"mağaza" etiketli yazılar:

14 Mart 2021 Pazar

RFM’in Doğrusu – 1

Linkedin’de “BigQuery’de SQL ile RFM analizi yaptık. Amacımız müşteri kitlesi içinde hangilerinin sitemiz için daha değerli olduğunu bulmaktı. K-means clustering ve BigQuery makine öğrenimi algoritmasını kullanarak her kullanıcıyı RFM değerlerine göre segmentledik. ” diye başlayan bir çalışma okudum.

Çalışmayı yapan arkadaş, adım adım tüm çalışmayı yazmıştı. Esinlendiği kaynak olarak da şu yazıyı referans vermişti.

Referansta da “User Segmentation using RFM analysis in BigQuery ML and Visualization in the Data Studio” (BigQuery ML’de RFM analizi kullanarak Kullanıcı Segmentasyonu ve Data Studio’da Görselleştirme) denilmiş.

RFM ile ilgili en çok yapılan hata, RFM sonuçlarına göre segmentasyon yapılmasıdır. Oysa, önce segmentasyon yapılmalı, sonra segment bazında RFM çalışması yapılmalıdır.” diye yorum yazdım.

Gerekçeyi de eklemek için daha önce bu konuda yayınladığım yazıları [1] , [2] , [3] tekrar okuduğumda yeteri kadar açıklamadığını ve bu vesileyle, RFM’i yeniden anlatan bir yazı yazmak gerektiğini düşündüm. Danışmanlık yaptığım bir mobilya şirketi için RFM modeli hazırlamıştım. IT ile sorun yaşıyorlardı ve “asgari IT kullanarak müşteriyi anlamaya” ihtiyaçları vardı.

Benim tasarımım ve onların müşteri deneyimi birikimiyle birlikte oluşturduğumuz RFM modelini hayata geçirdiler. Hatta kısa süre sonra erken uyarı sistemi olarak kullanmaya başladılar. Birkaç sene sonra da bir MS CRM Dynamics çözüm ortağı ile anlaştılar.

Bu çözüm ortağının kurucusu beni buldu. O kurumla birlikte yaptığımız RFM modelinin (ki artık sadece RFM denemezdi) ne kadar kullanışlı olduğunu görmüş ve modeli tasarlayanla tanışmak istemiş.

RFM analizi bir devirler çok konuşulan bir yöntemdi. Bu yazıda, geleneksel RFM’in neden bugünkü veri ve teknolojik ortamda geçerli olmadığını ve nasıl değişiklik yapılırsa, asgari IT desteğiyle başarılı sonuçlar alınabileceğini anlatacağım.

😉

RFM İngilizce bir kısaltma.

  • R: Recency (Müşterinin en son alışverişinden bu yana ne kadar zaman geçtiği = Zaman açısından yakınlık)
  • F: Frequency (Müşterinin belirli bir zaman diliminde yaptığı alışveriş sayısı = Sıklık)
  • M: Monetary (Müşterinin F için temel alınmış belirli zaman diliminde ne kadar ciro yaptığı = Ciro)

Geleneksel RFM analizlerinde R, F ve M’nin her biri 1 – 5 arası gruplara ayrılır. Sonra sıralanır. 5-5-5 olan müşteriler çok değerlidir; 1-1-1 olan müşteriler olmasa da olur.

Bazı geleneksel (bugünkü veri yönetimi ortamında bence KESİNLİKLE YANLIŞ olan) RFM hesaplamalarında bir kurumun tüm müşterileri aynı ölçeklerle değerlendirilir ve analiz sonucunda “hangi müşterilerin değerli olduğunun bulunacağı” düşünülür. Bu yöntem için neden KESİNLİKLE YANLIŞ dediğimi anlatayım.

Önemli not: RFM’in geleneksel şekilde kullanılması kesinlikle geleneksel modelleri bugün uygulayanların suçu değil. Yerli – yabancı birçok kaynakta RFM bu şekilde yazılmış.

Eğitimlerimde, neden yanlış olduğunu ve doğrusunu uzun uzadıya anlatıyorum. Yukarıda referans verdiğim [1] , [2] , [3] yazılar yeterince açıklayıcı olmadığı için burada aktarmaya çalışacağım. Uzun bir yazı olursa, lütfen kusuruma bakmayın.

😉

RFM demek İngilizcede FRM demekten daha kolaydır ama bence önce F ile başlanmalıdır.

“Neden?” diye sorarsanız… R (zaman açısından yakınlık) aslında F (sıklık)’ın bir sonucudur. Alışveriş sıklığı fazla olan, örneğin ayda 3 kere mağazaya (veya e-ticaret sitesine) gelip alışveriş yapan bir müşterinin R değeri ister istemez 0 – 10 gün arasında olur. R aslında F’den türeyen bir değer olduğu için, F’de temel aldığınız süre (tanımda “belirli bir zaman diliminde yaptığı alışveriş sayısı” demiştik) yani o ZAMAN DİLİMİ, çalışmanın en önemli parçasıdır.

Bana “R aslında F’nin doğal sonucu olmayabilir. Zaman dilimini bir yıl alırsak ve yılda 3 kez gelmiş ama son 10 aydır hiç uğramamış olabilir” derseniz, size iki soru sorarım.

1 – RFM analizini ne amaçla yapıyorsunuz?

2 – RFM analizini hangi sıklıkta yapmayı düşünüyorsunuz?

Bu soruya yanıt olarak yılda bir, iki yılda bir gibi uzun bir süre verirseniz,

3 – Neden o zaman dilimini seçtiniz? diye üçüncü soruyu sorarım.

Bu üç sorunun yanıtları, F’in temeli olan zaman dilimine nasıl karar verdiğinizi sorgulamaktır.

Zaman diliminin seçimi çok önemlidir. Temel alacağınız zaman dilimi sektörler arasında değişiklik gösterir. Mevsimsel etkisi olan (abiye konfeksiyon gibi) sektörler ile zaten sıkça gidilen (süpermarket gibi) sektörleri aynı zaman diliminde değerlendiremezsiniz.

Konaklama sektöründe bile farklı zaman dilimleri üzerinde çalışılır. Şehir oteli ile tatil köyü farklı ölçütler kullanır. Tatil köyü veya kayak otelleri (eğer RFM yaparlarsa) en az bir yıllık zaman dilimi almalı ama değerlendirmeyi 3 – 4 sene boyunca her sene RFM analizi aldıktan sonra yapmalı. Bir yıllık zaman dilimi aldığında da ertesi sene turizm sezonu başlarken değil sezon biter bitmez analiz yapılmalıdır. Yani, bir yıllık zaman dilimi aldıktan sonra “müşteri 10 ay önce 3 kere gelmiş” demek için haklı ve geçerli bir senaryonuz olmalı.

Örneğin: Daha turizm sezonu açılır açılmaz, havalar ısınmadan gelen yaşlı turistlerden olabilir. Bir başka yaşlı turist grubu da havaların sıcaklığı azaldıktan sonra Eylül gibi, tatil köyü kapanmadan hemen önce geliyordur. Aslında aynı segment.

İşte bu nedenle, “önce segmentasyon , sonra RFM çalışması yapılmalı” diyorum.

Dikkat ederseniz, “RFM analizi yapılmalı mı?” diye de sorguluyorum. Özellikle bugünün veri kaynayan ortamında.

Sorunun yanıtını da vereyim: Eğer kurumunuzdaki BT ekibi CRM konusunda çok yetkin değilse RFM’i erken uyarı sistemi gibi kullanabilirsiniz. Kullanabilirsiniz ama… önce bazı konularda ön çalışma yapmanız gerek.

😉

F’e (alışveriş sıklığına) tekrar bakalım.

Bir mağaza veya dükkan için “oraya çok sık giderim” dediğinizde… Eğer işyerinizin yakınında bir lokantayı söylüyorsanız “haftada 2 – 3 kez” anlamına geliyordur. Ama spor malzemeleri satan bir mağaza ise, ayda bir kez bile oldukça sık sayılır.

Demek ki… sıklık kavramı, işyerinin özelliğine, sektörüne, sattığı ürün veya hizmete göre değişiyor.

😀

Çalışmanın bundan sonrasında hem mobilya, hem mutfak aletleri (buzdolabı ve bulaşık makinesinden mutfak robotu, tencere tava, tost makinesine kadar ev için gerekli hemen her alet) hem de ev tekstili ürünleri (yatak çarşafından havlu ve bornoza, halıdan döşemelik kumaşa kadar hemen her tekstil ürünü) satan bir mağazalar zinciri olduğunu düşünerek devam edeceğim.

Not: İstanbul’da daha bir dikey uzmanlaşma var. Mobilya, mutfak aletleri ve ev tekstili ürünleri satanlar ayrı markalar altında zincirler oluşturuyor. Anadolu’da birçok şehirde, ev için gerekli hemen her şeyi satan mağazalardan görmüşümdür. Bazıları “çeyiz mağazası” olarak sıfatlanıyor.

RFM’in temeli olan F’yi hesaplarken 5 (en sık) için şu kavramı kullanırız: Mağazadan çıkmıyorlar” veya “mutlaka uğruyorlar” dediğimizde hangi sıklığı esas alırsınız? diye sorarız. Evlenmenin (veya birlikte yaşamanın) arifesinde olan çiftler için “haftada 2” gibi bir sıklık olur.

Şehirdeki en bilinen mobilya + mutfak eşyaları + ev tekstili satan markasınız. Evlenmenin hemen öncesinde olan müşterileriniz haftada bir-iki kere gelecekler. Bazen çift olarak, bazen (parayı ödeyecek olan) baba ve annelerle mağazanızı ziyaret edecekler. Çoğunlukla bir şeyler satın alacaklar. Evdeki eksiklerini tamamladıkça size gelmeleri azalacak.

Aynı çift, birlikte yaşamaya başladıklarının ikinci senesinde yine “mağazadan çıkmıyorlar” denildiğinde ayda bir sıklık düşünülür. Bebek olacağı haberini almışlarsa, sıklık yine artar.

Çalışmanın sonunu beklemeden buraya ekleyeyim. Sadece 3 başlık (R ve F ve M) yetersizdir. Son satın alınan 3 – 4 ürün de bir başka sütun olarak yer almalıdır.

Gelelim orta yaşta birine… Onun için “çok sık uğrar” dediğimizde muhtemelen ayda bir-iki ziyaretten bahsediyoruzdur. Birden sıklık artmışsa… ya ev-ofis çalışmaya geçmiştir, evi düzenlemek için alışveriş yapıyordur; ya boşanma öncesindedir, yeni ev düzenliyordur; ya da çocuğu evleniyordur ve parasını o ödeyecektir.

DİKKAT: Burada 3 önemli konudan bahsediyorum.
1 – Neden son satın alınan 3 – 4 ürün bir başka sütun olarak yer almalı?
2 – Neden önce segmentasyon, sonra RFM çalışması yapılmalı?
3 – RFM analizini neden yapıyorsunuz?
sorularının yanıtını anlatıyorum.

Bu sektörde RFM Analizini erken uyarı sistemi olarak kullanacaksanız, en geç ayda bir kez hazırlamanızı öneririm. Böylece müşterilerinizin yaşam evresindeki değişiklikleri anlarsınız.

Önemli bir noktayı da atlamayalım. Geleneksel RFM modeli kesinlikle yaşam boyu değeri (YBD) ölçmek için kullanılamaz. YBD gelecekle ilgilidir, oysa geleneksel RFM sadece geçmişi gösterir. Geleceğe ilişkin ipuçları görmek isterseniz, bahsettiğim eklemeleri yapmanız gerekir.

Bu arada, son satın alınan 3 – 4 ürün sadece yaşam evresi değişimini ölçmek için değil, rekabete kaybınızı ölçmek için de kullanılır.

Evlenmeye (veya birlikte yaşamaya) karar vermiş bir çift önce yatak odası takımı alır, sonra mutfak, sonra salon, vb… diye müşteri deneyim haritası çıkarmışsanız, neleri sizden satın almadığını da görürsünüz. Onları muhtemelen rakiplerinizden almışlardır.

İşiniz bitmedi: Yukarıdaki ev-ofis çalışmaya karar vermiş veya boşanmış kişi örneğini de dikkate almalısınız. Sizinle sık alışveriş yapabilecek her persona için deneyim yolculuğu haritası çıkarmalı ve RFM analizinizi anlamlandırmalısınız.

😀

Yazı çok uzadı ve RFM’in sadece F’inden bahsettik.

Buraya kadar yazılan kısmı özetlersek,

  • Her sektör, hatta her kurum için (F’nin dolayısıyla R’nin temeli olan) ayrı zaman dilimleri söz konusu.
  • Her segment için ayrı RFM yapılmalı. Dolayısıyla, önce segmentasyon, sonra RFM yapılır.
  • Yakın geçmişte çok alışveriş yapması, (evlilik öncesindeki çift örneği gibi) aynı şekilde devam edeceği anlamına gelmez. Dolayısıyla, basit tahminler için bile geleneksel RFM modelini kullanamazsınız.
  • 5-5-5 ölçekli RFM modeli, bugünün veri ve teknoloji ortamında artık hükümsüzdür.

RFM’in kalan R ve M harflerini ve RFM çalışmasının yanına eklenmesi gereken diğer maddeleri daha sonra ele alacağım. Hepsini bir araya getirdikten sonra, abone olanlara bir kitapçık şeklinde sunmayı amaçlıyorum.

.

05 Ekim 2019 Cumartesi

Pe-Tek 2019 (3)

Kategori Mağazacıları Derneği KMD‘nin 1 Ekim Salı tarihindeki Perakende Teknolojileri Konferansı’nda yaptığım konuşmayı [1] , [2] yayımlamaya başlamıştım.Bugün üçüncü bölümünü aşağıda bilginize sunuyorum.

Perakendecilikte kullandığımız çok sayıda araç gibi, etiketler de akıllandı. Artık etiketleri sadece fiyatları görmek için kullanmıyoruz. Müşteri deneyim yolculuğunun birçok aşamasında etiketlerden yararlanıyoruz.

Sizin alışveriş listenizle senkron oluyor. Ürün aramanızı kolaylaştırıyor. Size, mağazadaki yerini bildiriyor. O reyona geldiğinizde yanıp sönüyor.

Sadece o sırada mağazada olanları gösteriyor. Listenizdeki diğerlerinin orada olmadığını söylüyor ama omnichannel teklifte bulunuyor.

Mağazada var ama taşımak istemiyorsunuz. Scan edip, evden ısmarlayın (yine omnichannel deneyim

Ürün hakkında müşterinin merak ettiği bilgilerin hepsi

  • Üreticinin kim olduğu, dükkana gelene kadar geçirdiği aşamalar, taşıyıcılar;
  • Kullanma rehberi;
  • Elektronik cihazlar için montaj rehberi;
  • Aksesuarlar;
  • Garanti süresi, garanti kapsamı;
  • Kampanya bilgileri;
  • Anlık bilgiler, teklifler…

Cep telefonunuzla senkron olunca “ödeme aracı” olarak da kullanılıyor.

Yukarıda gördüğünüz gibi, hem müşteri deneyim adımlarındaki ve temas noktalarındaki süreçleri iyi tasarlamak; hem de birçok konuda içerik geliştirmek gerekiyor.

İçeriği nasıl geliştireceğimiz konusunda ise big data ve veri görselleştirme bize yardımcı oluyor.

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,
  • Türkiye’deki “kadınlar arasında” veya “araştıran anneler” gibi sitelere,
  • anne-çocuk bloglarına,
  • fenomenlerin 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, deneyimlere uygun 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. Nasrettin Hoca eşekten düştüğünde “Bana hekim getirmeyin, eşekten düşmüş birini getirin” dediği gibi, içerik üretirken olayın hikayeleştirilmesini 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.

Robotlara Kariyer Yolu 🙂

Yıllardır Amazon ve Alibaba başta olmak üzere, büyük e-ticaret platformlarının ambarlarında çalışan robotlar vardı ya…

Onlara yeni bir kariyer yolu açılmış. Artık onlar ambarın koyu karanlığında değil, lokantanın iç açıcı ortamında çalışıyorlar. Henüz sulu yiyecekleri ve çorbaları hizmet edecek düzeye gelmemişler ama zamanla onun da üstesinden gelmeleri bekleniyor.

ATM veya kiosk görünümlü robotlar da mağazalarda yardımcı oluyorlar.

Bu hareketli kiosk-robotlar

  • müşteriyi kapıdan karşılıyor,
  • adını bilmediğiniz “bundan bir tane almak istiyorum” dediğiniz ürünleri tanıyor, (yapı marketlerdeki en büyük sıkıntılarımdan biri)
  • çeşitli türleri olan (resimde çekiç örneği var) ürünleri söylediğinizde hangisinden bahsettiğinizi öğreniyor,
  • sizi o ürünün olduğu rafa kadar götürüyor, (bu da yapı marketlerdeki sıkıntılarımdan biri)
  • bir insanla görüşmek isterseniz, size yardımcı oluyor,
  • deneyiminizden ne kadar memnun kaldığınıza dair izleniminizi kaydediyor,
  • rafların önünden geçerken stokta var mı, raf ömrünü doldurmuş mu, fiyat etiketi doğru mu… diye kontrol ediyor.

Özetle perakendecilerin mağaza içinde kullanabilecekleri çok sayıda teknoloji söz konusu. Bu durum bir yandan seçenek yaratırken, aynı zamanda kurumların teknoloji çöplüğü oluşturmasına da neden oluyor.

Eskiden kullanım süresi geçmiş veya yeni yazılımlara uyum sağlamayan donanımlar nedeniyle teknoloji çöplüğünden bahsedilirdi. Bugünlerde ise, yazılımlar nedeniyle teknoloji çöplüğü konuşuluyor.

İçeride geliştirilen yazılımlar çağa uymuyor; büyük heveslerle satın alınan yazılımlar ihtiyaçları karşılamıyor; üyelik bedeli ödenen pahalı yazılımlardan çok daha becerikli ucuz seçenekler ortaya çıkıyor, vb… Donanımları çöpe atınca ilişkiniz kopuyordu. Yazılımlar ile ilişki o kadar kolay sonuçlanmıyor. Bir türlü boşanamıyorsunuz.

Yazılımların eski dillerle yazılmasına karşı bir önermem olamaz. Ama… daha satın alalı 2 – 3 yıl olmuş bir yazılımdan kurtulmak istiyor ve kurtulamıyorsanız, hatayı daha en baştan yapmışsınızdır.

Konuşmanın başında vurguladığım gibi, “Çoğunlukla ilk kararımız  hangi teknolojiyi kullanalım seçimidir. Oysa ilk bakacağımız şey, “hangi” değil, nerede teknoloji kullanacağız kararı olmalıdır“.

Bunun en önemli rehberi de müşteri deneyimi yolculuğudur. Nerede kararını verirken şu şemadan yararlanırız.

Bu tabloda dikey eksen “müşteri için önem seviyesi”. Yukarıda olanlar daha önemli. Yatay eksen ise kurumunuz için önemli veya hızlı aksiyon alabilecekleriniz veya hemen paraya döndürebilecekleriniz.

Satın alacağınız teknolojiye karar vermeden hemen önceki aşama bu tablonun hazırlanmasıdır. . Müşteri deneyim yolculuğunun çeşitli noktalarını bu şemaya diziyorsunuz.Yukarıda 3 ayrı sektör için yapılan çalışmaları görüyorsunuz. Çok katlı mağazada  ürün kalitesi, fiyatı, rafın dizilişi önemli ama yemek-susuzluk ihtiyacının giderilmesi de önemliymiş. Kahve zinciri için ise, ortamdaki rahatlık, güleryüzle karşılanma ve uğurlanma, içeri girince kahve kokusunun gelmesi çok önemliymiş.

İlk adımda, müşterinin karnını ağrıtan ve sizden uzaklaştıran noktalara çözüm bulmaya karar veriyorsunuz. Sonra bunu en iyi ve ucuza çözecek seçneği saptıyorsunuz. Kurumunuz için ucuz ve hızlı uygulanabilir olanlarà İşe bu kareye girenlerle başlıyorsunuz.

Teknolojiye yatırım yapmadan önce müşteri deneyim haritasını çıkarmamışsanız, yatırımın kendini ödeme süresi uzayabilir. Benden söylemesi.

😉

Konuşmam burada bitti. Ama siz, daha önce yayınlanmış #perakende #teknoloji konulu yazıları merak ettiyseniz:

Fırsat bulursam, Konferans sırasında tuttuğum notları da paylaşmak istiyorum.

🙂

20 Ağustos 2019 Salı

Kurumlarda Başarı

Blogumda bireyler için “başarı” konusunda çokça yazı yayımlamışım. Başarının tanımı, başarı ile başarısızlığın koşut gittiği, vb… Kurumların başarıları konusuna pek değinmemişim.

Son yayımladığım Fortune 500 klişesi ve devamı yazılarının yorumlarında kurumların başarıları tartışıldı.

🙂

Düşüncelerim şöyle:

Bir kurumun satılmış olması, başarısız olduğu anlamına gelmez.  Hatta aksine çok başarılı olduğu için satılabilir. Tek başına büyüyebileceği sınırlara gelip dayanmıştır. Sektörünün lideri olmuştur. Çok sayıda ülkede yer almaktadır. Anlamlı bir müşteri tabanı elde etmiştir.

Ve…  daha da büyümek isterse, daha önce rakibi olmayanların sahasına girecektir. Getirisi belli olmayan yatırımlar yapmak zorundadır. Uzmanı olduğu konudan (kısmen de olsa) sapmak zorunda kalacaktır, vb.

Daha büyük bir kurumun, kendi hizmetlerinin tamamlayıcısı olarak bu kurumu satın alması, bunu başarısız veya “değişimi anlamadı” yapmaz, satın alanı “değişimi anlıyor” yapabilir. Örnekler

  • IBM’in Red Hat’i
  • Oracle’ın People Soft’u
  • Microsoft’un Skype ve Linkedin’i
  • Amazon’un Wholefoods’u
  • Facebook’un Whatsapp’i ve Instagram’ı

satın alması.

Not: Çeşitli nedenlerle zora düşmüş ve ucuza satılmış kurumlar da var elbette. Ama Fortune 500 dediğinizde… listelere bir daha baksanız iyi olur.

😉

Dükkân sayısı, başarının bir ölçütü değildir. Bazı kurumlar, artan dükkan sayısını başarılarının göstergesi olarak her fırsatta dile getirirler. Benim aklıma her AVM’de dükkân açarken birden yok olan markalar gelir.

Bayramoğlu Döner’in tek bir dükkânı vardır. Kavacık’taki dükkân saat 12.00 – 13.40 arasında dolup taşar. Dışarıya uzanan kuyruklar olur.

Bir başka dönerci markası stratejik çalışmalar yaptı, reklamlarını duymayan kalmadı, sonra onlarca dükkân açtı. Gerek strateji danışmanlığında, gerekse iletişim ajansında çalışan arkadaşlarım çok methettiler. 4 – 5 kere denedim. Hepsinde hayal kırıklığına uğradım. Artık o markanın yakınından geçmiyorum.

Bence “Başka yerde şubemiz yoktur” yazısı, Bayramoğlu Döner’i başarısız yapmıyor; aksine aynı isimle orada burada dönerci açanlar, onun başarısının ispatı oluyor. Her AVM’de dükkânı olan dönercinin ise (bilançosu şimdilik iyi olabilir ama) adını marka diye kullandığı işte başarısız olduğu kanaatindeyim.

Not: Hem dükkân sayısını arttıran, hem de işini hakkıyla yapan kurumlar da var elbette. Onların başarısını inkar etmiyorum. Ama başarı ve kalıcılık dükkan sayısına bağlı değil.

(Kurumlarda Başarı… devam edecek)

.