Veri Yetmez yazısının sonunda

Yarın, bankaların sosyal medya verilerinden yola çıkarak proaktif risk değerlendirmesini nasıl yapabileceğini aktaracağım. İzlemede kalın.

demiştim ama ertesi gün yazamadım. Araya bir de Algoritma ile Düşünmek – 2 yazısı girdi. Neyse ki zaman bulabildim.

😉

Olay, kamu verilerinin görece şeffaf olduğu, halka açık olması gereken bilgilere “ticari sır” denilmeyen, şeffaflık ile mahremiyet arasındaki çizginin kamu yararına zorlandığı bir ülkede geçiyor.

Banka, proje finansmanı konusunda uzman. Rüzgar tribünleri, tren yolu hatları gibi devlet projelerinin finansmanını yaptığı gibi, büyük yatırımlar yapan özel kurumlara da kredi sağlıyor. İrili ufaklı 150 bin müşterisi var. Bu müşterilerin banka ilişkilerindeki her davranışı zaten anlamlandırılıyor. Halka açık şirketse zaten birçok finansal bilgi açık. Fazlası da var…

Bir kurum için kamu web sayfalarında (aşağıdaki maddelerin bazılarını Türkiye’ye uyarladım) ve binlerce on-line gazetelerde, bloglarda, on-line ilanlarda açıklanan verilere göre:

• Yeni patentler almışsa,
• Kapasite artırım belgesi almışsa,
• Mevcut tesisini büyütmek için ihale açmışsa,
• Yeni yatırımı için teşvik belgesi veya vergi indirimi almışsa,
• Fabrikasının yanındaki araziyi satın almışsa,
• Yöneticiler, yeni yapacakları yatırımlar hakkında demeç vermişlerse,
• vb…

yani yatırım hazırlığı yaptığına dair anlamlı veriler varsa, kurum bankaya başvurmadan önce onlar kuruma gidiyor. Haklı bir gerekçeyle…

Burası çok önemli. Bankada CRM projelerinden sorumlu olduğumda her CRM yazılım şirketinin satışçıları en az ayda bir kere ziyaret etmek isterlerdi. Sanırım amirlerine “şu kurumları ziyaret ettim” diye hesap veriyorlardı. Sekiz – on tane şirket vardı. Çok zamanım gidiyordu. Sonunda bu iş için ayırdığım zamanı azaltmaya karar verdim.

Hepsine “Ziyarete gelme. Bana haber ver, amirin ararsa az önce çıktı diyeyim. Hem senin hem de benim zamanım boşa harcanmasın. Git bir yerde kahve iç. Parasını da ben veririm. Eğer sizi ilgilendiren bir aşama, proje filan olursa ben seni ararım, hiç merak etme” dedim.

Banka, gereksiz arama ve ziyaretleri ortadan kaldırıyor ve arama nedeni varken ziyaret ediyor.

Sadece yeni satışlar için değil, riskleri azaltmak için de aynı şekilde izleme yapılıyor.

• Bir bina veya arazisini satışa çıkarmışsa (hatırlayalım, SONY küçülmeye, binalarını satarak başlamıştı),
• Şikayet sitelerinde veya sosyal mecralarda olumsuz yorumlar çok artıyorsa,
• Kamu yetkililerinden ceza, vb. almışlarsa,
• Haklarında davalar açılıyorsa,
• Müşterilere mal veya para iadelerinde sorun yaşıyorlarsa,
• vb…

yani iyi yönetilmediğine dair ipuçları artmışsa, diğer finansal kurumlardan önce risklerini azaltmaya çalışıyorlar.

😉

Bitmedi… Veri analiz ekipleri fırsat veya risk göstergelerinin ne kadar doğru olduğunu sürekli ölçüyorlar.

• İş fırsatı var dediklerimizin ne kadarı satışa döndü?
• İş fırsatı olduğuna dair hangi mecralar daha fazla öngörü barındırıyor?
• Veri analizi ekibinin Araştırma ekibine gönderdiği ipuçları ne kadar anlamlı?
• Risk var dediklerimiz gerçekten riskli miydi? Ne kadar zaman sonra, kurum olumsuz sona geldi?

Bununla da yetinilmiyor. Müşteriye teklif yapıldı.

• “Müşteri kabul etmediyse neden reddedildi?” diye analiz yapılıyor.
  • Fiyat mı yüksekti? Daha ne kadar aşağıya inebilirdik?
  • Kime kaybettik?
  • Başka kayıp nedeni var mı?
• Teklif kabul edilse bile, inceleme yapılıyor.
  • Doğru fiyatı mı verdik?
  • Daha yüksek fiyat verebilir miydik?
  • Olası bir karlılığı mı kaybettik?
  • Bizden başka teklif veren olmuş muydu?
• Böylece fiyat optimizasyonu yapıyorlar.

🙂

Bu bilgileri Sayın İbrahim Gökçen‘den almıştım.  İbrahim Gökçen, 2010 senesi Güz döneminde İstanbul Bilgi Üniversitesi MBA programındaki CRM dersi katılımcılarına Sosyal CRM anlatmıştı. Öncesinde sosyal mecralardan paylaştığım için sınıftaki tüm sıralar dolmuştu. Ayakta izleyenler olmuştu.

Daha sonraki yıllarda, gerek derslerde gerekse eğitimlerde İbrahim beyin sunumundan çok yararlandım.

🙂

2010 senesinde bir Sosyal CRM konferansında “Dünya’da ikiyüzbin izleyiciden bir milyona en hızlı çıkan kurum biziz” diyen GSM operatörü yöneticisine “Sosyal CRM sizi kaç kişinin izlediği değil, sizin kaç kişiyi izleyebildiğinizdir” dediğimde sadece o kurum değil, dönemin genç SMU‘ları da tepki göstermişlerdi. O dönemlerde “izleyici sayınızı arttırırız, engeyçmın sağlarız” diyorlardı.

SMU = sosyal medya uzmanı.

😛

Ben, başka bir konuya odaklanmak istiyorum. 2010 senesinden önce, B2B finansman gibi verinin daha zor anlamlandırıldığı sektörde bu kadar ayrıntılı çalışmalar yapılabiliyorken, B2C iş yapan bankalar ve GSM operatörleri neden bize hâlâ hiç ilgimiz olmayan mesajları gönderiyor diye merak ediyor musunuz?

Ben de merak ediyorum.

Not: Daha az detaylı olarak ilk yayınlandığında yapılan yorumları da okumanızı öneririm.

😉

Bunca data var. Bu datayı nasıl kullanırsanız daha çok müşteri sorununu çözersiniz?

Aslında bu soruyu başka şekilde de sorabiliriz. “Sorun olduğunu nasıl anlarsınız?” Birçok yolu var. “En çok şikayet edilen konular neler?” onu araştırırsınız.  Bir e-ticaret platformu yöneticisinin dediği gibi “Bir kişinin sorununu çözünce, aslında binlerce kişinin sorununu çözmüş olabilirsiniz.”

Çok sayıda ve farklı konularda şikayetler olabilir. “Hangi müşteri sorununun ilk olarak ele alınması gerektiği” zaman zaman, gerek CRM gerekse Dijital Dönüşüm dersinin final soruları içinde yer alır. Bu sorunun doğru yanıtı elbette müşteri memnuniyeti + zaman + emek + yatırımın geri dönüş oranı ile ilgilidir.

Ne var ki, şikayetleri araştırmak da yeterli değildir. İngiliz komedyen Benny Hill’in şu cümlesi,

şikayet yönetiminin temel kavramlarından biridir. “Şikayet edilmeyen konular neler?” Hatta… “Neden şikayet etmiyorlar?”

😀

Burada, araştırma yöntemlerindeki survivor bias (“hayatta kalan ön yargısı” diye tercüme edilmiş) hatasını vurgulamıyorum.

Meraklısına not: Savaşta geri dönen uçakların nerelerinden yara aldıklarına bakıp, “oraları zırhla sağlamlaştıralım” denildiğinde (yandaki şekil) survivor bias (“hayatta kalan ön yargısı“) oluyor. Aslında zırh eklenmesi gereken, dönen uçaklarda hiç yara almayan bölümler. Motorlardan, pilot kabininden veya yakıt deposundan yara aldığında hiç geri dönemiyor.  İsterseniz İngilizce ve Türkçe kaynaklara da bakabilirsiniz.

😉

Saha (müşteriler, satıcılar, pazar dinamikleri, vb.)  ile tümden uzak olup, veriye gömülerek çalışan bazı analistler, kendilerini veri bilimci olarak sıfatlıyor. En çok da “sahada çalışmaya gerek yok” “veriler her şeyi söyler” diyenlere gülüyorum. İlki tümden yanlış da… o ikinci cümlecik ancak “Doğru soruyu sorarsanız…” diye başlarsa doğrudur.  Doğru soruyu da sahada çalışmadan pek öğrenemezsiniz.

Çok becerikli veri bilimcilerinizin olması yetmiyor. Sorun arayan, müşterinin derdini anlamaya çalışan düşünce yapısının olması gerek. Kurum zaten o hizmeti sunmadığı ve müşteriler de bunu bildikleri için kuruma sormadıkları hizmetlerin neler olduğunu araştırmak  önemli bir başlangıç noktası olabilir.

Bunca iddialı konuşunca birkaç farklı sektörden örnekler vereyim.

1- Biri öneri sistemleri konusunda. Daha önce uzunca yazmıştım. Burada tekrarlamayayım. Bu örnekte, neden hemen bıraktığımı öğrenebilselerdi, belki yapıyı geliştirebilirlerdi.

2 – Bir diğer örnek, üniversiteler konusunda. Okula kayıt yaptırmadan hemen önce veya kayıttan hemen sonra ne yaptıklarını öğrensek, okulun yurdu olmadığı için öğrencinin kalacağı yer aradıklarını öğrenebiliriz. Pandemi sonsuza kadar sürmeyecek. Bazı dersleri yüz yüze almak gerekiyor. Veliler ve öğrenciler, okulun zaten yurdu olmadığını bildikleri için hiç şikayet etmiyorlardır. Ayrıntılı bir “öğrenci deneyim yolculuğu haritası” bize çok fikir verebilirdi.

Sakın ha “yurt inşa etmeli” dediğimi zannetmeyin. Okula başvurmadan önce kalacak yer olanakları araştırılıyorsa, okulun web sitesinin başvuru sayfasını bir platforma dönüştürmek ve civardaki mekanlar hakkında “kullanıcı yorumlarını da içeren” sayfalar eklemek zor olmazdı. Okula başvuru sayısını da arttırırdı. Unutmayalım ki, yeni bir konaklama mekanı, sadece bir ev veya oda değildir; yeni bir yaşam biçimidir. Buna uyum sağlanmasını kolaylaştırmak, ilgili her tarafın verimini arttıracaktır. (Okulların dönüşümü konusunda uzun süreden beri her önüme gelen kaynağı okumaya çalışıyorum)

3 – Kendi aralarında yarattıkları çözümler. Şu yazıda ayrıntılı yazmıştım. Merkezi bir raporlama birimi olmadığı için farklı departmanlarda, görevi sadece raporlama olan 4-5 kişilik müdürlükler vardı. Hepsi ayrı kaynaklardan beslendikleri için farklı sonuçlar çıkıyordu. Kurumun tepe yöneticisi, gerçekte neyin doğru olduğunu tam olarak bilemiyordu.

Yazıda ayrıntısı var. Merkezi raporlama sistemi yatırımının geri dönüş süresi, bir yıldan az hesaplanmıştı. İlk olarak yapılacak iş, açıkça ortadaydı.

4 – Bir başka “kendi yarattıkları çözümler” örneği şu yazıda. ODTÜ’nün ilk mimarları Behruz ve Altuğ Çinici, binaları bitirmiş, araba yollarını yapmış, ANA YOL denilen yaya yolunu da yapmış ama küçük yaya yollarını, özellikle binaların arasındaki geçiş patikalarını bırakmışlar. Nedeni sorulduğunda «Biraz bekleyin» demişler. Zaten inşaat birkaç sene sürüyor. Biten binalarda eğitim yapılıyor. Öğrenciler gidip gelmeye başlıyor. Bir yıl sonra, öğrencilerin yürüyerek patikaya çevirdiği yerleri taşla, betonla kaplanmış.

Bu düşünceyi dijital altyapıya hızla uyarlayabiliyorsanız, başkalarından ders alabildiğinizi gösterir.

Veri bilimciler, kurumun hizmet ve ürünlerine değil, müşterinin ihtiyacına odaklandıkları takdirde, kuruma çok daha fazla katkı sağlayabilirler. Bence, veri analisti ile veri bilimciyi ayıran çizgi bu bakış açısıdır.

😉

Dijital Dönüşüm kavramlarının, web’de doğan kurumların bazı özelliklerinin geleneksel kurumlara uyarlanması olduğundan söz etmiştim.

Web’de doğan şirketlerin “beta kültürü”nü, geleneksel kurumlara nasıl uyarlarız sorusunun yanıtının

“Acemi nalbant komşu eşeğinde ustalaşır”

atasözüyle yüzyıllar önceden anlatıldığını  söyleyebilirim.

😉

Bugünün moda deyişiyle (ağzını yayarak) “Naasıll yaaaniii?” diye soracak olanlara bankada yaptığımız bir “beta sürümü” deneyimini anlatayım:

Odak grup çalışmaları yaptık. Orta yaştaki erkek ve kadınların “çocuklarının eğitimi”ni çok önemsediğini gördük. İyi bir eğitim artık pahalıydı ve “bana bir şey olursa, çocuklar okuyamaz” endişesi vardı. (Odak grup çalışmasının başlangıcı ve çıktılarından bir kısmı Bizim Kadınlarımız yazısında)

Kötü bir durum olduğunda çocukların eğitimlerini tamamlayacak bir yatırım+sigorta ürünü tasarladık.

Ürünü tasarlamak, Türkiye’de o zamana kadar olmayan bir sigortayı oluşturmaya çalışmak da pek kolay ve ucuz değildi. Yeterli bilgi olmayınca reasürans kurumları da ikna olmuyordu. Sahaya çıktıktan sonra tutmazsa, hezimetin hesabını kolay veremezdik.

Çalışmanın gösterdiği hedef kitleden birkaç yüz kişi seçtik. Onlara üründen bahseden bir duyuru gönderdik ve ilgi duyup duymadıklarını inceledik.

Piyasaya çıkmadan önce ne kadar ilgi duyulacağını test ettik. Nihai ürün konusunda odak grubun üstüne çıkan gerçekçi bir kanaat oluşturduk. Ek olarak da ürüne bağlı bazı alt segmentler olduğunu öğrendik. (Ayrıntısı Analiz – Uygulama – Test yazısında.)

İşte hizmet sektöründe beta sürümü. (Sanayi sektöründe beta kültürü konusuna da değineceğim.)

Yazı bitti.

İlk satırda bahsettiğim “web’de doğan kurumların bazı özelliklerinin geleneksel kurumlara uyarlanması” konusunda daha önce yayınlanan yazılarım:

• Mülksüzleşme için “Endüstriel Big Data”
• Platform için “Platform ve Deneyim” ve “Platform ve Ölçümler” ve “Deneyim, Müşteri Sahipliği ve Platform“
• Deneyim için “Deneyim > Ürün” ve “Uçuşun Deneyime Dönüştürülmesi“
• Yukarıdaki Beta Kültürü örneğinin hikayesi “Bizim Kadınlarımız” ve “Analiz – Uygulama – Test“.

Yeni yazılar çıktıkça ekleyeceğim.

😉