Dijital dönüşüm örnekleri ile dünyadaki çalışmaları mercek altına alıyoruz!

Dijital dönüşüm ateşi pek çok markayı sarmış durumda. Kimi marka durumun gerçekten farkında olurken, kimisi kelimenin peşinden gitmekte. Kısacası kaosun ve curcunanın yaşandığı bir süreç diyebiliriz.

Çoğu marka Sosyal Medya’nın gücünü anlamadığı ve sadece var olmak için hem zamanlarını kaybettiler hem de tonlarca para harcadılar. Örnek Snickers markası! Hem global hem de Türkiye Facebook sayfasından Ekim 2017’den bu yana iletişim yapılmıyor! Tabii bu marka ve ürün sayısını arttırmak mümkün. Bunu başka bir yazıya saklıyorum 🙂

Dijital dönüşümün markalara katacağı faydayı anlamak için, bu konuda çalışma yapmış firmaların sonuçlarına bakmanın faydalı olacağını düşünüyorum. Birazdan okuyacağınız çevirinin en güzel yanı sorunu, çözümü ve sonucu net bir şekilde ortaya koyması.

Makine öğrenmesinin ve yapay zekanın çalışma hayatımıza dahil olmasıyla, iş modellerindeki ciddi değişimlerin nasıl yaşanacağını göstermesi açısından da yazıdaki örnekler çok önemli diye düşünüyorum.

Artık dijital dönüşüm örneklerine geçme zamanı! Çeviri konusunda prof olmadığımdan hatalar için şimdiden özür diliyorum 🙂

Birinci Dijital Dönüşüm Örneği: $330 milyon gelir tasarrufu sağlayan teknoloji şirketi

Fortune 500 teknoloji şirketlerinden biri çok sayıda üretim partnerine, dağıtım kanalına ve farklı coğrafyalarda müşterilere sahip.

Bu karmaşık tedarik zinciri senaryosunda şirket, analitik olarak kendilerini yönlendirecek kapalı çevrim ve entegre talep planlama süreci istiyor.

Marka, yeni harici veri kaynaklarını entegre ederek ve “en iyi uyum” makina öğrenmesi algoritmaları geliştirerek, mevcut tahmin süreçlerini iyileştirmeyi de istemekte.

Çözüm:
1. Tahmin edilebilirliğe bağlı ürün bölümlemesi.
2. Mevcut zaman serisinin tahmin ve algoritmalarının geliştirilmesi.
3. Satıcılar, dağıtıcılar, finans ve pazarlama tahminlerinden en iyi akışların oluşturulması.
4. Satış öngörü planı
5. Talep tahmininde ileriye yönelik satış öngörü plan entegrasyonu
6. Dementra entegrasyonuyla kurum içerisinde optimize edilmiş tahminlerin işleme konulması

Sonuç:
• $330 milyon tasarruf.
• %17 planlama doğruluğu artışı
• %8 teslim süreci başarı artışı

İkinci Dijital Dönüşüm Örneği: Teknoloji lideri, satış tahminlerindeki doğruluk payını %15 artırmayı başardı

Vaka çalışmamıza, dünyanın pek çok farklı noktasına satış yapan Fortune 500 teknoloji şirketlerinden biri ile devam edelim.

Firmanın satış takımı sürekli olarak her çeyrekte belirlenen satış hedeflerini karşılamakta başarısız oluyor. Bu nedenle şirket, doğru rezervasyon tahminleri yapmak ve genel satış performansını arttırmak için metrik yönlendirmeli yaklaşıma ihtiyaç duyuyor.

Şirket, rezervasyon tahminlerini iyileştirmek ve satış planlarına ulaşamayacak “riskli” takımları belirlemek için yapay zekadan güç alan satış platformu ve tahmin algoritmaları geliştirdi. Aynı zamanda, daha iyi satış performansı ve verimliliğine yol açan “satış hızlandırma” merkezi kurdu.

Çözüm:
1. Farklı sistemlerdeki verileri konuşturma (SFDC, SAP HANA’daki rezervasyon verileri)
2. Satış performansı için metrik tanımlama ve otomatik raporlama için görselleştirme tasarlama
3. Fırsat dönüşümlerini analiz etme ve potansiyeli değerlendirecek takımlara temel kurallar sunma
4. Öngörü planıyla rezervasyonları tahmin etme ve bulguları karar motoruna entegre etme
5. Riskli satış takımlarını belirleme ve İK verileri ve Satış verileri gibi diğer veri kaynaklarını entegre etme
6. Rezervasyon tahmin algoritmalarını geliştirme ve karar destek mekanizması kurma

Sonuç:
• %15 tahmin doğruluğu artışı
• %30 riskli takım belirleme artışı
• Metrik yönlendirmeli göstergeler sayesinde daha iyi satış performansı

Üçüncü Dijital Dönüşüm Örneği: CPG lideri %19 gelir artışı gerçekleştirdi

CPG şirketi, SKU (stok) ikmallerini yönetmekte ve satış büyümesini arttırmakta sorun yaşıyordu. Satış takımlarının, geçmiş bilgileri kullanarak ve mağaza sahipleriyle anlaşarak, daha bilgili satış dönüşümleri elde etmesi isteniyordu.

Şirket, bu zorlukların üstesinden gelmek için satış temsilcilerine sipariş noktasında akıllı, mağaza seviyesinde tavsiyelerde bulunacak bir öneri sistemini makina öğrenmesi/yapay zeka uygulamaları tasarlamak istiyordu.

Çözüm:
Satış temsilcileri, yapay zeka uygulamasından ve mağaza sahiplerinden gelen öneriler ile daha yüksek dönüşüm oranlarına ulaştılar.

Sonuç:
Şirket, artan müşteri memnuniyeti sayesinde mağaza yakınlarındaki yaya trafiğinde artış gözlemledi. Bunun sonucunda ortaya çıkanlar ise
• %19 gelir artışı
• %8 satış büyümesi

Dördüncü Dijital Dönüşüm Örneği: Lider otel işletmesi, tekrar gelen müşterilerde %10 artış yakaladı

Popüler olan otelimiz, endüstride yaygın ama kritik olan bir sorunla karşı karşıyaydı – dibe vuran doluluk oranları. Satın alma maliyetlerinin yüksekliği ve müşteri sadakati oldukça azdı.

Otel işletmesi, birden fazla kaynaktan gelen verileri entegre etme sorunu yaşıyordu ve müşterilerden gelenleri tek bir yerde birleştirmek için bu veri kaynakları toparlanmalıydı. Kullanılan veri türleri şu şekildeydi:

• CRM
• Müşteri anketleri ve değerlendirmeleri (yapılandırılmamış)
• NPS ve diğer benzer skorlar
• Demografi verileri
• Katma değer hizmetlerde işlemsel veriler

Çözüm:
Şirket, birden fazla müşteri temas noktasından gelen sayısal ve yapılandırılmamış bilgileri analiz ederek müşteri deneyim metrikleri hakkında 360 derece ön görü elde edebileceği bir analitik platformu kullandı.

1. Alan/resort seviyesinde seyahat desenlerinin analizi
2. Alan seviyesinde yararlanma oranının tahmini
3. En değerli müşteri belirleme
4. Hedef müşterilerle kişiselleştirilmiş iletişim

Sonuç:
• %10 tekrar gelen müşteri artışı
• %6 doluluk oranı artışı

Beşinci Dijital Dönüşüm Örneği: Sigorta devi, dönüşüm başına maliyeti %15 azalttı

Ve sıra geldi son dijital dönüşüm örneğimize. Emlak ve kaza sigortaları konusunda uzmanlaşmış, ABD’de çalışan lider bir sigorta sağlayıcısı birden fazla kanal ve alt kanal üzerinden ürünler satıyor.

Bu gibi bir ürün kanalı yayılımı, pazarlama harcamalarını optimize ederken yatırım getirisini korumayı da gerektiriyordu.

Şirket doğrudan pazarlama modelleri oluşturmak, müşteri seviyesinde ürün-kanal karışımını optimize etmek ve pazarlama etkinliğini optimize etmek istedi.

Çözüm:
1. Her benzersiz ürün-kanal kombinasyonu için müşteri seviyesinde doğrudan pazarlama modeli oluşturma
2. Harcamaları azaltmak ve yatırım getirisini arttırmak için pazarlama çabalarını aşağıdaki bileşenlere göre optimize etmek:

• Doğru müşteri hedefleme
• Her kişilik için doğru kanal
• Çeşitli promosyonlar için doğru mesaj
• Doğru hedefleme zamanı

3. Kapsayıcı öneri motoruyla mevcut ürün-kanal seviyesi modelinin yerine geçecek alternatif çözüm geliştirme

Etki:
• Veri tabanı pazarlama maliyeti %7 azaldı
• Sigorta ödemeleri değeri %10 arttı
• Potansiyel müşteriler için dönüşüm başına maliyet %15 azaldı

Bu vaka çalışmalarındaki etki rakamları, rekabetçi işletme ortamında dijital strateji oluşturmanın önemini göstermektedir. Yine de dönüşüm bir kere yapıldı ve oldu bitti anlamına gelmez. Dijital dönüşüm teknoloji ve analitik alan gelişmeleri olmaya devam ettikçe gelişecek bir kültürdür.

Peki, sizin şirketiniz dijital dönüşüm sürecine nasıl ayak uydurabilir veya bu sürece adım atabilir?

Kaynak: http://bridgei2i.com/blog/5-brilliant-digital-transformation-case-studies-you-need-to-read/