İŞLETMELERDE TUTULAN MÜŞTERİ VERİLERİNİN ANLAMLI HALE GETİRİLMESİ VE ETKİN KULLANILMASI
Günümüz dünyasında piyasalarda işletmeler arası rekabetin oldukca arttığını görmekteyiz. Artan bu rekabet şartlarında firmaların piyasalardan yeni müşteri almalarının gittikce zorlaştığını söyleyebiliriz. Bu nedenle de firmaların var olan müşterilerinden maxsimum faydayı sağlamalarının oldukca önemli hale geldiğini düşünmekteyim.
Günümüz ekonomilerinde işletmelerin yoğun teknoloji ve bilgisayar kullanımlarının artmasıyla birlikte müşteri verilerinin ve datalarının elektronik ortamda tutulmaya başladığını görmekteyiz. Müşteri verilerinin elektronik ortamda tutulması bu verilerin kolayca belli amaclara yönelik kullanılmasını gündeme getirmektedir. Özellikle müşteri seğmentlerinin geniş olduğu (finans ve parakende sektörü gibi) sektörlerde oluşturulan müşteri veri tabanlarının işletme amacları ve politikaları cercevesinde kullanılmasının oldukca önemli hale geldiğini görmekteyiz. Özellikle yeni teknolojilerden etkilenen ve dijital ekonomi olarak adlandırılan bu yeni dünyada bilgi ve zaman boyutlarının önemi artmaktadır. Buna bağlı olarak işletmelerin doğru ve anlamlı bilgiye dayalı hızlı karar alma gereği her zamankinden daha fazla ön plana cıkmaktadır.
İşte işletmelerin var olan yoğun rekabet ortamında doğru kararı en hızlı şekilde verebilmeleri için işletmeyele ilgili taraf ve işletme süreçleri hakkında detaylı bilgiye sahip olmaları gerekmektedir. Elektronik ortamda mevcut müşteri hakkında tutulan veri sayısının fazla olması doğru karara en hızlı şekilde ulaşmayı kolaylaştırmaktadır. Fakat doğru karara en hızlı şekilde ulaşmak verileri toplamakla mümkün değildir. Bu amaçla toplanan bu veri yığınlarını analiz edip, yorumlayarak anlamlı raporlar oluşturmakla mümkün olduğunu söyleyebiliriz.
Dünyada 1960 larda veri toplama sistemleri, 1970 lerde ise ilişkisel veri tabanları kullanılmaya başlandı. 1980 lerde ise ilişkisel veri tabanlarının popüler olmaya başladığını görmekteyiz. 1990 ve 2000 lerde ise bilgisayar sistemlerindeki teknolojik gelişmelere paralel ilişkisel veri tabanlarında tutulan veri depolarının kullanılmaya başlandığını görmekteyiz.
İşte işletmelerin müşterileri hakkında tuttukları verilerin analiz edip yorumlanması ve anlamlı raporlar haline getirilerek işletme karar süreçlerinde rol almasını sağlayan yönteme “veri madenciliği” diyebiliriz. Bir başka tanım ise, organizasyonların karar aşamaları için yeni bilgiler üreten ya da gelecekle ilgili tahminler veya planlar yapmamızı sağlayan bir dizi teknikler ve anlayışlar bütünü olarak tanımlayabiliriz.
Veri madenciliği, veri tabanları, istatistik ve yapay öğrenme gibi bilgi yönetimi alt bileşenlerini ve kavramlarını kullanır.
İşletmelerde Müşteri İlişkileri Yönetiminin (CRM) in önemli hale gelmesiyle birlikte firmaların müşterileri hakkında daha fazla bilgiye itiyacları olduğu ortaya cıkmaktadır. CRM uygulamalarının etkinliğini arttırmak için firmalar; müşterilerinin karekteristik özelliklerini, davranış şekillerini, hangi ürüne hangi şartlarda ihtiyaç duydukları konusunda daha fazla bilgiye ihtiyaç duyduğunu görmekteyiz. Müşterilerini iyi tanıyan firmaların ve müşterilerini iyi analiz eden firmaların uygulayacakları CRM uygulamalarında da oldukça başarılı olacaklarını söyleyebiliriz. Firmaların iyi analiz edilmemiş bir müşteri portföyüne yönelik oluşturacakları CRM uygulamalarında hem maliyetlerin artmasına hemde müşteri memnuniyetsizliğinin yükselmesine sebeb olabilir. Müşteri İlişkileri Yönetimi (CRM)’mi; müşterileri benzer nitelikli bölümlere ayırarak ve bu segmentlerin şirketin uzun vadeli kar potansiyelini ve müşteri kazanımlarını gercekleştirecek şekilde yönetme süreci olarak tanımlarsak, bunu başarmanın yolunun etkin veri analizinden geçtiğini söyleyebiliriz.
Veri madenciliğinin işletmelerde kullanım yerlerini kısaca sayarsak;
- Mevcut müşterilen işletme tarafından daha iyi tanınmasını sağlayabilir.
- Özellikle finans sektöründe mevcut müşterilerinin segmentlere ayırarak cıkarılacak kredi risk davranış modellerinin yeni başvuruda bulunan müşterilere uygulanmasını sağlayarak riski minimize edebiliriz. Bir anlamda kredi risk skorlamasının altyapısının oluşturulmasında kullanılabilir.
- Mevcut müşterilerin ödeme performansları incelenerek kötü ödeme performansı gösteren müşterilerin ortak özellikleri belirlenerek, benzer özelliklere sahip tüm müşteriler için yeni risk yönetim politikaları oluşturulabilir.
- En iyi müşteriler veya müşteri segmentlerinin bulunmasında kullanılabilir. Bulunan bu iyi müşteri sekmetlerine yönelik yeni pazarlama stratajileri oluşturulabilir.
- İşletmeler tarafından düzenlenecek çeşitli kampanyalarda mevcut müşteri kitlesinin secimi ve bu müşterilere davranış özelliklerine yönelik kampanya şartlarının oluşturulmasının sağlanması, bu sayade kampanyanın başarısı arttırılabilir. Müşterilerin çeşitli kriterlerde çeşitli segmentlere ayrılarak sadece bu segmentlere yönelik spesifik kampanyalar hazırlanabilir.
- İşletme bankacılığında, finans kurumunun KOBİ ve kücük işletmelere yönelik olarak makina ekipman satışı yapan dağıtıcı firmalarla ortak hareket ederek oluşturulacak satış paketleri ile pazarlama stratejileri geliştirilebilir.
- Mevcut müşteriler üzerinde firma ürünlerinin capraz satış kapasitesinin arttırılması sağlanabilir. Mesala firmanın X ürünün alan müşterilerin çok büyük bir bölümünün Y malınıda aldıklarını biliyorsak, buna yönelik pazarlama stratejileri geliştirilebilir.
- Veri madenciliği ile mevcut müşteriyi tanıyarak işletmelerin müşteri ilişkileri yönetimlerinde düzenleme ve geliştirmeler yapılabilir. Bu sayede firmanın müşterilerini daha iyi tanıyarak müşteri gibi düşünme kapasitelerinin arttırılması sağlanabilir. Bununda işletmelere pazarda avantaj sağlayacağı unutulmamalıdır.
- Günümüzde var olan yoğun rekabet ortamında firmaların hızlı ve kendisi için en doğru kararı almalarını sağlayabilir.
- Firmalar veri analizi ile müşterilerini kişiselleştirilmiş ürün ve hizmetler hakkında bilgilendirebilirler.
- Verilerin analizi ile birlikte firmaların; müşteriye göre ürün ve ürüne göre müşteri bulma esnekliğine kavuşuçağını söyleyebiliriz. Veri madenciliği ile firmaların müşteriyle bütünleşmiş satış politikaları oluşturmasını sağlayabilir.
İşletmelerin finansal değerlerinin tespitinde müşteri sayısının ve piyasadaki etkinliğinin oldukca önemli olduğunu bilmekteyiz. Firmanın potansiyel değerini arttıran bu unsurdan yarlanmanın bir yöntemide veri madenciliği olduğunu söyleyebiliriz. İşletmelerde veri madenciliği ile potansiyel satış gücünün aktif hale getirilmesi mümkündür. İşletmelerde potansiyel satış gücünün aktif hale getirilmesine yönelik örnekler ise; yukarıda sayıldığı gibi veri madenciliğinin işletmelerde birçok amaç için kullanılabileceğini söyleyebiliriz. Firmaların geniş anlamda veri madenciliğini MIS, CRM ve database marketing uygulamalarında kullanabileceklerini söyleyebiliriz. Firmaların özellikle potansiyel satış kabiliyetini gösteren portföyünde bulunan müşteri yığınlarına yönelik oluşturulaçak pazarlama stratejilerinde veri madenciliğinin oldukça büyük bir uygulama alanı bulacağını düşünmekteyim.
Ülkemizde yeni yeni uygulama alanı bulunan veri madenciliği uygulamalarının özellikle bireysel bankacılık ve onunda altdalı olarak kredi kartı uygulamalarında kullanıldığını görmekteyiz. Özellikle kredi kart uygulamalarından world card da uygulanan database marketing uygulamalarının başarılı olduğunu söyleyebiliriz. Kanımca veri madenciliğinin bireysel bankacılık dışında ülkemizde parakende sektöründe ve işletme bankacılığında birbaşka değişle küçük ve orta büyüklükteki firmalara yönelik finansman hizmeti sunan firmaların da pazarlama ve MIS uygulamalarında veri madenciliğinden daha fazla yararlanması gerektiğini düşünmekteyim.
Özellikle ülkemizde firmalar ve piyasalar hakkındaki istatistiki bilgilerin oldukca sığ ve yetersiz olduğunu düşündüğümüzde özellikle kurumsal tarafta faaliyet gösteren firmalara ait anlamlı müşteri verilerinin nekadar önemli hale geldiğini görebiliriz. Özellikle bu müşteri verilerini; küçük ve orta boy işletmelere yönelik finansman hizmeti sunan finans kuruluşmarın, bu firmalara makina ve ekipman satan dağıtıcı firmalarla ortak pazarlama stratejilerinin oluşturulmasında kullanılması satıcı konumunda olan finansman şirketine ve ekipman satıcısına Pazar paylarını arttırma şansı yaratırken, kücük ve orta boy işletmelerinde uygun finansman olanaklarına kavuşmasını sağlayacaktır. Makina techizat satıcısı firmanın sağlayacağı bir diğer avantaj ise üzerinde taşıdığı kredi riskini, bunu nispeten daha iyi yönetebilen finansman şirketine transfer edecektir. Bu durumda makina ekipman satıcısının maliyetinin düşmesini sağlayacaktır.
Sonuç olarak firmaların mevcut müşterilerinden en yüksek faydayı sağlayabilmesi için müşterilerini ve ürünlerine olan talebi kendi sınırlarını iyi analiz ederek detaylı bilgi sahibi olması firmayı piyasada diğer firmalardan bir kaç adım öne geçireceğini gibi firmanın hızlı ve nispeten daha düşük risk ile hareket etmesini sağlamanın yolunun müşteri ve firma verilerini doğru analiz etmekten geçtiğini söyleyebiliriz. Bu bağlamda firmanın içinde bulunduğumuz yeni ekonomi şartlarına daha hızlı uymasını daha dinamik ve aktif olmasını sağlayabiliriz.
Özellikle veri madenciliği tüm uygulama alanları içinde belkide en çok kullanımı; finans ve parakende sektörü gübi geniş müşteri segmentlerine hitab eden sektörlerde faaliyet gösteren firmaların veritabanı pazarlamacılığı ve müşteri ilişkileri yönetiminde olduğunu söyleyebiliriz.
Hakan EKER
hakan.eker@superonline.com