Yazar : Selim KILIÇ
Rekabetin yoğun olduğu perakende sektöründe müşteri davranışlarını anlamak ve sadakatlerini artırmak yerel perakende işletmelerimiz için hayati öneme sahiptir.
Ulusal rakiplerle rekabet edebilmemiz müşteri odaklı stratejiler geliştirmemize bağlıdır. Bu stratejilerin temelinde CRM (Müşteri İlişkileri Yönetimi), RFM analizi, Churn (müşteri kaybı) Analizi ve Müşteri Yaşam Boyu Değeri (CLV) analizi gibi kavramlar yer alır. Bu kavramların ne olduğunu, nasıl çalıştığını ve birbiriyle ilişkisini anlamak işletmelerimizin uzun vadeli başarıları için kritik öneme sahiptir.
CRM (Müşteri İlişkileri Yönetimi), müşterilerimizin alışveriş davranışlarını anlamak ve işletmelerimizin kârlılığını artırmak için kullanılan önemli bir veri yönetim aracıdır. CRM ile müşterilerimizin alışveriş sıklığını, en sık tükettiği ürünleri, birlikte aldığı ürünleri, sonraki dönemlerde alacağı ürünleri ve cüzdan payı gibi bilgilerine ulaşabiliriz. Ayrıca CRM verileri ile müşterilerimizin yaş, cinsiyet, gelir seviyesi, eğitim seviyesi, meslek, ve yaşadığı semt gibi demografik bilgilerine izinli olarak ulaşabiliriz. Bu veriler bize hem tüketim gruplarındaki müşterilerimizin hem de bireysel müşterilerimizin ihtiyaçlarını anlamamızı ve onlara hiper kişiselleştirilmiş kampanyalar sunmamızı sağlar. CRM, müşterilerimizin satin alma davranışlarını analiz ederek stok yönetiminden fiyatlandırma stratejilerine kadar operasyonel süreçlerimizin verimli yönetilmesine katkı sağlar. Başarılı bir CRM yönetimi, müşteri memnuniyeti ve sadakatini sağlamanın en etkin yöntemidir.
RFM Analizi, müşterilerimizin alışveriş davranışlarını anlamak ve onları segmente etmek için kullanabileceğimiz etkili bir yöntemdir. Bu analiz Recency (son alışveriş zamanı), Frequency (alışveriş sıklığı) ve Monetary (harcama miktarı) olmak üzere üç temel kritere dayanır. Bu kriterler, müşterilerimizin işletmelerimize bağlılık derecelerini ölçer. Onları şampiyonlar, sadıklar, yeni müşteriler,tekrar kazanılanlar, kaybetme ihtimali olanlar, ilgi bekleyenler ve kaybedilmişler gibi segmentlere ayırmamıza imkanı sağlar. Bu segmentasyon sayesinde hem müşterilerimizin memnuniyetini hem de hedefli pazarlama kampanyalarıyla işletmelerimizin gelirlerini artırabiliriz. RFM, müşteri verilerini daha etkin kullanarak işletme kârlılığımızı artırmayı sağlayan güçlü bir analiz yöntemidir.
Churn (Müşteri kaybı) Analizi, müşterilerimizin işletmelerimizden uzaklaşma riskini tahmin etmemize ve kaybetme riskinin sebeplerini analiz etmemize imkân sağlar. Uzun süre bizden alışveriş yapmayan veya harcama düzeyi azalan müşterilerimizi tespit ederek onlara kişiselleştirilmiş kampanyalar ve teklifler sunabiliriz. Kaybedilme riski taşıyan müşterileri erken tespit etme imkânımız olur. Churn analizi, müşteri kayıplarımızı azaltırken müşteri sadakatini artırır. Böylece işletmelerimizin mevcut gelirlerinin korunmasını sağlar.
Müşteri Yaşam Boyu Değeri (CLV), bir müşterinin işletmemize sağladığı toplam geliri hesaplamak için kullanılan stratejik bir veridir. Müşteri yaşam süresi, bir müşterinin işletmemizle olan ilişkisinin süresini ifade eder ve bu süre, Müşteri Yaşam Boyu Değeri (CLV)’nin hesaplanmasında kritik bir role sahiptir. Bu değer, yalnızca müşterilerimizin işletmemize sağladığı mevcut geliri değil, aynı zamanda onların kaybedilmesi durumunda gelecekte yaşayacağımız potansiyel gelir kaybını da ortaya koyar. Müşteri Yaşam Boyu Değeri (CLV) analizi, hangi müşteri segmentlerine odaklanmamız gerektiğini belirleyerek pazarlama bütçemizi daha verimli kullanmamıza olanak tanır. Bu sayede yüksek potansiyele sahip müşterilerimize yatırım yapabilir, onların sadakatini artırabilir ve müşteri kayıplarını minimize edebiliriz. Müşteri Yaşam Boyu Değeri(CLV) hesaplamaları ile işletmelerimizin gelirlerini artırarak ,sürdürülebilir büyüme sağlayabiliriz.
CRM, RFM Analizi, Churn (müşteri kaybı) Analizi ve Müşteri Yaşam Boyu Değeri (CLV) analizleri birbiriyle entegre şekilde çalışan veri analitiği yöntemleridir. CRM ile müşteri verilerimizi toplarız. Bu verileri RFM analiziyle işleyerek müşterilerimizin sadakat derecelerine göre segmentlerini belirleriz. RFM ile elde edilen segmentleri churn analizi ile detaylandırarak hangi müşterilerimizin kaybedilme riski taşıdığını tespit ederiz. Bu analizlerin sonuçlarını Müşteri Yaşam Boyu Değeri (CLV) hesaplamasında kullanırız. Bu sayede işletmemizin hangi müşteri segmentlerine odaklanması gerektiğini belirleriz. Bu dört kavram birlikte çalıştığında işletmemizde müşteri memnuniyetinin arttığını, uzun vadeli kârlılığı ölçmeyi kolaylaştırdığını ve rekabet avantajı sağladığını gözlemleyebiliriz.
Sonuç olarak, yerel marketlerimiz, CRM, RFM analizi, Churn Analizi ve Müşteri Yaşam Boyu Değeri (CLV) analizlerini etkin kullanarak müşteri memnuniyetini artırabilir ve ulusal marketlerle daha güçlü bir şekilde rekabet edebilir. Bu yaklaşımlar, müşteri kaybını önlemenin ötesinde, müşterilerle daha güçlü bağlar kurarak uzun vadeli büyümeyi destekler.
Verilerle yönetim anlayışına sahip yerel perakendecilerimizin sayılarının artması dileğiyle…
Selim KILIÇ
5 Aralık 2024
