"analiz" etiketli yazılar:

19 Ekim 2016 Çarşamba

Rekortmen Satışçı

İyi satışçı. Rekorlar kırıyor.

Raporlara bakıldığında en çok iade o dükkana geliyor. Araştırıyorlar…

Watson Yeniliklerde Yardımcı

O rekortmen satışçı var ya. Müşterinin ağzından giriyor, burnundan çıkıyor ve satıyor.

Yakışmasa da satıyor. Bazıları hemen HAYIR diyemiyor. Belki güzel sözlere kanıyor.

Evine gidip ayna karşısına geçtiğinde… Ya da eşine dostuna gösterdiğinde… Dükkana geri gelip iade ediyor.

  • İade etmek insanda pek de hoş bir duygu yaratmıyor. Bu olumsuz duygu, satışçıya olduğu kadar dükkana ve markaya da yöneliyor.

Satışçı rekorlar kırıyor ama… yakında müşteriler o dükkana (hatta o markanın diğer dükkanlarına) gitmezlerse, bu rekortmen satışçının marifeti. Gecikmeli tepki olduğundan ilk anda farkedilemeyebilir.

🙂

Ne ders alacağımıza bakalım:

Çoğunlukla satışçının ne kadar satış yaptığına bakarız. Raporlama sistemlerinde satılan mal satışçıyla ilişkilendirilir ama iadeler (hasbelkader yapılırsa) ancak müşteriyle ilişkilendirilir. (Bildiğiniz “ölçmediğini yönetemezsin” vakası)

  • Bunu bile yapmayan büyük perakendeciler görmüştüm. İadeleri müşteri hesabında tutmadığı için yüksek cirolu zannettiği ama ne kadar iade aldığını bilmediği müşterileri olan şirketler vardı.

Satışçının işinin satış anında bitmediğini bilmeliyiz. O rekortmen satıcının aslında şirketin geleceği için yararlı olup olmadığını da raporlayacak bir sistem kurmak gerekir.

😉

Yakın gelecekte arttırılmış gerçeklik ile birçok elbiseyi (giymeden) üzerinizde görüp yakışıp yakışmadığına karar vereceksiniz. Rekortmen satışçılara ihtiyacınız kalmayacak.

Siz yine de raporlama sistemlerinizi, bu gibi olguları yakalayacak duruma getirin.

😉

26 Eylül 2015 Cumartesi

Big Data Eğitimi

Bugünlerde birçok okul, mühendislik ve bilgisayar bölümleri dışında “Big data hakkında ders açan ilk üniversite olmak” amacında. Big data’nın gerek iş hayatının ticari birimleri, gerekse reklam ve iletişim açısından  öneminin anlaşılması iyi birşey.

big-data-1

Bu üniversitelerin bazılarıyla görüştüm. Birkaç tanesini de sosyal medyadaki tartışmalardan izledim.

Bu yarışa katılan okulların çoğunun amacı “İlk biz yaptık” diye reklam yapmak. Hemen hiçbiri, iş dünyasının ihtiyaçlarını incelememiş.

Bazılarının 14 haftalık bir ders programında içeriğin ne olması gerektiği konusunda tutarlı bir fikri yok. Bazılarının kısmen fikri var ama bu fikrin hangi ihtiyaçla örtüştüğü konusunda araştırması yok.

Hani “Bir yerde duymuş…” derler ya…

😛

Bazı eğitim şirketlerinin sıkça kullanılan kavramları hemen paraya dönüştürmeye çalışmasına alışığım. İlanlarını görünce yadırgamıyorum. İçeriği görünce katılımcılar adına üzülüyorum. Hepsi o kadar.

big-data-2

Burak Arıkan‘ın “Üniversite İlişkiler Ağı” haritası

İş üniversitelere gelince… Okulların “Big data’yı akademik eğitime ilk biz ekledik” demeden önce çalışma yapmasını bekliyorum.

Üniversitelerin piyasadaki ihtiyaçları anlaması, kendilerindeki (yönetim bilimleri, iletişim bilimleri, mühendislik, vb.) bölümlerinin big data ile hangi alanlarda karşılaşacağını öngörmesi, her bir bölüm için bu dersi almadan önce alınması gereken diğer dersleri saptaması, herkesin bildiği (Analytics at Work gibi) birkaç kitap dışındaki ve özellikle Internet’teki kaynakları belirlemesi gerektiğini düşünüyorum.

İlk biz yaptık”ı  iletişim yarışından çıkarıp akademik kalite yarışı haline getiren okullar kesinlikle daha başarılı ve kazançlı olacaklar.

🙂

22 Eylül 2015 Salı

Markalar da eskir

Türkiye’de “annenizin markası” hatta anneannenizin markası olan markalar olmaya başladı.

Geçenlerde, genç girişimci arkadaşlarla sohbet ediyorduk. Bir markadan bahsettiler.

– Bilmez miyim? Bir devirler …. deyince akla onlar gelirdi” dedim. (İş kolunu özellikle yazmadım)
– Alınmayın ama onların da sorunu bu. “50 yaş üstü bizi biliyor, şimdiki gençler bir yana, yeni anne-babalar da hiç tanımıyor” dediler.” diye yanıtladı

Markayı hemen hatırlayan yaşta olduğum için alınmadım.

yeni_nesil-tr

Bireyleri inceleyip “bir sonra satın alınacak ürünün saptanması ve en doğru teklifin yapılması” ile iş bitmiyor. Kişiselleştirme işin önemli kısmı ama şirketin uzun vadeli geleceği için bireysel tercihlerin yanında genel eğilimlerin de izlenmesi ve geleceğe yönelik doğru adımların atılması şart.

Mevcut müşterilerinizin aşk markası olabilirsiniz. Ama “Markayım ben!” havalarına girerseniz, müşterideki değişimleri fark etmeyebilirsiniz. (Bu nedenle eskiyen o kadar çok marka var ki) Sonra da “annenizin markası” olur ve “genç anne-babalar bizden habersiz” diye karalar bağlarsınız.

Veriler Müşterinin Sesidir  yazısında, Airbnb’nin baş veri bilimcisi Riley Newman’ın bir blog yazısından cümleler aktarmıştım.

Her şirket yöneticisinin ve veri bilimcilerin okuması gereken yazıda birkaç cümle üzerinde duracağım.

İstatistikleri bireysel deneyimleri anlamak için kullanıyoruz ve toplumsal eğilimlerini saptamak için bu deneyimleri birleştiriyoruz. Bu eğilimler, işi ne yöne götüreceğimize ilişkin kararları şekillendiriyor.

*   *   *
Karar vericiler bir içgörünün olası sonuçlarını anlamazlarsa, buna uygun davranmazlar. Öyle yapınca da, içgörünün değeri kaybedilir.

Çözümü, karar vericilerle veri bilimcileri yakın çalıştırmakta bulduk.

Veriyi anlamlandırmak, sadece bireyi iyi tanımakla bitmez. Şirketin sürdürülebilir büyümesi için de verideki genel eğilim ve değişimlere dair ipuçlarını da anlamak gerekir. Markanın yaşlanması, ancak veri analizi ve müşteri deneyiminin anlaşılmasıyla engellenir.

😉