Yerel Haberlerde Gizli Bilgiler

Günümüz skorlama algoritmaları daha önce yapamadığımız pek çok ölçme değerlendirmeyi yapmamıza izin veriyor ve potansiyel müşterilerimizi pek çok açıdan boy sırasına dizebiliyor.

  • Ürünümü almaya ne kadar yatkın?
  • Ürünümü almak için doğru zaman mı?
  • Rakibim ile çalışıyor olma ihtimali var mı?
Bütün bu sorular için farklı yaklaşımlar ve skor kartlar çalışıyor.

Ürüne yatkınlık skor kartında daha çok ilk etapta akla gelmeyecek ama istatistiki olarak önemli özellikler öne çıkmaktadır. Örneğin, (potansiyel bir işletme ise) yan faaliyet alanları, web sitesindeki anahtar kelimeler, Ticari Sicil hareketleri gibi bilgiler istatistiki olarak ürüne yakınlığı işaret eden faktörler olabiliyor.


Ürünü alma zamanı modellemesi, ürüne yatkınlık skor kartını tamamlayıcı konumdadır. Zira, bir potansiyel müşteri ürüne eğilimi olmasına rağmen onun için doğru zaman olmayabilir. Filo kiralama sektörü bu duruma tipik bir örnektir. Filo kiralama yapan işletmeler ancak ekiplerini genişlettikleri veya kiralama dönemlerinin sonuna geldikleri zaman kiralama yapmaktadır. Doğru zamanın tahminlenmesinde ise işletmenin iş ilanlarına ve firma CRM kayıtlarına başvurulmakta, buradaki patternlerden yola çıkarak doğru zaman tahminlenmektedir.

Rakiple çalışma modellemesi çalışmasında ise, dolaylı bilgiler kullanılmaktadır. Örneğin, restoran ödeme sistemleri sektöründe rakipleri ile çalışan işletmelere cazip teklifler vermek için önce rakipler ile çalışan işletmeleri tahminlemek gerekebilir. Bunun için en güçlü kaynaklardan birisi iş ilanlarındaki anahtar kelimelerdir. İş ilanlarında geçen bazı özel kelimeler rakip bir firma çalışma ihtimalini %90’ın üzerindeki bir doğrulukta tahminlememizi sağlar.

Bir potansiyel (lead) müşteri oluştuğunda onu farklı özelliklerine göre skorlamak, düşük skorlu potansiyelleri elemek ya da daha ekonomik kanallara yönlendirmek satışa ulaşma ihtimalinizi ve dolayısıyla satış verimliliğinizi arttırır, birim satış maliyetlerinizi düşürür.

Ahmet Kocamaz
Yönetici Ortak