Müşteri İhtiyacını Önceden Bilin!

Üretimin müşteri taleplerine göre şekillenmeye başlaması ve ardından müşterinin bilgiye hızlı erişmesi  ile başlayan değişim, firmaların müşterileri ile iletişiminde, her geçen yıl biraz daha kendisini hissettiriyor.

Bundan yaklaşık 60 yıl önce “ne bulursam onu alırım” yaklaşımını benimseyen, aslına bakılırsa arz ekonomisinin ön planda olduğu bu dönemlerde bir şekilde benimsemek zorunda kalan müşteri, teknolojik gelişmeler ile birlikte, ürün ve hizmet çeşitliliğinin de artmaya başladığı  70’li yıllarda “neyi alabilirsem onu alayım” eğiliminde olmuştur.  Müşterinin bilgiye erişim hızı ile paralel artan kümülatif bilgi ve bu bilginin kalitesi, ürün/hizmet çeşitliliği , arzdan talebe doğru kayan ekonomi gibi değişimler; müşteri evriminde önemli bir rol oynamış, 90’lı yıllar ile birlikte çok daha bilinçlenen müşteri “ne istersem onu alırım” tutumunu sergilemiştir.

Müşteri ve dolayısıyla müşteri ihtiyaçlarının giderek artan çeşitliliği, işyeri hacmi büyüdükçe artan veri yoğunluğu ve bu verilerin anlamlı bütünler oluşturulabilecek “bilgi”lere dönüştürülmesi (veri ambarları, veri madenciliği) oldukça önem kazanmış ve hatta akademik çalışmalara konu olmuştur. “CRM” ile birlikte anılan “müşterinizi köşedeki bakkal kadar tanımalısınız” deyişi, işlem yoğunluğu ile birlikte “teknolojinin” Müşteri İlişkileri Yönetimi’nde olmazsa olmaz bir unsur olmasına yol açmıştır.

Günümüzde firmalar, günlük işlemlerini yönetebildikleri stok yönetimi, şikayet yönetimi, muhasebe entegrasyonları gibi “Hareket İşleme Sistemleri”nin (OLTP) yanısıra, verilerin çok boyutlu ortamlarda, tarih derinliği ile saklandığı veri ambarlarına ihtiyaç duymaktadırlar. Çeşitli veri madenciliği algoritmaları uygulanarak firmaya yol gösteren raporların alınabildiği bu sistemler firmaların ileriye dönük aksiyon planlarına ışık tutmaktadır. Örnek olarak, gerek online ortamda gerekse perakende sektöründe kullanılabilecek, Pazar Sepet Analizleri’ni inceleyebiliriz. (Pazar sepet analizi için uygulanabilecek yöntemlerden biri Apriori algoritmasıdır). Bu yöntem ile müşteri sepeti analizi yapılarak, ürünlerin birlikte alınma oranları tespit edilir. Bu çalışmanın sonunda, fiziksel dünyada faaliyet gösteren ve perakende ürün satışı yapan firmalar, raf yerleşimlerinde birliktelik kuralına uyan ürünleri birlikte sunarak ve bunu çeşitli kampanyalarla destekleyerek satın alma davranışı üzerinde etkili olabilir. Benzer bir şekilde, online dünyada faaliyetini sürdüren web siteleri; online öneri sistemleri ile kullanıcının satın alma tutumu üzerinde etkili olabilir. Müşterilerin geçmiş davranışları üzerinde yapılacak bir çalışma ile; “Cep Telefonu alanlar %35 oranında hafıza kartı da almıştır” veya “Fotoğraf Makinası ve Pil alanlar %70 oranında çanta almıştır” şeklinde bir metodoloji geliştirilebilir.

Özellikle online ortamda müşterilerin bıraktığı izlerin takibinin ne kadar kolay olduğu düşünüldüğünde; (e-CRM’in nimetlerinden faydalanın) kısa vadede ciroya katkısı olacağını düşündüğüm Apriori uygulaması ile geliştirilen Pazar Sepet Analizleri devreye alınabilir.