“Veri olmadan düşünmek kördür, duygu olmadan karar vermek ise anlamsızdır.” Vilfredo Pareto

Duygusal Analitik: İşletmelerin Müşteri Duygularını Anlaması

Duygusal analitik, müşterilerin hislerini, düşüncelerini ve tepkilerini anlamak için kullanılan bir veri analitiği dalıdır. Bu yaklaşım, işletmelere daha iyi müşteri hizmeti sunmak, ürünleri ve hizmetleri geliştirmek ve müşteri sadakatini artırmak için değerli bilgiler sunar. Duygusal analitiğin iş dünyasındaki rolü ve önemi aşağıdaki gibi belirtilebilir:

1. Müşteri Deneyimini İyileştirme: Duygusal analitik, müşteri etkileşimlerini inceleyerek, müşterilerin ne hissettiğini ve neden hissettiğini anlamak için kullanılır. Bu bilgiler, işletmelere müşteri deneyimini kişiselleştirmek ve iyileştirmek için rehberlik eder.
2. Ürün ve Hizmet Geliştirmede Kullanma: İşletmeler, duygusal analitik verileri kullanarak mevcut ürünlerini veya hizmetlerini iyileştirebilir veya yeni ürünler geliştirebilirler. Müşteri beklentilerini daha iyi anlamak, işletmelerin rekabet avantajı elde etmelerine yardımcı olur.
   3. Duygusal Tepkileri İzleme: Sosyal medya ve müşteri incelemeleri gibi kaynaklardan gelen duygusal geri bildirimleri izlemek, işletmelere hızlı tepki verme ve kriz yönetimi konusunda yardımcı olabilir.
   4. Müşteri Sadakatini Artırma: Müşterilerin duygusal ihtiyaçlarını anlamak, müşteri sadakatini artırmak için kritik bir rol oynar. Müşteriler, duygusal olarak bağlı oldukları markalara daha sadık olma eğilimindedirler.
   5. Rekabet Üstünlüğü Sağlama: Duygusal analitik, işletmelere rakiplerinden farklılaşma fırsatı sunar. Müşteriyle daha güçlü bağlar kurmak ve onların duygusal ihtiyaçlarını anlamak, uzun vadeli rekabet üstünlüğü sağlayabilir.

Karar Destek Sistemleri (KDS): Veriye Dayalı Karar Alma

Karar Destek Sistemleri (KDS), işletmelerin veri tabanlı kararlar almasına yardımcı olan bir bilgi sistemleri dalıdır. KDS, işletme kararlarını optimize etmek ve daha iyi sonuçlar elde etmek için kullanılır. KDS’nin temel bileşenleri ve önemi şunlardır:

1. Veri Toplama ve İşleme: KDS, işletmelerin büyük veri kümelerini toplamak, işlemek ve analiz etmek için gelişmiş araçlar ve teknikler kullanmalarına olanak tanır. Bu sayede işletmeler, daha iyi bilgiye sahip olurlar.
2. Karar Modelleri ve Analitik: KDS, işletmelerin karar modelleri oluşturmasına ve analitik yöntemler kullanmasına yardımcı olur. Bu modeller, farklı senaryoları simüle etmek ve olası sonuçları tahmin etmek için kullanılır.
3. Karar Analizi ve Değerlendirme: KDS, işletmelerin kararları değerlendirmelerine yardımcı olur. Bu değerlendirme, maliyet-fayda analizi, risk analizi ve performans ölçümünü içerebilir.
4. Veri Görselleştirmesi: KDS, verileri görselleştirmek için grafikler, tablolar ve raporlar oluşturur. Bu, karar vericilere veriyi daha iyi anlama ve paylaşma fırsatı sunar.
5. Hızlı Tepki: KDS, işletmelerin hızlı kararlar almasına yardımcı olur. Zaman hassasiyeti gerektiren kararlar, KDS kullanılarak daha hızlı ve bilgiye dayalı olarak alınabilir.
6. Stratejik Planlama: KDS, işletmelerin uzun vadeli stratejiler oluşturmalarına yardımcı olabilir. Veriye dayalı kararlar, işletmelerin daha etkili stratejik planlama yapmalarına olanak tanır.

Duygusal analitik ve Karar Destek Sistemleri, iş dünyasında veriye dayalı karar alma ve müşteri ilişkileri yönetiminde önemli roller oynayan konulardır. İşletmeler, bu iki alana yatırım yaparak daha rekabetçi hale gelebilirler.

Duygusal Analitik ve KDS İş Birliği ile Verileri Yönetmek

Duygusal analitik ve KDS arasındaki ilişki, veriye dayalı karar alma süreçlerini zenginleştirme ve daha etkili hale getirme noktasında önemlidir. Bu iki konsept arasındaki ilişkinin ana hatları aşağıdaki gibi özetlenebilir.

Duygusal Analitik Veri Kaynağı: Duygusal analitik için kullanılan veriler, KDS için önemli bir veri kaynağı olabilir. Müşteri hissiyatı ve duygusal tepkiler, KDS tarafından işlenerek karar verme süreçlerine dahil edilebilir.

Kararların Kişiselleştirilmesi: Duygusal analitik, işletmelerin kararlarını daha fazla kişiselleştirmelerine yardımcı olabilir. Müşterilerin duygusal tepkileri, pazarlama kampanyalarının hedeflenmesi veya ürün özelliklerinin belirlenmesi gibi kararlara yönlendirici olabilir.

Müşteri Geri Bildirimi ile Karar Değerlendirmesi: İşletmeler, müşteri geri bildirimlerini duygusal analitik aracılığıyla topladıklarında, bu geri bildirimleri KDS ile işleyebilirler. Bu, ürün geliştirme, hizmet iyileştirmeleri ve pazarlama stratejilerinin değerlendirilmesi için önemlidir.

Duygusal Verilerin Karar Modeline Dahil Edilmesi: KDS, duygusal verileri karar modellerine dahil edebilir. Örneğin, müşteri memnuniyetini artırmak için alınacak kararlar, duygusal verilere dayalı olarak şekillendirilebilir.

Sonuç olarak, duygusal analitik ve karar destek sistemleri, işletmelerin veriye dayalı kararlarını daha etkili hale getirme ve müşteri ilişkilerini daha iyi yönetme konularında birbirini tamamlayan yaklaşımlardır. İşletmeler, bu iki konsepti bir araya getirerek daha iyi rekabet avantajları elde edebilirler.

Doç. Dr. Gözde MERT

Nişantaşı Üniversitesi İşletme Bölüm Başkanı &

Gözde Araştırma Şirketi Kurucusu

www.gozdemert.com

gozde.mert@nisantasi.edu.tr

mertgozde@yahoo.com