Verilerin müşterinin sesine dönüştürülmesi, veri anlamlandırmayla yapılır

Veri Anlamlandırma, CRM projesinin vazgeçilmez aşamalarından biridir.

Verileri, raporlarda kullanılan sayılar ve rakamlar olmaktan çıkartıp müşteri içgörüleri haline getirmek ve veriler müşterinin sesidir  demek için mutlaka özenle yapılması gereken bir iştir.

“Veri anlamlandırma kısaca nedir?” diye sorarsanız, videoda özeti var.

“Bu özet bana yetmedi, fazlasını öğrenmek isterim” derseniz, birkaç yazı daha ^{[1] , [2] , [3]}  okumanızı öneririm.

1. Veri Anlamlandırma
2. Veri Hikayeciliği
3. Her Temas Bir İstihbarat

Şunu da unutmayın, veri anlamlandırma işi dışarıdan alıp sektörünüze veya firmanıza anında uygulayabileceğiniz bir iş değildir. Her firmaya özgü farklılıkları vardır. Bizzat kendi firmanızda, usta pazarlamacılarla (maalesef yeterli değil) ve iç görüşü gelişmiş kişilerle [a] , [b] birlikte çalışılması gerekir.

İsterseniz, verilerinizin müşteri öngörülerine dönüşmesini birlikte yapabiliriz.

😉

Not: Bu yazı ve video, ilk olarak 7 Ağustos 2015‘te, Türkiye’nin en kapsamlı bilgi yönetimini içeren www.uzaktanCRMegitimi.com sitesinde yayınlanmıştı.

.

Geçen ay, 21 Şubat 2023’de “Anlamlandırma ve Yetenek Yönetimi – 1” yazısını yayınlamıştım.

O yazıda, “Kıssadan hisse nedir derseniz, “veri anlamlandırma ekiplerinizde mutlaka birkaç tane kadın bulunsun” derim” demiştim. Nitekim, “Müşteriyi Verilerden Tanımak” yazısında okuyacağınız muhteşem anlamlandırma da bir genç kadının işidir.

[Bu yazıyı okumadan geçmeyin. Bildiğiniz yazar kasa bilgileri. “Şu gün şu saat ve dakikada 2 demet roka, 1 demet maydanoz, yarım kilo peynir satın almış” gibi… 2000 tane işlem üzerinden bir karı-kocanın ne kadar tanındığını görünce şaşıracaksınız. Kendileri de çok şaşırmış, hatta ürkmüşlerdi.]

Eğitimlerimde, “Müşteriyi Verilerden Tanımak” yazısındaki örnekleri konuştuktan sonra şu soruyu sorarım:

– MBA sınıfımdaki bir genç kadın, nokta atışı tahminlerle iki kişiyi bu ayrıntıda tanıyabilirken, hakkımızda çok daha fazla veriye sahip GSM operatörleri, bankalar, süpermarket zincirleri, e-ticaret pazaryerleri neden bize sürekli olarak anlamsız ve hiç ilgimiz olmayan mesajlar gönderiyorlar? Bu kurumlar, en iyi okulların en iyi mezunlarını işe alıyorlar ve altyapıya milyonlarda dolar harcıyorlar. Peki ama neden hâlâ anlamlı mesaj göndermeyi beceremiyorlar? ”

Biliyor musunuz, bu soruların yanıtı tamamen İK ile ilgilidir. Daha da ileri gideyim, vereceğiniz yanıt, “insan kaynakları ile yetenek yönetimi arasındaki farkı nasıl anladığınızı belirler” diye düşünüyorum.

“Anlamlandırma ve Yetenek Yönetimi – 1” yazısını bitirirken “Bugün anlamlandırma konusunu işledik. Bununla ilgili yetenek yönetimi kısmı yarın…” demiştim ama tembellik ettim. Bırakalım yarını… ancak 40+ gün sonra, devamını yazmayı becerebildim. Şimdi (bu yazıda), uzun girişten sonra anlamlandırma ile yetenek yönetimi arasındaki ilişkiyi tartışmak istiyorum.

😉

Bazı kurumlarda eğitim konuları çoğunlukla İK departmanlarının yetki alanına devredildiğinden, benden eğitim isteyen bir kurum olursa İK-Eğitim çalışanları ile sıkça karşı karşıya gelirim. Anlattığım CRM ve müşteri deneyimi konularında iç eğitmen yetiştirmeyi amaçlamışlarsa İK-Eğitim kökenli “eğitici eğitimi” uzmanları da eğitime katılır. Yukarıda bahsettiğim konuyu tartışmak için bulunmaz fırsattır. Aynı soruyu onlara da sorarım.

– En iyi okulların en iyi mezunlarını işe alıyorsunuz ama neden hâlâ anlamlı mesaj gönderemiyorsunuz?”

Çoğunlukla şöyle yanıtlanır:

– İş birimlerinden bu yönde bir talep gelmedi!”

– Yani, yönetim kademelerinde hiç kimse mesajların anlamlı olmadığını fark etmiyor veya daha kötüsü, anlamsız mesaj göndermek kimseyi rahatsız etmiyor. Böyle mi anlamalıyım?”

– Yok, değil… Öyle demedim… Kem, küm…”

😛

Çok az kurumda:

– Bunu yapay zeka ile çözmeye çalışıyoruz” yanıtı verilir. Bu konuda görüşlerimi blogda defalarca paylaştım. Özellikle şu yazı ve devamı, onlarca yazının özeti niteliğindedir. İçinde “yapay zeka” geçen cümle duyduğum zamanlarda şu anımı anlatırım:

Bir arkadaşıma “Sizin kurumun yapay zeka projelerini çok beğendim” dediğimde “Yapay zeka kolay Uğurcuğum… Parasını verince en iyisini satın alıyorsun. Mesele şu ki, yapay zeka var da gerçek zeka yok” demişti.

Yine defalarca blogda yazdığım ve eğitimlerimde söylediğim gibi “veri anlamlandırma insan ile başlayan bir süreçtir“. Evet, İNSAN ile başlıyor. Yapay zekaya sonra (umarım ehil iş analistleri vasıtasıyla) aktarılıyor. Sonra, yapay zeka benzer durumları saptıyor. Tıkandığı noktada (inanmayacaksınız ama) yine insan aklı gerekiyor.

insan aklı → analitik → insan aklı → analitik → insan aklı → analitik …

😉

İşte konunun insan kaynakları değil, yetenek yönetimi ile ilişkisi burada başlıyor. Önceki örneklerde [1] ve [2] bahsettiğim genç kadınların “veri anlamlandırıcı” veya “veri anlamlandırma uzmanı” diye görev tanımları yok. Hatta (yazılarda okuduğunuz gibi) iş arasında veya ben ödev verdiğim için konuyla ilgilendiler. Kurum için katma değer sağlayabilecek yüzlerce içgörü sundular.

Koku uzmanları, içecek veya yiyecek tadım uzmanları gibi zamanla değerleri anlaşılmış da değil. Maalesef bu veri anlamlandırma konusunun ne kadar önemli olduğu az sayıda kişi tarafından biliniyor. Onlar da veri ile “içgörü üretebilecek insanı” nasıl buluşturacaklarını bilmiyor.

İnsan Kaynakları yöneticilerine gelince… onlar görev tanımı ve seçim kriterleri çok net olmayan insanı bulamıyorlar. Yetenek dediğimizde, görev tanımı ve seçim kriterleri çok net olur mu?

Yanıtımı şu tweet‘teki gibi Mauro Porchini‘den alıntılayacağım:

😉

Kurumlar, yetenek yönetimi kavramlarını anladıklarında “doğru insana, doğru mesaj” göndermeye başlayacaklar. Umarım bu topraklarda görebileceğim.

Yıllar önceydi… Bulundukları ilde 56 mağazası olan bir süpermarket zinciriyle CRM projesi yapıyorduk. Projenin bazı temel aşamalarını geçtikten sonra veri anlamlandırma çalışmasına sıra geldi. Kurum bu işi çok ciddiye alıyordu. En iyi olduğunu söyledikleri 5 mağaza müdürünü görevlendirdiler. Hepsi erkek.

Ben veri anlamlandırmanın yöntemini anlattım. Ana kategorilerden başlayıp, alt kategorilere, hatta ürünler arasındaki farklara giden bir yolculuk… Kısa bir eğitimden sonra işe başladık. İlk üç – üç buçuk saat oldukça verimli geçti, sayfalarca not tutuldu.

Dikkat: Veri anlamlandırma sırasında tutulan notların, daha sonra verilerle doğrulanması gerekir. Birçok yazımda vurguladığım gibi bu süreç de insan → analitik → insan → analitik → insan … diye ilerler. Amacımız hikaye anlatmak değil, verinin anlattığı hikayeyi anlamaktır.

Verimli geçen 3 – 3,5 saatten sonra, belki yemek vakti geldiği için veya ilk ivme azalınca arkadaşlarda patinaj başladı. “Ara verelim ve yemeğe gidelim” dedik. Döndüğümüzde yine verimsiz bir süre geçirdik. Aklıma bir fikir geldi.

– Bugün işe gelmeyen bir genel müdür yardımcısı var mı?” diye sordum.

Yeterince kurumsallaşmamış yapıların en önemli özelliklerinden biri de hemen herkesin kurumda olan biteni bilmesidir. Sabahın ilk mesai saatlerinden beri hepimiz bir odada çalışıyoruz ama üst düzey yöneticilerden kimin gelip kimin gelmediğini hepsi biliyor.

– Finansman Genel Müdür Yardımcımız Enis bey bugün gelmedi” dediler
– İyi o zaman… Sekreterini buraya çağırabilir misiniz?” dedim. 25 – 30 yaş arası bir genç hanım geldi. “Bu saatlerde çağrı merkezi yoğun olmaz. Oradan da bir arkadaş çağırsanız…” dedim. Bu sefer 20 – 25 yaş arası bir genç hanım daha geldi.

Onlara ne yaptığımızı, ihtiyacımızı ve veri anlamlandırma yöntemini anlattım. Sonra işe başladık. Hanımlar ısınma süresini çok kısa zamanda bitirdiler ve gürül gürül anlam üretmeye geçtiler.

– Şunu satın almışsa şu anlama gelir ama yanında bu da varsa, o zaman böyledir…” gibi çapraz ve karşıt anlamlar döküldü. Öylesine ki, en iyi 5 mağaza müdürü yazarak yetişemiyordu. Bir yanda hepsi erkek 5 en iyi mağaza müdürü, bir yanda kendi alışverişleri dışında dükkanda gezmemiş iki kadın.

😉

Kıssadan hisse nedir derseniz, “veri anlamlandırma ekiplerinizde mutlaka birkaç tane kadın bulunsun” derim.

🙂

Not: Bugün anlamlandırma konusunu işledik. Bununla ilgili yetenek yönetimi kısmı burada…

.