Veri Odaklı Bir Müşteri Deneyimi Tasarlamak

Müşteri deneyimi süregiden bir yolculuktur ve her müşterinin yolunun kendine özgü olduğunu kabul etmek zorunludur. Müşteri deneyiminden elde edilen değer hem müşterilerimize hem de markamıza uzanır. Bu yolculuğu ne kadar stratejik ve titiz planlarsak müşterilerimizin alışveriş deneyimini o kadar keyifli hale getirir, hayatlarında o kadar güçlü bir yer ediniriz. Bu hedefe ulaşmak için en güçlü aracımız Veri Odaklı Bir Müşteri Deneyimi Tasarlamak.

Yves Rocher'de yaklaşık 4 milyon müşterimiz var ve Analitik CRM'imiz en güçlü varlıklarımızdan biri olarak öne çıkıyor. Büyük veri ve yapay zekânın olanaklarını etkin biçimde kullanarak müşterilerimize özel tasarlanmış kişiselleştirilmiş kampanyalar ve yaklaşımlar uyguluyoruz. Ayrıca marka sağlığı, reklam öncesi-sonrası, gizli müşteri, CX, U&A ve NPS gibi pazar araştırması projelerinden elde edilen uygulanabilir içgörüler, müşteri ihtiyaçlarını ve beklentilerini daha derinden anlamamıza katkı sağlıyor.

Girişimlerimizin etkisini ciro, satış hacmi ve dönüşüm oranı gibi metriklerle titizlikle takip ederken Net Tavsiye Skoru (NPS), en çok güvendiğimiz metriklerden biri. İstatistiksel olarak şirket büyümesiyle en yüksek korelasyonu gösteren metrik olarak kabul gören NPS, çabalarımızın müşterilerin dünyasında nasıl karşılık bulduğunu anlamamızda kritik bir rol oynuyor.

NPS, müşteri beklentilerini karşılamadaki performansımızı değerlendirmemize ve iyileştirme alanlarını belirlememize de destek oluyor. Otomatik NPS sistemimiz sayesinde müşterinin bize ulaşmasını beklemeden uçtan uca alışveriş deneyimlerini proaktif olarak analiz ediyoruz. Mağazalarımız, web sitemiz ve mobil uygulamamızdan oluşan üç satış kanalının tamamını dikkate alarak Yves Rocher kartını kullanan müşterilerimize ayda ortalama 250.000 anket gönderiyoruz.

NPS ile CRM veri tabanımız arasındaki entegrasyon yalnızca değer katmakla kalmıyor, demografi, lokasyon ve alışveriş alışkanlıklarına dayalı ayrıntılı analizlerin de temelini oluşturuyor. Bu stratejik uyum analitik çalışmalarımız için sağlam bir zemin sağlıyor. Tüm bu analizlere ek olarak buzdağının görünmeyen kısmını anlamak için yararlandığımız algoritma, metin belgelerini önceden tanımlanmış kategorilere otomatik olarak sınıflandırmak için kullanılan NLP. Entegrasyon, açık uçlu sorulardan değerli içgörüler elde ettiğimiz Doğal Dil İşleme (NLP) algoritmalarının kullanımına da sorunsuz biçimde uzanıyor. Bunu özellikle duygu analizi, konu tespiti ve kategori bazlı analiz için kullanıyoruz.

Farklı platformlardan topladığımız tüm verilere bütüncül olarak odaklanarak müşteri deneyimini her gün iyileştirmeyi hedefliyoruz.

Bu yazı ilk olarak Cloud4Feed CX Kaleydoskop Yıllığı 2024'te yayımlandı ve burada yazarın kaleme aldığı haliyle yer alıyor. Bölüm 6/8