Pazarlama alanı, son yıllarda verilerin kullanımında benzeri görülmemiş bir artışa tanık oldu. Teknoloji ilerlemeye devam ettikçe işletmeler, tüketici davranışını anlama, kampanyaları optimize etme ve büyümeyi yönlendirmede verilerin muazzam değerini fark ettiler. Dijital kanalların, sosyal medya platformlarının ve e-ticaretin çoğalması, pazarlamacılara sunulan verilerin hacminde ve çeşitliliğinde katlanarak artışa neden oldu.

Pazarlamacılar, bu zengin veriden yararlanarak hedef kitleleri hakkında değerli içgörüler elde edebilir, ortaya çıkan trendleri belirleyebilir ve mesajlarını ve tekliflerini olağanüstü bir hassasiyetle uyarlayabilir. Gelişmiş analitik ve makine öğrenimi algoritmaları, pazarlamacıların müşteri tercihlerini derinlemesine araştırmasına olanak tanıyarak gelecekteki davranışları tahmin etmeye ve bireylerde daha derin bir yankı uyandıran kişiselleştirilmiş deneyimler sunmaya yardımcı olur.

Ya da en azından yapması gereken bu – etkili veri kullanımı, perakendeciler için hala önemli bir sorun olmaya devam ediyor. Perakende Temas Noktalarına göre, perakendecilerin %34’ü “merkezi olmayan” müşteri verilerini önemli bir engel olarak vurguluyor. Ayrıca perakendecilerin %30’u bu verilere erişmenin ihtiyaç duyanlar için uygun olmadığını ifade etti.

Perakendecilerin artık verilere ihtiyacı var, ancak etkin bir şekilde kullanılmazsa veriler işe yaramaz. Peki, perakendeciler verilerinden en iyi şekilde nasıl yararlanabilir? Bunun bir yolu, pazarlama liderlerinin %59’unun şu anda göz ardı edildiğini düşündüğü bir müşteri veri platformudur.

Pazarlama liderlerinin %54’ü, CDP’lerin daha iyi kalitede verilere yol açtığını söylüyor, işte böyle…

Modern e-ticaret dünyası, web sitesi etkinliği ve e-postalardan sosyal medya ve uygulamalara kadar artan sayıda müşteri temas noktasını kapsamaktadır. Bu kanalları bağımsız olarak ele almak, herhangi bir pazarlama departmanının düşmanı olan veri siloları oluşturabilir ve elbette müşteri alışkanlıkları ve eğilimleri hakkındaki verilerin genel kalitesini engelleyebilir.

CDP, bir şirketin temas noktalarından ve kaynaklarından müşteri verilerini toplayan ve birleştiren tek bir gerçek kaynağıdır.

Bir CDP, bir şirketin temas noktalarından ve kaynaklarından – ve hatta CRM’ler gibi eski sistemlerden – müşteri verilerini toplayıp tek bir merkezi veritabanında birleştiren tek bir gerçek kaynağıdır. Platform daha sonra, her müşteriye birleşik ve ayrıntılı bir genel bakış sağlamak için sıfır ve birinci taraf verilerini kullanarak bireysel 360 derecelik müşteri profilleri oluşturabilir.

Sıfır taraf verileri, müşteri tarafından gönüllü olarak sağlanır ve anketler, pop-up’lar ve tercih merkezleri gibi cihazlar kullanılarak toplanır. Bu sayede markalar, indirim kodları gibi teşvikler karşılığında müşterinin ne tür bilgiler almak istediğini ilk elden duyabiliyor. Birinci taraf verileri, müşterilerin hangi ürünlere baktığı, hangi gönderileri beğendiği ve söz konusu ürünlere ne kadar süreyle baktığı gibi özellikleri gösteren bir perakendecinin web sitesi, uygulamaları ve sosyal medyasındaki müşteri etkinliğini detaylandırır.

Pazarlamacılar, müşteri profillerindeki bu eyleme dönüştürülebilir verileri denetleyerek, hem bireysel hem de hedef kitle düzeyinde çok daha kişiselleştirilmiş, alakalı ve “temas halinde” kampanyalar sunabilir.

Perakende liderlerinin %86’sı, bir kez uygulandıktan sonra CDP’lerin kalitesini ve etkisini ölçmek konusunda kendinden emin

Pazarlamacılar için gıpta ile bakılan kutsal kase, kendilerini CEO’ları için güvenilir bir gelir ortağı olarak konumlandırmaktır – genellikle üst düzey liderlik ekibi tarafından kampanyaların, içeriğin ve daha da önemlisi kampanyaların yatırım getirisini (ROI) kanıtlamaları yönünde bir talep ve beklenti vardır. , teknoloji bunu kolaylaştırmak için kullanılıyor.

Merkezi bir veri merkezine sahip olan pazarlamacılar, her pazarlama faaliyetinde dönüşüm oranlarını analiz etmek ve yatırım getirisini belirlemek için istatistiklere ve kanıtlara parmaklarının ucunda sahiptir. Örneğin CDP, bir müşteriyi herhangi bir dönüşüm noktasına götüren faktörlerin ayrıntılı bir zaman çizelgesini oluşturan pazarlama ilişkilendirme analitiği sağlayabilir. Bu, pazarlamacıların dönüşümü hem belirli noktalarda hem de tüm satış ve pazarlama süreci için ölçmesine yardımcı olur.

Merkezi bir veri merkezine sahip olan pazarlamacılar, dönüşüm oranlarını analiz etmek ve yatırım getirisini belirlemek için istatistiklere ve kanıtlara parmaklarının ucunda sahiptir.

Yapay zeka tarafından desteklenen ve insan zekası ile birleştirilen platform, aynı zamanda hangi stratejilerin işe yaradığına ve nelerin iyileştirilebileceğine ilişkin rehberlik ve tahmine dayalı analiz sunarak süreçte müşteri sadakati, kayıp ve dönüşüm oranlarının ana hatlarıyla belirlenmesine yardımcı olabilir. Tüm bunlar, CDP’nin aynı zamanda kendi ROI’sini kanıtlamasına olanak tanır.

Kıdemli pazarlamacıların %39’u CDP’nin ne olduğunu bilmiyor ve %59’u gözden kaçırıldığını düşünüyor — perakendeciler verilerinden en iyi şekilde yararlanmak için hızlı hareket etmelidir

CDP’ler e-ticaret ve pazarlamaya damgasını vurdukça, bu alanda rekabet hızla artabilir. Müşteri beklentileri sürekli değişiyor, kişiselleştirilmiş e-postalar ve hedeflenen sosyal medya gönderileri artık pazarlama iletişiminde (özellikle en iyi markalar tarafından) bir formalite haline geliyor.

Bunların hepsi CDP’ler tarafından yürütülüyor. İletişimi uyarlamak ve etkisini ölçmek için gerekli müşteri verilerine veya bunu gerçekleştirmek için teknolojik yeteneğe erişim olmadan, pazarlamacıların etkili kampanyalar yürütme becerileri engellenir.

Aynı şekilde, pazarlamacılar bir CDP’nin yeteneklerinin farkında değilse veya şirketler onu kullanmaktan kaçınıyorsa, bu sadece rakiplerin daha da uzaklaşmasına izin veriyor. Bir CDP’nin sunduğu içgörü ve otomasyon yetenekleriyle, bir şirket yoksa, bu neredeyse hiç adil olmayan bir oyun alanıdır. Ve eğer teknolojiyi benimsemekte geç kalırlarsa, lider sürüyü yakalamaya çalışıyorlar.

Bir CDP, pazarlamacılara hedef kitleleri hakkında daha derin bir anlayış kazanmalarını sağlayan merkezi bir kaliteli veri platformu sağlar.

Bir CDP, pazarlamacılara hedef kitleleri hakkında daha derin bir anlayış kazanmalarını sağlayan merkezi bir kaliteli veri platformu sağlar. Hem kendi stratejilerinin hem de teknolojinin yatırım getirisini kanıtlayarak pazarlama departmanının değerini göstermesine olanak sağlayan kanıtı sağlar.

Pazarlamacıların yaklaşık beşte ikisinin bir CDP’den haberi bile olmadığını gösteriyor. Veri yarışı kızıştıkça, bir CDP’yi tanımak, onlara kampanyalarını hızlandırma ve nihayetinde büyümeyi artırma konusunda bir avantaj sağlayabilir.

Önceki iki makalemde – Veri liderleri şirkete katkılarını azaltmadan maliyetleri nasıl azaltabilir ve Azaltın, yeniden kullanın ve geri dönüştürün: Veri kullanımınız ne kadar verimli? – Maliyetleri azaltmak ve verimliliği artırmak için liderlerin neler yapabileceğine odaklandım. Ama şimdi bazı potansiyel yanlış adımları dile getirmenin zamanı geldi.

Bunlar, diğer liderlerin yaptığını gördüğüm veya benim yaptığım üç hata. Bunların meydana geldiği koşullar, normalde baskı altında hisseden ve önerdikleri değerin kısıtlandığını göremeyen bir işletmeden gelir.

Aşağıda, maliyet tasarrufu için bu ‘fırsatların’ her birinin genellikle yanlış ekonomiler olduğuna inandığımı ana hatlarıyla açıklayacağım: tasarruf vaat ediyor ama gerçekte ya gelecekte daha fazla maliyete yol açıyor ya da elde edilen herhangi bir maliyet tasarrufundan daha fazla sağlanan faydayı azaltıyor. Paydaşların bu eylemi gerçekleştirme baskısı altındaysanız, her birinin kaçınmaya veya meydan okumaya değer olduğunu kabul edeceğinizi umuyorum.

Tüm bu personel maliyetlerinden kaçınmak için dış kaynak kullanalım

Maliyet düşürücülerin daha büyük veri, içgörü veya analiz ekipleri gördüklerinde popüler hedeflerinden biri, istihdam edilen personel sayısıdır. Birçok işletme için en büyük maliyet kalemi personel alımıdır. Dolayısıyla daha az personel ile hedeflerine ulaşma potansiyelini gözden geçirmeleri doğaldır. Ayrıca, finans liderleri, bunun yerine dışarıdan temin edilen isteğe bağlı hizmetleri kullanarak “maliyetleri değişkenleştirme” (sabit maliyetleri değişkene çevirme) potansiyelinden etkileneceklerdir.

Veri ekipleri içindeki veri bilimcileri ve veri mühendislerinin yüksek maliyetlerine rağmen, bazen gizemleri sayesinde bundan korunurlar. İş dünyası liderleri bile bu tür rollerin doldurulmasının zor olduğunu ve yeteneklerin talep edildiğini duymuşlardır. Gördüğüm en sık hedef, pazar araştırma ekipleri, yakından takip edilen veri kalitesi, veri yönetimi veya seksi yeni iş unvanları verilmemiş diğerleri tarafından takip ediliyor.

Paydaşların bunun neden yanlış bir ekonomi olduğunu anlamalarına yardımcı olmak için deneyimli veri liderlerinin bu tür ekiplerin kattığı değeri proaktif bir şekilde hayata geçirmesi gerekir. Hem şirket içi araştırmacıların katabileceği değer konusunda farkındalığı artırma hem de teknik arka oda rollerini koruma gereğini daha önce paylaşmıştım.

Veri liderlerinin, yalnızca bu hizmetleri satın alırken nasıl ekstra maliyetlere ve daha düşük kaliteli teslimata maruz kalabileceğini paylaşması da faydalı olabilir. Bunu deneyen herhangi bir liderin, alan bilgisi eksikliğinden ve tekerleği her seferinde yeniden icat etmekten kaynaklanan yeniden işleme savaş hikayeleri olmalıdır.

Veri satın almayı bırak, elimizdekilerle yetin

Analitik ekiplerini incelerken fasulye sayaçları tarafından sıklıkla fark edilen bir diğer büyük maliyet kalemi, harici veri satın alma maliyetidir. Dolayısıyla, son zorluğun tersine, veri liderleri kendilerini bu maliyetli harici sözleşmeleri sona erdirme baskısı altında bulabilirler. Bir kez daha, göründüğü kadarıyla bu, özellikle müşteriler vb. üzerinde büyük dahili veritabanlarına sahip kuruluşlar için anlamlı olabilir.

Karar verme veya veritabanı pazarlama ekipleri, genellikle bu maliyet düşürme fikrinin başlıca kayıpları olacaktır. Çalışmalarının doğası, her türlü dış veriyi gerektirebilir (olasılık havuzları, bastırma dosyaları, veri geliştirme/yükleme kaynakları). Ayrıca, geçmişte bu sözleşmelerin tedarikçilerin vurguncu gibi görünmesi nedeniyle genellikle kötü yönetildiği/meydana geldiği de doğrudur.

Bunun yanlış bir ekonomi olduğunu nasıl kanıtlayabileceğini anlamak için, veri liderlerinin başkalarını genellikle gizli olan maliyetlere yönlendirmesi gerekir. Bunlar, pazarlama faaliyeti için azalan hacmi, düzenleyici para cezaları riskini, getiri düzeyini veya ‘kaçışları’ içerebilir. Aslında bunlar daha az görünür bir buzdağının görünen kısmı, çünkü bu tür verilerin eksikliği veri kalitesini düşürür ve yanıltıcı modellere ve kararlara yol açabilir.

Burada bulduğum en iyi taktik, veri sağlayıcılarla daha sıkı pazarlık yapmaktır. Gerekli verileri belirlemek için eşleştirme egzersizlerinde ısrar edin. Orijinal veri kaynaklarına ve güncelliğe tam şeffaflık gerektirir. Maliyeti gözle görülür şekilde azaltmak için minimum kullanım hedeflerini reddedin veya azaltın.

Şu anda eğitim veya istihdamı karşılayamayız

İşe alımın dondurulması, maliyetleri daha iyi kontrol etmesi gereken işletmelerde çok yaygın bir tepkidir. Bazı açılardan, sınırlı fonların daha fazla yağmalanmasını önlemek için asma köprüyü hızla yukarı çekmenin çok mantıklı bir yolu.

Bununla birlikte, pazarlığa açık olmayan kapsamlı bir ferman, nadiren durumun akıllıca yönetilmesini sağlar. Veri liderleri, neden istisnaların olması gerekebileceği konusunda savunma yapmaktan vazgeçmemelidir.

Ayrılan personeli yeniden doldurma ihtiyacı, özellikle veri bilimi veya veri mühendisliği ekipleri olmak üzere veri ekiplerinde şiddetli bir şekilde hissedilir. Bunun nedeni, bu tür uzmanlık işlevlerindeki personel devir hızının yüksek olmasıdır. Bu tür ekipleri büyüten veya yöneten kişiler, her zaman başka yerlerdeki fırsatlara baktıklarını ve gelişmeye nasıl devam edeceklerini bileceklerdir.

Yeteneğe karşı savaş hala devam ederken, ayrılan diğer kişilerin fazla işlerini karşılamak için uzman personel bırakan işletmeler, yakında onları da kaybedecek. Böyle bir iyi niyetin sürmesini beklemekle talep paçayı sıyıramayacak kadar yüksek.

Sürekli öğrenmeyi gerektiren ve gelişme fırsatları nedeniyle personeli mevcut işverenlerinde kalmaya çeken bir uzmanlıkta bu yaklaşım çılgınca.

Eğitim ve diğer beceri geliştirme kaynaklarını kesmek, gerçekten yüzünüze inat burnunuzu kesmenin bir örneğidir. Veri liderlerinin, üst düzey yöneticilerini bu konuda eğitme konusunda proaktif olmalarını öneriyorum. İdeal olarak, herhangi bir işe alımın dondurulmasından önce, hem ekip çıktısından elde edilen katma değer örneklerini hem de günümüz piyasasında bu tür becerilerin nadirliğini paylaşmaları gerekir.

Personel kaybederlerse, iş yükünü azaltmak için radikal önceliklendirme konusunda ısrar etmeleri gerekir. Veri personeline aşırı yük bindirip daha fazlasını kaybetmek yerine daha az ama iyi iş yapın.

Bu sahte ekonomilerden hangisine meydan okudunuz?

Nasıl yaptım? Şu anda işinizde bu zorluklardan en az birini fark ettiniz mi? Yukarıdaki zorluklardan biriyle karşılaştıysanız, buna etkili bir şekilde nasıl karşı koydunuz (eğer yaptıysanız)? Bu tür sahte ekonomilerin nasıl ortaya çıkarılacağına dair daha iyi başka fikirler memnuniyetle karşılanacaktır. Topluluğumuza yardımcı olmak için memnuniyetle paylaşacağım.

Bu üç gönderinin ötesinde, bu küresel ekonomik gerileme sırasında başka hangi zorluklarla karşılaştınız? Sizden maliyetleri düşürmeniz nasıl istendi (eğer aldıysanız) ve çözüm olarak ne işe yaradı? Lütfen bana bildirin, bu zor zamanlarda topluluğumuza yardımcı olacak en iyi fikirleri memnuniyetle paylaşacağım.

Geçmiş durgunluklar sırasında öğrendiğim dersleri anımsatan son yazımın ardından, erken dönem çevreci sloganı “azalt, yeniden kullan, geri dönüştür” aklımda kaldı. Son gönderimdeki iş yükü ve takım düşüncesinin ötesinde, bu yaklaşımların verilere nasıl uygulanabileceği konusunda kafa yormaya başladım.

Böyle bir derin düşünme, bu yüzyılın bazı bolluklarının belki de bir tuzağa dönüştüğünü anlamama da neden oldu. Demek istediğim, kullanılabilir bilgi işlem gücündeki büyüme ve büyük veri depolamanın karşılanabilirliğindeki artış.

Şimdi, lütfen bir Luddite olduğumu düşünmeyin. Bu teknolojik buluşların hiçbirinden pişman değilim. Ancak kıtlık genellikle buluşun anası olduğundan, karşı nokta kesinlikle arz bolluğunun tembel düşünceye veya durağanlığa yol açabileceği olmalıdır.

Veri kullanımımız hakkında nasıl farklı düşünebiliriz?

Böyle bir tuzağa düşmekten kaçınmamıza ve süreçte potansiyel olarak paradan tasarruf etmemize yardımcı olması için, bir dizi yakınsama gücüne dikkat etmenizi öneririm. Bugünlerde kuruluşlar ve liderleri, bir takım beklentiler ve kısıtlamalarla ilgilenmek zorunda.

Sadece üçünü arayayım:

• Birincisi, enerji tüketimi (veri merkezleri ve dolayısıyla veri depolama ölçeği dahil) ile ilgili çevresel kaygılar.
• İkinci olarak, özellikle kişisel verilerin uygunsuz kullanımını engellemeye yönelik etik ve veri koruma kaygıları ve düzenlemeleri.
• Üçüncüsü, azalan bütçe ve kaliteyi veya çıktıyı düşürmeden maliyetleri düşürmenin yollarını arayan organizasyonel arayış dahil olmak üzere ekonomik gerçekler.

Bugünün veri liderlerinin beklentilerinin ağırlığı altında bunalıma girmektense, bunları klasik bir venn diyagramı olarak görmenizi tavsiye ederim. Başka bir deyişle, bunların örtüşen ilgi alanları olduğuna inanıyorum. Veri liderlerinin, üçünü de aynı anda ele almanın meşhur ‘tatlı noktasını’ hedeflemesi gerektiğini öne sürmek.

‘Azalt, yeniden kullan, geri dönüştür’ yaklaşımına ilham veriyor

Öyleyse, bu konudaki ilk düşüncelerimi ortaya koymama izin verin – tam veya akıllıca olmaktan çok uzaklar, ancak umarım daha iyi bir çözüme giden yolu düşünen daha iyi beyinlere giden yolu gösterirler. Yukarıda tanımlanan üç farklı endişeyi ele almanın üç yolu olabileceğine inandığım şeyi paylaşmak için yukarıdaki ifadeyi bir çerçeve olarak kullanacağım.

1. Veri kullanımınızı azaltın

‘Büyük Veri Şehri’ yolundaki sarı tuğlalı yolun o kadar aşağısındayız ki, böyle bir başlık sapkınlık gibi geliyor, değil mi? İyi bir şirkette olduğumu düşünmeme rağmen, Dr. David Speigelhalter bile “The Art of Statistics“ adlı kitabında analistlerin verileri örneklemesi gerektiğinde istatistiksel düşünmenin daha sağlam olduğu yolları paylaşıyor. Ben sadece, belki yardımcı olur diye, her şeyi akılsızca depolamaya geçtiğimizi öneriyorum.

Bu zihniyetin yukarıda listelenen üç topluluğun da endişelerini ihlal ettiğine inanıyorum. Asla kullanılmayacak verileri depolayan veri sunucusu çiftlikleri tarafından ne kadar enerjinin boşa harcandığını (ve karbon saldığını) kim bilebilir?

Asla kullanılmayacak verileri depolayan veri sunucusu çiftlikleri tarafından ne kadar enerjinin boşa harcandığını (ve karbon saldığını) kim bilebilir?

Ayrıca, müşterilerinin ihtiyaçlarını karşılamak için hangi verilere gerçekten ihtiyaç duyulduğuna ilişkin düşünce biçimlerini kökten değiştirmek yerine, çok sayıda kuruluşun GDPR’den ‘hayatta kaldığını’ kesinlikle biliyorum. Bu, yalnızca bulut sağlayıcı aboneliklerinin artan maliyetlerinde tasarruf etmek için bir fırsat olmalıdır.

Bu pek çok kişi tarafından hoş karşılanmayacak olsa da, BI için işe yaradığını gördüğüm şekilde temellere geri dönmenizi tavsiye ederim. Bugünlerde çoğu kuruluşun çok fazla kontrol paneli ve raporu var. Çoğu, kararları ve eylemleri yönlendirmek için kullanılmıyor.

Böylece BI liderleri, periyodik budamanın gerekli olduğunu öğrendiler. Panoların otomatik olarak yayınlanmasını durdurun ve kimin şikayet ettiğini görün. Bu tür bir düşünce, kullanılmayan verileri silmek için de kullanılabilir. Analistleri ya sonunda planladıkları analiz/model oluşturma aşamasına geçmeleri ya da ‘her ihtimale karşı’ tutulan verileri kaybetmeleri için zorlayın. Ardından maliyet tasarrufunu hesaplayın.

2. Diğer gereksinimleri karşılamak için verilerinizi ve veri kümelerinizi yeniden kullanın

Bill Shamrzo’nun “Veri, Analitik ve Dijital Dönüşüm Ekonomisi” adlı kitabındaki faydalı içgörülerden biri, yeniden kullanım fırsatlarına dikkat etmekti. Bill’in bu ipucuyla kastettiği şey, verileri veya analitiği yeniden kullanma fırsatlarını tespit etmektir – son yazımda analitik dünyasında ikincil araştırma türü düşünme için yaptığım çağrıya benzer.

Geçenlerde podcast’im için bir veri lideriyle röportaj yapıyordum ve siloların dışında düşünme ihtiyacından bahsetti. Rol, işlev, iş, sektör ve coğrafya açısından miyop düşünmenin risklerini belirledi.

Analistler ve veri bilimcilerin, verilerin ve mevcut analitiğin yeniden kullanımını en üst düzeye çıkararak değer yaratma konusunda dikkatli olmaları gerekir. Diğer iş zorluklarına yardımcı olabilecek aktarılabilir süreçleri, müşteri anlayışını, modelleri, dönüşümleri ve içgörüleri belirlemek.

Buradaki iyi disiplin, ortak bir modelleme veri seti geliştirmek olabilir. Hâlâ bir veri gölünde veya benzer bir yaklaşımda tutulan daha geniş veri havuzundan çizim. Dar, yüksek kaliteli bir veri kümesiyle başlayıp ona yalnızca değer katan değişkenler olarak ekleyerek bir tür kurumsal hafıza geliştirmek.

Ancak bağlamı açıklarken veya çıkarımları belirlerken önemli olduğu kanıtlananları da içerir. Bu daha küçük veri kümesi için performansı optimize etmenin daha az maliyetli olmasının yanı sıra, analistlere ne kullanmayı düşünecekleri konusunda fikir vermeye yardımcı olur.

3. Bilimsel yöntemi uygulayarak verilerinizi geri dönüştürün

Customer Insight Leader podcast’indeki misafirlerimin bir kısmı bilim geçmişinden geldi. Sadece bilim dereceleri veya doktoralar değil, bazı durumlarda akademide başarılı kariyerler.

Bu tür veri liderleriyle konuştuğunuzda, veri bilimi işlevlerine getirebilecekleri titizliğin bir kısmını fark etmeye başlarsınız. Enda Ridge’in faydalı pratik kitabı “Guerrilla Analytics”teki tekrarlanabilir sonuçlar üreten bir iş akışı çağrısına çok uygun.

Akademi içinde, en azından yayınlanmış hakemli araştırmalara odaklananlar için, bilimsel yönteme daha fazla odaklanılabilir. Bu, güçlü bir geri bildirim döngüsüne sahip bir metodolojidir. Sadece bir model dağıtmak ve ardından bir sonraki projeye geçmek değil. Bunun yerine, böyle bir müdahalenin etkisinin/sonucunun ve devam eden etkinliğinin doğru veri toplamasını sağlamak.

Bu endişeler, çoğunlukla gelişmiş istatistiksel sağlamlık hedefiyle dile getirilir. Ama aynı zamanda bir maliyet tasarrufu açısı da var. Geçmişe dönük incelemeler gibi törenlerin kullanımıyla birlikte etkili geri bildirim döngülerinin uygulanması, gelecekteki varsayımları, analitiği ve modelleri geliştirecek ve genellikle sıfırdan araştırma yapmak için harcanan zamanı azaltacaktır.

Dağıtılan tüm modellerin/veri ürünlerinin performansının sürekli izlenmesi, bunların ne zaman yeniden inşa edilmeleri gerektiğini de otomatik olarak belirleyebilir. Bu da hem faydalarda fark edilmeden azalmayı önlemek hem de hala çalışan yerlerde gereksiz yeniden yapılandırmalardan kaçınmak açısından maliyet tasarrufu sağlar.

Tamam, bu doğru olmayacak ama ne işe yarayabilir?

Yukarıdakileri bugünlerde çok daha az uygulamalı biri olarak paylaştığımın acı bir şekilde farkındayım. Müşterilerim ve arkadaşlarımla düzenli olarak konuşurum, ancak bu, bir veri veya analitik işlevini yönetmeye devam etmekle aynı şey değildir.

Dolayısıyla, yukarıdaki düşüncemin ana hatlarıyla belirtildiği gibi uygulanabileceğini iddia etmeyeceğim. Ekiplerin, süreçlerin, organizasyonların ve aslında dünyanın o kadar basit olmadığının farkındayım. Ama umarım kendi düşünce sürecimi sizinkine ilham verecek kadar iyi açıklamışımdır.

Aksiyona yakınsınız. Kendi veri ekipleriniz var veya bunların içinde çalışan bir uzmansınız. Ne önerirsiniz? Veri kullanımımızda daha sürdürülebilir ve etik olurken burada tasarruf etmenin pragmatik fırsatları nelerdir? Harika fikirlerinizi duymak için sabırsızlanıyorum. Bunları uygulayarak kuruluşunuza ne kadar tasarruf ettiğinizi duymak da harika olurdu.

Bu parça, orijinal olarak customerinsightleader.com’da yayınlanan bir makaleden uyarlanmıştır.

Müşteri deneyimi liderlerinin en son MyCustomer anketinin bulguları, organizasyonel siloların ve şirket kültürünün CX programının başarısının önündeki en büyük engeller olmaya devam ettiğini ortaya koyarken, bütçeler ve yatırımla ilgili endişeler hızla artıyor.

Belirsiz Bir Ekonomide Müşteri Deneyimi Liderliği araştırma raporu, CX programlarının potansiyellerini gerçekleştirmesini engelleyen en büyük engelleri ortaya çıkarmak amacıyla sektördeki en iyi ve en parlak müşteri deneyimi liderlerinden 143’ünün beyinlerini seçti.

Avrupa Müşteri Deneyimi Organizasyonu (ECXO) ile işbirliği içinde yayınlanan bulgular, bütçelerin/yatırımların, yanıtlayanlarımız arasında en keskin endişe artışını gördüğünü ortaya koydu. 2020’de yalnızca %15’i bunu bir endişe olarak belirtiyor.

İngiltere’nin enflasyon, tedarik zinciri sorunları ve sürekli durgunluk tahminleriyle vurduğu mevcut ekonomik belirsizlik göz önüne alındığında, liderlerimizin bu finansal endişeleri paylaşması şaşırtıcı değil.

Gerçekten de CX alanı, son zamanlarda, yatırım getirisini kanıtlamaktan etkili maliyet düşürmeye kadar her konuda uzman ipuçları ve tavsiyelerle çalkalanıyor – hepsi de azalan bütçe beklentisiyle.

Peki müşteri deneyimi liderleri bütçelerinin kısılmasını önlemek için ne yapabilir?

Susma ya da susma zamanı

Smith+Co Consultancy’nin kurucusu Shaun Smith için cevap basit: “Marjlar baskı altındayken ve maliyetler yükselirken, her departmandan bütçesini gerekçelendirmesi ve mümkün olan yerlerde maliyet tasarrufu yapması istenecektir. Bu, CX departmanlarının değerlerini kanıtlaması gerektiği anlamına gelir. Bu, özellikle finansal olmak üzere, eylemler ve sonuçlar arasında çok daha iyi bir görüş açısı gerektiriyor.”

ECXO’da müşteri başarısı danışmanı ve Fransız büyükelçisi olan Sue Nabeth Moore da müşteri başarısının önemine ve CX ekiplerinin değerlerini göstermesine kesin olarak inanıyor. “Müşteri başarısında, liderlerin bütçelerini korumak ve hatta artırmak için değerlerini kanıtlamaları gerekiyor” diye vurguluyor.

Bununla birlikte, bir şey söylemek ve bir şey yapmak çok farklı iki şeydir ve iş CX’e geldiğinde, ekipler genellikle yatırım getirilerini kanıtlamakta zorlanırlar.

Moore için bu sorun, Müşteri Deneyimi ve CS ekiplerinin güçlü yönlerine göre oynamamalarından ve yanlış ölçümlere odaklanmalarından kaynaklanıyor – ancak işlerin doğru yönde değişmeye başladığına dair işaretler var.

“Şimdiye kadar, birçok müşteri başarı metriği elde tutma gibi göstergeler veya riski azaltan negatif göstergeler, örn. riskli müşterilerde tasarruf ve kayıp azaltma. Bu risklerin pek çoğu şirketin farklı bölümlerinde yatmaktadır, örneğin uygun olmayan müşteriler, kötü ürün, kötü hizmet, sözü yerine getirmemek vs. Bu nedenle CS’nin etkisini kanıtlamak zor olmuştur.

“Ancak CS liderleri, şirketin kârlılığına ve kârlılığına bağlanan veriler aracılığıyla, etkileri etrafında hikaye anlatma becerilerinde olgunlaşmaya başlıyor. Örneğin, birçok müşteri başarısı lideri, müşterileri elde tutma ve genişletme kapasitesini ölçen NRR (net gelir elde tutma) metriğine sahiptir veya bu metriğe katkıda bulunur. Bir SaaS veya abonelik tabanlı işletmenin sağlığını belirlemek için temel ölçütlerden biri olarak yatırımcılar tarafından yaygın olarak kullanılır.

“Ancak CS liderleri, örneğin hizmet maliyetinden ziyade CLTV’yi ölçerek karlılık üzerindeki etkilerini ölçmekte hâlâ mücadele ediyor. Liderler, elde tutma, kayıp azaltma, yukarı satış ve çapraz satış, şirket içi uyumun finansal faydaları ve CS personelini elde tutmanın ve geliştirmenin finansal faydaları gibi temel finansal ölçütler aracılığıyla etkilerini ve yatırım getirisini kanıtlamaya odaklanmalıdır.”

NTT müşteri hizmetleri kıdemli yöneticisi ve ECXO’nun kurucu üyelerinden Steve Belgraver, ayrıca CX’in yatırım getirisi üzerindeki kanıtlanmış etkisi ile liderlerin bunu etkili bir şekilde sergileyememeleri arasındaki kopukluk hakkında yorum yaptı.

“CX’in kâr hanesini etkileyeceğini öngören çoğunluk ile gerçekten ölçen ve izleyen birkaç kişi arasındaki fark, yüzleşen bir gerçektir.

“Müşteri Deneyimi programlarının yatırım getirisi, genellikle üst düzey yöneticiyi dahil etmenin ve müşteri odaklılığı aktif olarak yönlendirmenin en etkili yollarından biri olarak lanse edilse de, çoğu zaman sorumluluk aslında bir organizasyon silosunda – genellikle pazarlama departmanında” kalır.

Belgraver için müşteri deneyimi liderlerinin bu silodan kaçınmasının en iyi yolu, şirket hedeflerini bireysel hedeflerle uyumlu hale getiren daha sofistike bir strateji benimsemektir.

“İdeal olarak, kuruluşlar stratejik amaçlarını her mali yılın başında, süreci en baştan tetikleyerek, bireysel performans KPI’ları ile güçlendirilmiş iş hedeflerinin iç içe geçmiş bir hiyerarşisini oluşturacak şekilde basamaklandırarak yeniler. Yatırım Getirisi iş senaryosunu açık ve ikna edici bir şekilde bireysel hedeflere ve görevlere dönüştürmek, herkesin aynı yöne gitmesini sağlamaya yardımcı olacaktır.”

Verilere ve içgörülere yatırım yapmak

Gelecekteki şirket desteğini sağlamak için ROI’nin bu kadar önemli hale geldiğini kanıtlarken, müşteri deneyimi liderlerinin yatırım planlarının veri ve içgörü odaklı olduğunu görmek belki de şaşırtıcı değil.

Yanıt verenlerin üçte birinden fazlası (%35) Müşterinin Sesi araçlarına yatırım yapmayı beklediklerini ve bu araçların en popüler araçlar haline geldiğini söyledi. Ancak hemen ardından müşteri yolculuğu analitiği (%32) ve CRM ve müşteri veri platformları geliyor (her ikisi de %29 oranında rapor edildi).

Verilere (özellikle CRM, CDP ve analitik) ve içgörüye (Müşterinin Sesi) yönelik bu odaklanmanın, müşteri gereksinimlerini ve sonuçlarını daha iyi anlama ve değer ile yatırım getirisini gösterme ihtiyacını büyük ölçüde yansıttığı tartışılabilir.

Yonder’de baş müşteri sorumlusu ve ECXO’nun kurucu üyesi ve kıdemli danışmanı Susanne Fries-Palm şunları belirtiyor: “CXO programınız için bir bütçeye sahip olmak istiyorsanız, olumlu sonuca işaret edebiliyorsanız güçlü bir avantajınız var. varsayımlar yerine gerçekler ve rakamlar.”

Sözlerine şöyle devam ediyor: “Verilere ve içgörülere odaklanma, kuruluşların müşterilerini daha iyi anlama ve bu bilgileri müşteri deneyiminde iyileştirmeler sağlamak için kullanma ihtiyacından kaynaklanıyor. Bu teknolojilere yatırım yapmak, kuruluşların müşteri verilerini toplayıp analiz etmesine, fırsatları belirlemesine olanak tanır. geliştirmek ve müşteri deneyiminde olumlu bir değişiklik sağlamak için.”

ECXO’nun kurucusu Ricardo Saltz Gulko şunları ekliyor: “Verilerin müşterilerimizi daha iyi anlama yeteneğimizi yönlendirdiğini hepimiz biliyoruz. B2B’de doğru müşteri verileri ve duyguları tarafından yönlendirilmeyen herhangi bir temel yolculuk haritalaması, özellikle yolculuk düzenleme ve profesyonel yolculuk haritalamalarında minimum değere sahiptir.

“VoC, birçok şirketin müşteriler, müşteri deneyiminin temelleri ve geri bildirim döngülerini yeterince kapatmanın önemi hakkında daha fazla bilgi sahibi olması için doğal bir kazanım ve sonuçtur.

“Teknoloji edinimi, müşteri deneyimi pazarının daha hızlı ilerlediğini ve her büyüklükteki şirketin müşterilerinin ihtiyaçlarına eskisinden daha fazla odaklandığını gösteriyor.”

Ancak Shaun Smith’in, teknoloji yatırımının şu anda karşı karşıya oldukları zorluklara sihirli bir çözüm olacağını umanlara bir uyarısı var.

“Müşteri Deneyimi liderleri, bütçeleri gerekçelendirmek için müşteri deneyimini ölçmek ve bunun YG ile nasıl bağlantılı olduğunu göstermek konusunda çaresiz. Sorun şu ki, bir VoC platformu satın almanın bunu otomatik olarak yapacağını düşünüyorlar veya satıcılar tarafından ikna ediliyorlar – ancak bizim görüşümüze göre, onu en iyi nasıl ve ne sıklıkta ölçeceğinize karar vermeden önce neyin önemli olduğu konusunda net olmanız gerekiyor.” notlar.

“İdeal olarak, temel itici güçleri belirlerseniz, yalnızca operasyonlarınızı ölçmek yerine onların görüşlerini gerçekten öğrenmek istediğiniz durumlar dışında müşterilerden geri bildirim istemek zorunda kalmamalısınız. Müşteriler, her işlemin hemen ardından bir metin veya e-posta alma eğiliminden giderek daha fazla yoruluyor ve rahatsız oluyor. Bu gerçek VoC değil, tembel bir kalite kontrol.”

Bir sorundan kendi yolunuzu harcamaya çalışma eğilimi olsa da, yatırım getirisi sorununun çözümü hiç de (teknik) bir çözüm değilse? Ya CX programı yatırım getirisinden yararlanmanın en iyi yolu daha ihtiyatlı bir yatırımsa? Nuance Communications’ın baş pazarlama müdürü ve ECXO’nun kurucu ortağı ve elçisi Sylvia Lohr kesinlikle öyle düşünüyor.

“Müşteri Deneyimi ve maliyetlerden bahsederken şirketlerin yatırım getirisinin nereden geldiğini anlamaları ve son olarak da müşterilerin yaşam boyu değerlerini anlamaları gerekiyor. Şirketler, saf pazarlama ve satış maliyetlerinin yanı sıra, teknoloji ve insana yaptıkları yatırımları da gözden geçirmeli ve mevcut ihtiyaçlarına göre ayarlamalıdır.

“Aşamalı planlamaya başlamalı ve kısa, orta ve uzun vadeli hedefler belirlemeliler. Bu, kısa vadede yardımcı olabilecek, ancak orta ve uzun vadede çok daha verimsiz ve pahalı hale gelecek, uygulaması hızlı teknik ürünlere yatırım yapmaktan kaçınacaktır.”

Yaklaşım ne olursa olsun, Futurelab Experience CEO’su Kari Korkiakoski, müşteri deneyimi yönetiminin artık adım atması gerektiğine inanıyor. “CX’in değer sunması gereken aşamaya geliyoruz” diye vurguluyor. “CX’in sayıları göstermesi gerekiyor.”

Düzeldiği bu zamanlarda, veri ve analitik liderlerinin bile maliyetleri düşürmesi gerekiyor. Son yıllarda birçok işletme, veri bilimine veya yapay zekaya büyük yatırımlar yaptı. Artık tüketici harcamaları küresel olarak düşüşte olduğuna göre, bu işletmelerin liderlerinin bu tür bütçeleri kısması gerekiyor.

Birkaç yıl önce, veri liderlerinin karşılaştığı zorluk, ilk yatırımın geri dönüşünü göstermekti. Bugünkü mesele bunun ötesine geçiyor. Veri liderlerinin hem maliyetleri düşürmesi hem de kuruluşlarına kattıkları değeri kanıtlamaya devam etmesi gerekiyor.

Bu nasıl mümkün olabilir? Neyse ki, bu durum yeni değil. Çoğu zaman kısa anıların olduğu bir dünyada yaşıyoruz. Tüm bu tür krizler yeni zorluklarmış gibi davranmak. Daha ziyade, veri liderlerinin geçmiş durgunluklarda karşılaştığı zorluğun bugünün versiyonu.

Yani, 1980’lerin başı, 1990’lar ve daha da kötüsü 2008-2009 mali krizi (“büyük durgunluk”) sırasında. Aramızdan birkaç “yaşlı osuruk”, bu zamanların en az birinde veri ve analitik ekiplerine liderlik ediyordu. Bu nedenle, bu gönderide, o dönemlerde yardımcı olduğunu bulduğum ilkeleri paylaşmama izin verin.

Geçmiş durgunluklar boyunca önde gelen veri ekiplerinden öğrenmek

1980’lerin başındaki durgunluk sırasında bir veri ekibine liderlik etmememe rağmen, üzerimde bir etkisi oldu. Bundan önceki biçimlendirici yıllarınız ve çocukluk deneyimleriniz, parayı nasıl yönettiğiniz üzerinde büyük bir etkiye sahiptir. Annemin ve arkadaşlarımın ailelerinin o yılları yaşadığını görmek, sağduyulu bir zihniyet benimsememe neden oldu. İş yerinde bütçe sorumluluklarım olduğunda, bu tutum, bu fonları dikkatli bir şekilde yönetmeye de yansıdı.

1990’ların başındaki durgunluk sırasında BT ve proje yönetimine geçiyordum – sonuç olarak ortaya çıkan maliyet kesintilerini ve yatırım zorluklarını görüyordum. Dikkatli zihniyetime, bir iş gerekçesi oluşturmak veya daha düşük maliyetle sunmak için bir yol repertuarı öğrenmeyi ekledim. Tedarikçi sözleşmelerinde ayrıntılara gösterilen özenin ve teslimat için harcanan sürenin önemini belirlemeye başladığım yer burasıdır.

Ancak, bu tür bir düşünceyi veri liderliği rolünde uygulamayı öğrendiğim yer, 2008-2009 bankacılık krizi kaynaklı durgunluktu. Birçok yönden böyle bir zamanda bir veri lideri için en kötü yerdeydim. Birleşik Krallık vergi mükellefi tarafından kurtarılması gereken büyük bir banka için yeni genişletilmiş bir veri, analitik ve pazar araştırması (içgörü) ekibine liderlik etmek. Artık devlete aitti, maliyetlerin düşürülmesine büyük önem verildi ve tüm işe alımlar engellendi.

Nasıl başa çıktım? Bunu başarmama yardımcı olan üç ipucu paylaşmama izin verin. Her biri bugün hala veri liderleri için geçerli ve kendi repertuarınıza eklemeyi düşünmenizi tavsiye ediyorum.

İlke 1: Acımasız önceliklendirme

Şu anda kıdemli liderler arasında yaygın bir ifade, herhangi bir “hobiyi” durdurmaktı. Bu, liderlerin veya ekiplerin yapmakla ilgilendiği ancak bankanın hayatta kalma planı için gerekli olmayan faaliyetlere atıfta bulunuyordu.

Yine de çoğu zaman bu, daha az anlaşılan herhangi bir faaliyetin kesilmesi anlamına gelebilir. Başka bir kurban, sponsorluk elde etmek için üst düzey liderleri etkileyerek desteklenmeyen işlerdi.

Öğrendiğim ders, daha azını ama daha iyisini yapma ihtiyacıydı. Böylesine zorlu zamanlarda, yürütme kurulunuzu veya direktörlerinizi normalden daha iyi tanımayı hedeflemelisiniz. Neyden korktuklarını, geceleri onları neyin uyutmadığını öğrenin. Tutkulu oldukları, işi kurtaracağına inandıkları şeyleri keşfedin.

Böylesine zorlu zamanlarda, yürütme kurulunuzu veya direktörlerinizi normalden daha iyi tanımayı hedeflemelisiniz.

Bu, maliyetleri azaltabilecek ilgili ve hayati yetenekler sunma konusunda itibar kazandığım zamandı. Daha sonra, daha fazla yatırımı güvence altına almak için bu itibarla ticaret yapma zamanı geldi – o zamana kadar itibar oluşturmaya odaklandım.

Birçok veri lideri doğası gereği daha içe dönüktür ve zor konuşmalardan kaçınabilir. Yönettikleri teknik ekipler genellikle işleriyle gurur duyarlar ve geliştirmek için çok çalıştıkları farklı projelere veya becerilere kendilerini duygusal olarak adarlar.

Burada veri liderinin sıkı bir sevgi göstermesi gerekiyor. Kıdemli liderlerin ticari önceliklerini bildiklerinden, ekibin iş yükünü acımasızca önceliklendirmeleri gerekir. Hiçbir kutsal inek bağışlanamaz. Her şeye meydan okuyun. İşin şu anda bulunduğu yer için bir öncelik değilse, o zaman o projeyi sonlandırın ve çalışanlarınızı yeniden en önemli olan şeye odaklayın.

Bu eylemleri neden yaptığınızı ekiplerinizle paylaşmanız da hayati önem taşır. İşletmenin hayatta kalmasında somut bir fark yaratabilecekleri konusunda onları teşvik edin. Ama aynı zamanda hobilerin ölmesi gerektiğini de açıklayın. Alakalı ve yararlı olanı zamanında, yüksek kalitede ve bütçe dahilinde sunarak ekibinize birlikte değerinizi kanıtlamaları için ilham verin.

İlke 2: Gecikmeden zor konuşmalar yapın

Böyle zamanlar korkaklığa veya ertelemeye yer bırakmaz. Veri liderlerinin nerede zorlu bir görüşmeye ihtiyaç duyulduğunu anlamaları ve bu tartışmayı geciktirmemeleri gerekir. Bunun ilk kısmı, empati ve ilişki kurmaya odaklanmak yerine, nerede sağlam durmanız ve insanlara meydan okumanız gerektiğini belirlemektir.

Özellikle durgunluklar sırasında, ama aynı zamanda ekonomik döngü boyunca, bu tür sohbetler için iki ortak rakip olduğunu gördüm. İlk olarak, düşük performans gösteren ekip üyeleri. İkincisi, gerçeklerle gerekçelendirilmeyen kararlar veren kıdemli liderler.

İlk durumda, veri liderleri kanıtları değerlendirmek için zaman ayırmalıdır. Rollerinden beklediğinizden daha azını kim veriyor? Teslim etmeleri çok mu uzun sürüyor yoksa gecikmeler için başkalarını mı suçluyorlar? Düzenli kinizmle veya “onlar” (liderlik) hakkında şikayet ederek ekibin moralini kim bozuyor? Beklenenden daha mı az yetenekliler? Rollerinde ustalaşacak becerilerden veya zekadan yoksun olabilirler mi?

“Organizasyonlarda doğal olarak sadece üç şey olur: sürtüşme, kafa karışıklığı ve düşük performans. Diğer her şey liderlik gerektirir.’ – Peter Drucker

Bu gibi durumlarda, koşulları göz önünde bulundurun. Ancak performanslarının geçici destekle değişme olasılığı düşükse sorunu giderin. Bir kişiye ne kadar erken meydan okunursa ve resmi bir süreç başlatılırsa, ikiniz de onun gelişip gelişemeyeceğini o kadar çabuk anlarsınız.

İkinci durumda, veri liderlerinin metallerini hem akranlarıyla hem de daha kıdemli liderlerle diyalog halinde kanıtlamaları gerekir. Liderlik ekibinin bir parçası olarak kimliğinizin zihniyetini benimseyin. Daha ticari odaklı rollerin teknik hizmetkarı değilsiniz. Bunun yerine, veriye dayalı kanıtlar olduğunu ortaya çıkarabileceklerinize dayanarak başkalarına meydan okuması gereken hayati bir akransınız.

Maliyetleri kısmak için talepkar hedefler ve bunun neden olduğu kişisel baskı, liderlerin daha duygusal davranmasına yol açacaktır. Önyargı, içgüdüsel tepki, kendini koruma ve hatta ham siyasi oyunlar tarafından yönlendirilen kararlara meydan okumak veri liderlerinin sorumluluğundadır.

Tüm bu tür konuşmalar için, veri liderlerinin “Radikal Samimiyet” kitap incelememe bakmalarını öneririm. Bu çok yararlı bir kaynaktır ve Kim Scott’ın web sitesinde ayrıca zorlu konuşmalarınızda daha samimi olmanıza yardımcı olacak bir dizi başka kaynak vardır.

İlke 3: Mümkün olduğunda geri dönüştürün ve ekiplerinizi entegre edin

Geri dönüşüm ve yeniden kullanım, onlarca yıl önce çevre kampanyacılarının mantrasıydı. Bu zihniyet, yaşam maliyeti krizi sırasında maliyetleri düşürmeleri gerektiğinde veri liderlerine yardımcı olabilir.

Öyle oldu ki, 2008 krizi bizi vurduğunda, yakın zamanda verilerim, analitik ve karar verme ekiplerimle birlikte bir pazar araştırma ekibinin sorumluluğunu üstlenmiştim.

Bu birleşmeden iki ders çıkardım. İlk olarak, farklı teknik ekipleri tek bir senkronize departmana entegre etmenin değeri. Bu, daha az kaynakla (birden çok beceriye sahip işbirliği yoluyla) daha yüksek kalitede teslimat sağladı. Bütünsel içgörüden bahsederken daha önce bununla ilgili daha fazla şey paylaşmıştım.

İkinci ders, MR ekiplerinin ikincil araştırma ve bilgi yönetimi yaklaşımının gücüydü. Her iki kavram da veri ve analitik ekipleri için daha az odak noktasıdır ancak burada da faydalı olabilir.

Dönüştürücü bir fikir veya her şeyin birleşik teorisini beklemek yerine, şimdi harekete geçmeye çalışın.

Geçmiş verileri ve analiz teslimatını depolamak/hatırlamak/erişmek için daha fazla çaba gösterin. Tüm ekibin güncelleyebileceği ve kullanabileceği böyle bir bilgi kitaplığını güncel tutmak için pragmatik bir çözüm geliştirin.

Ardından, yeni bir problem üzerinde çalışırken önce düşünme kültürünü yerleştirin – halihazırda ne biliyoruz? En iyi ihtimalle bu, zaten yeterince iyi bir çözüm sağlayan geçmiş çalışmaları tanımlayabilir. En azından ekibiniz için yeniden çalışma miktarını azaltmalıdır. Yeniden kullanımla ilgili geçmiş yazımda bunu yapmakla ilgili daha fazla ipucu var.

Bu ilkelerden biri şimdi harekete geçmenize yardımcı oluyor mu?

İkinci ilkeye uygun olarak, bu ilkelerden hangilerinin şu anda sizin için geçerli olabileceğini belirlemenizi tavsiye ediyorum. Dönüştürücü bir fikir veya her şeyin birleşik teorisini beklemek yerine, şimdi harekete geçmeye çalışın.

Maliyetleri azaltmak için bu hafta farklı yapabileceğiniz bir şey belirleyin ve deneyin. Zor zamanlarda veri liderleri tarafından en iyi öğrenme, test etme ve öğrenme yoluyla gelir. Yeni bir davranışı test edin ve neyin işe yaradığına bağlı kalma konusunda daha bilinçli olmanıza yardımcı olacak bir yansıtıcı uygulama geliştirin.

Maliyet kontrolünün ve finansal zorluklarla başa çıkmanın birçok okuyucu için güncel bir konu olduğunun ve belki de gelecek yılların konusu olduğunun farkındayım. Bu nedenle, konuk blog yazarlarından oluşan panelimizden de bu zorlukla ilgili görüşlerini paylaşmalarını istedim. Yakında onlardan daha fazlası.

Aklıma gelen diğer fikirler arasında şunlar yer alıyor:

• In-sourcing nerede ve ne zaman kullanılır?
• Daha iyi değer veri sözleşmeleri için pazarlık yapma
• BT olmadan prototipleme çözümleri
• Üniversitelerle etkin ortaklıklar

Bu konulardan herhangi biri hakkında daha fazlasını duymak isterseniz veya kendi deneyimlerinizden bir öneriniz varsa, lütfen iletişime geçin. Hepimizin maliyetleri düşürmesi gerekse de, veri ve içgörü liderlerinden oluşan cömert bir topluluk olarak paylaşmaya devam edelim. Değerimizi kanıtlama zamanı.

Bu parça, orijinal olarak customerinsightleader.com’da yayınlanan bir makaleden uyarlanmıştır.