"yaşam boyu değer" etiketli yazılar:

14 Mart 2021 Pazar

RFM’in Doğrusu – 1

Linkedin’de “BigQuery’de SQL ile RFM analizi yaptık. Amacımız müşteri kitlesi içinde hangilerinin sitemiz için daha değerli olduğunu bulmaktı. K-means clustering ve BigQuery makine öğrenimi algoritmasını kullanarak her kullanıcıyı RFM değerlerine göre segmentledik. ” diye başlayan bir çalışma okudum.

Çalışmayı yapan arkadaş, adım adım tüm çalışmayı yazmıştı. Esinlendiği kaynak olarak da şu yazıyı referans vermişti.

Referansta da “User Segmentation using RFM analysis in BigQuery ML and Visualization in the Data Studio” (BigQuery ML’de RFM analizi kullanarak Kullanıcı Segmentasyonu ve Data Studio’da Görselleştirme) denilmiş.

RFM ile ilgili en çok yapılan hata, RFM sonuçlarına göre segmentasyon yapılmasıdır. Oysa, önce segmentasyon yapılmalı, sonra segment bazında RFM çalışması yapılmalıdır.” diye yorum yazdım.

Gerekçeyi de eklemek için daha önce bu konuda yayınladığım yazıları [1] , [2] , [3] tekrar okuduğumda yeteri kadar açıklamadığını ve bu vesileyle, RFM’i yeniden anlatan bir yazı yazmak gerektiğini düşündüm. Danışmanlık yaptığım bir mobilya şirketi için RFM modeli hazırlamıştım. IT ile sorun yaşıyorlardı ve “asgari IT kullanarak müşteriyi anlamaya” ihtiyaçları vardı.

Benim tasarımım ve onların müşteri deneyimi birikimiyle birlikte oluşturduğumuz RFM modelini hayata geçirdiler. Hatta kısa süre sonra erken uyarı sistemi olarak kullanmaya başladılar. Birkaç sene sonra da bir MS CRM Dynamics çözüm ortağı ile anlaştılar.

Bu çözüm ortağının kurucusu beni buldu. O kurumla birlikte yaptığımız RFM modelinin (ki artık sadece RFM denemezdi) ne kadar kullanışlı olduğunu görmüş ve modeli tasarlayanla tanışmak istemiş.

RFM analizi bir devirler çok konuşulan bir yöntemdi. Bu yazıda, geleneksel RFM’in neden bugünkü veri ve teknolojik ortamda geçerli olmadığını ve nasıl değişiklik yapılırsa, asgari IT desteğiyle başarılı sonuçlar alınabileceğini anlatacağım.

😉

RFM İngilizce bir kısaltma.

  • R: Recency (Müşterinin en son alışverişinden bu yana ne kadar zaman geçtiği = Zaman açısından yakınlık)
  • F: Frequency (Müşterinin belirli bir zaman diliminde yaptığı alışveriş sayısı = Sıklık)
  • M: Monetary (Müşterinin F için temel alınmış belirli zaman diliminde ne kadar ciro yaptığı = Ciro)

Geleneksel RFM analizlerinde R, F ve M’nin her biri 1 – 5 arası gruplara ayrılır. Sonra sıralanır. 5-5-5 olan müşteriler çok değerlidir; 1-1-1 olan müşteriler olmasa da olur.

Bazı geleneksel (bugünkü veri yönetimi ortamında bence KESİNLİKLE YANLIŞ olan) RFM hesaplamalarında bir kurumun tüm müşterileri aynı ölçeklerle değerlendirilir ve analiz sonucunda “hangi müşterilerin değerli olduğunun bulunacağı” düşünülür. Bu yöntem için neden KESİNLİKLE YANLIŞ dediğimi anlatayım.

Önemli not: RFM’in geleneksel şekilde kullanılması kesinlikle geleneksel modelleri bugün uygulayanların suçu değil. Yerli – yabancı birçok kaynakta RFM bu şekilde yazılmış.

Eğitimlerimde, neden yanlış olduğunu ve doğrusunu uzun uzadıya anlatıyorum. Yukarıda referans verdiğim [1] , [2] , [3] yazılar yeterince açıklayıcı olmadığı için burada aktarmaya çalışacağım. Uzun bir yazı olursa, lütfen kusuruma bakmayın.

😉

RFM demek İngilizcede FRM demekten daha kolaydır ama bence önce F ile başlanmalıdır.

“Neden?” diye sorarsanız… R (zaman açısından yakınlık) aslında F (sıklık)’ın bir sonucudur. Alışveriş sıklığı fazla olan, örneğin ayda 3 kere mağazaya (veya e-ticaret sitesine) gelip alışveriş yapan bir müşterinin R değeri ister istemez 0 – 10 gün arasında olur. R aslında F’den türeyen bir değer olduğu için, F’de temel aldığınız süre (tanımda “belirli bir zaman diliminde yaptığı alışveriş sayısı” demiştik) yani o ZAMAN DİLİMİ, çalışmanın en önemli parçasıdır.

Bana “R aslında F’nin doğal sonucu olmayabilir. Zaman dilimini bir yıl alırsak ve yılda 3 kez gelmiş ama son 10 aydır hiç uğramamış olabilir” derseniz, size iki soru sorarım.

1 – RFM analizini ne amaçla yapıyorsunuz?

2 – RFM analizini hangi sıklıkta yapmayı düşünüyorsunuz?

Bu soruya yanıt olarak yılda bir, iki yılda bir gibi uzun bir süre verirseniz,

3 – Neden o zaman dilimini seçtiniz? diye üçüncü soruyu sorarım.

Bu üç sorunun yanıtları, F’in temeli olan zaman dilimine nasıl karar verdiğinizi sorgulamaktır.

Zaman diliminin seçimi çok önemlidir. Temel alacağınız zaman dilimi sektörler arasında değişiklik gösterir. Mevsimsel etkisi olan (abiye konfeksiyon gibi) sektörler ile zaten sıkça gidilen (süpermarket gibi) sektörleri aynı zaman diliminde değerlendiremezsiniz.

Konaklama sektöründe bile farklı zaman dilimleri üzerinde çalışılır. Şehir oteli ile tatil köyü farklı ölçütler kullanır. Tatil köyü veya kayak otelleri (eğer RFM yaparlarsa) en az bir yıllık zaman dilimi almalı ama değerlendirmeyi 3 – 4 sene boyunca her sene RFM analizi aldıktan sonra yapmalı. Bir yıllık zaman dilimi aldığında da ertesi sene turizm sezonu başlarken değil sezon biter bitmez analiz yapılmalıdır. Yani, bir yıllık zaman dilimi aldıktan sonra “müşteri 10 ay önce 3 kere gelmiş” demek için haklı ve geçerli bir senaryonuz olmalı.

Örneğin: Daha turizm sezonu açılır açılmaz, havalar ısınmadan gelen yaşlı turistlerden olabilir. Bir başka yaşlı turist grubu da havaların sıcaklığı azaldıktan sonra Eylül gibi, tatil köyü kapanmadan hemen önce geliyordur. Aslında aynı segment.

İşte bu nedenle, “önce segmentasyon , sonra RFM çalışması yapılmalı” diyorum.

Dikkat ederseniz, “RFM analizi yapılmalı mı?” diye de sorguluyorum. Özellikle bugünün veri kaynayan ortamında.

Sorunun yanıtını da vereyim: Eğer kurumunuzdaki BT ekibi CRM konusunda çok yetkin değilse RFM’i erken uyarı sistemi gibi kullanabilirsiniz. Kullanabilirsiniz ama… önce bazı konularda ön çalışma yapmanız gerek.

😉

F’e (alışveriş sıklığına) tekrar bakalım.

Bir mağaza veya dükkan için “oraya çok sık giderim” dediğinizde… Eğer işyerinizin yakınında bir lokantayı söylüyorsanız “haftada 2 – 3 kez” anlamına geliyordur. Ama spor malzemeleri satan bir mağaza ise, ayda bir kez bile oldukça sık sayılır.

Demek ki… sıklık kavramı, işyerinin özelliğine, sektörüne, sattığı ürün veya hizmete göre değişiyor.

😀

Çalışmanın bundan sonrasında hem mobilya, hem mutfak aletleri (buzdolabı ve bulaşık makinesinden mutfak robotu, tencere tava, tost makinesine kadar ev için gerekli hemen her alet) hem de ev tekstili ürünleri (yatak çarşafından havlu ve bornoza, halıdan döşemelik kumaşa kadar hemen her tekstil ürünü) satan bir mağazalar zinciri olduğunu düşünerek devam edeceğim.

Not: İstanbul’da daha bir dikey uzmanlaşma var. Mobilya, mutfak aletleri ve ev tekstili ürünleri satanlar ayrı markalar altında zincirler oluşturuyor. Anadolu’da birçok şehirde, ev için gerekli hemen her şeyi satan mağazalardan görmüşümdür. Bazıları “çeyiz mağazası” olarak sıfatlanıyor.

RFM’in temeli olan F’yi hesaplarken 5 (en sık) için şu kavramı kullanırız: Mağazadan çıkmıyorlar” veya “mutlaka uğruyorlar” dediğimizde hangi sıklığı esas alırsınız? diye sorarız. Evlenmenin (veya birlikte yaşamanın) arifesinde olan çiftler için “haftada 2” gibi bir sıklık olur.

Şehirdeki en bilinen mobilya + mutfak eşyaları + ev tekstili satan markasınız. Evlenmenin hemen öncesinde olan müşterileriniz haftada bir-iki kere gelecekler. Bazen çift olarak, bazen (parayı ödeyecek olan) baba ve annelerle mağazanızı ziyaret edecekler. Çoğunlukla bir şeyler satın alacaklar. Evdeki eksiklerini tamamladıkça size gelmeleri azalacak.

Aynı çift, birlikte yaşamaya başladıklarının ikinci senesinde yine “mağazadan çıkmıyorlar” denildiğinde ayda bir sıklık düşünülür. Bebek olacağı haberini almışlarsa, sıklık yine artar.

Çalışmanın sonunu beklemeden buraya ekleyeyim. Sadece 3 başlık (R ve F ve M) yetersizdir. Son satın alınan 3 – 4 ürün de bir başka sütun olarak yer almalıdır.

Gelelim orta yaşta birine… Onun için “çok sık uğrar” dediğimizde muhtemelen ayda bir-iki ziyaretten bahsediyoruzdur. Birden sıklık artmışsa… ya ev-ofis çalışmaya geçmiştir, evi düzenlemek için alışveriş yapıyordur; ya boşanma öncesindedir, yeni ev düzenliyordur; ya da çocuğu evleniyordur ve parasını o ödeyecektir.

DİKKAT: Burada 3 önemli konudan bahsediyorum.
1 – Neden son satın alınan 3 – 4 ürün bir başka sütun olarak yer almalı?
2 – Neden önce segmentasyon, sonra RFM çalışması yapılmalı?
3 – RFM analizini neden yapıyorsunuz?
sorularının yanıtını anlatıyorum.

Bu sektörde RFM Analizini erken uyarı sistemi olarak kullanacaksanız, en geç ayda bir kez hazırlamanızı öneririm. Böylece müşterilerinizin yaşam evresindeki değişiklikleri anlarsınız.

Önemli bir noktayı da atlamayalım. Geleneksel RFM modeli kesinlikle yaşam boyu değeri (YBD) ölçmek için kullanılamaz. YBD gelecekle ilgilidir, oysa geleneksel RFM sadece geçmişi gösterir. Geleceğe ilişkin ipuçları görmek isterseniz, bahsettiğim eklemeleri yapmanız gerekir.

Bu arada, son satın alınan 3 – 4 ürün sadece yaşam evresi değişimini ölçmek için değil, rekabete kaybınızı ölçmek için de kullanılır.

Evlenmeye (veya birlikte yaşamaya) karar vermiş bir çift önce yatak odası takımı alır, sonra mutfak, sonra salon, vb… diye müşteri deneyim haritası çıkarmışsanız, neleri sizden satın almadığını da görürsünüz. Onları muhtemelen rakiplerinizden almışlardır.

İşiniz bitmedi: Yukarıdaki ev-ofis çalışmaya karar vermiş veya boşanmış kişi örneğini de dikkate almalısınız. Sizinle sık alışveriş yapabilecek her persona için deneyim yolculuğu haritası çıkarmalı ve RFM analizinizi anlamlandırmalısınız.

😀

Yazı çok uzadı ve RFM’in sadece F’inden bahsettik.

Buraya kadar yazılan kısmı özetlersek,

  • Her sektör, hatta her kurum için (F’nin dolayısıyla R’nin temeli olan) ayrı zaman dilimleri söz konusu.
  • Her segment için ayrı RFM yapılmalı. Dolayısıyla, önce segmentasyon, sonra RFM yapılır.
  • Yakın geçmişte çok alışveriş yapması, (evlilik öncesindeki çift örneği gibi) aynı şekilde devam edeceği anlamına gelmez. Dolayısıyla, basit tahminler için bile geleneksel RFM modelini kullanamazsınız.
  • 5-5-5 ölçekli RFM modeli, bugünün veri ve teknoloji ortamında artık hükümsüzdür.

RFM’in kalan R ve M harflerini ve RFM çalışmasının yanına eklenmesi gereken diğer maddeleri daha sonra ele alacağım. Hepsini bir araya getirdikten sonra, abone olanlara bir kitapçık şeklinde sunmayı amaçlıyorum.

.

22 Ağustos 2018 Çarşamba

Veri’nin Değeri

Birkaç gün önce Cihan Demir @mrcihandemir  ile Twitter’da şöyle bir yazışma yaptık.

😉

Veri’nin Değeri‘ne gelmeden önce, veriye dayalı düşünme ile başlayalım.

Veriye dayalı düşünmenin ilk aşaması, amaçları saptamaktır.

Senaryo (Amaç) → İhtiyaç → Bilgi → Veri

Amaçlara ulaşmak için neler yapılması gerektiği [1], bu gereklilikleri karşılamak için hangi bilgilerin kullanılacağına karar verilmesi [2] ile devam eder.

Bir araya geldiklerinde bu bilgileri oluşturan verilerin neler olduğu da [3] , [4][5] , [6]  saptanır.

Verileri içgörüye dönüştürme sürecine veri anlamlandırma diyoruz. Bu süreç, kurumun kendi iç kaynaklarının etkin katılımıyla yapılması gereken bir çalışmadır.

  • Bazı kurumlar bu konuyu danışmanlara ya da CRM ajanslarına bırakıyorlar. Danışman veya eğitmenlerden öğrenmek süreci hızlandırabilir. Ancak bu iş sadece dışarıdan gelenlere bırakılamaz. Öyle yaptığınızda, verilerden bilgi veya içgörü üretimi bir kurumsal beceriye dönüşmez ve kendi verinizi anlamak için hep başkalarına ihtiyaç duyarsınız.

😉

Verinin değeri konulu bir yazıya bu kadar uzun giriş yapmamın nedeni şu: Hangi veriye, ne amaçla ihtiyaç duyduğunuzu bilmeden verinin değerini belirlemeniz mümkün olamaz.

Verinin değeri konusu geçtiğinde, “Her hangi bir şeyin değeri nasıl ölçülürse, verinin değeri de öyle ölçülür” diye anlatırım. “Tıpkı elmanın değeri veya kalemin değeri gibi…Bilginin Değeri [7] yazısında biraz değinmiştim.

😉

Şimdi Cihan Demir’in

Asıl kazanan kim? Ad soyad adres telefon için kişi başı 1 TL harcayan mı, Mercedes ve iPhone kazanma fırsatı için bilgilerini verenler mi? Ayrıca, Erikli’nin kişi başı için verdiği 1 TL için yorumunuzu merak ediyorum, az mıdır çok mudur normal midir?

sorularına yanıtı birlikte arayalım.

Her Veri Değerli midir?[8] diye ( ugurozmen.com‘un blog olmadan önceki tarihlerde, pdf formatında) yayınladığım bir anı var.

  • 2001 senesinde gelip 1998 ve 1999 seneleri boyunca 20 bin adet Tofaş’ın Kartal, Şahin, Doğan ve Serçe marka otomobilleri almış kişilerin adreslerine fiyat biçmemi istemişlerdi. “Elinizdeki bilgiler maalesef bir işe yaramaz” demiştim. (Gerekçesi yazının içinde…)

Daha önce yayınlamadığım bir başka anıyı, derslerimde anlatıyorum.

Dönemim GSM operatörü Telsim’in CFO’su ile pazarlığa oturmuştuk. Ben Demirbank adına masadaydım. (Bu kurumların ikisi de artık yok. Biri bile hayatta olsaydı, isimlerini vermezdim)

Telsim, telefon kullanıcılarının isim ve adresleri karşılığında 2 ABD doları istiyordu. Yanıt olarak “Telsim – Demirbank kredi kartı çıkartalım. Ortak kampanya yapalım. Kredi kartını alanlar ilk kullandıkları anda, kişi başına 100 ABD doları ödeyeyim” dedim. Kabul edilmedi.

Derslerimde bu olayı anlatırken, şu soruyu soruyorum: “Benim 100 $ teklif etmemin dayanağı nedir?

  • Önemli not: Burada, veriye dayalı düşünmenin bir başka temel kavramı, yaşam boyu değer eğrisi [9] (YBD) devreye giriyor. Önceden YBD’nin çıkış noktası olan yeni müşteri edinme maliyetini hesaplamıştım. 100 $’ın az üzerindeydi. Bu nedenle düşünmeden teklifte bulunmuştum.

😉

Biliyorum, Cihan Demir’in sorusuna doğrudan yanıt vermek yerine lafı çok dolandırdım. Sebebi şu:

Benim kafamdaki soru ise… Erikli, bu kampanya sayesinde elde ettiği verileri ne amaçla kullanabilir?

  • Şu adreste oturan bu kişi (aslında aile olarak düşünmek gerekir) ne kadar su tüketiyor? (Kampanyalar sadece belli dönemleri kapsar. Bu ailenin genel tüketimi ve yaz – kış tüketim farkı olup olmadığını mevcut Erikli Çağrı Merkezi 4440222 kayıtlarından öğrenilir)
  • Her seferinde birer birer mi alıyor, yoksa bir defada 2 veya 3 bidon su alıyor mu? (İçme suyu dağıtımında ana maliyet kalemi su değil bidonun eve teslim edilmesidir. Her seferinde bir bidon alanı ikna edip, aynı teslimatta ikinci bidonu yarı fiyatına verse [10] , kârını arttırır.)
  • Elde zaten Erikli Çağrı Merkezi kayıtları varken, yukarıdaki bilgiler ellerinde olmalıydı. Öyleyse bu kampanya ne işe yaramıştır? (Eğer yeni müşteri kazanımına yaramışsa, bir anlamı var. Başka zamanlarda diğer içme suyu markalarını kullananların Erikli Su’yu tatması sağlanmıştır. Bu sayede bir davranış değişikliği olmuşsa ve Erikli ile devam ediyorlarsa ne iyi. Aksi takdirde… )

Yukarıdaki soruları kendime sorduğumda, bu kampanyanın daha fazla müşteri verisi değil yeni müşteri kazanımı için yapıldığını düşünüyorum. Bir de, kampanya vesilesiyle birer birer yerine 2 – 3 bidon su alan olmuşsa, “anlaşılan eviniz müsait, 2 -3 alırsanız indirimli veririz” teklifi yapılabilir.

  • Fazlası aklıma gelmiyor. Yardımcı olursanız memnun olurum.

😀

Özetlersek, verinin değeri o veriyi kullanarak ne kadar verim üretebileceğinizle ilgilidir.

Elinizdeki verinin büyüklüğü değil, ne kadar kullandığınız önemlidir [11] . Sizce, kim kazanmış. Müşteri isim-adres bilgisi başına 1 TL ödeyen Erikli Su mu, fazladan masraf yapmadan bir çekilişe katılan müşteriler mi?

😛

Yukarıda referans verilen bağlantılar:

  1. Müşteriye Fayda Sağlamak
  2. Hangi Veri Gerekli
  3. Veri’den Bilgiye Yolculuk 1
  4. Veri’den Bilgiye Yolculuk 2
  5. Veri’den Bilgiye Yolculuk 3
  6. Veri Hikayeciliği
  7. Bilginin Değeri
  8. Her Veri Değerli midir?
  9. Yaşam Boyu Değer Eğrisi
  10. İkincisi İndirimli
  11. Zenginlik = Kullanmak

Yukarıdaki yazı ve bağlantılar birlikte okunduğunda, “Veri’nin Değeri” konusunda bir kitapçık okumuş kadar olunabilir.

04 Mayıs 2011 Çarşamba

Müşteri odaklılık yolunda

GSM şirketi “Platinum” müşteriler için farklı bir Çağrı Merkezi (ÇM) hattı bildiriyor. Bu hattı diğer telefonum ile aradığım zaman, Platinum ÇM hattına ulaşamıyorum. (Kaybettiğiniz kartı bankaya bildirdiğinizde, numarasını sormak gibi bir şey…)

Yani hangi ÇM’ne ulaşacağım, nasıl bir müşteri olduğuma değil, hattımın ne olduğuna bağlı.

GSM operatörünün ürünü ne? Telefon hattı. Platium ÇM’ne ulaşım müşteriye değil de hat’ta bağlı olduğuna göre bu şirket, müşteri değil ürün odaklı bir şirket.

😉

Başka örnekler de var. Bu nedenle CRM öğrencilerime verdiğim ödevlerden biri yaşadığım tecrübeye dayalıydı:

Devamı…

😛

Meraklısına:

Müşteri odaklı organizasyon konusunda:

Tekilleştirme konusunda:

Müşteri düzeyinde tanımlama konusunda:

😀