"veri anlamlandırma" etiketli yazılar:

25 Ekim 2019 Cuma

Sadakat = Teknoloji + İçgörü + Deneyim

17 Ekim’de, Kozyatağı Hilton’da OMERD tarafından düzenlenen Pazarlamada Dijital Dönüşüm konulu etkinlikte konuşmacıydım.

Bugünün hızlı değişen dünyasında müşteri sadakatini sağlamak için yapılması gerekenlerden bahsettim.

😉

Sadakat programı yapmak isteyen kurumlardan, tanımlamalarını isterim. “Sadakat nedir?” diye sorarım.

Sadakat çoğunlukla ticari bir kavram olarak ele alınır. “Aynı üründen 2’inci defa alınması…” “Diğer markaları değil de hep aynı markayı seçmesi…” gibi.   “Uğrunda kavga etmeye değer bir sadakat” dediğimiz zaman akla aile gelir, arkadaşlık gelir, sevgili gelir…

Biliyor musunuz, hani sadakat sunumlarında yer alan piramit vardır. Tesadüfen markamızı duyan kişiden başlar ve zirvesinde, markamızın cansiperane “savunucusu” olan kişi yer alır.   Kurumlarla konuştuğumuzda, hemen hiç kimse bu “savunucu”yu aklına getirmez. Muhtemelen kendileri de inanmıyordur.

Herkesin aklında ticari klişeler vardır. Özellikle “sadakat bekliyorsan, kendine bir köpek al” klişesi sıkça tekrar edilir.

İyi de… sosyal mecralarda eleştirisi yapıldığı zaman, yüzlerce insanın savunduğu markalar da var. Onlara ne diyeceğiz?

😉

Konuşmamda bu noktaya ağırlık verdim.

Sadakat’ın tanımı yetmez. Önce müşterinin tanımını yapmak gerekir. Böylece, kime yatırım yapacağınızı belirlersiniz.

bunca karşılaştırma yapmak imkanı varken, herkesin fiyat duyarlı olduğu sanılıyor. Oysa müşteriler, fiyat / kalite dengesine bakıyor. Yani kafalarından geçen “ucuz” kavramı değil, “kazıklanmayayım” düşüncesi. Sonuçta kopyalanamayan tek şey “ilişki”dir. Kafaya kazınan marka olmanın yolu da ilişkiden geçer.

Sadakat programı tasarımı yaparken, “berber (veya kuaför) neden en sadık olunan dükkandır?” diye düşünün. Çoğunlukla ödül programı yoktur. “2 kere perma yapınca, bir kere de bedava fön çekilir” diye kampanya yapmaz.

Ödüllendirme programları bile yaşam tarzından esinlenmelidir. Doğru teklif oluşturmanın arkasında en az 2 tane “deneyim” var.

  1. Sizin deneyiminiz. Buna çoğunlukla “müşteriyi tanıma, tecrübe, vb.” diyoruz
  2. Müşterinin deneyimi. Asıl önemli kısmı burası.

Sadakat nedenleri ile terk nedenleri birbirinin aynısıdır.

Müşteriler, tanınmak, bilinmek, hatırlanmak isterler. Siz giderek çok kanallı olan dünyada, müşterilerin istediği düzeyde kişiselleştirme sağlamak için teknolojiyi kullanmak zorundasınız.  20 – 100 – birkaç yüz müşterimiz varken aklımızda tutabiliyorduk. Ama binlerce, milyonlarca müşterimiz varsa teknolojiyi kullanmamız gerekiyor.

Müşterinin deneyimini sürtünmesiz ve kesintisiz tasarlarsak, başkası daha iyisini yapana kadar bizi terk etmeyebilir. Sadakat kartları sadakat sağlamaz. Çoğu kurum kartın rengine, desnine odaklanıyor; kartın kullanılmasını sağlayacak bağlılık programının özelliklerine zaman ayırmıyor.

Müşteri kral değildir. “Daima haklı” da [1] , [2] , [3] değildir. Müşteri hak ettiği hizmet seviyesi kadar haklıdır. Bu da yaşam boyu değer ile ölçülür.

Yaşam boyu değer kavramını bir ölçüt olarak alacaksanız, tıpkı RFM [f] , [r] , [m] gibi önce davranışsal (veya yaşam tarzına göre) segmentleri saptamanız gerekir. Segment bazlı yapmamışsanız… 🙁  Üzülürsünüz.

Benden söylemesi

.

04 Ekim 2019 Cuma

Pe-Tek 2019 (2)

Dün, Kategori Mağazacıları Derneği KMD‘nin 1 Ekim Salı tarihindeki Perakende Teknolojileri Konferansı etkinliğinde yaptığım konuşmayı yayımlamaya başlamıştım.

Bugün devamı:

Lokasyon teknolojileri dedikleri çeşitli uygulamalar var. RFID veya NFC veya bir başkasını seçmeden önce kendi ihtiyacınızı tanımlayın. AVM’nin en dibinde bir dükkanınız var ve AVM’ye girip sizi göremeyen müşterilerin dikkatini çekmek istiyorsunuz. Veya devasa dükkanınızın birçok farklı köşesinde farklı ürünlerde kampanyalarınız var ve doğru kişinin onlara gelmelerini istiyorsunuz. Teknolojiye karar vermeden önce senaryolarınızı oluşturun ve işe yarayıp yaramayacaklarını sınayın. Böylece sadece doğru teknolojiyi değil, doğru yöntemi de seçersiniz.

Bu gördüğünüz, “O köşeye komodin mi yoksa etajer mi koymalıyım?” kararını kolaylaştıran bir uygulama.

Aynı teknoloji, perdelerin rengini ve desenini seçerken, koltuk döşemelerine karar verirken, satın aldığınız büyük tablonun arkasındaki duvarın rengini belirlerken kullanılabilir. Önce müşteri ihtiyacını belirleyin. Sonra size en uygununu seçin.

😉

Akıllı aynalar sayesinde elbiseyi giymeden size yakışıp yakışmayacağına karar verebiliyorsunuz.

Hangi ruj renginin uyacağına, saç rengine ve biçimine… Hatta arkadaşlarınıza sorup fikirlerini alabiliyorsunuz. Yakında, elini kolunu garip şekilde sallayan birilerini gördüğümüzde yadırgamayacak, “akıllı aynanın önünde elbise denediğini” anlayacağız.

Vücudun veya yüzün çeşitli noktalarını (16 bin noktayı) algılayıp karşılaştırma yapan teknoloji, özellikle havaalanlarının güvenliği için geliştirilmişti. Saniyeler içinde, suçlu veri tabanı ile karşılaştırma yaparak, tehdit unsurlarını saptıyordu.

Bu teknoloji şimdi ticarileştirildi ve mağazadaki müşterilerin ruh halini anlamakta kullanılıyor.

Müşteri kararsız mı kaldı, hayal kırıklığına mı uğradı, incelediği ürünün etiketini okuduğunda beklediğini bulamadı mı?…Tereddütlü mü, beğendi mi?

Hangi ürünlerin önünde daha fazla zaman harcıyor, hangi üründen sonra diğer hangi ürüne bakıyor?…

Bu kameralar sayesinde sürekli veri toplanabiliyor. Bu kameraların olması, dijitalleşmedir. Bu kameraları kullanarak elde edilen verileri bilgiye, bilgiyi de içgörüye dönüştürebiliyorsanız, o zaman dijitalleşmeyi aşmış ve dijital dönüşüme başlamış olursunuz.

  • Not: Bu noktada, dijitalleşme ve dijital dönüşüm arasındaki ilişkiyi (daha önce yayımladığım) tuvalet örneği ile anlattım. Oturum sonrasında aldığım geri bildirimlere göre, bu örnek çok beğenilmiş.

Her hareketi yakalayan teknolojiler yetmiyor. Bu verinin bilgiye ve sonra da içgörüye dönüşmesi için, başka paydaşlar da gerekiyor. Artık satır ve sütunlardan olmayan veriler oluşuyor. Dolayısıyla, veri madenciliği gibi video madenciliği de zorunlu oluyor. Bu firma, videoda elde edilen görüntüleri veriye, veriyi de bilgiye dönüştürüp, müşteri içgörülerini yakaladığını söylüyor.

Veri analiziyle sadece duygu-durum göstergelerini değil, optimum patikayı ve müşteri deneyimini iyileştirecek noktaları da bulmamızı sağlıyor.

(Devamı var [3])

.

17 Eylül 2019 Salı

Anlamlandırma ve Kişiselleştirme

Bunu alan şunu da aldı” algoritmalarının kişiselleştirme için yetersiz olduğunu nicedir anlatıyorum.

Geçenlerde Twitter’da Mustafa Dalcı’nın bir mesajını gördüm.

Bu tweet’in altında yorumlar ve yazışmalar oldu.

Ben de oldukça uzun bir tweet akışı yazdım. Burada, daha derli toplu tekrarlayacağım.

MBA öğrencilerimden birinin, sadece alışveriş  verilerini inceleyerek muhteşem bir isabetle müşteriyi bildiğini şuradan okuyabilirsiniz. Benim de küçük bir örneğim var.

  • Kendimize şunu sormalıyız. “Neden MBA’deki bir öğrenci – işi veri analizi değilken – bu kadar isabetli tahminler yapabiliyor ve modellenebilecek özellikleri saptıyor ama bankalar, telekomcular, süpermarketler, sigortalar, vb. bunları bilemiyor?

Bazı arkadaşlar, tweet’e yanıt olarak, “bu kurumların teknolojik alt-yapıları uygun değil” diye yanıtlamışlar. Maalesef yanılıyorlar. Bankaların, telekomcuların, süpermarket zincirlerinin elinde kişiselleştirmeyi düzgün yapacak teknoloji var. Bazılarının, istatistiksel analiz yazılımlarına yüzbinlerce dolar,  sadece “bunu alan şunu da aldı” (genelde “next best offer” deniliyor) yazılımlarına ve kampanya yönetim araçlarına milyon ABD doları ödediklerini iyi biliyorum. Bunlar Big Data konferanslarında neler anlatıyorlar

  • Onlarda eksik olan şey teknoloji değil. Veriyi içgörüye dönüştürmek için, insana gerek olduğunu ve teknolojinin yetersiz kaldığını bilmemeleri.

Siz arkadaşlarınızla bir konuda sohbet ediyorsunuz. Hemen sonrasında ilgili reklamları görmeye başlıyorsunuz. Sohbet edince, reklamın görülmesi (Google, Amazon, Facebook … işleri) ile banka, süpermarket, telekom, sigorta işleri farklı.

  • 24 saat yanınızda olan cihazın casusluğu ile alışveriş veya işlem verilerini kıyaslamak doğru değil. “Ellerinde yok” dediğiniz teknoloji, bence bu değil… ve zaten bu olmamalı.

E-ticaret’te veri anlamlandırma, geleneksel ticaret ile karşılaştırılamayacak kadar kolay. Daha önce [1] , [2] , [3] yazmıştım. E-ticaret işindekiler çoğunlukla basit modelleri kullanıp anlamlandırmayı ihmal ettiklerinden komik durumlara düşüyorlar… ya da anlamsız teklifler sunuyorlar.

Fırsat sitelerinin moda olduğu (bir ara 200’ün üstünde fırsat sitesi olduğu) dönemde, veri konusunda uyardığım girişimciler “şu anda kişiselleştirme için uğraşmaya gerek yok, en az 2 yıl daha böyle idare ederiz” diyorlardı. Bildiğiniz gibi, sadece birkaç tanesi ayakta kaldı.

  • Girişimciler çoğunlukla “exit” odaklılar. Ufuklarını “girişim değer kazanana kadar” diye belirlemişler. Veriye dayalı düşünme” disiplini, çoğunda yok.

😉

Eğitimlerimde, veri anlamlandırma konulu ilginç iki tane karikatürü kullanıyorum.

Birincisi bu:

İkincisi ise:

İşte bu nedenle, “veri anlamlanırma ustalık gerektirir” diyorum. Anlamlandırma teknolojinin değil, iş birimlerinin görevidir. Büyük kurumların ve e-ticaret girişimcilerinin atladığı da bu noktadır.

🙁

Ben son olarak şu deyişi ekleyeyim.

2-types-of-people-a

Dünyada iki tip insan vardır.
1) Eksik veriden anlam üretebilenler

😉