Günümüz dünyasında  piyasalarda  işletmeler  arası  rekabetin  oldukca  arttığını  görmekteyiz. Artan bu  rekabet  şartlarında  firmaların  piyasalardan  yeni müşteri almalarının  gittikce  zorlaştığını  söyleyebiliriz.

Bu  nedenle de  firmaların  var  olan  müşterilerinden  maxsimum  faydayı sağlamalarının  oldukca  önemli hale  geldiğini düşünmekteyim. 

Günümüz  ekonomilerinde  işletmelerin  yoğun  teknoloji ve  bilgisayar  kullanımlarının artmasıyla  birlikte  müşteri verilerinin  ve  datalarının elektronik  ortamda  tutulmaya  başladığını  görmekteyiz. Müşteri verilerinin elektronik  ortamda  tutulması bu  verilerin  kolayca  belli amaclara  yönelik  kullanılmasını  gündeme  getirmektedir.  Özellikle  müşteri seğmentlerinin  geniş olduğu (finans ve parakende sektörü gibi) sektörlerde oluşturulan  müşteri veri tabanlarının işletme amacları  ve  politikaları  cercevesinde  kullanılmasının  oldukca  önemli hale  geldiğini görmekteyiz. Özellikle  yeni teknolojilerden  etkilenen ve  dijital ekonomi olarak  adlandırılan  bu  yeni dünyada  bilgi ve  zaman  boyutlarının  önemi artmaktadır. Buna  bağlı  olarak  işletmelerin  doğru ve  anlamlı  bilgiye  dayalı hızlı  karar alma  gereği her zamankinden daha  fazla  ön  plana  cıkmaktadır. 

İşte  işletmelerin  var  olan  yoğun  rekabet  ortamında doğru  kararı  en  hızlı  şekilde  verebilmeleri için işletmeyele  ilgili taraf  ve  işletme  süreçleri hakkında  detaylı  bilgiye  sahip olmaları  gerekmektedir. Elektronik  ortamda  mevcut  müşteri hakkında  tutulan veri sayısının  fazla  olması doğru  karara en  hızlı  şekilde  ulaşmayı  kolaylaştırmaktadır. Fakat  doğru  karara  en  hızlı  şekilde  ulaşmak  verileri toplamakla  mümkün değildir. Bu  amaçla  toplanan  bu  veri yığınlarını analiz  edip, yorumlayarak  anlamlı  raporlar  oluşturmakla  mümkün  olduğunu  söyleyebiliriz.  

Dünyada  1960 larda  veri toplama  sistemleri, 1970 lerde ise  ilişkisel veri tabanları kullanılmaya  başlandı. 1980  lerde  ise ilişkisel veri tabanlarının  popüler  olmaya  başladığını  görmekteyiz. 1990 ve  2000 lerde ise  bilgisayar  sistemlerindeki teknolojik  gelişmelere paralel ilişkisel veri tabanlarında  tutulan veri depolarının  kullanılmaya  başlandığını görmekteyiz.         

İşte  işletmelerin müşterileri hakkında  tuttukları  verilerin  analiz  edip  yorumlanması  ve  anlamlı  raporlar  haline  getirilerek  işletme  karar  süreçlerinde  rol  almasını sağlayan  yönteme  “veri madenciliği” diyebiliriz. Bir başka  tanım  ise, organizasyonların karar aşamaları için  yeni bilgiler  üreten  ya da  gelecekle  ilgili tahminler  veya  planlar yapmamızı sağlayan  bir dizi teknikler ve  anlayışlar  bütünü olarak  tanımlayabiliriz.  

Veri madenciliği, veri tabanları, istatistik ve  yapay  öğrenme  gibi bilgi yönetimi alt bileşenlerini ve kavramlarını  kullanır.  

İşletmelerde  Müşteri İlişkileri Yönetiminin (CRM) in önemli hale  gelmesiyle  birlikte  firmaların müşterileri hakkında  daha  fazla bilgiye  itiyacları  olduğu  ortaya  cıkmaktadır.   CRM  uygulamalarının  etkinliğini arttırmak  için  firmalar; müşterilerinin  karekteristik özelliklerini, davranış şekillerini, hangi ürüne  hangi şartlarda  ihtiyaç  duydukları  konusunda  daha  fazla  bilgiye  ihtiyaç duyduğunu görmekteyiz. Müşterilerini iyi tanıyan  firmaların ve  müşterilerini iyi analiz eden  firmaların  uygulayacakları CRM  uygulamalarında da oldukça  başarılı olacaklarını  söyleyebiliriz. Firmaların iyi analiz edilmemiş bir  müşteri portföyüne  yönelik  oluşturacakları  CRM  uygulamalarında  hem  maliyetlerin artmasına  hemde  müşteri memnuniyetsizliğinin yükselmesine  sebeb  olabilir.  Müşteri İlişkileri Yönetimi (CRM)’mi; müşterileri benzer  nitelikli bölümlere ayırarak ve  bu segmentlerin şirketin  uzun  vadeli kar potansiyelini ve  müşteri kazanımlarını gercekleştirecek şekilde  yönetme süreci olarak  tanımlarsak, bunu  başarmanın  yolunun  etkin  veri analizinden  geçtiğini söyleyebiliriz.  

Veri  madenciliğinin  işletmelerde  kullanım  yerlerini kısaca  sayarsak; 

Mevcut  müşterilen  işletme  tarafından  daha  iyi tanınmasını  sağlayabilir. 
Özellikle  finans  sektöründe  mevcut  müşterilerinin  segmentlere  ayırarak  cıkarılacak  kredi risk  davranış  modellerinin  yeni başvuruda  bulunan  müşterilere  uygulanmasını  sağlayarak  riski minimize  edebiliriz. Bir  anlamda  kredi risk  skorlamasının  altyapısının  oluşturulmasında  kullanılabilir. 
Mevcut  müşterilerin  ödeme  performansları  incelenerek  kötü ödeme  performansı  gösteren  müşterilerin ortak  özellikleri belirlenerek, benzer  özelliklere  sahip tüm  müşteriler  için  yeni risk  yönetim  politikaları  oluşturulabilir. 
En iyi müşteriler veya  müşteri segmentlerinin bulunmasında  kullanılabilir. Bulunan  bu  iyi müşteri sekmetlerine  yönelik  yeni pazarlama  stratajileri oluşturulabilir. 
İşletmeler  tarafından  düzenlenecek  çeşitli kampanyalarda  mevcut  müşteri kitlesinin secimi ve  bu müşterilere davranış  özelliklerine  yönelik  kampanya  şartlarının  oluşturulmasının sağlanması, bu sayade  kampanyanın  başarısı arttırılabilir. Müşterilerin  çeşitli kriterlerde  çeşitli segmentlere  ayrılarak sadece  bu segmentlere  yönelik  spesifik  kampanyalar  hazırlanabilir. 
İşletme  bankacılığında, finans  kurumunun  KOBİ ve  kücük  işletmelere yönelik olarak  makina  ekipman  satışı  yapan  dağıtıcı  firmalarla  ortak  hareket  ederek oluşturulacak  satış paketleri ile  pazarlama  stratejileri geliştirilebilir.   
Mevcut  müşteriler  üzerinde  firma  ürünlerinin capraz  satış  kapasitesinin  arttırılması  sağlanabilir. Mesala  firmanın  X  ürünün alan  müşterilerin çok büyük bir  bölümünün  Y malınıda  aldıklarını  biliyorsak, buna  yönelik  pazarlama  stratejileri geliştirilebilir. 
Veri  madenciliği ile  mevcut  müşteriyi tanıyarak işletmelerin  müşteri ilişkileri yönetimlerinde  düzenleme  ve  geliştirmeler  yapılabilir. Bu  sayede  firmanın  müşterilerini daha  iyi tanıyarak  müşteri gibi düşünme  kapasitelerinin arttırılması sağlanabilir. Bununda  işletmelere  pazarda  avantaj sağlayacağı  unutulmamalıdır. 
Günümüzde  var  olan  yoğun  rekabet  ortamında  firmaların  hızlı  ve  kendisi için  en doğru  kararı  almalarını  sağlayabilir. 
Firmalar  veri analizi ile  müşterilerini  kişiselleştirilmiş ürün ve  hizmetler  hakkında  bilgilendirebilirler. 
Verilerin  analizi ile  birlikte  firmaların; müşteriye  göre ürün ve  ürüne  göre  müşteri bulma  esnekliğine  kavuşuçağını  söyleyebiliriz. Veri madenciliği ile  firmaların  müşteriyle  bütünleşmiş satış politikaları  oluşturmasını  sağlayabilir. 
 

İşletmelerin  finansal  değerlerinin tespitinde  müşteri sayısının ve  piyasadaki etkinliğinin  oldukca  önemli olduğunu  bilmekteyiz. Firmanın  potansiyel değerini arttıran  bu  unsurdan  yarlanmanın bir  yöntemide  veri  madenciliği olduğunu  söyleyebiliriz. İşletmelerde  veri madenciliği ile  potansiyel  satış gücünün aktif  hale  getirilmesi mümkündür. İşletmelerde  potansiyel  satış  gücünün aktif  hale  getirilmesine yönelik  örnekler ise; yukarıda  sayıldığı gibi veri madenciliğinin  işletmelerde birçok  amaç için  kullanılabileceğini söyleyebiliriz. Firmaların  geniş anlamda  veri madenciliğini MIS, CRM ve  database  marketing  uygulamalarında  kullanabileceklerini söyleyebiliriz. Firmaların  özellikle  potansiyel satış kabiliyetini gösteren portföyünde  bulunan müşteri yığınlarına  yönelik  oluşturulaçak  pazarlama  stratejilerinde  veri madenciliğinin oldukça büyük bir  uygulama  alanı bulacağını düşünmekteyim. 

Ülkemizde yeni yeni uygulama  alanı  bulunan  veri madenciliği uygulamalarının  özellikle bireysel bankacılık ve onunda  altdalı olarak  kredi kartı uygulamalarında  kullanıldığını görmekteyiz. Özellikle  kredi kart uygulamalarından world card  da  uygulanan  database  marketing  uygulamalarının  başarılı  olduğunu söyleyebiliriz. Kanımca  veri madenciliğinin bireysel  bankacılık  dışında  ülkemizde  parakende  sektöründe  ve  işletme  bankacılığında  birbaşka  değişle  küçük ve  orta  büyüklükteki firmalara yönelik  finansman  hizmeti sunan  firmaların da  pazarlama  ve  MIS  uygulamalarında  veri madenciliğinden  daha fazla  yararlanması  gerektiğini düşünmekteyim.  

Özellikle  ülkemizde  firmalar  ve  piyasalar  hakkındaki istatistiki bilgilerin  oldukca  sığ ve  yetersiz olduğunu düşündüğümüzde  özellikle  kurumsal  tarafta  faaliyet gösteren  firmalara ait  anlamlı müşteri verilerinin   nekadar  önemli hale  geldiğini görebiliriz. Özellikle bu  müşteri verilerini;  küçük ve  orta  boy  işletmelere yönelik  finansman  hizmeti sunan  finans  kuruluşmarın, bu  firmalara makina  ve  ekipman  satan  dağıtıcı   firmalarla  ortak  pazarlama  stratejilerinin  oluşturulmasında  kullanılması  satıcı  konumunda  olan  finansman  şirketine ve  ekipman  satıcısına  Pazar paylarını  arttırma  şansı  yaratırken, kücük ve  orta  boy  işletmelerinde  uygun  finansman  olanaklarına  kavuşmasını  sağlayacaktır. Makina  techizat satıcısı  firmanın sağlayacağı  bir  diğer avantaj  ise  üzerinde  taşıdığı  kredi riskini, bunu  nispeten daha  iyi yönetebilen finansman  şirketine  transfer edecektir. Bu  durumda  makina  ekipman  satıcısının  maliyetinin düşmesini sağlayacaktır. 

Sonuç olarak  firmaların  mevcut  müşterilerinden  en yüksek  faydayı  sağlayabilmesi için müşterilerini ve  ürünlerine  olan  talebi  kendi sınırlarını iyi analiz  ederek  detaylı  bilgi sahibi olması  firmayı  piyasada  diğer  firmalardan bir kaç adım  öne  geçireceğini gibi firmanın  hızlı ve  nispeten daha  düşük risk  ile  hareket  etmesini sağlamanın yolunun  müşteri ve  firma  verilerini doğru  analiz  etmekten  geçtiğini söyleyebiliriz. Bu  bağlamda firmanın  içinde  bulunduğumuz yeni ekonomi şartlarına  daha  hızlı uymasını  daha dinamik ve  aktif  olmasını  sağlayabiliriz. 

Özellikle  veri madenciliği tüm  uygulama  alanları içinde belkide  en  çok  kullanımı;  finans ve  parakende  sektörü gübi geniş müşteri segmentlerine  hitab eden  sektörlerde  faaliyet  gösteren  firmaların  veritabanı pazarlamacılığı ve   müşteri ilişkileri yönetiminde  olduğunu söyleyebiliriz. 

Hakan EKER

Bu e-Posta adresi istenmeyen posta engelleyicileri tarafından korunuyor. Görüntülemek için JavaScript etkinleştirilmelidir.

Yazar hakkında: 1995 yılı  Uludağ Ünv İktisat  mezunu, sırasıyla  YKB, Finans  Leasing  krediler, Benka (Advantage) MIS ve  yasal  takip departmanlarında  çalıştı, halen Garanti Leasing de  krediler  yönetmeni olarak  çalışıyor.