"yapay zeka" etiketli yazılar:

02 Mart 2021 Salı

Multi – Omni Kanal konusu

Bir yazılım şirketinin  “omni-kanal strateji rehberi” türünden yayınıyla karşılaştım. Yazılım şirketlerinin kendilerini öven yayınlarını biliyorum. Ne var ki, belki eğitimlerimde kullanabileceğim birkaç güzel cümle, iyi açıklanmış birkaç kavram, bir konuyu anlamayı kolaylaştıran şekil veya resim bulurum diye mutlaka gözden geçiriyorum. İyi bir içerik görürsem, “reklam kısımlarını dikkate almayın, geri kalanı yararlı” diyerek paylaşıyorum.

Okuduğum e-bültende şöyle yazıyordu:

Çok kanallı müşteri etkileşimi, telefon, e-posta ve canlı sohbet gibi birden çok, ama her biri kendi platformunda yönetilen kanallarla müşterilerle etkileşimde bulunan şirketleri ifade eder.
Omnichannel müşteri etkileşimi, birden çok kanalı kaynaştırır ve hepsini tek bir birleşik konsoldan yönetir. Bu daha bütünleşik yaklaşım, hem müşteri hem de temsilci için cihazlar ve temas noktaları arasında uyumlu ve kesintisiz bir deneyim sağlar.

Orijinali (daha güzel bir tercüme yaparsanız, değiştirelim):

Multichannel customer engagement refers to companies interacting with customers through multiple channels, such as phone, email, and live chat, with each channel managed in its own platform.
Omnichannel customer engagement blends multiple channels and manages them all from a single, unified console. This more integrated approach provides a cohesive and seamless experience for both the customer and the agent across devices and touchpoints.

Açıkçası, belki -kısmen- doğru ama oldukça eksik bir bakış açısı. Belgenin devamında “… diğer CRM yazılımları bunu beceremez…” gibi iddialı söylemler de var.

Öncelikle, müşteri temas noktalarını sadece “telefon, e-posta ve canlı sohbet” ile sınırlıyorsanız, bence omni kanal kavramını kesinlikle doğru anlamamışsınızdır. Bunlar, eskiden sadece çağrı merkezi bünyesinde olan ve artan teknoloji ile çeşitlenen birkaç iletişim noktası.

Oysa temas noktası dediğimizde… mağazalar, markanın satıldığı farklı e-pazaryerleri, kurumun kendi e-dükkanı, markaların sosyal mecralardaki sayfaları, varsa kiosklar (yukarıda Migros örneğindeki) gibi birçok temas ve etkileşim noktaları da var.

Gerçekten omni kanal olması, yani müşteri deneyiminin farklı temas noktaları arasında sürtünmesiz ve kesintisiz akması için yapılan çalışmalar şöyle:

Müşterinin marka ile deneyiminin kesintisiz ve sürtünmesiz olduğunu sağlıyorsanız (en azından bu yola çıkmışsanız) omni kanal konuşabiliriz. Yoksa, bir yazılımla sadece müşteri tekilleştirmesi yaparak omni kanal olunmaz. Zaten iletişimde tekilleştirmeyi yıllar önce yapmalıydınız.

😉

Bu yazıyı neden yazdım veya okuduğum bir yazıya tepkimi neden paylaşmak istedim?

CRM’in ilk yıllarında

  • Çağrı merkezi = CRM
  • E-posta pazarlaması = kampanya yönetimi
  • Bireysel, Ticari, Kurumsal bölümleri = segmentasyon
  • İndirim, taksit, puan = sadakat programı
  • Adı, soyadı, telefon numarası = veri tabanı
  • İleri satış teknikleri eğitimi = CRM eğitimi
  • CRM = yazılım

… zannedenler vardı. Yanlış bilgilenmenin nedeni çoğunlukla bir tek konuda hizmet sunan yazılım şirketlerinin CRM modasından yararlanma arzusuydu. Yıllardır bu yanlış algıları düzeltmeye çalışıyoruz.

Şimdi benzerini multi – omni kanal kavramlarında görüyoruz. Yine yazılım şirketleri, yine kullanıcıların bilgisizliği, yine yeni modanın kaldıraç etkisi…

Resim şuradan alıntıdır

.

15 Şubat 2021 Pazartesi

B2B’de Gerçek Farkındalık

B2B iş yapanlarda farkındalık gecikmesini – yani son kullanıcı konusunda geç bilgilenmeyi – sıkça [1] , [2] , [3] , [4] vurguluyorum. Kötü örnekleri çokça konuşuyoruz. Bugün, güzel bir örnekten bahsetmek istedim.

😀

Birkaç sene önce Türkiye’de bir kumaş üreticisinin, dönemin en bilinen yapay zeka yazılım paketine yatırım yaptığını öğrenmiştik. O kurum da veri yönetimi konusunda bilgi birikimi arıyordu. “Arz ve talep buluşursa birlikte iş yaparız” diye düşünerek ziyarete gittik.

Uzunca bir sohbetimiz oldu. Ne kadar çok bilgi kaynağını gözden geçirdiklerini öğrendik.  Giderken “kumaş üreticisi, big data ve yapay zeka… ne alaka” diye düşünüyordum. Açıkçası dönüşte kendime kızdım.

Resim şuradan alıntıdır.

Kurumun anlattıkları içinde beni en çok etkileyeni paylaşmak istiyorum.

O kumaş cinsinde, ilk üçte yer alan üreticilerden biriydi. Dünyanın en bilinen markalarına kumaş satıyordu.  Doğrudan tüketiciyle bir ilişkisi yoktu. Her hangi bir dükkanda kendi markası adına tek bir santimetrekare rafı da yoktu. O markaları giyenler üreticinin adını çoğunlukla bilmiyordu. [Ziyarete gidene kadar, biz de bu çapta iş yaptığını bilmiyorduk.]

Bu üretici, dünyada meşhur hızlı moda (fast fashion) markalarına daha iyi hizmet verebilmek için, nihai tüketicilerin esinlendikleri moda unsurlarını izliyordu.

Son müşteriye dokunmuyordu ve bilinen markaları aradan çıkarıp doğrudan tüketiciye gitmeyi de düşünmüyordu. Buna rağmen, ürettiği kumaş için yakın veya uzak bir gelecekte olabilecek değişiklikleri (markalar kendisinden istemeden önce) anlamaya çalışıyordu. Dünya üzerinde çok sayıda “moda etkileyicisini” (influencer) ve sokak modasındaki gelişmeleri – sosyal mecraları – yapay zeka destekli yazılımlarla ve tasarımcılarla izliyorlardı.

Yönetim kavramları konusunda sohbet ettiğimde “amirinin senden ne istediği ile yetinme, amirinin amirinin ondan istediğini hazırla ve amirine sun” diyorum. “Onun hayatını kolaylaştırırsan, senin de hayatın kolaylaşır” diye anlatıyorum. Bunun B2B’de bir sektöre uygulanışını görünce çok etkilendim.

Fason üreticilere çoğunlukla “markaların sizinle çalışmaya devam etmeleri için, ucuza üretmekten başka bir özelliğiniz var mı?” diye sorarız. Bu soruyu sormaya gerek duymadık. Müşterisine, ürettiği ürün dışında katma değer sunmak için çalışma yapan bu üreticiyi çok beğendik.

😉

Meraklısına: Tekstil sektöründeyseniz, nihai tüketicinin

ilginizi çekebilir.

😀

11 Şubat 2020 Salı

İnsan Kaynaklarında Yapay Zeka

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.

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.

🙂