Posts Tagged ‘#crm’

Veri Dünyasının Geleceği : Büyük Veri (Big Data)

Büyük veri; sosyal medya paylaşımları, ağ günlükleri ,bloglar, fotoğraf, video, log dosyaları vb. gibi değişik kaynaklardan toparlanan tüm verinin, anlamlı ve işlenebilir biçime dönüştürülmüş biçimine denir. Özetlemek gerekirse herhangi İlişkisel veritabanları ile yönetilemeyecek büyüklükte olup  büyümeye devamlı devam eden verilerdir. İlişkisel veritabanları yapılandırılmış verilerle ilgilendiğindiği için günümüzdeki kısıtlı veriyi işleyebilir. Ancak buz dağının görünmeyen yüzü olan yapılandırılmamış data ise big data’nın alanına girer.  İlişkisel veritabanları terabyte seviyesinde veri tutabilirken, büyük data ile petabyte seviyelerinde veriler saklayabiliriz.  Büyük veri veriyi bir defa yazıp sonrasında defalarca ve paralel şekilde okuyup işleyebilir. Dünya çapında yıllık veri hacmindeki büyüme %59 ve büyümenin artarak devam etmesi bekleniyor. Bu büyümenin merkezinde hem geleneksel hem de yeni veri kaynakları yatıyor. IDC önümüzdeki on sene içinde de şu anki verinin 44 katına çıkacağını tahmin ediyor. Twitterda her gün 7 TB, Facebook ise 10 TB’dan fazla data saklıyor.  Ve bu datanın büyük bir kısmı yapısal olmayan veriden oluşuyor. Big data bu datanın çöplük olmasını engeller. İlişkisle veri tabanlarında yapısal olmayan data işlenemediği için faydalı olamıyordu. Ancak yapısal olmayan datanın sürekli artışı bu tablonun değerlendirilmesini zorunlu hale getirdi.  Çöplük kelimesinden çağrışımla bir nevi çöplükten enerji elde edilmeye başlandı. Ve bu enerji çok kıymetli.

Big data bu yapısal olmayan veri ile yapısal verinin işlenmesiyle çok değerli bir hal almasını sağlıyor. Buradan bu verinin neden bu kadar değerli olduğuna –CRM deki kullanımına-   geçmek istiyorum.   Bu veriler işlenip analiz edilerek geleceğe dair stratejiler, yapılacak kampanyalardan çıkarılacak ürünlere kadar bir çok konuda kullanılıyor. Eskiden ürün çıkartılır ve bu müşteriye sunulurdu. Ancak artık e-ticaret sitelerindeki alışverişler sosyal medyadaki paylaşımlar ile artık müşterinin taleplerine göre ürün çıkartılıyor.  Hükümetler bu işlenmiş verilere göre yönetim stratejilerine yön veriyor. Büyük veriye en çok önem veren ülkeler: ABD, Hindistan ve Birleşik Krallık

Big Data’yı üç formda sınıflandırabiliriz. Yapılandırılmış(Structured), Yarı Yapılandırılmış (Semi Structureed) ve Yapılandırılmamış(Un-structured)

Yapılandırılmış (Structured)  : Belli bir yapıda(formatta) depolanabilen, işlenebilirliği ve erişilebilirliği olan veridir.  İlişkisel veri tabanlarındaki datalar buna örnektir. Belirli yapıdaki veriler tablolar aracılığıyla ilişkilendirilerek sistemli bir şekilde işlenir.

Yarı Yapılandırılmış (Semi- Structured) : Tablolar ile kesin bir sistemle düzenlenmemiş verilerdir. Veriler arasında bir ilişkilendirme yapısı yoktur. XML dataları buna örnektir. Özellikle internet kullanımının da artmasıyla 2000’lerden sonra yapılandırılmamış veriler log ya da history tablolarıyla yapılandırılmış dataya çevriliyor.

Yapılandırılmamış(Un-Structured) :  Bilinmeyen bir formda –standart olmayan- yazılmış verilerdir. Standart olmamamasının bir sebebi de bu dataların büyük hacimli ve karmaşık olması.  Dosyalar, videolar, resimler, metin dosyaları gibi farklı yapıları içinde barındırır. Bunun en bilinen örneği google’dır.

Big Data Nitelikleri (5 V)

  • Hacim (Volume): Big data ‘ya adını veren big (büyük) sıfatı çok büyük boyutları barındırabilmesidir. Big dataya olan ihtiyaç datanın hacmi ile doğru orantılıdır. Bir işte big dataya gereksinim olup olmadığı o projedeki data hacmine bağlıdır.
  • Çeşitlilik (Variety): Hacimden sonra big datayı öne çıkaran bir başka niteliği ise farklı türde heterojen datayı birlikte işleyebilmesi. Eskiden veri tabanları benzer kaynaklardan beslendiği için çeşitlilik büyük bir sorun değildi. Ancak gün geçtikçe veri tipi daha çok çeşitleniyor. Email, ses, resim,fotoğraf ve akıllı sistemler ile sağlanan çeşitli yapılardaki dataları işleyebilir.
  • Hız (Velocity) : Veriyi tanımlama, bağımlılıklarına göre hızlıca genelleştirip kullanılabilir potensiyel bir data haline gelir.
  • Değişkenlik (Variability) : Bu sayede tutarsız verileri etkili yönetebilir.  Farklı sistemlerin farklı yerlerdeki datalarını kombine eder. Bir çok kaynaktan gelen veriler birbirinden farklı türlerde olacağı karmaşık bir veri büyüklüğüne sebep olur. Big data bu karmaşık  verinin yönetimini hızlı bir şekilde sağlar.
  • Değer (Value ): Verilerimiz yukarıdaki veri bileşenlerinden filtrelendikten sonra büyük verinin üretimi ve işlenmesi katmanlarında elde edilen verilerin geleceğe yönelik stratejilerde belirleyici oluyor.

Big Data Avantajları

Büyük verinin avantajlarını dört başlıkta toplayabiliriz : Doğruluk, zaman yönetimi , müşteri talep yönetimi, gerçek zamanlı etkileşim.

 

Daha önce konuyla ilgili olarak blogtaki bir yazım : Big Data

CRM Süreç ve Modelleri

Bir önceki yazıda CRM’den kısaca bahsedip CRM’in şirketler için önemine ve şirkete kazandırdıklarına dair bilgilerin akabinde CRM’le ilgili bazı terimleri ifade etmiştim. CRM’in seçilmesindeki önemli etkenleri CRM modellerini ve bu modellerin uygulanılırlıkları hakkında kısaca bilgi vereceğim.

CRM seçiminde öncelikle tüm süreçleri kapsayacak gerçekçi bir planlama yapılmalıdır. Bu planlama çerçevesinde gereksinimler belirlenmelidir. Gereksinimler doğrultusunda iki etken önemlidir : Yönetimsel Gereksinimler ve Teknolojik Gereksinimler. Yönetimsel gereksinimler şirket yönetiminin CRM Projesini benimseme ve desteklemesi çerçevesinde CRM’den beklentiler, Master Planı ve iş süreç analizi çalışmalarının hazırlanmasıdır. Teknolojik Gereksinimler ise DB tarafının bağımsızlığı, projenin web tabanlı olması gibi uygulamaya ve sonucunda kullanıcının memnuniyeti için ihtiyaç duyulan gereksinimlerdir. Teknolojik olarak CRM sistemi üç şekilde gruplandırılabilir: Pazarlama Otomasyonu : Kampanya endeksli kampanyaların belirlenmesi analizi gibi konulardaki çalışmalardır, Satış Gücü Otomasyonu : Eldeki veriyi saptamada faydalıdır. Dağıtımı ve izlemeyi düzenler, yoluna koyar. En alt satışçıdan merkeze doğru değişen satış merkezleri arasındaki iletişimi sağlar. Müşteri İlişkileri Otomasyonu : Müşteri ile direkt iletişimin olduğu merkezlerde müşteri memnuniyeti sağlanması ve verimliliğin sağlanması için önemlidir.

CRM Modelleri üç ayrı gruba ayrılabilir. Operasyonel, Analitik ve Paylaşımcı CRM.
Operasyonel CRM : Müşteriyel temas halinde bulunan Call Center vb. bütün noktaların entegre bir şekilde çalışmasının sağlandığı sistemdir.

Analitik CRM : Operasyonel sistem ile elde edilen verilerin analizi sonucu potansiyel müşterilerle iletişime geçilmesini amaçlayan sistemdir.

Paylaşımcı CRM : Müşteri ile ilgili elde edilen biligilerin iştirak, çözüm ortakları ile paylaşılması bu şekilde müşteriye özel servislerin sunulmasını sağlar.

CRM Projesinin verimli bir şekilde uygulanıp olumlu sonuçlar elde edilebilmesi için öncelikle planlama süreçlerinin iyi bir şekilde analiz edilip süreçlere dikkat edilmesi gerekir. Bu planlama ve süreçler analiz edilirken şirket kültürü, çalışan ve müşterinin özellikleri de gözönüne alınmalıdır. Oluşturulan planlama ve süreç takvimi gerçekçi ve uygulanabilir olmalıdır. Bu aşamadan sonra yönetimin CRM projesine desteği önemlidir. Üst düzey yönetimin daha küçük işletmelerde patronun projeyi sahiplenmesi önemlidir.

Son olarak Sosyal CRM hakkında kısaca bişeyler söylemek istiyorum. Son yıllarda şirketler sosyal medya hesaplarına özen göstermekte ve bu platformlardan müşterilerine ulaşabiliyor. Bu sebeple Sosyal medyada şirketlerin -varsa- kullandıkları hesaplarının aktifliği takipçileriyle etkileşimi çok önemli diye düşünüyorum.
Kaynak :crmcustom

CRM – Customer Relationship Management (Müşteri İlişkileri Yönetimi)

           CRM 1990’larda iş dünyasına girmiş olan bir terim olup kurum – müşteri ilişkilerinin yönetildiği uygulamalardır. CRM Uygulamaları, kurum, işletme ve kuruluşların müşterileriyle olan tüm ilişkilerini yönetmeyi amaçlar. İnternet özelinde teknolojinin hızlı gelişimi, işletme kuruluşlarının giderek artan pazar rekabetinde ayakta kalabilmesi için hali hazırda elinde var olan müşteri hacmini kaybetmemesini gerektiriyordu. Elindeki müşteriyi kaybetmemenin yanı sıra büyümeyi hedefleyen şirketler için müşteri sayısını arttırmak önemli bir hedeftir. Bu hedef doğrultusunda CRM uygulamaları memnun müşteriler oluşturma, müşteri ihtiyaçlarını önceden belirleme ve doğru hedef kitleye doğru pazarlamayı yapma vb. ihtiyaçlara cevap geliştirir.

          CRM’de temel hedef müşteriyi memnun etmektir (müşteri ihtiyaçlarını doğru okumak). ”Müşteri her zaman haklıdır  “  sözü CRM’nin temel taşlarından birisidir diyebiliriz. Bu günlük deyimden esinlenmişken günlük hayattan örneklerle devam edelim. Marketlerde birbiriyle bağlantılı ürünlerin yakın raflarda bulunması, doğum günlerinde şirketlerin müşterilerine mesaj göndermesi, çok satan gazetelerin bakkallarda üst bölmelerde yer alması gibi basit örnekler CRM’in basite indirgenmiş halidir.  CRM Uygulamaları müşteriye daha profesyonel müşteri hizmeti sunmayı sağlar. Müşteriye özel sunulan çözümler müşteri memnuniyetini sağlayıp, şirketin reklamını şirketten daha iyi yapmasını sağlayabilir.

        Müşteri verilerini işlenip analiz edilmesiyle şirketin önünde alacağı yolda yapacağı işlerde güvenilir ipuçları sağlar.  Bu veriler sayesinde müşterilerin sevebileceği ürünler hakkında fikir sahibi olabilir ihtiyaçlarına cevap verebilirsiniz. Yine şirketler bu verilerle ihtiyaç doğrultusunda kampanyalar gerçekleştirerek daha profesyonel bir müşteri hizmeti sunabilir. Verilerin bu şekilde analiz ve gruplandırılması sadece müşteri tarafında olumlu sonuçlar vermekle kalmayıp ; çalışanların verilere çok kolay ulaşmasıyla çalışma verimliliğini de arttıracaktır. Haliyle müşteri memnuniyeti ve çalışanların verimliliği de başarıyı beraberinde getirecektir.

CRM ile ilgili olarak literatürde kullanılan bazı ifadeleri buraya not düşmek istiyorum. Bir sözlük niteliği taşıyan bu ifadeler CRM mantığının oturmasına da yardımcı olacaktır diye düşünüyorum.

Aktif Sadakat: Müşterinin ne sıklıkta ve en son ne zaman şirket ürünlerini kullanıldığını, müşterinin şirkete bağlılığını ifade eder.

Birebir Pazarlama(One to One Marketing) :  Müşteriye özel pazarlama şekli.

Cross Selling (Çapraz Satış) : Müşterinin genel eğilimleri analiz edilerek bu datalar üzerinden müşterinin satın alabileceği ürünleri pazarlamaktır.

Direct Marketing(Doğrudan Pazarlama): Analizi yapılmış müşterinin ihtiyaçlarına göre direk sms, email vb yollarla satış bilgisinin müşteriye pazarlanmasıdır.

En Çok Büyüyebilir Müşteri (Most Growable Customers ,MGC): Firma için stratejik değeri gerçek değerini geçebilecek müşteri tipi. Bu tür müşteriler çapraz satış, daha uzun süreli müşteri bağlılığı hatta belli işbirliğine girilerek etkin maliyet yönetimi ile firma için en karlı müşteri haline dönüştürülebilir.

En Değerli Müşteri (Most Valuable Customers ,MVC):
 Firma için gerçek değeri en yüksek, en karlı, en bağlı ve firma ile öğreten ilişki çerçevesinde en fazla işbirliği yapan ya da yapmak isteyen müşteri tipi.

Veri Ambarı (Data Warehouse): Çeşitli veri tabanlarından çekilerek biçimlendirilen ve karar vermede kullanılan bilgi deposu

Veri Madenciliği (Data Mining): İstatistik veya yapay zeka yardımıyla verilerin analiz edilerek
aralarında yeni bağlantılar kurulmaya çalışılması

Veri Modelleri (Data Models): Bir şekilde ilişkili olan firmanın tüm verilerinin kümeler halinde toplanmasıdır.