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.

😉

Yıllar önce, CRM danışmanlığı yapmaya çalıştığım bir şirkette 6 – 7 farklı iş biriminin her birinde sadece raporlamayla uğraşan 4 – 5 kişilik gruplar vardı. Bu 35 – 40 kişinin yıllık maaşlarının toplamı projeyi rahatça finanse edebilirdi. Farklı departmanların, farklı kaynaklardan bilgiler alıp raporlama yapmasının sonucu olarak, doğruluğu kuşkulu ve tutarsız birçok rakam havada uçuşuyordu.

• Bu vakayı şuradan okuyabilirsiniz.

CRM’i (Customer Relationship Management – Müşteri İlişkileri Yönetimi) diye algılayanlar, içinde müşteri geçmeyen konuların da CRM ile ilgili olabileceğini bilmezler. Yukarıda bahsettiğimiz tutarsız ve dayanaksız rakamların nedeni de çoğunlukla bu bilinçsizliktir.

Oysa müşteri odaklı veri ambarı (MOVA), “kurumun tek doğrusu” kavramı düşünülerek [1] , [2] , [3]  oluşturulur. Farklı işletim sistemlerindeki çelişik bilgilerin nasıl düzenleneceği ve hangisinin, hangi koşulda geçerli olacağı tanımlanır. Daha sonra veri ambarına (MOVA’ya) aktarılır.

Eğer böyle bir müşteri şikayeti alıyorsanız

bunun nedeni “kurumun tek doğrusu” kavramı düşünülerek müşteri odaklı veri ambarı (MOVA) oluşturulmamasıdır. Çağrı merkezi çalışanları bazı sistemlerdeki verileri düzeltmiştir ama tüm adreslerin aynı kaynaktan beslenmesi sağlanmamıştır.

😉

MOVA çalışması, ilk aşamada müşteri verileriyle başlar.Daha sonra, kurumun raporlama sisteminin “tek doğru“yu raporlamasına yardımcı olur. Bunu gerçekleştirmek için öncesinde biraz çalışılması gerekir.

Raporların asıl amacı nedir? Her bir maddenin tanımı nedir? İlk veri kaynakları nedir? Bu kaynaklar ne kadar doğrudur? Her bir hücre, nasıl hesaplanır? Bu verileri kimler, ne amaçla kullanır? vb…

Bu çalışma yapıldıktan sonra, onlarca raporlama elemanına ihtiyaç kalmaz. Kurum, doğru ve tutarlı rakamlar edinir. Doğru rakamlar olmadan dönüşüm de olmaz, veriye dayalı stratejiler de olmaz.

😉

Linkedin’de bir anket gördüm. “Veri ile çalışanlar anketi” diye isimlendirilmişti. Anketin arkasında bir girişimin ve bir öğretim üyesinin isimleri vardı.

Sosyal mecralarda yayınlanan anketleri ciddiye almam. Ama bir öğretim üyesinin adını görünce ciddiye aldım. Anketi inceledim. İlerleyemedim.

“Öğrenim durumunuz?” sorusunu LİSE diye yanıtlıyorsunuz ve sonraki soruda “En son mezun olduğunuz alan/bölüm?” diye şu liste geliyor.

Anketi biraz daha inceledim.

Bugünün iş dünyasında en alt kademe dışında herkesin “veri ile çalışması gerektiğine” inanan ve bu konuda onlarca yazı yayınlamış biri olarak hem anketin adının, hem de kapsamının yanlış belirlendiğini gördüm.

Bunun üzerine Linkedin’de bu anketin yayınlandığı post’un altına şöyle yazdım.

”

Anket, araştırma yöntemlerini bilmeyen kişiler tarafından tasarlanmış. Sorular arasında büyük tutarsızlıklar var.

• Veri ile çalışanlar anketi değil, veri ambarı sorumluları anketi haline gelmiş.
• Son mezun olduğu okul LİSE olan biri, devamını nasıl dolduracak düşünülmemiş.

İlk 2 hücreyi doldurmuştum, devamına ilerleyemedim.

”

Unvanını “veri bilimcisi” (vb) olarak saptamış arkadaş ile şöyle yazıştık.

vb – “Bilmiyorum ama fikrim var.”
ben – Yazık
vb – “Bilmediğimi de bilmiyorum ama illa bişeyler söylemeliyim ki bilmediğim anlaşılmasın.”

İlk mesajımın anlaşılmadığını görünce daha ayrıntılı yazmak zorunda kaldım.

”

Bugünün iş dünyasında, hemen her orta-üst ve üst düzey, veri ile çalışır. Anketi düzenleyenler, sadece IT kökenliler için düzenlemişler.
Bu nedenle anketin adı “Veri ile çalışanlar” olmamalıydı.
2014 başında yayınladığım şu yazı, fikir geliştirmede yardımcı olabilir https://www.uzaktancrmegitimi.com/6509/2018-yilina-dogru

”

Sonra yazışma şöyle devam etti:

vb – Teşekkürler. Haklısınız işin teknik tarafı ile ilgilenenler için düzenliyorum anketi.
ben – Peki, yukarıdaki “Bilmiyorum ama fikrim var.” ve “Bilmediğimi de bilmiyorum ama illa bişeyler söylemeliyim ki bilmediğim anlaşılmasın.” cümlelerini nasıl yorumlamalıyım. Daha geniş anlatabilir misin lütfen?
vb – İç ses olmalı en azından.
ben – Kimin iç sesi?

Bu soruya uzun süre yanıt alamadım. Anladığım kadarıyla laf sokuşturma çabasında bir genç arkadaş var karşımda. (Yazışmanın devamı en altta… ama arayı okumadan son kısma geçmeyin.)

🙁

Bülent Eczacıbaşı bir konuşmasında “Hepimizin yaptığı bir hata vardır. İnsan tanımak… Hemen hepimiz “insanı çok iyi tanıdığımızı” zannederiz. En büyük yanlışlardan biri “ben insanı gözünden tanırım” zannetmektir” demişti.

Bu hatayı sıkça yaparım. Sonra yanıldığımı anlarım. Yine aynı şey olmuştu.

🙁

İşin duygusal tarafını bir yana bırakayım ve araştırma yöntemlerinden bahsedeyim.

Önce KAPSAM (çerçeve) belirlenir. Kapsam, amaç ile tümden paralel olmalıdır. Bu ankette kapsam “veri ile çalışanlar” değil, “veri işlerinin teknik taraflarında çalışanlar” olmalıydı. Böylece, bugünün dünyasında orta yönetim kademelerinden başlayarak veri ile çalışan herkes değil, sadece teknik elemanların katılması sağlanırdı. Veri kirliliği engellenirdi.

Sonra soruların seçenekleri tutarlı olur. “Öğrenim durumunuz?” sorusunu LİSE diye yanıtlayana o seçenekler gösterilmez.

Seçenek hazırlarken de yapılacak önemli işler var.

1. Bir yazılım şirketi sahibi arkadaşım var. İşletme doktorası yaptı. Verileri daha iyi anlamlandırmak için “antropoloji” doktorası yapmaya başladı. Bu arkadaşım ikinci doktorasından mezun olursa,  “En son mezun olduğunuz alan/bölüm?” sorusuna verecek yanıtı olmayacak. Seçenekler arasında işletme dışında sosyal bilimler yok.
2. Normal lise mezunu bir genç girişimci arkadaşım var. İlk yazılımını 16 yaşındayken satmıştı. Telekom şirketlerine yıllarca tedarikçi olarak çalıştı. Veri güvenliği konusunda sayılı uzmanlardan biri. Bu anketin ilk 3 sorusunda tıkanıp kalır.
3. Bu gibi konuları dışarıda bırakmamak ve anketi kurgularken varsayımlar dışındaki olası gelişmeleri anlamak için, mutlaka “Diğer” seçeneği eklenir. Yüzde bir, binde bir olasılık da olsa, “Diğer” mutlaka eklenmelidir.  (Bu “Diğer” seçeneği, araştırma yöntemleri dersinde sınıfta kalma / geçme çizgisidir.)

Bana hakaret eden “veri bilimcisi” olduğunu söyleyen arkadaşa şunları söylemek isterim.

• Kapsam araştırmanın temelidir. Bunu açıkça belirlemeyen;
• Seçeneklere “diğer” koymayı unutan;
• Mesajı anlamak için hiç çaba sarfetmeyen;
• Geri bildirim geldiğinde kök nedeni sorgulamadan tepki gösteren

kişi veri bilimcisi olduğunu iddia etmemeli.

🙁

Meraklısına, iletişimin devamı aşağıda:

Ben maalesef, insan konusunda yanılmakla ünlüyümdür.

🙁

8 Haziran 2019 tarihli EKLEMELER

Türkiye’nin büyük veri ile çalışan hemen her kurumuna “Pazarlamada Veri ve Büyük Veri Kullanımı” eğitimi verdim.

Benim işim veri ile çalışmak ve ben anketi dolduramıyorum.

😉

Tüm yöneticilerin veri ile çalışması gerekiyor. Ancak, bu genellemenin yanısıra;

• CRM – Müşteri İlişkileri Yönetimi
• CXM – Müşteri Deneyimi Yönetimi
• Geri bildirim yönetimi
• Dijital pazarlama – Kişiselleştirme

gibi konularda işi bizzat “veri ile çalışmak” olan çok sayıda “teknik olmayan” kişi var. Araştırmayı “Veri ile çalışanlar anketi” diye isimlendirmek yerine “verinin teknik taraflarıyla sınırlı olduğunu” belirten bir cümle eklenseydi, bu tartışma olmayacaktı.

.