“Yapay zeka gelince …” diye başlayan soruları sıkça duyuyorum. Bir ara çok sayıda “YZ geldi, CRM öldü” diyenler vardı. Kısa yanıtını [1] – [2] kere verdim.

Bunları niye tekrar yazdım. Son zamanlarda okuduğum çeşitli makalelerde ve Linkedin paylaşımlarında YZ’nın ürettiği raporların doğruyu göstermediği, arka arkaya alınan raporlarda bile farklılık olduğu, vb. üzerinde duruluyor. Bu durumun çözüm yolları öneriliyor.

10-15 sene önceye gidersek… Danışmanlık vesilesiyle tanıdığım birkaç şirkette, farklı iş birimlerinin her birinde sadece raporlamayla uğraşan 4 – 5 kişilik gruplar vardı.  Bir bankada bu konu abartılmıştı. Bireysel Bankacılık, KOBİ bankacılığı, Ticari bankacılık, Kurumsal bankacılık, Özel bankacılık, Alternatif dağıtım kanalları, vb… her birinin ayrı raporlama birimleri vardı.

Yani 35 – 40 kişi, tüm mesailerini farklı kaynaklardan, faklı sistemlerden rakamlar bulup yönetim kademelerine rapor yazmaya ayırıyorlardı. Her bir departman farklı kaynakları ve farklı tanımları kullandığı için, aynı konudaki raporlar bile farklı rakamlar gösteriyorlardı. Aslında, yönetimin elinde sağlam ve tutarlı raporlar da olamıyordu.

Yapay Zeka Gelince

Yapay zeka ile yapılabilecekler konusunda senaryolar üretmek ve hayaller kurmak çok güzel. Bu senaryo ve hayalleri mercek altına alıp, olası sorunları aklımıza getirdiğimizde ise, bambaşka noktaları dikkate almamız gerektiğini görüyoruz.

• Serkan KAV‘ın “Bir Yapay Zeka Kararının Delili Nedir?” yazısı, bir yapay zeka kararının katmanlarına ışık tutuyor.
• İsmail Yaman‘ın  “Bazı Anlar Hâlâ Bir İnsana İhtiyaç Duyar” yazısı, havaalanlarında yapay zeka uygulamalarının senaryolarından yola çıkıp, olası sapmaların sonuçlarını incelemiş.
• Sibel Akoğlu‘nun mesajları ama özellikle “YZ destekli dinamik pazarlama kurguları” konulu yazısı.
• Bir de McKinsey makalesi ekleyeyim. AI data readiness: The key to scaling impact.

Bu dört yazıyı da, geçmişte benden eğitim almış (ve gelecekte alacak) arkadaşlara öneriyorum.

Ercüment Büyükşener‘in Linkedin’de paylaştığı yazıları ve sohbetleri de izlenmeli.

Bir de Alper Bayraklı‘nın Linkedin paylaşımları var. Yurt dışına da hizmet veren bir ajansın AI ile yolculuğunun güncesi gibi… Çoğunluğu “mutlaka okunmalı” dediğim yazılar. Bazı yazılarından seçtiğim cümleler şöyle:

• “Bunu Ahmet yaptı, ben bilmiyorum” cümlesi teknik borcun dokümante edilmemiş halidir.
• “Hafta sonu bir bakarız” cümlesi benim için sessiz bir krizdir.
• AI çağı, her şeyi yeniden yıkıp yeniden yaptığımız ilk çağ değildi. Waterfall’dan Agile’a, Monolith’ten Microservices’e geçişleri (ve zaman zaman geri dönüşleri) düşündüğümde, AI’ın bizi zorladığı yerin aynı olduğunu görüyorum: zihniyet değişikliği.

Doğru Raporlamak İçin

Mevcut durumda yaptığınız işleri (ve raporları) aynen dijitalleştirirseniz… hızını artırırsınız ve sabitlersiniz. Zaten yaptığınız yanlışı daha hızlı ve geri alınmaz büyük bir yanlış hâline getirirsiniz.

Bu kadar uzun giriş paragrafları ve referanslar yazmamın nedeni, bu cümledir.

Şimdi çözümü konuşalım.

İlk yapmanız gereken çalışma, mevcut raporları gözden geçirmektir.

 

Tıpkı “Veriden Önce Yanıtlanması Gereken Soru” yazısında vurguladığım gibi “Ne yapacaksın bununla?” sorusuyla başlanmalıdır.

• Bu raporu kim üretiyor?
• Neden bu rapor üretiliyor? Hangi belirsizliği azaltıyor?
• Kim kullanıyor?
• Nerede kullanıyor?
• Hesaplama yöntemi nedir?
• Bu yöntem gerçekten amaca hizmet ediyor mu?
• Başka bilgilerle desteklenirse, daha doğru karar verilebilir mi? (Hangi başka bilgiler?)
• Bu rapora dayalı kararlarda nasıl sonuçlar elde edildi? (Gerçekten işe yarıyor mı?)
• Bu rapor hâlâ geçerli mi? (Hangi durumlarda bu raporu dikkate almamamız lazım?)

Bu soruların bir kısmının yanıtını yapay zekadan alabilirsiniz. Hiç sakıncası yok, hatta yararı var. Yeter ki ilk soruları kendiniz yanıtlamaya çalışın.

Bu soruları yanıtlamaya kalkıştığınızda kendinizi “Veriden Önce Yanıtlanması Gereken Soru” yazısında anlattığım veri sözlüğünün karşısında bulacaksınız. Bu noktada “yapay zeka varken buna gerek yok” demeyin.

• Ömer KORKMAZ, Linkedin’deki yazısında şu noktalara değinmiş. “Verisini yönetemeyen bir otel, yapay zekâyı nasıl yönetecek?“, “Yoksa mevcut dijital karmaşanın üzerine eklediğimiz daha pahalı bir katman mı?“, “Daha kaliteli veri. Ve mümkünse tek bir doğruluk kaynağı.” (Aradan işime gelen cümleleri çekip aldığımı düşünürseniz, tamamını okuyuverin.)
• Sibel Akoğlu‘nun yukarıda referans verdiğim yazısı, müşteri odaklı veri ambarının önemine değiniyor.
• McKinsey’in AI data readiness: The key to scaling impact makalesinde, tekrar kullanılabilecek verilerin önemine değiniliyor.
• Elinizde veri olabilir ama bağlam ve müşteri deneyimi konusunda yeterli tecrübeniz yoksa, felaket yanlışlar yapabilirsiniz. O dönemlerde bunun sorumluluğunu insanlar üstleniyordu. Artık “Ben yapmadım, yapay zeka yaptı” mı diyeceksiniz.

Envanter yönetiminde FIFO (First in first out) ilk giren ilk çıkar – LIFO (Last in first out) son giren ilk çıkar gibi yöntemler vardır. Veri yönetiminde GIGO (garbage in garbage out) çöp koyarsan çöp alırsın değişmez bir gerçektir.

Yapay zeka bunu azaltmaz ama hızlandırır.

Özetle

“Yapay zekayı raporlama için kullanıyorum. “Şu müşterideki son durumu bana şu şekilde özetle” diyorum. Şipşak görüntü alıyorum” diyorsanız… kişisel kullanım için ehh… idare eder. Ama kurumsal boyutta böyle düşünüyorsanız.

Birkaç sene sonra anılarınızı ve hüznünüzü paylaşacağınızı şimdiden söyleyebilirim.

Eş zamanlı olarak Linkedin’de yayınlandı.

.

Dönem sonu raporlarımızdaki sayı ve sonuçlara farklı açılardan bakamazsak, kaybettiğimiz müşterilerin değerini anlamayabiliriz.

Müşteri memnuniyetini ölçen NPS, CSAT, CES, CSX, BXS, PSS gibi birçok ölçüt var. Her birinin olumlu ve olumsuz yönleri için çok sayıda makale bulabilirsiniz. Bugünkü yazı, işin müşteri tarafı değil kurumun performansının ölçülmesi konusunda…

Karların giderek azaldığı, rekabetin ve dinamizmin sürekli arttığı bir dünyada pazar payını geliştirmek hatta olduğu gibi korumak için, sadece yeni müşteriler bulmak yeterli olamıyor. Mevcut müşterilere çapraz satış yaparak yaşam boyu değeri arttırmak da gerekli ama yeterli değil. Bu çalışmaları yaparken kârlılığımızı yok eden delikleri de tıkamalıyız. Kurumların müşteri kazanım projelerine daha özenli bakmasını sağlayan bir rehber yazmak istedik.

Bir banka için uydurma sayılarla hazırlanmış sanal “müşteri aktivite raporu” örnekleri üzerinden giderek, raporlamada derinleştikçe ne kadar farklı bilgiler edinebileceğimizi ve odak noktalarımızın nasıl değişeceğini göreceğiz.

 

Yıllık Aktif Müşteri Raporu

Şöyle bir rapor, genel olarak tüm ana müşteri gruplarında ne durumda olduğumuzu gösterir. (Tablo 1)

Bu tabloyu yorumlamak için, ilk kolonu ele alarak başlayalım:

•  31 Aralık 2023 tarihinde KOBİ segmentinde 106,453 adet aktif müşterimiz varmış.
• 31 Aralık 2024 tarihinde ölçtüğümüzde 122,792 adet aktif KOBİ müşterimiz olduğunu görmüşüz.
• Bu iki rakamın farkı 16,339. Demek ki KOBİ segmentindeki aktif müşteri sayımız bir yılda 16,339 kişi artmış. İlk anda buna çok sevinebiliriz. Ne de olsa aktif müşteri sayımız %15,3 oranında artmış.
• Ancak, 2024 yılı içinde kazandığımız yeni müşterilerden 30,638 tanesi aktif müşteriymiş. Bu sene boyunca bizimle çeşitli bankacılık işlemleri yapmışlar.
• Aynı dönemde, 2023’den önce edindiğimiz, zaten müşterimiz olup 2023 yılında hiç faaliyet göstermeyen (31 Aralık 2023’deki aktif 106,453 kişi arasında girmeyen) eski müşterilerden 4,870 tanesini de aktive etmişiz.
• Bu 2 rakamı (bu sene kazandığımız aktif müşteriler ve geçen sene aktive ettiklerimizi) toplarsak, 35,508 yapar. Yani aslında toplamda 35,508 aktif müşterimiz olması gerekiyor. Ne var ki, aktif müşteri artışımız sadece 16,339 olduğuna göre, bu bir yıllık dönemde daha önce aktif olan (35,508 – 16,339  =)  19,169 müşteriyi kaybetmişiz. Burası çok önemli.
• Demek ki belirtilen bir yıllık dönem içinde kaybettiğimiz müşteri oranımız 19.169 / 106.453 = yüzde 18.
• Az önce aktivasyon oranımıza sevinmek üzereydik. Şimdi hayal kırıklığı yaşıyoruz.

Dikkat ederseniz, daha sadece KOBİ müşterileri gösteren ilk kolonu ele almıştık. Diğer her kolon (müşteri grubu) için benzer hesaplamaları yaptığımızda, birçok acı gerçek ile karşılaşabiliriz.

İlk izlenimlerimize göre ORTAK isimli segment dışında, büyük oranlarda kayıplar söz konusu. ORTAK segmenti verilerine göre, müşterimiz hem bireysel, hem de iş yeri (KOBİ) hesaplarını bizde tutuyorsa, pek kolay terk etmiyor. Bundan ders çıkartırız ve önümüzdeki dönem için hedeflerimizi belirlenirken dikkate alırız.

Bir yandan kendine ait işyeri olan bireysel müşterilere odaklanılır; aynı zamanda, bireysel hesaplarını alamadığımız KOBİ patronu olan işletmeler ziyarete başlanır.

İlk akla gelen aksiyonlar hemen alınır ama bir bulgu da göz ardı edilmez. Gerçekten durumumuz o kadar kötü mü? Bir yandan müşteri kazanmak için bunca masraf yaparken, diğer yandan kazandığımızın yarısından fazla müşteriyi kaybediyor muyuz?

Bu kayıp oranlarını daha iyi değerlendirmek, CRM veya sadakat artırma projelerimizin sonuçlarını doğru ölçmek için, her ana müşteri grubunda ayrıntılara inmemiz gerekir. Böylece, hangi segmentlerde müşteri kaybettiğimizi görüp, daha doğru önlem alabiliriz.

KOBİ Bankacılığı – Aktif Müşteri Analizi

Yukarıdaki tabloda verilen KOBİ müşterileri, bankamıza sağladıkları verime göre sıraladığımızda, farklı sonuçlar elde edebiliriz.

Örneğin (Tablo 2):

Bu tabloyu yorumlarsak,

• (Binde 6 ve binde 5 oranlarına bakarak) değerli müşterilerde önemli bir kaybımız olmadığını söyleyebiliriz.
• Zaten elimizde tutmak istemediğimiz müşterilerimizde kaybımız var ama bu durum önemli olmayabilir; hatta tercihimiz bu yönde bile olabilir.
• Çok sayıda verimsiz müşteri yerine, az sayıda verimli müşteriye odaklanmak isteyebiliriz.

Az önce, ilk tabloyu görünce ürkmüştük. Şimdi, durumun çok da kötü olmadığını düşünebiliriz.

 

Bireysel Bankacılık – Aktif Müşteri Analizi

Ana müşteri gruplarında ayrıntıya bakmanın yararlı olduğunu gördük. Benzer şekilde Bireysel Bankacılık sonuçlarını da mercek altına alırız.

Bireysel Bankacılık için de detaya indiğimizde şöyle bir tabloyla karşılaştık. (Tablo 3)

Bu tabloda

• Yine, değerli müşterilerde kaybımızın önemli olmadığını (binde 5 ve binde 8) görüyoruz. Sert rekabetin olduğu bir pazarda, bu düşük kayıp oranlarını “çok başarılı” diye nitelendirebiliriz. Eğer müşteri sayısını arttırmak yerine daha verimli müşterilere odaklanmak hedeflenmişse, ilk bakışta uzun vade hedeflerimiz açısından doğru bir iş yaptığımız bile söylenebilir.
• Ne var ki, Perakende müşterilerde ise, bir yıllık dönemde kazandığımızdan daha fazla sayıda müşteri kaybetmişiz. (56.960 kazanılmış ama 89.551 kaybedilmiş). Bu konuya ivedilikle eğilmemiz gerektiğini de görüyoruz.

Sadece kişi (müşteri) sayısı bazında hazırlanan bu tablolar durumu tam olarak açıklamaya yetmez. Perakende müşteri sayısındaki büyük kaybın, gerçekten kârlılık hedeflerimiz doğrultusunda olup olmadığını anlamamız önemlidir.  Dolayısıyla, son tabloyu kârlılık açısından da inceleyerek amaçladığımız doğrultuda davrandığımızı kontrol etmemiz gerekir.

 

Karlılık Analizi

Bu nedenle hem genel, hem müşteri başına, hem de müşteri temsilcisi başına kârlılığımızı ölçmek için yeni bir rapor (Tablo 4) oluştururuz.

Bu tablo, her bir dönem sonundaki

• Müşteri sayısını
• Toplam brüt geliri
• Müşteri temsilcisi sayısını
• Müşteri temsilcisi başına brüt geliri

göstermektedir.

Dönemler karşılaştırılarak genel gelirimizin ve müşteri temsilcisi maliyetlerimizin artışı gözlenmektedir. Bu tablo hazırlanırken gelirler, enflasyona göre arındırılmış olduğu için gelirlerdeki artış “reel artış” olarak alınmaktadır.

Tablo 4’ün FARK bölümüne göre hem müşteri gruplarının her birinde, hem de müşteri temsilcisi başına brüt gelirimiz artmış gibi görünmektedir.

• ÖZELve VIP+ isimli müşteri gruplarında hem müşteri sayısı, hem de gelirlerimiz artmış.
• Bu dönemde müşteri temsilcisi sayısında artış da olmamış.
• Diğer yandan, Perakende müşteri grubunda müşteri sayısı azalmakla birlikte Brüt Gelir artmış.
• Aynı zamanda müşteri temsilcisi sayısı da azalmış. Yani, müşteri temsilcisi maliyetlerinde de kazanımlar olmuş.

Tablo 4’e bakarak, verimli müşteriye odaklanma yolunda başarıyla ilerlediğimizi düşünebiliriz. Özellikle son satırı incelersek, bu dönemde bordro ödemelerimiz azalmışken, birim müşteri temsilcisi başına gelirlerimiz artmıştır. Adeta, her yöneticinin görmek istediği bir tablo. Acaba gerçekten sevinebileceğimiz bir sonuç mu?

Kendimizi avutmayıp, hedeflerimiz doğrultusunda hareket edip etmediğimizi saptamak için Tablo 4’ü başka değişkenlerle de inceleriz. Böylece, daha önce dediğimiz gibi, “çok sayıda verimsiz müşteri yerine, az sayıda verimli müşteriye odaklanıp odaklanmadığımızı” araştırırız.

 

Müşteri Başına Gelir

Bu amaçla Tablo 4’ü yeniden değerlendirir, her bir grubu müşteri başına ortalama gelire göre inceleriz (Tablo 5). Durumun sandığımız kadar iyi olmadığını fark ederiz.

Bu tablonun FARK bölümüne göre, toplam brüt gelir her segmentte artmış olmasına rağmen müşteri başına gelirler, hedeflediğimiz ve müşteri kaybetmediğimiz segmentlerde azalmıştır.

Özellikle ÖZEL müşteriler grubunda kişi sayısı açısından önemli bir kaybımız olmasa (Tablo 3’de binde 4.8 idi) ve çok sayıda yeni müşteri kazanılsa da, ÖZEL müşteri başına ortalama gelirimiz ciddi oranda (60 / 348 = yüzde 17) azalmış. Bu kadar ayrıntılı incelemeseydik, belirtilen dönemde toplam gelirimizin artması bizi yanlış yönlendirebilirdi.

Şimdi bu durumu da yorumlarız. Şu seçenekleri değerlendiririz:

• Müşteri kaybımız yok ama muhtemelen müşterilerimiz gelir sağlayan işlemleri başka bankalarla yapmaya başlamıştır (hedeflerimizden sapmışızdır),
• Veya kaybettiğimiz az sayıda müşteri gelirlerimizin büyük kısmını oluşturuyordur ki bu en tehlikeli durumdur (kaybettiklerimizi birey müşteri seviyesinde inceleriz),
• Veya yeni kazandığımız müşteriler (bir yılda 7470 / 5848 = %28 büyümüşüz) henüz mevcut müşteriler kadar verimli olmadıklarından ortalamamız düşük görünüyordur (hızlı büyümenin doğal sonucudur ama kendimizi kandırmayıp incelemeliyiz),
• Ya da piyasadaki gelişmeler doğrultusunda bütün sektörde kâr marjları azalmıştır (bize özel bir durum değildir).

Mevcut durumun ilk tabloların bize yansıttığı kadar parlak olup olmadığını ve hedeflerimizden ne kadar saptığımızı ancak son tabloyu inceleyerek ve doğru yorumlayarak öğrenebiliriz.

 

Sözün Özeti

Özetle, bir yandan yeni müşteri kazanmaya çalışırken, diğer yandan da mevcut müşterileri elde tutmaya çaba sarf etmeliyiz.

Kurum içi raporlamalarda yapılan önemli hatalardan biri de sadece kurum içi verilerin dikkate alınmasıdır. Araştırma metotları dersinde “Herkesi ayaklarının altından tutup kaldırabilirsiniz. Bir kişi hariç. Kendiniz.” diye öğretmişlerdi. Kendi iç verilerinizi piyasanın ve sektörünüzün verileriyle karşılaştırmadan gerçek sonuçları bulamazsınız.

Kaybettiğimiz müşterilerin bize maliyetini, ana stratejilerimize uygun hareket edip etmediğimizi ancak farklı açılardan raporlayarak anlayabiliriz.

Not: Bu yazı, BrandMap’in 60’ıncı
2025 – Temmuz-Ağustos-Eylül
dergisinde yayımlanmıştır.

Bu konu, sayın İnan Acılıoğlu’nun şu paylaşımı nedeniyle aklıma geldi.

Hatta yorumumu Linkedin’de paylaştım ama… “işin şikayet kısmıyla yetinmemeli” diyerek bu yazıyı hazırladım. Örnekleri de artırdım ki eğitim malzemesi olarak da işe yarasın.

 

Örnek 1

Bilinen bir şirketin CRM projesini yapıyorduk. Projenin sıfırıncı aşama ( [1] ve [2] ve [3] ) diye adlandırdığımız teşhis aşamasını bitirdik. Raporumuzu ilgili yönetimlere sunduk. Beğenildi. Sonra adım adım uygulamaya geçeceğiz.

Şirket bu arada 2 kere Pazarlama GMY (CMO) değiştirdi. Yeni gelen CMO, daha önceki işinde dünyaca bilinen (bugünlerde Nvidia neyse, o günlerdeki karşılığı gibi) bir teknoloji şirketinin Türkiye CMO’suymuş.

Daha tanışmadan önce bu haberi duyunca, karşımda böyle bir muhatap olacağı için çok sevinmiştim. Taa ki ilk toplantıya kadar.

Artık muhatabımız olduğu için kuruma daha önce gönderdiğimiz CRM Yol Planı teklifimiz bu CMO’ya aktarılmıştı. Toplantımızda, neden bu yol planını uygulayacağımızı kendisine sunacaktık. Daha ilk cümlelerde “CRM işe yaramıyor. Önceki şirkette milyonlarca dolar verildi. Şu (CRM’de dünya lideri) yazılımı kullandık ama sadece satışçıların nefret ettiği bir altyapı oldu” dedi.

Kendisine doğrudan “Siz orada satışçıların ihtiyaçlarının analizini yaptınız mı? Sistemdeki bilgileri verimli kullanacağı ortamı hazırladınız mı? Müşteriye giderken kara kaplı defteri değil de, müşteri ekran görüntüsünü (screen shut) alıp gittiğinde daha fazla bilgi içerecek bir düzen kurdunuz mu?” diyemedik ama bunların olması gerektiğini anlatmaya çalıştık.

Kısa süre sonra şirket bu arkadaşı da gönderdi ama sorun giderilemedi. Projeyi yapmamaya karar verdiler.

 

Örnek 2

Bir eski öğrencim, çalıştığı kurumun CRM ihtiyacı doğunca benden bahsetmiş. Pazarlama Müdürü ve Bilgi İşlem Müdürü ile toplantı ayarlanmış. Bu iki müdür, eski öğrencim ve ben toplandık.

Toplantıya başladık. CRM ihtiyaçlarından kısaca bahsettiler. Ben böyle bir projenin alt süreçlerini, ne kadar zaman alabileceğini ve onların göstermesi gereken çabayı anlattım.

Meğerse onlar “danışmanda sihirli değnek olduğunu ve kurumun verilerini inceleyip “şöyle yapın” diyerek birdenbire her şeyin muhteşem olmasını sağlayacağını” umuyorlarmış. “Bu kadar bekleyecek zamanımız, bu işleri yapacak kadromuz yok” dediler.

Benimle veya başkasıyla çalışsalar da en iyi çözümün “hemen bir yazılım satın almak olmadığını” anlatamadım. Katılımcılardan biri Bİ Müdürü olmasa, bu kadar şaşırmayacağım.

Not: Bu kurumdan şurada da bahsetmiştim.

 

Örnek 3

Danışmanlık nedeniyle birçok şirket tanıdım. Bunların az sayılamayacak kadarında 6 – 7 farklı iş biriminin (departmanın) her birinde sadece raporlamayla uğraşan 4 – 6 kişilik gruplar vardı.

Yani bu şirketlerin her birinde 35 – 40 kişi, tüm mesailerini farklı kaynaklardan ve/veya farklı sistemlerden (alt-yapılardan) rakamlar bulup yönetim kademelerine excel tablolarda birleştirerek rapor üretmeye ayırıyorlardı. Her bir departman farklı kaynakları ve farklı tanımları kullandığı için, aynı konudaki raporlar bile farklı rakamlar gösteriyorlardı. Aslında, yönetimin elinde sağlam ve tutarlı raporlar da olamıyordu.

“Yapay zeka gelince bunlar işsiz kalacak” derseniz yanılırsınız. Şu anda bile, onların tüm çalışmalarını gereksiz kılan teknolojiler var. Ama raporlamacı sayısı giderek artıyor. Zaten bu yazının konusu da tam o…

Bugünün ücretleriyle bakalım.

35 kişi x 40.000 (raporlama elemanının ortalama maliyeti) = 1,4 milyon TL/ay
1,4 milyon TL/ay x 12 = 16,8 milyon TL/yıl = yaklaşık 470 bin ABD doları

Bir yatırım kendisini 3 yılda geri öderse (yaklaşık %35 ROI – geri dönüş oranı) BAŞARILI deriz. Projeyi iyi yönetirseniz, kesinlikle 470 bin $ harcamadan raporlama sistemini bir yıldan kısa zamanda kurarsınız.

Not: Projenin, üst yönetimin gönlünü alıp desteğini hızlandıracak “hızlı kazanım” (quick win) kısımlarından biri burasıdır.

Kültür Stratejiyi…

Kurumlarda şöyle bir kültür (inanış ve davranış) var. “Bir yazılım satın alacağız, hayatımız mükemmel olacak”

😉 Adeta “Bir kitap okudum, hayatım değişti” gibi…

Oysa öyle olmuyor. Satın aldığınız yazılım ne kadar sektöre uygun geliştirilmiş olsa da sizin dokunuşlarınızı ve kendinize uyarlamanızı gerektiriyor. Kolları sıvamak ve işe girişmek lazım.

Bana “En iyi CRM yazılımı hangisi” diye soranlara iki klişe yanıt veriyorum. İkincisi şöyle:

Eğer ana kavramları biliyorsanız (işin KÜLTÜR tarafı),

• Ara Güler’in “iyi makine ile fotoğrafçı olunmaz, ben dikiş makinesi ile bile fotoğraf çekerim” dediğini,
• Tenceresi veya tavası iyi olanın iyi aşçı olmadığını,
• Arabası iyi olanın iyi şoför olmadığını,
• Daktilosu veya yazıcısı iyi olanın yazar olmadığını

hatırlayın.

Kavramlara ve yönteme çok hakim değilseniz, zaten boşa masraf yapacaksınız. Excel’le devam etmek isteyeceksiniz.

Yakın zamanlı olarak Linkedin’de yayınlandı.

Ek malzemeler:

• “Eğer her gün masama bir koca demet rapor gelmezse, astlarım benim önemli bir iş yapmadığımı düşünür” diyerek, sistemden rapor çekmeye itiraz edenleri gördük.
  https://ugurozmen.com/is-hayati/onemli-gorunmek