Bilindiği gibi, bazı müşteriler diğerlerine göre çok daha fazla kar etmemizi sağlarlar. Burada zor olan nokta bu müşterileri milyonlarca müşteri arasından nasıl belirleyeceğimizdir. “Data Mining” (Bilgi Madenciliği) programları bu işi yapmakta kolaylık sağlarlar. Tabii bu müşterileri bulmak tek başına yeterli değildir, bu müşterilere hitap eden kampanyalar hazırlamalı ve sonra da bu kampanyaların başarılarını sorgulamalıyız. Bu iş için de “Kampanya Yönetmeni” programlarını kullanırız. Bu ödevde bu iki kavramı anlatmaya çalışacağım.

Veri Ambarı: “Data Warehouse” Geleneksel veritabanında sadece operasyon için önemli olan bilgiler tutulmaktadır. Burada gereksiz bilgiler sistemde yavaşlığa sebep olacağı için istenmez. Veri ambarında ise operasyona önelik bilgiler dışında tarihçe bilgileri de tutulur. Genelde veri ambarına birçok sistemden bilgi aktarılır ve bütün bilgilerin bir yerde olması sağlanır. Veri Ambarları yönetime stratejik kararlar verme aşamasında yardımcı olmayı amaçlar, operasyona yönelik değildir.

Veritabanına göre pazarlama: “Database Marketing” Bilgisayar sistemlerindeki bilgilere göre müţteri kitlesi seçme ve onlara göre pazarlama stratejileri belirleme

Kampanya Yönetimi: “Campaign Management” Veri ambarı ya da pazarlama veritabanındaki bilgileri kullanarak müşterilere değişik kampanyalar sunmak ve bu kampanyaların başarısını ölçmektir.

Müţteri bölümleri: “Customer Segment” Veri ambarı içinden seçilmiş, aynı özellikte davranışlar sergilemesi beklenen ya da benzer özellikleri taşıdıklarına inanılan müşteri topluluğu

Kayıp: “Attrition, churn” Bir müşteri sizinle çalışmayı kestiği zaman, o müşteriyi kaybetmiş olursunuz. Pazarlama birimleri genellikle kayıp oranını azaltmaya çalışırlar, çünkü yeni bir müşteri kazanmak, eldekini korumaktan çok daha pahalıdır.

Doğru müşteri bülümleme yapabilmek için müşteriler hakkında birçok bilgiye ihtiyaç vardır. Müşterilerin tüketim alışkanlıklarını anlayabileceğiniz bilgileri kullanmanız gerekir. Her zaman için “ne kadar çok bilgi o kadar iyidir” felsefesi çalışmaz. Birçok bilgi arasında işe yarayacak olan küçük bir kısmını çıkarmak zordur.

Bununla birlikte, veri madenciliği de sihir değildir. Yıllardır istatistikçiler veri arasında belirli kalıplar bulmak için uğraşmaktadır. Bugün veri araştırma programları istatistiksel gerçekler ve makine öğrenme teknikleri ile donatılmış olarak bilgi arasından değerli sayılabilecek kalıpları çıkarmaya çalışmaktadır. Bu programlar birçok ticari veri ambarı sistemleri ile anlaşarak bu sistemlerdeki bilgilere ulaşabilmektedir.

Geçmişte, veri madenciliği programlarının gelişmesiyle birlikte, modellerin geliştirilmesi için istatistiksel analiz yapmaya gerek kalmayacağı inanışı vardı. Fakat bir analistin buldukları otomatik hale getirilememktedir. Modellerin doğruluğunun test edilmesi için hala analistlere ihtiyacımız vardır. Ayrıca, hiçbir bilgisayar programı bir insan beyninin yaratıcılığında olamayacağı için, bilgiler arasındaki daha önceden keşfedilmemiş kalıpların bulunması için hala insana ihtiyaç vardır.

• Hangi müşteriler büyük olasılıkla aboneliklerini iptal edecekler ?
• Bir müşterinin, posta satışı yoluyla, en az 100 dolarlık bir alışveriş yapma olasılığı nedir?
• Kimler yapılacak belirli bir öneriye olumlu cevap verebilir?

Mesela bir banka müţterisinin, hesabını sadece para çekmek için kullandığını varsayalım. Hesabına para yattıktan hemen sonra parayı borsaya ya da başka hesaplara aktarıyor olabilir. Bu da banka için bir kayıp oluşturmaktadır.

Bu tip müţterileri elimizde tutmak için, Kampanya Yönetim Programı yardımıyla, hesabındaki para miktarı belirli bir miktarı geçen müşteriler anında belirlenir ve o müşterilere E-Mail, telefon yoluyla ulaşıp yeni teklifler götürülebilir. Bu sayede müşteriler bankanın diğer ürünlerini de kullanmak yolunu seçebilirler.

Veri madenciliği yoluyla seçilen hedef müşterilerin getirisi rastgele yapılan seçimlerden daha iyi olmaktadır. Bu farkın fazla olması modelin gerçek datayı iyi yansıttığını gösterir. Aşağıdaki örnekte kampanya büyüklüğüne göre olası kazançları bulabilirsiniz. Bu tablo hazırlanırken kullanılan bilgiler şunlardır:

Bir müţterinin getirisi: $40,00