Kunter KUTLUAY
Kratis
Elinizdeki müşteri bilgisi ne işe yarar?
Bugün birçok kurum, müşterilerinin doğum günü bilgisini bir kutlama mesajı göndermek, adresini ise hesap ekstresi için kullanıyor. Sürekli İlişki Yönetimi denildiğinde bunlar tabii ki önemli, ancak yapabileceklerimiz bu kadarla sınırlı değil. Elimizdeki bilgilere bakarak bir kişinin bizim için ne kadar değerli bir müşteri olacağını, önereceğimiz indirimi kabul edip etmeyeceğini, hatta başvurduğu krediyi ödeyip ödemeyeceğini tahmin etmek mümkün. Nasıl mı? Cevap “madencilik”te yatıyor.
Müşteriler hakkında iki ana başlıkta bilgi toplanabilir. Bunlardan birincisi, demografik bilgilerdir. Kişilerin yaşı, yaşadıkları yer, eğitim düzeyleri vs. bu başlık altında incelenebilir. Diğeri ise kişilerin kurum ile ilişkileri başladıktan sonraki davranışlarını içerir. Kredi kartı harcamaları, alışveriş alışkanlıkları vs. bu başlıkta incelenebilir.
Kişilerin davranış bilgileri, eğer işlemlerin tutulduğu sistemler düzgün tasarlanmış ise, kolaylıkla analiz edilebilir ortamlara alınabilir ve üzerinde incelemeler yapılabilir. Ancak demografik bilgiler hem toplanması hem güncel tutulması en zor bilgilerdir. Bugün, finansal kurumlar başta olmak üzere bir çok kurum, üzerinde analiz yapacak, hatta bazı yasal gereksinimleri karşılayacak veriye sahip bulunmamaktadır.
Bu durumda nasıl davranılmalı? Binlerce, hatta milyonlarca müşterisi olan kuruluşlar müşteri bilgilerini tamamlamadan herhangi bir analiz yapamazlar mı? Tüm bilgilerin tamamlanmasını beklemek anlamlı mı?
Veri Temizleme Süreci:
Veri Temizliği bir kereye mahsus bir iş olarak görülmemeli ve yaşayan bir süreç olarak ele alınmalı. Kullanılan alternatif yaklaşımlar özünde önemli benzerlikler içeriyor:
Veri Kalitesi Denetimi – Profilleme:
Veri temizliğinde ilk adım olarak yapılması gereken, güncel durumun tespit edilmeye çalışılacağı denetim süreci olmalıdır. Bu aşamada, eldeki verinin durumu ve sorunları (eksiklik, standartlara uygunsuzluk, tutarsızlık gibi) gün ışığına çıkacak ve neyle uğraşıldığı detaylı olarak anlaşılacaktır.
Örneğin, bir banka müşteri veri tabanında yapılacak denetim sonucunda müşteriler hakkında olmazsa olmaz vergi numarası bilgisinin %60 oranında boş; telefon numaralarının da %40 oranında sadece 5 ve daha azı rakamdan oluşan yanlış bilgiden oluştuğu; birden fazla bulunan adres alanındaki bilgilerin de tutarsız doldurulduğu görülebilir.
Bu ilk aşama, temizliğe başlamadan önceki durumu tespit etmek ve yol haritasını çizmekte bir temel teşkil etmek amacına hizmet edecektir.
Hedefler, Kurallar ve İyileştirme Planları
Bu aşamada, profillenen sorunlar ile nasıl baş edileceğinin kuralları konacaktır. Hangi alanlarda ne tür doluluk ve doğruluk hedeflendiği, bunun nasıl sağlanacağı (verinin özelliğine göre dışa dönük -müşteriyi arayarak- veya pasif -müşteri aradığında- yöntemler ile) belirlenmelidir.
Örneğin, yukarıda belirlenen vergi numarası, hem telefonu bulunan müşterileri arayarak, hem de müşteri bir işlem yapmak için bankaya başvurduğunda işleme bir ön gereksinim olarak toplanabilir.
Temizlik (Standardizasyon ve Tekilleme)
Ancak sağlıklı geçilen ilk iki aşamadan sonra temizlik başlayabilir. Verinin doldurulması, belli standartlara oturtulması ve tekillenmesi bu aşamada gerçekleşecektir.
Raporlama ve Takip
Yapılan çalışmaların başarısını ölçmek ve yeni çalışmalar planlamak bu aşamanın görevleri. Organizasyonun istediği veri temizliği seviyesine ne kadar ulaşıldığı, bir “scorecard” yardımı ile belirlenip takip edilebilir. Ulaşılmak istenen seviye kuruma ve veri temizliğin amacına bağlı olarak belirlenir.
Peki “veri madenciliği” ancak veriler temizlendikten sonra mı kullanılabilir? Faydalarından yararlanmak için bu sürecin bitmesini beklemek gerekir mi?
Veri Madenciliği ve Kalite
Cevap aslında yapılan veri temizliğinin amacında gizli. Veri kalitesinin denetimini gerçekleştirdikten sonra, hedefler ve kuralların belirleneceği aşamada, “neden” sorusunun sorulması çok önemli.
Eğer bu soruya cevap “yasal yükümlülükler” ise, örneğin banka müşterilerinin vergi numaraları eksik ve amaç bunları tamamlamak ise, gidilecek yol belli. Ancak ya cevap “en yüksek değerli müşterileri tutmak” ya da “çıkan yeni ürünü kimlerin alacağını belirlemek” ise, hatta, “müşteri düzeyinde risk seviyesini hesaplamak” önemli ise, henüz veriler temizlenmeden madenciliğe başvurulabilir.
Kullanılabilecek yöntem şöyle özetlenebilir:
Müşterilerden verileri (olabildiğince) temiz bir örneklem seçilir ve bu set üzerinde madencilik çalışması yapılır. Bunun nasıl yapılacağı bambaşka bir yazının konusu.
Bu çalışma, veriler hakkında oldukça önemli bilgiler verir. Örneğin, bulunmaya çalışılan bir müşterinin olası hayat boyu değerinin belirlenmesi ise, bunun belirleyici kişisel özellikleri olarak “Medeni Hali”, “Telefon Numarası”, ve “Eğitim Durumu” çıkabilir.
Bu durumda, hedef olarak belirlenmesi gereken öncelikli olarak bu üç alanın tüm müşteriler için doldurulması olacaktır. Risk açısından bakıldığında karşımıza çıkabilecek başka değişkenler “Şirket Bilgisi” ve “İş Yerindeki Pozisyon” olabilir ve önceliğin bu bilgilere verilmesi gerekecektir.
Özetle
Olan bilginin analiz edilmesi ve sonuçlar üretilmesi, Sürekli Müşteri İlişkileri Yönetimi için son derece değerli. Sağlıklı sonuçlar için kaliteli veri önemli. Ancak “analitik” karar vermeyi amaç edinen bir organizasyon için temiz olmayan veri engelleyici olmamalı. Varılmak istenen sonuçlar belirlendiğinde, madencilik, temizlik için bir amaç olmaktan çok bir araç olarak da kullanılabilir.
Kaynak: CRMpro Dergisi Ağustos 2004 sayısı
www.crmpro.com.tr
