Günümüzde veri yönetimi çoğu zaman isteğe bağlı bir gider kalemi olarak algılanmakta ve bu nedenle sorunlar etkili hale geldiğinde daha sonraya ertelenmektedir. Bunun ciddi ekonomik yansımaları olabilir: Gartner’ın 2020 veri kalitesi yönetimi çözümlerine ilişkin analizine göre, en büyük şirketlerin kritik verilerinin %25’inden fazlası hatalıdır, öyle ki düşük veri kalitesine sahip verilerin ortalama maliyeti 11 Euro’yu bulabilmektedir. kuruluşlar için yılda milyon
Ancak, özellikle davranış analizi yoluyla iyi bir şekilde öğrenilirse, müşteri deneyimini ve iş performansını önemli ölçüde iyileştirebilir ve böylece gerçek bir değer kaynağı oluşturur.
Veri sanatı…
CRM, müşteri veri kalitesi yönetimi süreçlerinin uygulanmasını sağlayan mimarinin temel bileşenidir. Özellikle çok sayıda ve heterojen veri kaynağının bulunduğu en karmaşık durumlar için, bir MDM ile ilişkilidir. Amaç, benzersiz, güncel, doğru biçimlendirilmiş ve mümkün olduğunca eksiksiz veriler elde etmektir.
Kalitesizlik, verilerdeki yanlışlık veya hatalar, yürürlükteki düzenlemelere uyulmaması, tamamen ve basit bir şekilde müşteri kaybına yol açabilir.
Bilgisayar işleme süreci optimal değilse veya kaydedilen veriler herhangi bir fayda getirmiyorsa, üretkenlikte önemli bir düşüşten de sorumludur. Örneğin, Harvard Business Review 2017’de hatalı verilerle gerçekleştirilen bir görevin, başlangıçta doğrulanmış ve doğru veriler kullanılarak gerçekleştirilen bir görevden 100 kat daha fazla maliyete yol açtığını tahmin ediyordu.
Kaliteli veriler, bir şirketin müşterilerini ne kadar iyi tanıdığını gösterir. Onlarla iletişim kurmasına, onlarla etkileşime girmesine ve geçmişlerinin 360 derece görünümüne sahip olmasına olanak tanır. Bu nedenle, tüm yararlı verilerin üzerindedir. Mükemmeli hedeflemek söz konusu değildir, çünkü bu yaklaşım verimli bir veri kalitesi yönetimi sürecinin kurulmasını felç edebilir. Veriler işe uyum sağlamalı ve kendi içinde bir amaç haline gelmemelidir.
Ayrıca sistemin zorluklara yol açabileceğinin farkında olmalı ve bunlara hazırlıklı olmalıyız. Gerçekten de, herhangi bir yönetim kuralının, özellikle iki farklı müşteriye karşılık gelen iki kopyayı tipik olarak birleştiren “yanlış pozitifler” riski nedeniyle potansiyel yan etkileri vardır. Bu nedenle zorluk, bir şirketin bunlardan elde edeceği faydalarla ilgili olarak tolere etmeye hazır olduğu risklerin neler olduğunu bilmektir.
Etkinleştirilecek kaldıraçları anlamak için önce az çok sorunlu noktaları analiz ederek öncelikleri belirlemek gerekir. Ayrıca, kalite yaklaşımı operasyonel alışkanlıklara ne kadar çok entegre edilirse, son işleme ile ilişkili riskler o kadar düşük olacaktır. Ayrıca, farkındalıkları ve eğitimleri başarılı veri yönetimi için temel faktörlerdir.
…Tahmini pazarlamanın temel taşı
Davranışsal veriler sayesinde artık satın alma davranışını, müşteri ihtiyaçlarını ve iştahlarını ve ayrıca satış eğilimlerini tahmin etmek mümkün: bu, tahmine dayalı pazarlamadır. Ancak, tahmine dayalı pazarlamanın olması için, davranışsal verileri toplamak ve birleştirmek için bir strateji uygulayarak ilgili bir hafıza tabanı oluşturarak başlamak önemlidir (örneğin, satın alma türleri veya A markasıyla ilgili başvurulan sayfalar).
Bu bilgileri, özellikle AI sayesinde giderek daha demokratik hale geldikleri için artık daha kolay erişilebilir araçlara enjekte etmek, tahminler üretmeyi mümkün kılıyor. Salesforce, müşterilerine, CRM ortamına uygun araçlarla donatıldıkları sürece, bir veri bilimcisinin becerilerine başvurmadan, tahmine dayalı pazarlama yapabilecekleri inancını aktarır.
Ancak yaklaşımın etkili olması için kullanılabilir verilerin yeterince kapsamlı olması gerekir. Böylece yönlendirilmeyi seven ve bir markanın en son yeniliklerinden haberdar olan tüketici, beklentilerinin tam olarak hedeflendiğini takdir edecektir. Şirket, müşterilerine sunacağı bir dizi ek hizmetten faydalanacaktır.
Örneğin bir banka veya bir sigorta şirketi, bir ailenin ihtiyaçlarını önceden tahmin edebilecek ve onlara ihtiyaç duyabilecekleri çeşitli çözümleri (hesap açma, sigorta sözleşmesi vb.) önceden sunabilecektir. Şirket ayrıca müşteri kaybını önleyebilecek ve yeniden katılım aksiyonları gerçekleştirebilecek.
