Üretimin müşteri taleplerine göre
şekillenmeye başlaması ve ardından müşterinin bilgiye hızlı erişmesi ile başlayan değişim, firmaların müşterileri
ile iletişiminde, her geçen yıl biraz daha kendisini hissettiriyor.
Bundan yaklaşık 60 yıl önce "ne
bulursam onu alırım" yaklaşımını benimseyen, aslına bakılırsa arz ekonomisinin
ön planda olduğu bu dönemlerde bir şekilde benimsemek zorunda kalan müşteri,
teknolojik gelişmeler ile birlikte, ürün ve hizmet çeşitliliğinin de artmaya
başladığı 70’li yıllarda "neyi
alabilirsem onu alayım" eğiliminde olmuştur. Müşterinin bilgiye erişim hızı ile paralel artan kümülatif bilgi ve bu
bilginin kalitesi, ürün/hizmet çeşitliliği , arzdan talebe doğru kayan ekonomi
gibi değişimler; müşteri evriminde önemli bir rol oynamış, 90’lı yıllar ile
birlikte çok daha bilinçlenen müşteri "ne istersem onu alırım" tutumunu
sergilemiştir.
Müşteri ve dolayısıyla müşteri
ihtiyaçlarının giderek artan çeşitliliği, işyeri hacmi büyüdükçe artan veri
yoğunluğu ve bu verilerin anlamlı bütünler oluşturulabilecek "bilgi"lere
dönüştürülmesi (veri ambarları, veri madenciliği) oldukça önem kazanmış ve
hatta akademik çalışmalara konu olmuştur. "CRM" ile birlikte anılan
"müşterinizi köşedeki bakkal kadar tanımalısınız" deyişi, işlem yoğunluğu ile
birlikte "teknolojinin" Müşteri İlişkileri Yönetimi’nde olmazsa olmaz bir unsur
olmasına yol açmıştır.
Günümüzde firmalar, günlük işlemlerini
yönetebildikleri stok yönetimi, şikayet yönetimi, muhasebe entegrasyonları gibi
"Hareket İşleme Sistemleri"nin yanısıra, verilerin çok boyutlu ortamlarda,
tarih derinliği ile saklandığı veri ambarlarına ihtiyaç duymaktadırlar. Çeşitli
veri madenciliği algoritmaları uygulanarak firmaya yol gösteren raporların alınabildiği
bu sistemler firmaların ileriye dönük aksiyon planlarına ışık tutmaktadır.
Örnek olarak, gerek online ortamda gerekse perakende sektöründe
kullanılabilecek, Pazar Sepet Analizleri’ni inceleyebiliriz. (Pazar sepet
analizi için uygulanabilecek yöntemlerden biri Apriori algoritmasıdır). Bu
yöntem ile müşteri sepeti analizi yapılarak, ürünlerin birlikte alınma oranları
tespit edilir. Bu çalışmanın sonunda, fiziksel dünyada faaliyet gösteren ve
perakende ürün satışı yapan firmalar, raf yerleşimlerinde birliktelik kuralına
uyan ürünleri birlikte sunarak ve bunu çeşitli kampanyalarla destekleyerek
satın alma davranışı üzerinde etkili olabilir. Benzer bir şekilde, online
dünyada faaliyetini sürdüren web siteleri; online öneri sistemleri ile
kullanıcının satın alma tutumu üzerinde etkili olabilir. Müşterilerin geçmiş
davranışları üzerinde yapılacak bir çalışma ile; "Cep Telefonu alanlar %35
oranında hafıza kartı da almıştır" veya "Fotoğraf Makinası ve Pil alanlar %70
oranında çanta almıştır" şeklinde bir metodoloji geliştirilebilir.
Özellikle online ortamda müşterilerin
bıraktığı izlerin takibinin ne kadar kolay olduğu düşünüldüğünde; kısa vadede
ciroya katkısı olacağını düşündüğümüz Apriori uygulaması ile geliştirilen Pazar
Sepet Analizleri devreye alınabilir.