Müşteri verilerini topladınız, şimdi ne olacak?

Dijital teknolojiler, tercihlerden ilgi ve duygulara kadar müşteri davranışıyla ilgili dağlar kadar veri üreten son birkaç yılda tamamen demokratikleştirildi.

COVID-19 salgını nedeniyle, müşteriler satın alma yapmak için geleneksel olarak kullandıkları kanalları kullanmıyor ve bu da işletmelerin topladıkları bilgilerden daha verimli bir şekilde eyleme dönüştürülebilir istihbarat elde etme ihtiyacını hızlandırdı.

İşletmeler, müşteri modellerini daha iyi anlamak ve daha kişiselleştirilmiş bir deneyim sağlayacak tahminler yapmak için yapay zeka, makine öğrenimi ve doğal dil işleme gibi teknolojileri uygulamak istiyor, ancak kötü organize edilmiş, yapılandırılmamış veriler onları engelliyor.

Etkili veri analitiği olmadan kişiselleştirilmiş bir deneyim (çevrimiçi mağaza, sohbet robotu, mobil uygulama) sunması gereken dijital etkileşim sistemlerini dağıtmak, zayıf dijital deneyimlere yol açacaktır.

Veri analitiğini etkili bir şekilde kullanma konusunda zorluklarla karşılaşan pazarlamacılar ve diğer iş kullanıcılarının üç soru sorması gerekir. 1. Nasıl hızlanırım? 2. Nasıl otomatikleştiririm? 3. İçgörü başına maliyetimi nasıl düşürürüm?

İşletmeler daha fazla veriye dayalı hale gelmek isterken akılda tutulması gereken dört temel en iyi uygulama:

1) Hız hayati önem taşır

Yedi ila 10 yıl önce, dijital teknolojiler bu kadar üretken hale gelmeden önce, bir işletmenin müşterinin satın alma davranışını tam olarak anlayabilmesi için birkaç yıllık etkileşim ve satın alma geçmişi gerekebilir.

Bugün, bir müşterinin satın alma davranışına ilişkin bir dakikalık geçmişi analiz etmek, onların satın alma modeline ilişkin anlayışınızı değiştirebilir. Şirketlerin yıldırım hızında veri analitiği ve istihbarat kayıt sistemleri geliştirmesi ve devreye alması gerekiyor. Bu, işletmenizin içgörüye ulaşma süresini azaltmasına ve aynı zamanda içgörü başına maliyeti optimize etmesine olanak tanır.

2) Teknoloji sorunumuz yok

Bugün, iş bilgilerini görselleştirmek ve yorumlamak söz konusu olduğunda teknolojinin bir sorun olduğunu kimse iddia edemez.

Hadoop, MongoDB, Spark, Snowflake gibi teknolojilerin, Tableau, Looker, Microsoft PowerBI, TensorFlow gibi görselleştirme araçlarının, makine öğrenimi algoritmalarının ve daha karmaşık bulut veri analitiğinin sürekli çoğalması söz konusudur.

Teknoloji, sistemler ve bilgi işlem gücü her ölçekte mevcuttur. Şirketleri bu teknolojilerin birçoğunu etkin bir şekilde kullanmaktan alıkoyan şey, kısmen eski sistemlere yatırımları, kısmen de bilginin gerekli olmadığı yerlerde silolarda olması ve modernizasyon stratejisinin olmamasıdır.

Kuruluşlar, dağıtım ve analitik tüketimi için merkezileştirilmiş bağlamsal bilgilere ihtiyaç duyar.

3) Veri silolarının kırılması gerekiyor

Birçok pazarlama kuruluşu ve diğer iş kullanıcıları, birden çok, çeşitli kaynaktan bilgi depolamak için veri göllerine ve merkezi veri ambarlarına yatırım yapıyor. Bunlar iş sponsorluğunda olsalar da, yine de BT merkezlidirler.

BT merkezli yaklaşımlarda silolar olması kaçınılmazdır. Bir perakendeci için bu, fiziksel mağazaların çok kanallı iletişim kurmadığı ve tedarik zincirinin envanter yönetimiyle - ve aradaki olası her kombinasyonla - iletişim kurmadığı ve bu bilgilerin tüketiminde bir gecikme yarattığı anlamına gelir.

Veri ağı mimarilerinin vaat ettiği yer burasıdır - verileri merkezi platformların yapamayacağı şekilde büyük ölçekte dağıtmak ve ayrıca iş içgörüleri vermek ve karar vermeyi otomatikleştirmek.

Veri ağı, iş gruplarına bilgileri görüntüleme ve karar verme esnekliği sağlar. Veri ağı, kuruluşların birçok farklı veri kaynağından yararlanmasını sağlayacak ve bazen bilgi gölleriyle karşılaşan siloları kıracak bir yaklaşımdır.

4) BT ve iş gruplarının daha yakın işbirliğine ihtiyacı var

Yıllar önce CIO, veri analitiği, müşteri başarısı ve iş analitiği girişimleriyle ilgili kararların çoğunu aldı. Bugün, tüm üst düzey yöneticiler ve iş içindeki kilit paydaşlar, genellikle sürtüşmelere ve silolara yol açan yoğun bir şekilde bağlıdırlar.

BT departmanı, araçları, teknolojiyi ve altyapıyı standartlaştırmada hala önemli bir role sahiptir. Ancak verilerle ilgili tüketim kalıpları ve gereksinimler farklılık gösterdiğinden, pazarlama organizasyonu ve diğer iş kullanıcılarının bilgilerinden yararlanmak için birlikte nasıl daha verimli çalışabileceklerini anlamak için BT ile işbirliği yapması gerekir.

Pazarlama organizasyonları, özellikle müşteri başarısı alanında, bilgiden içgörü elde etmede bugüne kadar geldiler. Ancak, ona nasıl erişileceği, nasıl otomatikleştirileceği ve içgörü başına maliyetin nasıl optimize edileceğine ilişkin soruların başarılı bir şekilde ilerlemek için hala yanıtlanması gerekiyor.

Meydan okuma hiçbir şekilde önemsiz değildir. Ancak müşterileri memnun eden veriye dayalı deneyimler, daha fazla verimlilik ve otomasyon şeklindeki potansiyel ödüller hakkında düşünmek heyecan verici.

Radhakrishnan Rajagopalan, önde gelen bir dijital dönüşüm ve teknoloji hizmetleri şirketi olan Mindtree'de müşteri başarısının küresel başkanıdır.