Marketing Intelligence Maturity Model (MiM 2 )

Transkript

1 Marketing Intelligence Maturity Model (MiM 2 )

2 2 Yazarlar Hakkında Efe Aras 2000 yılından beri Visilabs in kurucu ortağı olarak görev yapmaktadır. İTÜ Jeofizik Mühendisliği ni bitirdi. Sayısal Yöntemlerde Tavsiye Sistemleri üzerine yüksek lisans tezini tamamladı. İki Tübitak projesi ve yüzden fazla büyük ölçekli Web Analizi projesini yönetti. Devrim Ekmekçi 1974 İstanbul doğumlu Devrim Ekmekçi, Bilgi Üniversitesi Eng. MBA ve İTÜ Elektronik ve Haberleşme Müh. mezunu. Ülkemizdeki ilk web analiz sertifikasını Almanya da alan Ekmekçi, bu alanda bir çok projede danışmanlık ya da proje yöneticisi görevini yürüttü. 10 yıldan fazla zamandır dijital pazarlama ve web analizi konusunda ürün seçimi ve danışmanlık hizmetleri sağlayarak firmaların dijital ortamı daha verimli ve etkin kullanmalarını sağlamayı amaçlıyor. Tuğçe Esenkar Lisans eğitimini Uluslararası Ticaret ve İşletme alanında tamamlamıştır. Hali hazırda İstanbul Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Pazarlama Anabilim Dalı nda yüksek lisans eğitimine devam etmektedir yılında Visilabs ekibine katılmış olup Dijital Pazarlama Uzmanı olarak görevini sürdürmektedir.

3 3 Collect Web Mobile Social POS Call Center Kiosk Set-top box Analyze Real Time & Alerts Products, Categories, Brands Behavioural Paths Customer Segments Acquisition Channels Retention Custom Reporting Act Rule based & SMS automation Complex event processing on Web Multi Channel Predict Clustering Profiling Recommendation Classification Churn Time Series Analysis Anomaly Detection Time to buy Periodicity Optimum price Automate Web SMS Outbound Call (CC) Social Marketing Intelligence Maturity Model(MiM 2 )

4 4 Marketing Intelligence Maturity Model(MiM 2 ) Web analizi ile başlayan pazarlamada analitik yaklaşımlar, önce mobil, atm, set-topbox gibi İnternet e bağlı farklı cihazlara sonra da offline ı da içine alacak şekilde bütün pazarlama süreçlerine ve süreçlerin otomasyonuna doğru genişledi. Kapsam alanı oldukça geniş olduğu için bütün içinde farklı noktalara denk düşen bir çok parça için farklı yazılımlar geliştirildi. Bazı yazılımlar sadece bir parçaya konsantre olurken, bazıları birden fazla parçayı hatta moda tabirle uçtan-uca tamamını kapsadığını iddia eder hale geldi. Haliyle pazarlama profesyonellerinin ve sektörün de kafası oldukça karıştı. Gündemimizde olan kavramlar; Multi Channel Analytics, Behavioural Targeting, Recommendation, Predictive Analytics, Predictive Mailing, Marketing Automation, Marketing Intelligence ve tabi ki Big Data. Biz bu makalede Pazarlama Zekası diye isimlendirdiğimiz alanın nerede başlayıp nerede bittiğini, hangi bölümlerden oluştuğunu, eğer bu bir strateji ise varılmak istenen noktanın ve geçilmesi gereken aşamaların neler olduğunu netleştirmeye çalıştık ve Marketing Intelligence Maturity Model (MiM 2 ) ismini verdiğimiz framework u hazırladık. MiM 2 bizim seviye diye adlandırmayı tercih ettiğimiz 5 bölümden oluşuyor. Seviye diye adlandırmamızın sebebi firmanın/kurumun belirli bir sıra ile bu aşamalardan geçmesi gerektiğine olan inancımızdandır. Aşağıda her bir seviye içeriğine ilişkin kısa bir açıklama ile birlikte birkaç uygulama önerisini görebilirsiniz:

5 5 1. Seviye: Collect Verinin toplandığı aşama. Sadece web sitesi değil, mobil cihazlar ve offline dahil. Web sitesinde yapılan kredi başvurularının kaçının onaylandığını görmek isterseniz veya mağazanızdan alışveriş edenlerin ne kadarının öncesinde web siteniz üzerinden ürün görüntülediği ilginizi çekiyorsa ya da mağazanızdan telefon alan müşterinize web sitesine girdiğinde kılıf banner ı göstermek istiyorsanız veri topladığınız mecraları dikkatli seçin. 2. Seviye: Analyze Biliyoruz; siz de o ücretsiz ve çok başarılı web analizi yazılımını kullanıyorsunuz, daha doğrusu sitenize scriptlerini yerleştirdiniz ve arada girip bir kaç temel rapora bakıyorsunuz ancak analiz farklı bir çalışma. Hele ki bunu multi-channel yapmak oldukça zahmetli ve bir o kadar da getirisi olan bir iş. Konumuz ile ilgili kısmına gelelim. Beşinci ve aynı zamanda sonuncu seviye olan otomasyon aşamasına geçtiniz ve sepetinde ürün kalan müşterilere veya başvuru formunu yarım bırakan müşterilere otomatik e-posta gönderimi yapacaksınız. Peki günde kaç kişi acaba başvuru formunu yarım bırakıyor? Belki de aslında sizin için değeri olmayan büyüklükteki bir segment için gereksiz bir çaba sarf ediyorsunuz. Bu ve bunun gibi bir çok soru sonraki aşamalarda yapacağınız çalışmalar için size yön verir.

6 6 3. Seviye: Act Analizimizi belirli bir aşamaya getirdik (hiç bir zaman bitmez:) ve belirlediğimiz önemli segmentler var. Örneğin son 1 ay içinde 10 kere ziyaret edip hiç alışveriş etmeyenler segmenti. Bu segmentin %10 u alışveriş etse gelirlerimiz %2 artacak. Neden onlara siteyi bir sonraki ziyaretlerinde indirim kuponu vermeyelim. O zaman harekete geçme zamanı. Kural bazlı hedeflemeyi devreye alabiliriz. 4. Seviye: Predict İşin iyice çetrefilli bir hal aldığı, yapay zeka nın devreye girdiği seviye. Büyük Veri nizdeki anlamlı (istatiksel olarak) örüntülerin tespiti. İlk olarak segmentasyon ile başlamanızı öneririz. Müşteri kitlenizi farklı değişkenlere, bazen birden fazla değişkene göre, kümeleme (clustering) algoritmaları kullanarak segmente etmenizi öneririz. Sonrasında satın alma veya yükseltim yapma ihtimali olan veya sizi terketme (churn) olasılığı olan müşterilerinizi sınıflandırma (classification) algotirmaları ile belirleyebilirsiniz. Müşterilerime hangi ürünleri/içerikleri önerebilirim (offer) diye merak ediyorsanız Collaborative Filtering algoritmalarından destek alabilirsiniz.

7 7 5. Seviye: Automate Beşinci aşama artık Prediction seviyesinden çıkan modelleri(kural, içgörü, teklif vb.) tecrübelerimiz ile birleştirerek akışları otomatikleştirdiğimiz seviyedir. Prediction bize X markası severler segmenti mi belirledi, X den yeni bir ürün gelince ona mail atalım, prediction bize telefon alanlar kılıf da alıyor mu diyor o zaman mağazamızdan telefon alanlara web sitemize girdiklerinde kılıf gösterelim, prediction 30 gündür siteye girmeyip, çağrı merkezini 3 kere aramış olanlar, artık müşterimiz olmayacak mı diyor o zaman proaktif davranalım o kişilere indirim kuponu gönderelim, yeni bir müşteri her zaman mevcut müşterimizden daha maliyetli olacaktır.

8 Boğaziçi Üniversitesi Teknopark t: f: