29 Mart 2017

Veri’den Bilgi’ye Yolculuk – 3

Geçen yazıda 4 basit ipucu (veri) ile müşteri hakkında ne kadar çok kanaat (bilgi) edinileceğini yazdık. Hiç dış veri kullanmadık. Üstelik iç verilerden de birçoğunu kullanmadık.

Danışmanlık yaptığım firmalarda hangi müşteri bilgilerine ihtiyaç olduğunu sorarım. Tuttuğu takımı bile bilmek isteyenler olur. Hemen sorarım. “Tuttuğu takımı bilince ne yapacaksın?”.

Paraya, olumlu ilişkiye, orta veya uzun vadeli kârlılığa dönüştüremeyecek bilgiyi bile önemli zannetmek, en büyük yanılgıdır. Tuttuğu takımı öğrenmek için zaman ve para harcamak yerine, “öğrendiğinde paraya, ilişkiye, kârlılığa dönüştürülecek (işte convergeance) gereken bilgiler nelerdir” diye düşünmeden işe kalkışmak, veri konusunda beceriksizliği gösterir.

Demek ki öğrenmemiz gereken ilk madde şu: Veriden yola çıkarak Bilgi’yi aramayacağız. İhtiyaçlarımızdan yola çıkmalıyız.

  • Nedir bizim ihtiyacımız? Müşteriyi daha iyi tanımak.
  • Neden müşteriyi daha iyi tanımak istiyoruz? Ona anlamsız teklif yapmamak için.
  • Müşteriye anlamlı gelecek teklifleri nasıl oluştururuz? Davranış özelliklerini öğrenerek.
  • Davranış özellikleri ne demek?

Örneğin… İşyerinden mi, evden mi internete girdiğini öğrenelim. Girdiği zaman ilk önce hangi ürünlere baktığını öğrenelim. Bizim sitemizi satın almak için mi, karşılaştırma yapmak için mi, müşteri deneyimlerini ve yorumlarını okumak için mi kullandığını öğrenelim.

Bunlardan hangi birini seçersek ona göre nereye bakacağımızı ve hangi verileri alacağımızı buluruz.

Gördüğünüz gibi, doğru soruları sorduğumuzda ihtiyaçtan yola çıkıp “bilgi” düzeyine geliyoruz.

İnternet’e evden mi, iş yerinden mi girdiğini öğrenmek için gerekli bilgi setini inceleriz.

IP adresi başka müşterilerin adresleri ile aynı mı? Bunların çoğunluğunun e-posta adres uzantısı @bilmemneşirketi.com.tr mi?  Tesadüf olmadığına inanmanızı sağlayacak kadar EVET yanıtı varsa, o IP adresi bilmemneşirketi’ne aittir.

E-posta adres uzantısı @bilmemneşirketi.com.tr olmasa bile, o IP adresinden gelen tüm temaslar, şirketten yapılmıştır. Sonraki uzantısı  @genelgeçer.com veya @enyaygın.com da olsa, hangi müşterilerinizin bilmemneşirketi’nde çalıştığını öğrendiniz.

Dikkat ederseniz, sadece tek bir müşteri için yola çıktınız ama (yukarıdaki örnekte Ayça ve Ayşe gibi) başka müşterilerin işyerlerini de öğrendiniz.

Bu yönteme modelleme diyoruz.

Sizinle diğer temaslarının zamanlarına bakarsanız, ne zaman işyerinden, ne zaman başka yerden internete girdiğini de bulursunuz.  (Sizin sitenizde zaman geçiriyorsa, işine erken gidip gitmediğini, geç çıkıp çıkmadığını bile öğrenirsiniz.)

Davranış analizini derinleştirip, müşteriyi daha çok tanımak isterseniz… OTTO Santral’daki pizza kuponlarını kullanımında ortak özellikler var mı diye bakarsınız.

Hep Çarşamba akşamları kullanmış. Çoğunlukla bir kupon, 2 kere ikişer kupon kullanmış.  Demek ki Çarşamba akşamları işyerinde daha geç saatlere kalıyor. (İşyerinin e-posta adresinde .edu.tr varsa ve bir üniversite olduğunu bilirseniz, müşterinizin Çarşamba akşamları ders verdiğini de bulursunuz)

Daha önceki yazıda yer alan verilerden şunu öğrenmiştik. Teklifleriniz normal yaşamını değiştirmiyor. Yeni şeyler denemiyor. Zaten gittiği yerlere daha ucuz gitmek için fırsatlara bakıyor. Sadece çok sevdiği yiyecekler olursa (suşi gibi) yine ev veya işyeri yakınındaki dükkanlara gidiyor.

Çok önemli bir bilgimiz oldu. Ona her teklifi gönderirseniz, bir süre sonra sıkılacak. Mesajlarınız SPAM FİLTRESİ’ne kurban gidecek.

Gördüğünüz gibi, tek müşteriden başlayıp,diğer müşterilere uyarlanabilecek modeller geliştirilebilir. Zaten verileri anlamlandırırken izlenmesi gereken yol da budur.  Benim kişisel verilerimden değil de en çok kullanan müşterilerin verilerinden başlarsanız, paraya, ilişkiye, kârlılığa daha hızlı dönüştürülecek bilgileriniz olur.

Özetlersek…

Verinin bilgi haline getirilmesi için işlenmesi gerekiyor.  Nasıl ki ham pamuk veya yün yığını olduğu yerde dururken elbiseye dönüşmüyorsa, veri de aynı şekilde bazı süreçlerden geçmezse, yığın olarak durmaya devam eder. Üstelik, pamuk veya yünden çok daha önce eskir, çürür, işe yaramaz oluverir.

İnternet girişimcileri… E-ticaret yapmaya başlayacaksanız, müşteri verilerini anlamlandırmaya da şimdiden başlayın. Kısa süre içinde verilerin değeri, ticaretinizin değerinden fazla olacaktır.



Sosyal medya ve e-bülten ile de EticaretMag'ı takip edebilirsiniz!

EticaretMag Twitter EticaretMag 

Facebook Sayfası EticaretMag Youtube EticaretMag Google+ E-ticaret 

Türkiye Linkedin Grubu E-

ticaretMag RSS E-

ticaretMag RSS

Fikrini söyle

*