Veri Merkezli İlişki Yönetimi: Söz Uçar, Veri Kalır

Veri Merkezli İlişki Yönetimi: Söz Uçar, Veri Kalır

Dr. Ahmet TUZCUOĞLU

atuzcuoglu@istanbul.edu.tr

Günümüz rekabetçi iş dünyasında işletmeler için sadece ürün ya da hizmet kalitesiyle değil, aynı zamanda kurdukları ilişkilerle de farkı ortaya çıkarmak kritik önem taşımaktadır. Özellikle tedarikçiler ve müşterilerle kurulan ilişkilerin niteliği, işletmelerin sürdürülebilir büyüme ve krizlere karşı dayanıklılık stratejilerinin temel yapı taşlarını oluşturmaktadır. Ancak bu ilişkiler salt güvene ya da iyi niyete değil; giderek daha fazla ölçülebilir, analiz edilebilir ve optimize edilebilir verilere dayanmalıdır.

Tedarik zincirlerinin küresel çapta karmaşıklaştığı dönemde, verinin tedarikçi yönetiminde oynadığı rol daha da belirgin hale gelmiştir. Veri odaklı tedarikçi ilişkileri yürüten işletmeler, tedarik zincirindeki aksamalara daha hızlı yanıt verebilmektedir. Bu tür organizasyonlar, tedarikçi performans takibi, kalite izleme ve sözleşme uyumluluğu gibi kritik alanlarda veri kullanımını temel strateji olarak benimsemektedir.

Müşteri ilişkilerinde ise veri, yalnızca davranış analizi için değil; aynı zamanda duygusal bağlılık, memnuniyet ve sadakat gibi daha soyut kavramların ölçülmesinde de kullanılmaktadır. Müşterinin satın alma geçmişi, ürün etkileşimleri, şikayet kayıtları ve sosyal medya verilerinin entegre biçimde kullanılması ile işletmelerin kişiselleştirilmiş müşteri deneyimi sunması sadakat yoluyla gelir artışının oluşmasını sağlamaktadır.

Veri, tedarikçilerle kurulan ilişkilerde; performans değerlendirme, risk yönetimi, sürdürülebilirlik takibi ve maliyet optimizasyonu gibi çok katmanlı kararları desteklemektedir. Singh ve Sohani (2011), iyi yapılandırılmış tedarikçi ilişkilerinde performans verilerinin şeffaf şekilde paylaşıldığında güvenin arttığını ve bu durumun operasyonel verimliliğe katkı sağladığını ortaya koymuştur. Özellikle dijital tedarik zinciri sistemlerinde, doğru veri akışı sayesinde “proaktif ilişki yönetimi” mümkün hale gelmiştir.

Kooli ve arkadaşları (2016) ise veri paylaşımının sadece iş ortaklıklarının sürekliliğini değil, aynı zamanda karşılıklı öğrenme ve inovasyon süreçlerini de desteklediğini vurgulamaktadır. Bettiga ve Ciccullo (2019), müşteri ilişkilerinde sürdürülebilirlik stratejileriyle veri kullanımını ilişkilendirerek; şeffaflık ve izlenebilirliğin markaya olan güveni doğrudan etkilediğini göstermektedir. Bu durum, özellikle tedarik zinciri boyunca sürdürülebilir uygulamalar konusunda hesap verebilirliği artırmaktadır.

Tedarikçi ilişkilerinde öne çıkan veri türleri: “Tedarikçi performans puanları (On-time delivery, kalite skoru)”, “Maliyet analizi ve fiyat istikrarı verileri”, “Risk puanlamaları (jeopolitik, çevresel, finansal risk)”, “Sürdürülebilirlik göstergeleri (emisyon verileri, sertifikasyon)”, “Tedarik süreleri ve kapasite kullanımı”. Müşteri ilişkilerinde öne çıkan veri türleri ise: “Müşteri memnuniyet skorları (NPS, CSAT)”, “CLV (Customer Lifetime Value)”, “Davranışsal segmentasyon verileri”, “Satın alma sıklığı ve hacmi”, “Tercih edilen iletişim kanalları”, “Şikayet ve geri bildirim kayıtları”.

Bu veriler, yalnızca geçmişi analiz etmek için değil, aynı zamanda öngörücü modellemeler ile gelecekteki ilişki dinamiklerini yönetmek için de kullanılmaktadır. Kakhki ve Nemati (2022), veri yönetiminin sadece operasyonel düzeyde değil, stratejik planlamada da önemli bir rol oynadığını belirtmektedir.

Eylül ayında işlediğimiz Hesap Tabanlı Pazarlama (ABM) konusu, bu yazının doğal bir uzantısıdır. ABM, yalnızca satış ve pazarlama alanlarında değil, tedarik yönetiminde de stratejik ilişki inşası için kullanılabilecek bir çerçeve sunar. AI destekli ABM uygulamaları ile tedarikçiler için özelleştirilmiş içerikler, ilişki raporları ve dijital teklif senaryoları üretilebilmektedir.

Veri yönetimi süreçlerinde ise işletmelerin en sık karşılaştığı zorluklar arasında veri siloları, düşük veri kalitesi ve sistemler arası entegrasyon problemleri öne çıkmaktadır. Şirketler müşteri ve tedarikçi verilerini aynı platformda entegre biçimde kullanmakta zorlanmaktadır. Bu da karar alma süreçlerinde gecikmelere, müşteri memnuniyetinde düşüşe ve tedarikçi ilişkilerinde kopmalara yol açabilmektedir.

Bu noktada dijital teknolojiler devreye girmektedir. Özellikle CRM, SRM ve ERP sistemlerinin entegre kullanımı, tedarikçi ve müşteri verilerinin eş zamanlı analizini mümkün kılmaktadır. İlişki yönetiminde yapay zekâ ve makine öğrenimi de artık merkezî bir konuma yükselmiştir. Boston Consulting Group’un “Where’s the Value in AI?” çalışmasına göre, satınalma süreçlerinde AI kullanan firmalar, tedarikçi risk analizinde %40 oranında daha yüksek isabet oranı sağlamaktadır. Öte yandan müşteri tarafında, AI tabanlı segmentasyon ve öneri sistemleri sayesinde müşteriye zamanında ve ihtiyacına uygun teklifler sunmak mümkün hale gelmiştir. Özellikle B2B ilişkilerde bu durum, karar alma süreçlerini hızlandırmakta ve daha sağlam iş ortaklıklarının kurulmasına olanak tanımaktadır.

Lacoste ve Blois (2015), ilişki yönetiminin başarısı için “değer alışverişi” kavramını öne çıkarmıştır. Yalnızca ürün ya da hizmet sunmak değil, paydaşlara stratejik bilgi, operasyonel kolaylık ve uzun vadeli fayda sağlamak, ilişkinin sürdürülebilirliğini belirleyen temel unsurlar arasındadır. Bu noktada veri, bu değerin hem üretiminde hem de aktarımında kilit bir rol üstlenmektedir.

Özellikle satınalma ekiplerinin veriyle desteklenen kararlar alma eğilimi giderek artmaktadır. McKinsey (2024) raporunda, daha iyi verilerin kategori stratejilerinin geliştirilmesinden potansiyel tedarikçilerin değerlendirilmesine, müzakerelerin yürütülmesinden tedarikçilerin performans yönetiminin devam ettirilmesine kadar, tedarik döngüsünün tüm aşamalarında faaliyetleri ve kararları destekleyebildiği; doğru şekilde uygulandığında, bu durumun değer oluşturma girişimlerinin sayısını yüzde 200’e kadar artırabildiği belirtilmektedir. Bu da işletmelerin tedarikçilerle daha sürdürülebilir ilişkiler kurmasını ve operasyonel maliyetlerini azaltmasını mümkün kılmaktadır.

Müşteri tarafında ise veri destekli ilişki yönetimi, yalnızca satışları değil; şikayet yönetimi, sadakat programları ve çapraz satış gibi kritik alanlarda da etkinliği artırmaktadır. Müşteri ilişkilerini veriye dayalı olarak yöneten markaların NPS (Net Promoter Score) skorları, sektör ortalamasının üzerinde seyretmektedir.

Tüm bu veriler ve çalışmalardan haraketle, etkili bir tedarikçi ve müşteri ilişki yönetimi için verinin yalnızca toplanması değil, analiz edilmesi, anlamlandırılması ve aksiyona dönüştürülmesi gerekmektedir. Bu nedenle işletmelerin yalnızca veri teknolojilerine değil, aynı zamanda veri kültürüne yatırım yapmaları stratejik bir gerekliliktir. Kooli ve arkadaşları (2016), bu dönüşümün gerçekleşmesi için organizasyonel öğrenme kabiliyetlerinin geliştirilmesinin önemine vurgu yapmıştır.

İlişki yönetimi, satınalma fonksiyonunun yalnızca insan ilişkilerine değil, aynı zamanda dijital veriye dayalı senaryolara da yatırım yapmasını gerektiriyor. Bu bağlamda aşağıdaki öneriler ön plana çıkmaktadır:

• Veri Envanteri Oluşturun: Hangi verilerin karar süreçlerini etkilediğini belirleyin.
• Veri Kalitesine Yatırım Yapın: Eksik ya da eski veri, yanlış ilişki stratejilerine yol açar. Veri yönetimi projeleri, yalnızca BT departmanının değil; pazarlama, satış ve tedarik zinciri ekiplerinin ortak sorumluluğu olmalıdır.
• CRM & SRM Sistemlerini Entegre Edin: Müşteri ve tedarikçi ilişkilerini aynı platformdan yönetin.
• Kişiselleştirme Stratejileri Geliştirin: Tedarikçilere gönderilecek bilgilendirmeler, onların geçmiş performans skorlarına göre optimize edilmelidir. Aynı şekilde, müşterilere sunulan teklifler geçmiş davranış ve tercih verileriyle zenginleştirilmelidir.
• Yorumlayıcı Raporlamaya Geçin: Sadece geçmişi değil, geleceği öngörecek veri modelleri oluşturun.
• İç Müşteri Görüşlerini Rutin Hale Getirin: Departmanlar arası veri paylaşımını ve geri bildirimi teşvik edin.
• Sürdürülebilirlik Verilerini Dahil Edin: Karbon emisyonu, döngüsel ekonomi gibi kriterleri de tedarik ilişkilerine entegre edin.
• AI Entegrasyonu ile Veriyi Dinamik Hale Getirin: Satın alma, fiyatlama ve müşteri iletişimi süreçlerinde yapay zekâ modelleri kullanılarak daha akıllı öneri sistemleri inşa edilebilir.
• Sürekli Ölçüm ve Optimizasyon: KPI’lar sadece satış değil; ilişki kalitesi, tedarikçi memnuniyeti, müşteri geri bildirimleri gibi alanlarda da tanımlanmalıdır.
• Veri Güvenliğini Göz Ardı Etmeyin: Özellikle tedarikçi ve müşteri verilerinde KVKK ve GDPR uyumluluğu stratejinizin ayrılmaz parçası olmalı.

Tedarikçi ve müşteri ilişkileri, geleneksel olarak güven, iletişim ve süreklilik üzerine kurulmuştur. Ancak günümüzde bu ilişkiler; dijitalleşme, yapay zekâ ve veri bilimi ile yeniden şekillenmektedir. Artık başarı, sadece iyi iletişim kurmakta değil; bu iletişimi veriye dayandırmakta yatmaktadır. Veri temelli ilişki yönetimi, sadece kısa vadeli operasyonel verimlilik değil; aynı zamanda uzun vadeli işbirliği, inovasyon ve sürdürülebilirlik açısından da stratejik bir zorunluluktur.

Özellikle dijitalleşmenin hız kazanması, ESG kriterlerinin (çevresel, sosyal ve yönetişimsel) öneminin artması ve tedarik zincirlerinde kırılganlıkların devam etmesi, işletmeleri veriye dayalı ilişkisel stratejilere yönlendirecektir. Bu bağlamda tedarikçi ve müşteri verilerinin sadece geçmişe dönük değil, öngörücü analizlerle geleceği şekillendirecek biçimde kullanılması kaçınılmaz hale gelecektir.

Dr. Ahmet TUZCUOĞLU

atuzcuoglu@istanbul.edu.tr

Kaynaklar:

1. Bettiga, D., & Ciccullo, F. (2019). Co-creation with customers and suppliers: an exploratory study. Business Process Management Journal, 25(2), 250-270.
2. Boston Consulting Group. (2024). Where’s the Value in AI?. BCG Publications. https://media-publications.bcg.com/BCG-Wheres-the-Value-in-AI.pdf
3. Kakhki, M. D., & Nemati, H. R. (2022). Value-based view of firms enabled by data analytics: aligning suppliers for customer value creation. Enterprise Information Systems, 16(1), 105-140.
4. Kooli, K., Mansour, K. B., & Cornwell, V. (2016). Exploring CRM and SRM user satisfaction in B2B relationship management. Journal of Customer Behaviour, 15(1), 81-95.
5. Lacoste, S., & Blois, K. (2015). Suppliers’ power relationships with industrial key customers. Journal of Business & Industrial Marketing, 30(5), 562-571.
6. McKinsey & Company. (2024). Revolutionizing procurement: Leveraging data and AI for strategic advantage. McKinsey Insights. https://www.mckinsey.com/capabilities/operations/our-insights/revolutionizing-procurement-leveraging-data-and-ai-for-strategic-advantage
7. Singh, R. J., & Sohani, N. (2011). A proposed model for integration of ERP, CRM, SRM and supply chain management. In International Conference on Industrial Engineering, SVNIT Surat.