Veri Analizi

6 soruya 6 cevap verildi.

Cevaplar 6

Yükleniyor...
1,446 görüntülenme
·
Transkripti Göster

Bu bölümde genellikle mühendislik mezunları çalışıyor çünkü analitik yapıya çok ihtiyaç duyuluyor. Çoğunlukla Endüstri Mühendisleri ve İşletme Mühendisleri bizi tercih ediyor, biz de onları tercih ediyoruz çünkü iş ve insan uyumunu en iyi burada yakalıyoruz. Analitik olmak, mühendislik bilmek yeterli ama işletme bilimine dair de bir eğitim almak ilerideki aşamalarda çok fayda sağlıyor çünkü o faydayı iki taraf da kaçırmak istemiyor.

542 görüntülenme
·
Transkripti Göster

CRM’in açılımı Müşteri İlişkileri Yönetimi’dir ama bu kelimeler artık pek fazla ihtiyacı karşılamıyor. Bunun Müşteri Deneyimi Yönetimi gibi birçok versiyonu çıktı çünkü biz sadece ilişki yönetimi yapmıyoruz, birçok teması yönetmeye ve bunu bir diyalog haline getirmeye çalışıyoruz. Biz sadece müşteriye gidersek, müşteri de sadece bize gelirse çok sağlıklı bir yönetim şekli olmuyor. Bu yüzden en doğru zamanda, en doğru müşteriye, en doğru teklifleri, en doğru dille yapabilmek gibi bir görevimiz var.

325 görüntülenme
·
Transkripti Göster

Biz CRM Departmanı olarak Money Club Kart süreçlerini yönetiyoruz. Veri Analizi Birimi olarak da bunun altyapısını en doğru şekilde oluşturuyoruz. Ayrıca bununla alakalı ihtiyaç duyulan hangi fizibilitelerin olduğu ve kampanyaların nasıl yapılacağı gibi sorulara cevap vermek durumundayız.

Şu anda en önemli stratejilerimizden birisi kişiselleştirmeve bu strateji için Tam Bana Göre adında bir uygulamamız var. Bu aslında bizim için bir çatı ve biz tüm uygulamalarımızı bu çatının altına yerleştirmeye çalışıyoruz. Buradaki hedefimiz, müşterinin “Tam bana göre!” diyebileceği teklifler ve kampanyalar sunmaktır. Bunu yaparken iletişim de önemli çünkü müşterilere doğru teklifi, doğru zamanda, doğru dille yapmaya çalışıyoruz. Tüm bu boyutların altını çeşitli işlerle dolduruyoruz.

Müşteriye tam bana göre hissiyatını yaşatmak için müşteriyi çok iyi tanımak lazım. İşte burada da veri madenciliği devreye giriyor. Müşterinin Migros yaşam evresinin neresinde olduğu, alışveriş alışkanlarının ne olduğu, evinde nelerin bittiği gibi birçok soruya çok doğru bir şekilde cevap verebilmek lazım ki müşteriye tam bana göre hissiyatını verecek kampanyaları çıkabilelim. Dolayısıyla biz datayı ve müşteriyi analiz ederek altyapımızla tüm bu modelleri kuruyoruz. Bunu aksiyona alacak departmana da o müşteriyi anlatacak modelleri kuruyoruz. Onlar karar ağacını dizayn ediyor ve o karar ağacındaki her bir adıma hizmet ederek müşteriye o an için en doğru teklifi sunuyor.

224 görüntülenme
·
Transkripti Göster

Öncelikle bir satış verisi mağazalardan genel merkeze akıyor ve bu veri doğru bir şekilde konsolide edilerek bizim kullanabileceğimiz tablo yapılarına yerleştiriliyor. Bir modelden kampanya teklifi üreteceğimiz zaman, model kendi içerisinde yazılmış olan kurallara bağlı olarak bu datayı kullanmaya başlıyor. Örneğin, müşterinin favori markasını bulmaya çalışıyoruz. Bu durumda müşterinin belirlenen gündeki alışverişine bakıp o alışverişte en sıklıkla aldığı, en sevdiği, kampanya olduğu zaman asla kaçırmadığı gibi özellikleri karşılayan ürünler belirleniyor. Müşterinin en çok ilgisini çekebilecek ürünleri en aza doğru skorluyor ve buna uygun olarak ürün teklifi yapılıyor.