Tebrikler. İlk veri işindeki genç veri bilimciysen ve “Nasıl etkin iş yaparım?” diye kendine soruyorsundur. Bu yazı iş yapmaya odaklıdır.  Öncelikle ürün ekiplerinde yerleşik veri bilimcilere yöneliktir, ancak ipuçlarının çoğu teknik roldeki herhangi bir yeni işe alım için genelleştirilebilir.

Bu yazıda etkili icraatı aşağıdaki 4 kategoriye ayırdım:

  1. Önceliklendirme,
  2. Görevlerin ne kadar süreceğini tahmin etme,
  3. Sorularınızın nasıl yanıtlanacağı ve
  4. Çalışmaların iletişimi ve paylaşımı.

😉

Görüldüğü gibi gerçek veri bilimciler, iş birimleri ile sürekli yakın çalışırlar ve iş sonuçları ile ölçülürler.

Bu çerçevede, bence…

İyi bir veri analisti, 2 yıllık MIS mezunu bulur ve veri madenciliğini ona yaptırır; sonra doğru çıktılarla verinin doğru toplanması, amaçlar doğrultusunda hazırlanması, ilişki ve bağlantıları ortaya çıkaracak düzeyde modellenmesi işini kendi yapar.

İyi bir veri bilimci, tecrübeli birkaç analist + sahada çalışanlar + ürün ve pazarlama yöneticileri ile veriyi anlamlandırır ve kurumsal stratejiyi değerlendirecek hatta yönlendirecek içgörüleri üretir. (Nasıl ki, bir kuruma kredi verme kararı için bilanço analizi yapmaktan çok daha fazlası gerekiyorsa, veri bilimci için de veri analizinden çok daha fazlası gerekir).

İyi bir veri bilimci, makinenin neyi nasıl öğreneceğine karar verir. Süreç önce verinin iş birimine yarayacak duruma getirilmesi ile başlar. Makine öğrenmesi sonraki adım. (Önceki yazıdan alıntı)

😉

En yukarıdaki küçük şekildeki her bir basamak arasındaki en önemli fark nedir biliyor musunuz? Tek cümleyle özetleyeyim… Doğru Soruyu Sormak.

Not: Resimler de Airbnb blogundan alıntıdır.

 

07 Mart 2019 Perşembe

CRM Öğretisi

Bilgi Üniversitesi MBA  programında verdiğim CRM dersinin (ve diğer tüm derslerin) eski katılımcılarından Umut Altun bir mesaj göndermiş. İlgili şirketin adını kapatarak paylaşıyorum.

Uğur hocam selamlar,

Geçtiğimiz hafta ofise gelen XXXXX zarfını açar açmaz CRM kokuları alınca tabi ki aklıma siz geldiniz. Ayrıntılar aşağıdaki gibi😊

Zarfın bize ulaşma tarihi 1 Mart. Zarfın içerisinden bir mektup, 3 hediye çeki, 1 de broşür çıktı.

  1. Genel müdür bir yazı yazmış, “uzun süredir alışveriş yapmadığınızı gördük” diyerek, “bizleri kaybetmek istemediklerini” söylüyor, fakat bizim zaten en son siparişimiz 9 Ocak tarihinde gerçekleşti. 2000 TL’lik harcamayı harcama olarak görmüyorsa bilemeyeceğim. Ayrıca yazının içeriği beni çok da ilgilendirmeyen bilgilerle ilgili olduğunu düşünüyorum. Tasarrufmuş, çok satın alıyorlarmış, eee? Daha ilk paragrafta sen bana “seni kaybettik kaybetmek istemiyorum” derken, zaten kaybetmemiştin ki…
  2. Neyse “bu kadar ayrıntılı düşünmeyeyim nasıl olsa hediye çeki göndermişler kullanırız olur biter” dedim, o da ne en yüksek tutara sahip 60 TL’lik hediye çekinin son kullanma tarihi 28 Şubat. Zarfın bana geldiği tarih 1 Mart. Hayal kırıklığı efektini gönderdim kendilerine. Ayrıca yüksek tutarlı çekin yakın tarihli olması da bir an önce alışveriş yapmamı istemeleri. Ben öyle yorumladım.
  3. Gönderdikleri broşür 4-6 sayfalık bir broşür ve neredeyse içerisindeki bütün ürünler bizim 2-3 senedir düzenli olarak sipariş ettiğimiz ürünler. Sanırım alışveriş sepetimden çekip ürünleri direkt koymuş broşüre. Bana biraz ters geldi, zaten 2-3 senedir satın aldığım ürünleri bana neden tekrar broşüre basarak gönderiyorsun ki… benim yaşam boyu değerimi arttıracak bir ürün patikası öngörse daha bir hoş olmaz mı😊

Benim kendi müşterilerimde yaşadığım en büyük diyalog, “abi yeni ne var, bana ne gösterebilirsin, bak x ürününü senden alıyorum şu y ve z ye de bir şeyler yap da onu da senden alayım“. Bu benim için müşteriyi bana bağlamak adına izlediğim en önemli yol.

Bazen “böyle bir şeyler için uğraşan firmaları çok mu eleştiriyorum” diye düşünüyorum ama boş değil sanki, kendilerinden bahsetmek yerine, o zarfı açtığım anda bana hissettirdiklerini düşünseler keşke, her şey daha güzel olacak. Diğer türlü tüm zarf çöpe gitti. O yüzden de 2019’da dikkat edecekleri maliyet-bütçe konularında daha etraflıca düşünseler.

Bu şirketin yaptığı yanlışları uzun uzadıya yazayım mı, yoksa sadece örnek olarak bırakayım mı? Karar veremedim.

  • Aslında karar verdim. CRM dersinin Final sınavı sorusu olarak soracağım.

Sadece tek bir konuya parmak basacağım. Eğer eğitimden sonra düşünme sistemi değişmiş ve eskiden olağan gelen konular sorgulanmaya başlanmışsa, ben işimi iyi yaptığımı düşünürüm.

Teşekkürler Umut Altun.

.