Biliyor musunuz, Terry Pratchett “Men at Arms” kitabında bot fiyatı üzerinden yaptığı açıklama “Yüzbaşı Samuel Vimes Boots’un sosyoekonomik adaletsizlik” teorisi olarak geçmektedir; “Vimes, zenginlerin bu kadar zengin olmasının sebebinin daha az para harcamayı başarabilmeleri olduğunu düşündü.
Örneğin botları ele alalım. Ayda otuz sekiz dolar artı harçlık kazandı. Gerçekten iyi bir çift deri bot elli dolara mal oluyor. Ancak bir veya iki sezon için iyi olan ve sonra karton çıktığında cehennem gibi sızdıran uygun fiyatlı bir çift bot, yaklaşık on dolara mal oldu. Bunlar Vimes’ın her zaman aldığı ve tabanları o kadar ince olana kadar giydiği türden botlardı ki sisli bir gecede kaldırımların verdiği hisle Ankh-Morpork’ta nerede olduğunu anlayabiliyordu.
Ama asıl mesele iyi botların yıllarca dayanmasıydı. Elli dolara gücü yeten bir adamın, on yıl sonra ayaklarını kuru tutacak bir çift botu varken, yalnızca ucuz botlara gücü yeten zavallı adam aynı anda botlara yüz dolar harcardı ve hala ıslak ayaklara sahip olacaktı.”
Sonuçta, 2 yıl süren 10 dolarlık botlar ve 10 yıl süren 50 dolarlık botlar, ekonomik olarak aynı anlama geliyor gibi görünebilir. Sonuçta biri botlara yılda 5 dolar harcıyor. Bu nedenle, Pratchett’in, yeni Vimes’ın botlarının yalnızca “bir nevi iyi” olduğunu belirtmesi çok önemlidir. İki benzer şeyi karşılaştırmıyor.
50 dolarlık botlar, ömürleri boyunca 10 dolarlık botların herhangi bir noktasında olduğundan daha iyidir. İşte mevcut ülke şartları ve Covid19’un daralttığı iş hacminde bu sosyo ekonomik adaletsizlik teoremini göz önünde bulundurmak gerektiğine inanıyorum.
Sosyoekonomik adaletsizlik ‘ten yola çıkarak belirtmek isterim ki ucuza iş yapacağım ya da yaptıracağım diye hareket etmek yerine en kaliteliyi nasıl biraz daha ucuza getirim diye odaklanmak bence daha mantıklı. Yapabiliyorsanız $50’lık botu $40’a alabilmek marifettir, sonuçta elinizde $50’lık bot olur ama $10’lık botu $7’a almak size sadece sorun çıkarır.
LinkedIn’de paylaştığım posta yorum yapmak isterseniz:
Görünüşe göre basit veri setlerini analiz ederek, büyük veri ve yapay zekanın kombinasyonu çok çeşitli olası sonuçlar sunabilir. Yapay zeka yorum yapıyor, karar veriyor hem de senin, benim hakkında.
Martin Schmalz ve Uri Bram’un yazdığı Büyük Veri İşi: Yapay Zeka Çağında Kalıcı Değer Nasıl Oluşturulur kitabından size özel bir alıntılar yapmak isterim. Büyük Veri İşi, bir yatırımcı, girişimci, yönetici veya düzenleyici olarak Yapay Zeka çağında kararlarınız üzerindeki etkisini hemen anlamanıza yardımcı olmak ve büyük spekülasyon yerine gerçek ekonomik mantığa dayalı iş modellerindeki büyük verilerin etkisini açıklar .
İnsanların birbirlerini yargılama konusunda inanılmaz derecede iyi olduklarını belirtmek muhtemelen tartışmalı değildir. Birini gözünüze koyduğunuz anda, fark ettiğiniz veya fark ettiğinizi fark etmeyebileceğiniz ince ipuçlarından onlar hakkında her türlü şeyi söyleyebilirsiniz. Kıyafet, ayakkabı, mücevher, makyaj, dövme veya saç modeli seçimleri, sadece zevkleri hakkında değil, aynı zamanda kişilikleri, gelirleri, işleri ve daha fazlası hakkında da çok fazla bilgi verir.
Bununla birlikte, Büyük Veri çağında, insanlar yargı söz konusu olduğunda sınırlarını yitirdiler. Makine öğrenimi, çok büyük veri kümelerinde kalıplar, düzenlilikler ve öngörücü faktörler bulmada gerçekten mükemmeldir. Bu koşulların geçerli olduğu her yerde, Yapay Zeka son derece doğru tahminler yapmak için uygulanabilir.
Birinin e-posta adresini ilk gördüğünüzde tepkinizi düşünün. Kaçınılmaz olarak gördüklerinize dayanarak ince çıkarımlar yapacaksınız ve kolu jennysmith@gmail.com ile jenmeistergeneral@gmail.com ise onu farklı şekilde değerlendireceksiniz. Açık olmak gerekirse, bu çıkarımlar mutlaka uygun değildir: bir iş için çalışıyorsanız, birisinin CV’sinde jenmeistergeneral’i listeleyeceği gerçeği, onunla ilgili bilgileri bir aday olarak ortaya çıkarabilir. Ancak, daha incelikle, jennysmith@gmail.com veya jennysmith@hotmail.com veya jennysmith@yahoo.com hakkında farklı düşünürsünüz: farklılıkları dile getiremeyebilirsiniz, ancak her durumda, bazı konuları ilişkilendireceksiniz.
Bu nedenle, akıllı insanlar tarafından yönlendirilen bilgisayarların, e-posta ana bilgisayarlarına dayanarak insanları yargılama konusunda insanlardan daha iyi olabileceği şaşırtıcı değildir. Bir e-ticaret platformundan yapılan satın alma işlemlerinde tüketici temerrüt oranları üzerine yapılan bir çalışma, Hotmail ve Yahoo adresleri olan kişilerin gerçekten farklı olduğunu gösterdi.
Bununla birlikte, bir makine öğrenimi algoritması için, sizi e-posta adresinize göre değerlendirmek yalnızca bir başlangıçtır. E-posta adresinizi yazarken sizi yargılamaya ne dersiniz?
“E-posta adreslerini girerken (tüm siparişlerin kabaca% 1’i) yazarken hata yapan [birkaç] müşteri var, ancak bu müşterilerin varsayılan olarak çok daha yüksek olma olasılığı var (koşulsuz ortalama% 0,94’e kıyasla% 5,09) … adlarını ve gönderim adreslerini yazarken, büyük harflerle ad ve adres yazanların iki katından daha büyük olasılıkla yalnızca küçük harf kullanıyor. ”[1]
Son olarak, (insanlar gibi) algoritmaların kullandığınız cihazla sizi yargıladığını söylemeye gerek yok:
“Örneğin, cep telefonlarından yapılan siparişlerin (varsayılan ücret% 2.14) masaüstü bilgisayarlardan gelen siparişlerin varsayılan olarak üç katı (varsayılan ücret% 0.74) ve tabletlerden gelen siparişlerin varsayılan olarak iki buçuk katı (varsayılan Android işletim sistemlerinden gelen siparişlerin (varsayılan oran 1.79%), iOS sistemlerinden gelen siparişlerin (% 1.07) varsayılan olarak neredeyse iki katına çıkma olasılığı daha yüksektir; diğer akıllı telefonlar. “[1]
Dikkat edilmesi gereken önemli olan, bu tür faktörlerin, ilişkilendirdikleri geleneksel özelliklerin üzerinde ve üzerinde öngörücü güce sahip olabilmesidir. Elbette, e-posta sağlayıcınız kısmen yaşınız için sadece bir vekil ve şirketler zaten yaşınızı zaten biliyor. Ancak makine öğrenmesinin gücü, (örneğin) yaş ve e-posta adresi ile güneş altındaki diğer her şey arasındaki garip, doğrusal olmayan etkileşimleri tanımlayabilmesidir. E-posta ana makinenizin ek tahmin gücü vardır, çünkü sistemin mevcut verilerle açıklanmayan her türlü kişisel özelliğe ulaşmasına yardımcı olur. Hotmail kullanıcıları ve Gmail kullanıcıları genel olarak farklı olmakla kalmaz, aynı zamanda Hotmail’de ve biri Gmail’de ise 50 yaşındaki iki komşu (ortalama olarak) birbirinden farklı olacaktır.
Biz insanlar birbirimizi gelişigüzel değerlendirirken, en iyi bilgisayarlar bizi hassasiyet ve nüansla değerlendiriyor. Yapay zeka çağında başarılı olmak için, insanların makinelerin süper güçlerini kendi özel insan becerilerimizle tamamlamanın yollarını bulmaları gerekir. “Yargıç değil, yargılanacak olursanız” belki de modernize edilebilir: “Yargıç değil, çünkü Yapay Zeka daha iyi yargılanıyor.”
Dijital Körlük benim tarafımdan ortaya atılan bir terimdir. Bir işletmenin genel-geçer, merkezileştirilmemiş uçtan uca çözümlerinin olmadığı, dağıtık verileri nedeniyle önünü ve geleceğini göremediği kısacası dijital olarak dönüşemediği durumu ifade eder.
Masallara İnanmayın
Firmaların en büyük sorunlarından bir tanesi IT yatırımlarının kendi iç ekipleri tarafından yönlendirilirken süreçlerden uzak ürünlerin ve çözümlerin firmaya konumlandırılması.
Unutulmamalıdır ki IT (Bilgi İşlem) Departmanları sadece mevcut sistemi ayakta tutar. It Departmanı diğer görevlerdeki çalışanların işlerin nasıl yaptığıyla ve hangi verimlilikte çalıştığını sorgulamaz.
Aslında “Dijital Körlük” görev, yetki ve sorumlulukların tek bir sistem ya da birbirleriyle konuşan sistemler bütününe aktarılamaması sorunudur.
Geçici çözümlerle ya da sorun çözmekten uzak olan ürünlerle sürdürülebilir olmayan yaklaşımların izlenmesi boşa giden bir yatırım olarak geri dönecektir.
Firmaların diğer bir sorunu ise kaldıramayacakları çok ağır IT yatırımlarının altına girmesidir. Bazı firmalar da IT yatırımlarını çok abartıyorlar ve ekipleri ve altyapıları hazır olmadan girdikleri bu yolda harcadıkları paralarla kalıyorlar.
En optimum çözüm ise uzun soluklu planlar yaparak adım adım ilerlemek.
Filmlerdekinden Farklı Bir Gelecek
Filmlerde gördüğünüz gelecek de bir gün gelecek ama biz şimdiyi yaşıyoruz ve çözmemiz gereken sorunlar bugüne ait.
Atatürk’ün şu meşhur sözleri aslında tam da bu durumu ifade ediyor;
Ben, bir işte nasıl başarılı olacağımı düşünmem; o işe neler engel olur, diye düşünürüm. Engelleri kaldırdım mı, iş kendi kendine yürür.
Hasan Rıza Soyak, Yakınlarından Hatıralar, 1955, s. 10
Dijital Körlük ile mücadele eden çözüm mimarı danışmanlar olarak bizim asıl işimiz firmaların geleceğin dijital trendleri bugünden yakalamalarını sağlamak ve sistemleri uçtan uca ihtiyaçlarınıza göre dizayn etmek. Sonrasında işler kendi kendine yürüyecektir.
Dijitalleşmenin Önündeki Engeller ve Çözümleri
2020 itibariyle 150’den fazla firmaya 200’den fazla (bazılarında 2 hatta 3 proje teslim ettim) proje teslim etmiş biri olarak deneyimlerime dayanarak genel bazı engellerden bu noktada bahsedilebilirim.
Patron Kültürü: İşletme sahipleri doğal olarak işletmelerindeki her türlü gelişmeyi yönetmeye çalışmaktadırlar ve dijitalleşme sürecinin olumlu ve olumsuz etkileri maddi olarak işletme sahiplerini etkilecektir. Bu nedenle eğer böyle bir yatırıma karar verildiyse 2 önemli nokta kesinlikle unutulmamalıdır.
Birden bire çok köklü bir değişikliğin altına girmeyin. Yatırım battığında çok üzülürsünüz. Küçük adımlarla ve fazlar şeklinde ilerleyin. En kısa faz 4 ay en uzunu 8 ay olsun.
Eğer danışmanlar/yazılımcılar/sistemciler sistemin hazır olmadığını ve devreye alınmaması gerektiğini söylüyorsa onlarla inatlaşmayın. Bu inatlaşmanın sonunda sizden başka kaybeden olmaz. Gün sonunda hazır olmayan bir sistemi devreye aldığınızda çalışanlarınız, tedarikçileriniz ve müşterilerinizin direncini karşılamak zorunda kalacaksınız.
Çalışan Kültürü: Yeni sistemlerden en çok korkanların başında bilgisayar okur-yazarlığı en az olanlar ve yeni sistemle işlerini kaybedeceklerini sananlar gelir. Bu ikisinin de çözümü çok basit aslında birinci grup için diğerlerinden daha uzun bir eğitim ile sisteme aşinalık kazandırılabilir. İkinci gruba da yeni sistemin yetenekleri dolayısıyla boşta kalacağı ve değersiz olacağı nedeniyle işten çıkarma olmayacağını anlatmak ve boşta kalan zamanlarını işletme içindeki başka işlerle doldurulacağı bilgisi verilmeli.
Dönüşüm ve Sürdürülebilirlik
Unutmayın ki “İş Çözümleri” müşterilerinizi elektronik bilgi bankasındaki bir isim olmaktan öteye geçiren bir iş stratejisidir. Sadece bir yazılım paketinin ötesinde, kişilerin şirketin her alanındaki süreçlerde veri ulaşımını ve müşteri ilişkilerini güçlendirecek taleplere cevap vermesini, iletişimi geliştirmesini, satış imkanlarında tanımlama ve rol üstlenilmesini, maddi kazancı, müşteri memnuniyetini ve kar marjının yükselmesini sağlar.
Aslında sistemin işleyişi çok basit; şirket içindeki değişik bölümlerdeki çeşitli verilerin toplanmasını amaçlamaktadır. Satış, pazarlama, muhasebe, IT ve hatta depo çalışanları yazılıma veri girerek ve veri alarak sistemin aktif parçası olurlar. Bu sayede sistemin kullananlar detaylı müşteri geçmişi, açıklamalar, satım geçmişi, ödeme şablonları, vb… birçok detaya erişir.
Dijital Körlük üzerine konuşacağım bu etkinlik bence kaçmaz.
Covid19 ile beraber işletmeler uzaktan verimli çalışmanın yollarını arar oldular. Kimisi buna zaten hazırdı kimisi daha önce hiç kullanmadığı Zoom, MS Teams, Webex gibi uygulamalar ile tanıştı. Bazı şirketler Covid19’dan önce websitesinden, sosyal medyasına, şirket içi/şirket dışı çalışan personelinden, çağrı merkezine tüm süreçleri ile hazırken bazı şirketler şimdi geçici çözümlerle gün geçiriyorlar.
İşte dijital körlük tam da budur; bir işletmenin genel-geçer, merkezileştirilmemiş uçtan uca çözümlerinin olmadığı, dağıtık verileri nedeniyle önünü ve geleceğini göremediği kısacası dijital olarak dönüşemediği durumu ifade eder.
Gelin bu sohbette bu konunun detaylarını birlikte inceleyelim ve işletmeye çok zarar veren bu durumdan nasıl çıkılması gerektiğini beraber görelim.
Unutulmamalıdır ki IT (Bilgi İşlem) Departmanları sadece mevcut sistemi ayakta tutar. It Departmanı diğer görevlerdeki çalışanların işlerin nasıl yaptığıyla ve hangi verimlilikte çalıştığını sorgulamaz.
Aslında “Dijital Körlük” görev, yetki ve sorumlulukların tek bir sistem ya da birbirleriyle konuşan sistemler bütününe aktarılamaması sorunudur.
barış kanlıca dijital körlük
21 Mayıs Perşembe günü Baris KANLICA ile birlikte “Dijital Körlük” konusu üzerine Instagram, LinkedIn ve YouTube canlı yayınında keyifli bir sohbet gerçekleştireceğiz.
Dijitalleşme Süreci ve Covid 19
Covid 19 Bize Neler Öğretti?
Dijitalleşmenin Önündeki Engeller ve Çözümleri
Yeni Normlar ve Filmlerdekinden Farklı Bir Gelecek
Finans bir süredir yapay zekâ kullaniyor ancak şimdi teknolojinin rolü hızla gelişiyor. İşte finans alanında yapay zeka kullanımı için bilmeniz gereken 10 şey;
Finans alanında yapay zeka yeni değil
Finans sektörü onlarca yıl önce akıllı algoritmalar kullanmaya başladı; 1980’lere kadar. Bu aşamada, seçenekler fiyatlandırma gibi alanlarda tahminler yaparak istatistiksel ve matematiksel hesaplamalar yaptılar. Ancak değişen, artık çok daha fazla veriye ve daha fazla bilgi işlem gücüne sahip olduğumuzdur. Bu, insanların tanımak için çok zor veya pahalı (insan gücü açısından) bulacağı ince kalıpları ve dakika değişikliklerini ortaya çıkarmak için algoritmaları eğitmek için kullanılabilir. Bir bilgisayar aynı anda 100 pazarda bir modelde işlem yapabilir veya verileri çok hızlı bir şekilde analiz edebilir ve her birkaç saniyede bir kararlar verebilir ve yeni bilgiler geldiğinde tekrar güncellenir.
AI çoğunlukla insanın karar alma sürecini arttırır; onun yerini almaz
Saniyede binlerce anlaşma yapmak için nispeten basit modellerin kullanıldığı çok yüksek frekanslı ticaret gibi alanlar dışında, şu anda AI’nın ana rolü, finans profesyonellerinin çok daha iyi kararlar vermesine yardımcı olabilecek daha fazla bilgi sağlamaktır. Algoritmalar, ne kadar akıllı olursa olsun, bireysel insanların eşleşemeyeceği bir ölçekte büyük miktarda veri işleyebilir. Ancak piyasalar ve insan davranışları ile aynı derinlemesine anlayışa sahip değiller: bu yüzden her ikisine de ihtiyaç vardır.
AI ticaret kararlarında duyguları kaldırmaya yardımcı olabilir
Algoritmik ticaret, ani piyasa hareketlerine veya insanları korkutacak veya heyecanlandırabilecek herhangi bir şeye karşı duygusal tepkileri ortadan kaldıran bir dizi kural oluşturur. Kendinizi ticaret yapmak için sadece doğru fırsat kendini gösterdiğinde disipline sokmanın bir yolu olabilir. Örneğin, bazı algoritmalar ‘momentum’ olarak bilinen şeyi takas eder. Güçlü piyasa hareketlerini tanımlarlar ve daha sonra ‘dalga’ kırılmasının biraz zaman alacağını düşünürler. Bu, doğru pozisyonu alabilecekleri ve başka bir matematiksel gösterge dalganın aşağı inmek üzere olduğunu işaret edene kadar bekleyebilecekleri anlamına gelir.
Yeni ve şaşırtıcı veri kaynakları devreye giriyor
Örneğin, sosyal medyadaki hisse senetleri ve hisse senedi fiyatları arasında ilişkiler (zayıf olsa bile) olabileceğini fark ettikleri için, veri edinmenin getirisi finansal alanın ötesine genişlemektedir. Algoritmalar, pazarların gidebileceği yönleri gösterebilen farklı veri kümelerindeki kalıpları ve korelasyonları tespit etmek için kullanılabilir. Bu göstergeler daha sonra bunları piyasada yaşayan insanlara potansiyel ticaret seçenekleri sunmak için kullanılır.
Geleneksel olmayan tedarikçilerden yeni yapay zeka destekli hizmetler ortaya çıkıyor
2008-9 yılındaki mali çöküşün ardından, İngiltere düzenleyicisine, Finansal Davranış Otoritesi (FCA), Londra Şehri’ni rekabetçi hale getirmek için yeni bir brifing verildi. FCA bunu çeşitli yeni girişimlerle çalışmak ve farklı işlem türlerine izin vermek için bir lisans olarak yorumladı. Sonuç olarak, birçok şirket, eşler arası krediler gibi geleneksel bankacılık uygulamalarının dışındaki alanlarda yapay zeka ile denemeler yapmaktadır.
Para bireylere ve küçük işletmelere sunulmaktadır
Risk genellikle asimetrik bilgiye dayanır. Örneğin, bir kişi kredi başvurusunda bulunursa, geliri ve geri ödeme iradesine sahip olduğundan emin olabilir. Ancak banka aynı bilgi ve kesinlike sahip değildir, bu nedenle genç yetişkinler ve bir ülkeye yeni giren insanlar kötü riskler olarak değerlendirilir ve yüksek faiz oranları sunar. Bununla birlikte, AI, çeşitli insan türleri için modeller oluşturmak, borç almak, ödünç vermek ve riski ölçmek için fırsatlar yaratarak verileri daha iyi koşullarda daha fazla insana ulaştırabilmek için verileri kullanabilir ve analiz edebilir.
Kişisel verilerin kullanımı sorunlu olmaya devam etmektedir
Büyük bir sigorta şirketi, kişilik profillerini oluşturmak için araç sahiplerinin sosyal medya yayınlarını analiz etmek ve bu bilgileri sigortalarının fiyatını belirlemek için kullanmak için AI kullanmayı planlamak zorunda kaldı. Teoride, plan, örneğin yalnızca yaşlarına göre yüksek primler ödeyen vicdani genç sürücülere yardımcı olabilirdi. Bununla birlikte, sosyal medyayı bu şekilde kullanmak gizlilik kurallarını da ihlal etti. Şirketler verileri nasıl kullandıklarını dikkatlice düşünmelidir.
Algoritmalar hızlıdır – ancak bazen çok hızlıdır
Algoritmaların hesaplama yapma hızında da sorunlar olabilir. Flaş çökmelerine yol açan fiyatlardaki yıkıcı değişiklikler o kadar hızlı gerçekleşebilir ki, insan müdahalesi çok geç olabilir.
Algoritmalar, olağandışı bir şey olursa ne yapacağını bilmiyor
Algoritmalar çok büyük veri kümeleri üzerinde eğitilir. Yine de, bu verilerin dışında olan şeyler olabilir. En iyi ihtimalle, algoritma etkili bir şekilde ‘Bu konuda ne yapacağımı bilmiyorum’; en kötüsü, hiçbir delile dayanmadan güvenle bir tahmin yapar – ve bu felaket olabilir
Daha fazlasını bilmemiz gerekiyor
Algoritmaların olağandışı olaylarla nasıl başa çıkabileceğini anlamamız gerekir. AI sistemleri modeller oluşturarak ve geçmiş verilere dayalı tahminler yaparak çalışır. Finans gibi karmaşık sistemlerin ortaya çıkan dinamiklerini mutlaka anlamazlar. Bu yüzden sektördeki insanlar hala yavaş bir şekilde ve özellikle finansal ticarette risk yönetimi sistemlerinin yerleşik olmasını sağlamaya çalışıyorlar. Bu alanda şu anda nispeten az düzenleme ve çok fazla yenilik var. Heyecan verici, ama er ya da geç düzenleyicilerin müdahale etmeleri ve stok almaları, yeni risklerin ne olduğunu anlamaları ve bunları hafifletmek için düzenleme yapmaları gerekecek.
İşte her zaman işinize yarayacak bir müşteri ilişkileri sözlüğü…
Aktif Sadakat (Active Loyalty): Belli bir zaman aralığında müşterinin satın alma, temasta bulunma ve işlem yapma aktivitelerini tekrarlaması. Müşterinin en son ne zaman temasta bulunduğu ve temasta bulunma sıklığı gibi ölçüler analize baz teşkil eder.
Analitik CRM (Analytical CRM): Operasyonlardan elde edilen verinin iş performansını ölçmek için analiz edilmesi.
Bilgisayar-Telefon Entegrasyonu (Computer Telephony Integration – CTI): Bilgisayar ve bilgisayar uygulamalarının dijital telefon hatları üzerinden gelen bilgileri kullanmasına yarayan teknoloji
Birebir Pazarlama (One to One Marketing): Müşterinin davranış şekil ve tercihlerine göre şekillendirilebilen pazarlama anlayışı. Müşteriye, satış noktalarından kişiselleştirilmiş ürün ve servislerin dağıtılması.
Çapraz Satış (Cross Selling): Müşteriye genel satın alma eğilimini analiz ederek birbiriyle ilişkili ürün veya hizmetleri satma
Çok Boyutlu Analiz (Multi-Dimensional Analysis): Veri üzerinde, her biri farklı bir boyuta karşılık gelen farklı ilişkileri göz önünde bulundurarak yapılan bilgi analizi.
Doğrudan Pazarlama (Direct Marketing): Satıcının mesajını doğrudan, potansiyel müşteri olarak tanımlanan kitleye sunan; posta, e. posta veya tele pazarlama gibi yöntemleri içeren teknik.
E-CRM: Web kanallarının CRM stratejisinin bir parçası olarak kullanılması
En Çok Büyüyebilir Müşteri Grubu (Most Growable Customers – MGC): Firma için stratejik değeri gerçek değerini geçebilecek müşteri tipi. Bu tür müşteriler çapraz satış ve etkin maliyet yönetimi ile firma için en karlı müşteri haline dönüştürülebilir.
En Değerli Müşteri Grubu (Most Valuable Customers – MVC): Firma için gerçek değeri en yüksek, en karlı, en bağlı ve firma ile en fazla işbirliği yapan yada yapmak isteyen müşteri tipi.
Gerçek Müşteri Değeri (Actual Value, Lifetime Value – LTV): Müşterinin gelecekte firmaya sağlayacağı kar akışının bugünkü değeri
İnteraktif Ses Tanıma (Interactive Voice Response – IVR): Kullanıcıdan genellikle DTMF halinde gelen veriye yanıt olarak önceden kaydedilmiş uygun mesajı telefon üzerinden geri bildiren sistemler
Kampanya Yönetimi (Campaign Management): Pazarlama iletişim kanallarının yönetimi
Kanal Yönetimi (Channel Management): Efektif dağıtım kanallarının geliştirilmesi ve yönetimi
Kişiselleştirme (Personalization) : Sunulan ürün yada hizmetin müşterinin faydası yönünde farklılaştırılması.
Müşterek CRM (Collaborative CRM): Çeşitli kanallarla müşteriden toplanan bilginin müşteri memnuniyetini artırmak ve müşteriyle olan ilişkileri iyileştirmek için kullanılması. Yeni ürün geliştirme sürecine müşterinin katılması gibi.
Müşteri Bağlılığı (Customer Loyalty): Müşterinin tüm rekabetçi etkilere ne ölçüde direndiği ve firmanın ürün ve hizmetlerini kullanmakta ne kadar kararlılık gösterdiği
Müşteri Bilgi Sistemleri (Customer Information Systems): Müşterilerin satın alma tercihleri hakkında firmaya bilgi sağlamak, potansiyel müşterileri tanımak, mevcut olanların kalıcılığını sağlamak ve hangi müşteri grubunun hangi ürün ve hizmete yönlendirilmesi gerektiğini anlayabilmek amacıyla kullanılan sistemler.
Müşteri Değerlemesi (Customer Valuation): Müşterinin firma açısından cari değeri, gelecekteki değeri ve stratejik (potansiyel) değerinden oluşan toplam değeri
Müşteri Etkileşim Noktaları (Customer Interaction Points): Müşterinin organizasyonla temas ettiği herhangi bir nokta
Müşteri Farklılaştırılması (Customer Differentiation) : Birebir müşteri stratejilerinin uygulanabilmesi için her müşterinin hem davranış biçimi, hem de finansal anlamda firma açısından farklı görülmesi ve uygun aksiyonun alınması
Müşteri Gruplama (Customer Segmentation) : Pazarın benzer özelliklere sahip müşteri gruplarına bölünmesi
Müşteri İlişkileri Yönetimi (Customer Relationship Management – CRM): Müşterilerle daha güçlü ve uzun vadede firma için kârlı ilişkiler geliştirmek amacıyla, onların ihtiyaç ve davranışlarını daha iyi anlamak için kullanılan strateji
Müşteri Odaklı Bakış Açısı (Customer-Centric View): Müşteriyi etkileyen herhangi bir kararda müşterinin istek ve ihtiyaçlarını temel kriter olarak alan yaklaşım
Müşteriyi Elde Tutma (Customer Retention): Uzun vadede müşteri sadakatini sağlamayı hedefleyen pazarlama stratejileri. Müşterileri elde tutmanın maliyeti yeni bir müşteri kazanmaktan her zaman daha azdır.
Müşteri Yaşam Süresi Değeri (Customer Lifetime Value): Müşterinin organizasyonla ilişkide olduğu süre boyunca organizasyona kazandıracağı tahmin edilen nakit akışı
Müşterinin Stratejik Değeri (Strategic Value): Müşterinin uygun stratejiler uygulandığında firmaya sağlayacağı gerçek değerinin ötesinde potansiyel olarak sağlayabileceği değer.
Otomatik Çağrı Dağıtıcı (Automatic Call Distributor – ACD): Genellikle büyük çağrı merkezlerinde kullanılan ve gelen çağrıları uygun olan müşteri temsilcisine otomatik olarak yönlendiren sistem
Otomatik Numara Tanıma (Automated Number Identification – ANI): Gelen çağrının telefon numarasını alıcıya aktararak arayan müşterinin tanınmasını sağlayan özellik
Öğrenilen İlişki (Learning Relationship) : Firma ve müşteri arasında kurulan ve her türlü müşteri verisinin müşteri bağlılığını arttıracak şekilde faydalı bilgiye dönüştürülüp firmanın gereken aksiyonları aldığı ve sürekliliğini sağladığı anlayış
Pareto İlkesi (Pareto Principle): Ekonomide genel bir ilkedir. Firma gelirlerine uygulandığı zaman; firmaların gelirlerinin %80’ini, müşterilerinin % 20’sinin sağladığını ifade eder.
Pasif Sadakat (Passive Loyalty): Müşterinin organizasyonla uzun bir süre işlem yapmaması veya daha iyi bir alternatif bulunmadığı için organizasyonla ilişkisini sürdürmesi
Veri Ambarı (Data Warehouse): Çeşitli veri tabanlarından çekilerek biçimlendirilen ve karar vermede kullanılan bilgi deposu
Veri Madenciliği (Data Mining): İstatistik veya yapay zeka yardımıyla verilerin analiz edilerek aralarında yeni bağlantılar kurulmaya çalışılması
Veri Modelleri (Data Models): Bir şekilde ilişkili olan firmanın tüm veri kümeleri
Yatırımın Geri Dönüşü (Return On Investment – ROI): Belli bir amaç doğrultusunda yapılan yatırımdan elde edileceği tahmin edilen finansal getiri
Yönetim Bilgi Sistemleri (Executive Information Systems – EIS): Üst yönetime yönelik raporlama amacıyla kullanılan alt sistem. Günümüzde çok boyutlu veri tabanlarından anlık sorgu yapmayı; satış, finans gibi kanallar üzerinde analitik uygulamalar geliştirmeyi sağlar.
CRM müşterilerinizi elektronik bilgi bankasındaki bir isim olmaktan öteye geçiren bir iş stratejisidir. Sadece bir yazılım paketinin ötesinde, kişilerin şirketin her alanındaki süreçlerde veri ulaşımını ve müşteri ilişkilerini güçlendirecek taleplere cevap vermesini, iletişimi geliştirmesini, satış imkanlarında tanımlama ve rol üstlenilmesini, maddi kazancı, müşteri memnuniyetini ve kar marjının yükselmesini sağlar.
Nasıl Çalışır
Aslında sistemin işleyişi çok basit; şirket içindeki değişik bölümlerdeki çeşitli verilerin toplanmasını amaçlamaktadır. Satış, pazarlama, muhasebe, IT ve hatta depo çalışanları yazılıma veri girerek ve veri alarak sistemin aktif parçası olurlar. Bu sayede sistemin kullananlar detaylı müşteri geçmişi, açıklamalar, satım geçmişi, ödeme şablonları, vb… birçok detaya erişir.
Pazar araştırma şirketi Gartner Inc. ‘in 2007 araştırmalarına göre CRM‘in dünya çapındaki yazılım cirosu önceki yıla göre yüzde 14 artarak 7.4 milyar dolara yükselmiştir. İyi CRM programları müşteri ihtiyaçları, satın alma alışkanlıkları, tercihler ve endişeler üzerine bilgi depolarlar. Bu yazılımlar müşteri ihtiyaçlarını doğru karşılayacak şekilde periyodik elektronik posta ve satış mektuplarından daha sofistike ve tatminsel yollar kullanarak teknolojiyi ve kişiselleştirilmiş servisleri sunarlar. Buna ek olarak, detaylı ve iyi uygulanmış bir CRM programı şirketlerin datalarını daha etkin kullanmasına ve fiyatlandırmadan kaynak tahimlerine ve dağıtıcı ilişkilerine kadar yardım sağlarlar.
Bütün bunlardan sonra CRM programları size hala bilgi bankasının revize edilmiş hali gibi geliyorsa tekrar düşünün. Teknoloji, CRM’in kritik bir bileşeni ancak müşteri ilişkileri yönetimi de insan ve strateji bazlı bileşenlerdir. CRM programları işinizin değişik alanlarını kapsayacak, müşterileriniz ve kendi operasyonlarınız hakkında daha fazla bilgi sahibi olmanızı sağlayacak güçlü bir araçtır. Her bir bilgi bölümü müşterileriniz hakkında daha iyi ilişkiler kurmanıza ve şirketlerini daha iyi anlayabilmenize, ihtiyaçlarını karşılamanıza yardımcı olacak geçmiş bilgisi, alım alışkanlıkları ve işyeri hakkındaki geniş şablonları sunar.
CRM’in Yararları
İş teknolojileriniz ve süreçlerinizde köklü bir değişim meydana gelmeden önce CRM’in şirketiniz için potansiyel faydalarını anlamak çok önemlidir.
İşiniz için
Bütün bilgilerinizi tek bir çatı altında toplayarak, CRM sistemi hata sayısını yok ederek müşteri sorunlarını rafa kaldırır. Adresler ve ulaşım bilgileri her zaman doğru olduğundan, satış elemanlarının yönetim servislerine erişmesi ve satınalma şablonlarının bir lokasyonda bulunması sayesinde CRM sistemi çalışanlarınızın mükemmel müşteri memnuniyetini yakalayacak şekilde odaklanmasına ve sonuç olarak karınızın yükselmesine olanak sağlar.
CRM aynı zamanda şirketinizin otomasyonunu ve başka fonksiyonlarını da yerine getirebilir. Müşteri listenizi özel fırsatlar ve bilgiler getirecek türde bölümlendirebilirsiniz. CRM sistemi belirli elektronik posta adreslerine talep yollandığında otomatik-cevap vererek; periyodik müşteri mektuplarına, yeni bilgilere, hatırlatıcılara, uygun dökümanlar göndererek bilgi akışı sağlamaya programlanabilir. Bütün bunlar sistem tarafından takip edilir ve yönetilir ve müşterileriniz işiniz hakkında bilgilendirildiğinde kesilir. Siparişler ve servis atamaları hakkındaki hatırlatmalar elektronik posta yoluyla gönderilmeye programlanabilir. Web arayüzündeki bilgi istemleri çalışanlara belirli promosyon tekliflerini hatırlatabilir ya da CRM sistemine eklenecek bilgiler hakkında soru sormalarına olanak sağlar.
Müşteri bilgileri tek çatıda toplandığı için, satış elemanları tahminleri, satış şablonlarını ve önemli noktaları kolayca yönetebilir. Bu hedefler için önemli bir kaynak olabilir. Kümelenmiş bilgiler müşterilerinizin eğilimleri ya da genel pazar kapsamında ipuçlarını göz önüne serer.
Müşterileriniz için
Yüksek etkinlik sayesinde , müşterileriniz de CRM sistemlerinden kar ederler. Bir müşteriniz sipariş vermek ya da yardım almak için aradığında artık “doğru kişi” için beklemek zorunda değil. CRM sistemine erişen herkes gerçek anlamda yardım sağlayabilir. Bu etkinliği arttırırken zaman kaybını azaltır. Çünkü bir CRM sistemi özel sipariş ayarlamalarını ya da müşteri tercihlerini barındırabilir, müşteriler sisteme erişen herhangi bir kimseden ihtiyacı olan bilgileri temin edebilirler. Bu şirket ilişkilerinizi daha elverişli konuma getirir. Müşteriler bilgilere kendileri de ulaşabilir ve bilgiler müşteri profilinde tutularak şirkete müşteri istek ve potansiyel sorunları hakkında ışık tutabilir.
Çalışanlarınız için
CRM çözümleri çalışanlarınıza birçok yoldan yardımcı olabilir. Çalışanlarınızın müşteri ihtiyaçlarını daha güçlü olarak karşılamasına ek olarak, işlerini daha iyi yapmalarının yanı sıra sıkıntı kaynaklarını yok ederek iş tatmininin artmasını sağlayarak iş akışı takibi ve verim katar. Müşteri-Çalışan ilişkileri ve sonuçları sisteme eklendiği için, hem çalışanlar hem de üst yöneticiler destek gerektiren ve güçlü olan alanları görebilirler. Eğer bir müşteri hizmetleri elemanının etkinliği düşerse ya da satış elemanının rakamları negatif yöndeyse, işveren göstergeleri takip ederek sorun kaynağının çalışan, müşteri, ürün ya da servislerden hangisinde olduğunu ya da hangi ürün ve hizmetlerin sunulduğunu görebilir.
CRM çalışan etkinliğinin soruna yol açabileceği noktalar için erken uyarı sistemine sahiptir. Örneğin, işveren satış elemanının rakamlarının son çeyrekte düştüğünü görebilir. Bu rakamların derinine inerek, satış elemanının verimliliğini azaltan yeni bir ürün ile uğraştığını görebilir. Ya da işveren satış alanlarının kontrolünün sonra dönemlerde çok genişleyerek etkin olarak kontrol altına alınamadığını keşfedebilir. CRM sistemi bu gibi durumları fark etmenizi sağlayacak ipuçlarını çalışanınızdan çok daha önce size söyleyebilir .
Satış Personeli için
CRM satış personeline çok daha detaylı ve elverişli hesap bilgileri erişimi sağlar. Pazarlama personeli için, CRM yönetim ve takip kampanyaları ve başka promosyon ihtiyaçları hakkında daha kolay yol gösterir. Müşteri hizmetleri personeli için, CRM bütün anlaşmalar ve kayıtlara anında erişim sağlayarak potansiyel sorunları gerçekleşmeden ortaya koyar.
Öteki Payda Sahipleri için
CRM, adından anlaşılacağı gibi müşteriler üzerine yoğunlaşır. Ancak CRM programınız normal müşteri profilinizin ötesinde olasılıklara, tedarikçilere, satıcılara, bağışçılara, yatırımcılara, dağıtımcılara ve iş kapsamınızdaki diğer ortaklarınıza yoğunlaşacak bilgilerinizi dahil edebilir. Böyle bir integrasyon pazarlama eforunuza katkıda bulunur, tedarik ve envanter takibi yapar ve ikmal zincirindeki her noktada ürün ve servis iletimi etkinliğini arttırır.
Dynamics 365 ‘de kullanımdan kaldırılacak önemli gördüğüm hizmetleri ve içerikleri bu makalede derledim.
Common Data Servis’e bağlanmak için Office365 kimlik doğrulama türünün ve OrganizationServiceProxy sınıfının kullanımdan kaldırılması
4 Şubat 2020 tarihinden itibaren geçerli olmak üzere, özel istemciler tarafından Common Data Service (Ortak Veri Hizmeti)’ne bağlanmak için kullanılan WS-Trust kimlik doğrulama türü kullanımdan kaldırılmıştır. Bu değişiklik, “Office365” kimlik doğrulama türü için Microsoft.Xrm.Sdk.Client.OrganizationServiceProxy ve Microsoft.Xrm.Tooling.Connector.CrmServiceClient sınıflarını kullanan uygulamaları etkiler.
Müşterilerin ve iş ortağı uygulamalarının geçişine izin vermek için:
Nisan 2021’den itibaren, tüm yeni ortamlar için bu kimlik doğrulama protokolünü kullanımdan kaldırmayı planlanmaktadır.
Nisan 2022’den itibaren, kimlik doğrulama protokolü tüm yeni ve mevcut ortamlar için kullanımdan kaldırılacaktır.
2 Mart 2020’den geçerli olmak üzere, Regional Discovery Service kullanımdan kaldırılacaktır. 1 Mart 2021’e kadar Microsoft, Regional Discovery Service için destek, güvenlik ve diğer kritik güncelleştirmeleri sağlamaya devam edecek, ancak duyurulmuş olanların ötesinde ek işlevler yayınlamayacaktır. 1 Mart 2021’den sonra bölgesel Keşif Hizmeti kullanılamayacak.
Eylül 2019 itibariyle eski web istemcisi kullanımdan kaldırıldı. Müşteriler 1 Ekim 2020’den önce Unified Interface’e geçmelidir. Microsoft, eski web istemcisine 1 Ekim 2020 tarihine kadar destek, güvenlik ve diğer kritik güncelleştirmeleri sağlamaya devam edecektir, ancak önceden duyurulmuş olanların ötesinde ek işlevler yayınlamayacaktır.
1 Ekim 2020’de eski web istemcisi artık kullanılamayacak. Kuruluşlar, Microsoft’un devam eden güvenilirlik, performans ve işlevsellik yatırımlarından yararlanmak için Unified Interface’e geçişi en kısa zamanda yapmalıdır.
Önümüzdeki aylarda, geçişi henüz yapmamış olanlar için, 1 Ekim 2020’den önce müşterileri Unified Interface’e geçirmek için hatırlatıcılar ve güncellemeler planlanacaktır.
Kullanıcı girişinin başlatılması ve tamamlanması için etkileşimli adım adım veri giriş formu niteliğinde bir Process Dialogs kullanabilirsiniz. İletişim sürecini başlattığınızda, sihirbaz benzeri bir arayüz sunulur; kullanıcılar sihirbazın her sayfasında ilerlerken seçim yapar veya veri girer.
Yeni Process Dialogs oluşturma özelliği kullanımdan kaldırılmıştır ve kullanımdan olan eskiler ise 1 Ekim 2020’ye kadar kaldırılacaktır. Önerilen değiştirme seçenekleri arasında İş Süreci Akışları veya Canvas Uygulamaları yer almaktadır. Daha fazla bilgiyi bu adreste bulabilirsiniz.
Varlıklardaki eski işlemle ilgili özellikler kullanımdan kaldırılması
İş süreci akışları etkinleştirilen varlıklar üzerindeki eski işlemle ilgili öznitelikler (StageId ve TraversedPath gibi) artık kullanımdan kaldırılmıştır. İş süreci akışları için SetProcess eylemi de kullanımdan kaldırılmıştır. Hedef varlık kayıtları için bu işlemle ilgili bu eski özniteliklerin kullanılması, iş süreci akış durumunun tutarlılığını garanti etmez ve desteklenen bir senaryo değildir. Önerilen yöntem, iş süreci akış varlığının niteliklerini kullanmaktır. Daha fazla bilgi: İş süreci akışı varlık kayıtlarını oluşturma, alma, güncelleme ve silme
Dynamics 365 ve Power Platform için 2020 release wave 1 planları artık mevcut
Bu makalede, Power Platform’a gelen temel özellikleri ve değişiklikleri vurgulayan bir genel bakış sunacağım, ancak daha fazla bilgi edinmek isterseniz tam sürüm planına buradan erişebilirsiniz.
Yeni Power Platform özellikleri, Power BI, Power Apps, Power Automate, Power Virtual Agent’lar ve Common Data Service’i verileri analiz etmek, çözümler oluşturmak ve işlemleri otomatikleştirmek için eşsiz bir araç paletinde birleştirir.
Bu sürüm, şirket içi veya bulut tabanlı uygulamaları destekleyen nokta ve tıklama basitliğiyle kural tabanlı görevleri otomatikleştirmek için Power Automate’deki robotik süreç otomasyonu (RPA) özelliklerini içermektedir.
Power Apps, tüm beceri düzeylerindeki geliştiriciler için önemli iyileştirmeler kazanarak web ve mobil cihazlarda oluşturulan uygulamaların karmaşıklığını ve kullanılabilirliğini artırır. Microsoft iş zekası, kuruluşların işlemsel ve gözlemsel verilerden nasıl içgörü elde ettiklerini basitleştirir. Kuruluşların, çalışanların fikirlere değil gerçeklere dayalı kararlar alabilecekleri bir veri kültürü oluşturmalarına yardımcı olur. Bu sürüm dalgasında Power BI, sezgisel deneyimler, birleşik bir BI platformu, büyük veri analizi ve yaygın yapay zeka (AI) dahil olmak üzere dört temel alana yatırım yapıyor.
Power Apps
Tekli Mobil Uygulama – hem modele dayalı hem de tuval uygulamaları artık Power Apps mobil uygulamasında gösterilen tek bir uygulama listesinde görünecek. Azure Uygulama Analizleri – uygulama oluşturucuların ve yöneticilerin kaç kişinin bir uygulamayı veya belirli özellikleri kullandığını daha iyi anlamalarını sağlar. Çevrimdışı yetenekler – daha hızlı performans ve güvenilirlikle gelişecek şekilde ayarlanmıştır. Barkod tarama ve para birimi varlığı çevrimdışı olarak yeni kullanılabilir olacak. Temalar – modele dayalı uygulamalar için modern temaların genellikle Microsoft Akıcı temalarını yansıtan Nisan ayından itibaren kullanıma sunulması planlanmaktadır.
Power Automate
Yeni Keşif Deneyimi – Power Automate ile yapabileceğiniz her şeyi gezinmeyi ve keşfetmeyi kolaylaştırmak için. Bu, evrensel aramayı, ortamlar arası akışları aramayı ve rehberli öğrenme eğitimlerini içermelidir. Office 365 uygulamalarındaki akışlar – Yaz 2020’den itibaren Microsoft, Power Automate’i Office 365 uygulamalarında kullanılmak üzere genişletecektir.
Power BI
Koşullu biçimlendirme – Power BI toplamları ve alt toplamları, Power BI tablosuna ve matris görselleştirmelerine daha fazla Excel tipi özellik getirecektir. Power BI masaüstü ayrıca artık Excel ve Office 365 ile uyumlu modern bir şeritle gelecek. Power BI Filtre Bölmesi – rapor tasarımcılarının Power BI raporundaki filtrelerin görünümünü ve hissini özelleştirmelerini sağlar. Ayrışma Ağacı – yüksek / düşük KPI değerlerine katkıda bulunan temel nedeni anlamaya yardımcı olan yeni Power BI görseli. Power BI Görsellerini Kopyalayın ve Yapıştırın – aynı görsel formatı korurken diğer uygulamalara kolayca yorumlayın. Bu, daha fazla araştırmaya olanak tanıyan Power BI’a bir bağlantı içerir.
AI Builder
Görüntü Denetleme – yeni bir AI Builder modeli, Güç Platformunda depolanan rahatsız edici veya istenmeyen görüntüleri algılar. Makbuz Taraması – satıcı bilgileri, fiyat ve makbuzlardan alınan vergiler dahil bilgileri tanımlayacak ve çıkaracak makbuzları işlemek için. Anomali Tespit Modeli – sorunları ortaya çıkmadan önce tanımlamak için beklenen sonuca uymayan iş verilerindeki olağandışı kalıpları aramak için önizlemede yayınlanacak.
Power Portal
Web API’ları – kullanıcıların tüm Ortak Veri Hizmeti varlıklarında oluşturma, okuma, güncelleme veya silme işlemlerini gerçekleştirmesine olanak tanıyan portallar için önizlemeye giriyor. Basitleştirilmiş Power BI Gömme – ek sıvı kodu oluşturmaya gerek kalmadan formları ve listeleri gömmekle karşılaştırılabilir. Özel varlıkları ara – Nisan ayından itibaren, portallarda genel arama ek varlıkları içerecek şekilde özelleştirilebilir.
Bu makalede, Dynamics 365’e gelen temel özellikleri ve değişiklikleri vurgulayan bir genel bakış sunacağım, ancak daha fazla bilgi edinmek isterseniz tam sürüm planına buradan erişebilirsiniz.
3 Şubat 2020’de yöneticiler, otomatik olarak etkinleştirilmeden önce Nisan ayının güncellemesinin bir parçası olacak yeni özellikleri erken erişebilecek ve test edebilecekler. 2020 Release Wave 1 için genel kullanılabilirlik uygulaması 1 Nisan 2020’de başlar ve yeni özellikler Eylül 2020’ye kadar piyasaya sürülür.
Takım Üyesi Lisans Değişiklikleri
2020 Wave 1 Sürümü’nün bir parçası olarak, Ekim 2018 sırasında veya sonrasında satın alınanlar için Ekip Üyesi lisanslarında değişiklikler yapılacaktır. Lisans tabanlı erişim, kullanıcıları bir dizi belirlenmiş uygulama modülüyle sınırlandıracaktır. Bu, Ekip Üyesi Lisans kullanıcılarının artık Müşteri Hizmet Merkezi, Satış Merkezi veya özel uygulama modüllerine erişemeyeceği anlamına gelir. Belirlenmiş uygulama modülleri aşağıdaki gibidir:
Müşteri Hizmetleri Ekibi Üyesi
Satış Ekibi Üyesi
Proje Kaynak Merkezi
Erken erişim aşamasında, Ekip Üyesi lisanslarına sahip kullanıcılar, mevcut uygulamaların yanı sıra yukarıda belirtilen belirlenmiş uygulama modüllerini kullanabilecektir. Lisans zorlaması açıldığında (1 Nisan 2020’den itibaren), Müşteri Hizmet Merkezi, Satış Merkezi ve özel uygulamalar gibi izinsiz uygulamalara erişilemez.
Pazarlama için Microsoft Dynamics 365
Önümüzdeki bu sürümde, Microsoft kişiselleştirme, basitlik, entegrasyon ve uyarlanabilirlik ile Pazarlama ve D365 için performans ve ölçeklenebilirlik konularına odaklanıyor.
Test-e-posta mesajlarını gönderme Dynamics 365 for Marketing, pazarlamacıların kişiselleştirilmiş dinamik içerik içeren görsel açıdan hoş e-postalar tasarlamalarını sağlar. Bu, e-posta istemcilerinin iletileri farklı şekilde oluşturma biçimi nedeniyle düzgün bir şekilde test edilmezse zorluklara neden olabilir, bu nedenle iletileri önizlemek ve test etmek önemlidir. Bu sürüm, kullanıcıların örnek bir kişi kaydında dinamik içerik içeren iletileri ve ayrıca gelişmiş hata denetimini sınamalarını sağlar.
Pazarlama için Dynamics 365 Dinamik e-posta testi
Geliştirilmiş segment tasarımı ve yönetimi D365 for Marketing’e sahip segment tasarımcısı, kullanıcıların dinamik segmentleri daha hızlı ve sezgisel olarak tanımlamasına olanak tanır. Hem statik hem de dinamik segmentlerde yeni özellikler ve yetenekler piyasaya sürülecek.
Pazarlama için Dynamics 365 Segmentasyon tasarımı ve yönetimi
Müşteri Hizmetleri için Microsoft Dynamics 365
2020 Wave 1 için, Müşteri Hizmetleri için D365’teki geliştirmeler agent üretkenliğine, çok kanallı ve bağlı müşteri hizmetlerine odaklanır.
Bilgi yeteneklerinde agent üretkenliği geliştirmeleri Bilgi makalelerini hızlı bir şekilde bulma ve paylaşma yeteneği, agent’ların müşterilerin soruları ve sorunları çözmelerine yardımcı olmak için kullanabileceği önemli bir varlıktır. Bu sürümde, agent’ların bilgi makalelerine erişme ve bunları kullanma biçiminde iyileştirmeler geliyor:
Tarama, okuma ve eylemi basitleştirmek için gelişmiş bir bilgi arama sonuçları düzeni kullanma
Bilgi makalelerini ayrı, tam ekranda inceleme
Bir müşteri vakası bağlamı dışında bilgi tabanında arama yapma
Zaman çizelgesinde zengin metin notları ve anahtar kelime araması Zaman çizelgesi kontrolü, müşterinin geçmişini vakalar, hesaplar veya kişiler arasında görüntülemek için kolay bir deneyim sağlar. Bu, acentelere müşteri geçmişini daha iyi anlamalarını sağlayarak, kişiselleştirilmiş hizmeti verimli bir şekilde sunmalarına yardımcı olur. Geliştirmeler şunları içerir:
Vaka hakkında ayrıntı sağlayan ve vurgulama ve okunabilirlik için biçimlendirmeyi sağlayan zengin metin notları oluşturma
Eşleşen kayıtları hızla görüntülemek için bir anahtar kelime arama filtresi gerçekleştirme
Kapalı veya tamamlanmış faaliyetleri görsel olarak belirleme
Yalnızca ek filtreli Kullanıcı veya Sistem kayıtlarını gösterme
Saha Hizmeti için Microsoft Dynamics 365
Temel odaklar aşağıdaki alanlardadır:
Zaman girişleri ve denetimler dahil yeni özellikler
IoT uyarıları ve olay türleri için AI tabanlı önerileri önizleme
Kaynak planlama ve optimizasyon yeteneklerinde devam eden geliştirmeler
Tedarik zinciri yönetimi ve varlık yönetimi için Dynamics 365 Tedarik Zinciri Yönetimi ile daha derin uyum
Microsoft Forms Pro
Microsoft Forms Pro 2019 yılında, bir kuruluştaki herkesin müşterilerden ve çalışanlardan geri bildirim toplamak için anketler geliştirmesine olanak tanıyan bir kurumsal anket çözümü olarak piyasaya sürüldü. İşaretle ve tıkla işlevselliği ve Forms Pro’nun AI destekli özellikleri, herkesin doğrudan bir kuruluşun iş akışlarına ve iş sistemine entegre olan özel anketler oluşturma, gönderme ve analiz etme araçlarına sahip olduğu anlamına gelir.
Müşteri geri bildirim yönetimi çözümü şablonu Wave 1 Sürümü’nün bir parçası olarak, Forms Pro artık özel ihtiyaçlarınıza uyacak şekilde özelleştirilebilen anket şablonları içermektedir. Ayrıca, anket sonuçlarını müşteri kayıtlarıyla bütünleştiren entegre bir müşteri memnuniyeti bilgileri panosu da olacaktır. Zamanında takip eylemleri, işletmelerin müşterilerinin olumsuz duygularını veya detractor Net Promotor Puanlarını otomatik olarak bildiren önemli bir özelliktir.
