CRM’in tanımında

“anlamlı, tutarlı ve sürekli iletişim” diye bir bölüm var.

Anlamlı ve tutarlı iletişim için ilgili [1] , [2] , [3] , [ve diğer]  yazılara bakabilirsiniz. Sürekli iletişim için ise… kurumlarımız çok örnek üretiyor ama, pek fazla görsel bulamıyordum.

Dün, derslerimde kullanabileceğim güzel bir örnek gördüm. Değerli arkadaşım, veri bilimci Burak Şendoğdu Twitter’da şöyle yazmış:

İkinci tweet’te bahsedilen yazı, “KVKK çıktı CRM öldü” diyenler, sahil kasabalarında sizi zorla dükkana sokmaya çalışanlar kadar pazarlamacıdır”  dediğim yazıdır. Burak Şendoğdu’nun da vurguladığı gibi, “CRM asıl şimdi başlıyor“.

😉

Eğitimlerimde “sürekli iletişim, ergen babası veya kaynana gibi sürekli vıdıvıdı etmek değildir” diyorum. Yukarıdaki 2 tweet’i eğitimlerimde “sürekli iletişim ne değildir” görseli olarak kullanacağım. Twitter’da Hepsiburada ve Burak Şendoğdu’ya teşekkür ettim.

Teşekkür mesajıma şöyle yanıt verdi.

Demek ki bu mesajlar sadece sürekli için değil, anlamlı ve tutarlı iletişim için de kötü örnekmiş.

😀

Bu vesileyle “sürekli iletişim nedir” diye sorarsanız… Zaman içinde müşterinin yaşam evresi değişir (mezun olur, işe girer, iş değiştirir, evlenir, çocukları olur, vb…) ve/veya yaşam tarzı değişir (daha lüks bir semte taşınır, daha farklı yerlerde yer – içer, farklı mekanlarda zaman geçirir, arabasını sıkça değiştirir, sıkça yolculuk yapar, vb…) .

Verileri anlamlandırıp müşterideki değişiklikleri anlamaya ve iletişimi koparmadan doğru zamanda doğru iletişim kurmaya “sürekli iletişim” deniyor; yukarıdaki Hepsiburada görselindekine değil.

🙂

28 Mart 2016’da, IBM’in yapay zeka çalışmalarının birinden bahsetmiştim. Watson Sosyal’de İzliyor yazısında Kişilik İçgörüsü (Personality Insights) hizmetini anlatmaya çalıştım.

“Bir kişinin (şimdilik ingilizce) tüm tweetlerini inceleyip en baskın beş karakter özelliğini, ihtiyaç ve değerlerini resimlerde göreceğiniz ayrıntıda ortaya çıkartabiliyor” demiştim.

O zamanlarda sadece tweet’ler inceleniyordu. Şimdi Facebook ve Linkedin’de artan sayıda emoji var ve hakkınızda daha fazla fikir ediniliyor.

• Cambrigde Analytica’nın sosyal mecralarda yazılanlarla değil, sadece “beğen” ile model geliştirdiğini hatırlatayım.

Yukarıdaki resmi, eğitimlerimde kullanırım ve katılımcılara “Bir insanı bu ayrıntıda tanımak imkanı varken, İnsan Kaynakları’nın İşe Alma Departmanına ihtiyaç var mı?” diye sorarım. Bizzat İK’da çalışanlar dışında hemen herkes “gerek olmadığını” söyler.

• 25 kişinin katıldığı bir eğitimde, “Hocam, yapay zeka olmadan önce de İşe Alma birimine ihtiyaç yoktu zaten” demişti. Birden “Ama Ayşe Hanım… Neden öyle söylüyorsunuz?..” diye itiraz sesi yükseldi. İkincisi, İK İşe Alma çalışanıydı.

😉

IBM, müşterileri için ürettiğini kendisi için de kullanmış. Serdar Kuzuloğlu’nun 3 Ocak tarihli bir tweet’inden öğrendim. (Ekran görüntüsünü alıp, uygun zamanda yazmak için saklamıştım.)

Sadece işe alma kısmında değil, işten ayrılma olasılığını da %95 doğrulukla hesaplayan özellikler eklenmiş. IBM’in CEO’su Ginni Rometty “Şirkette tutma maliyetlerimizde 300 milyon dolar tasarruf ettik” demiş.

• Yazıyı okuduğunuzda, başka önemli noktaları da göreceksiniz.

Ben “Dijital Dönüşüm’ün en önemli paydaşlarından birinin IK olduğunu, ama Türkiye’de IK’nın henüz bu seviyeye evrilmediğini” birçok yazımda [1] , [2] , [3] , [4] , [5] vurgulamaya çalıştım.

Bizim buralarda da yapay zeka sayesinde İK bölümlerinde ciddi tasarruf yapılacağını düşünüyorum.

🙂

Müşteriler hakkında toplanan verilerin anlamlandırılması ve içgörüye çevrilmesi üzerine tartışmamız sürüyor. Facebook’da yapılan yorumlar birkaç blog yazısı değerinde olduğu için, yazının altına ekledim.

Burada çok değeli bulduğum bazı noktaları tekrar etmek istiyorum.

.

Sayın Tanjan Özbilgi “Elde veriler olsa bile genellemeler yapmak ve yaptığımız çıkarımlara anayasa gibi sarılmak çok tehlikeli. İnsan davranışları-eğilimleri ne istediğini netleştirmemiş-prensipleri oluşmamış bireylerden oluşuyorsa elbette daha zor ama bana kalıra bir okadar da manuple edilebilmesi kolay