Web sitemizde size en iyi deneyimi sunmak için çerezleri kullanıyoruz. Hangi çerezleri kullandığımız hakkında daha fazla şey öğrenmek için Gizlilik
Onayla
Türker UZUNTürker UZUN
  • VERİ ANALİZİ
    • Veri Analiz Aşamaları
    • Pandas
    • CRM Analitiği
    • Doğal Dil İşleme (NLP)
    • Makine Öğrenmesi
    • Ölçümleme Problemleri
    • Özellik Mühendisliği
    • Tavsiye Sistemleri
  • METODOLOJİ
  • PROGRAMLAMA
  • BLOG
  • DİZİ & FİLM
  • İLETİŞİM
Reading: Omnichannel Müşteri Deneyimi İyileştirme Projesi
Paylaş
Aa
Türker UZUNTürker UZUN
Aa
  • VERİ ANALİZİ
  • METODOLOJİ
  • PROGRAMLAMA
  • BLOG
  • DİZİ & FİLM
  • İLETİŞİM
Ara...
  • VERİ ANALİZİ
    • Veri Analiz Aşamaları
    • Pandas
    • CRM Analitiği
    • Doğal Dil İşleme (NLP)
    • Makine Öğrenmesi
    • Ölçümleme Problemleri
    • Özellik Mühendisliği
    • Tavsiye Sistemleri
  • METODOLOJİ
  • PROGRAMLAMA
  • BLOG
  • DİZİ & FİLM
  • İLETİŞİM
Follow US
Türker UZUN > Blog > Veri Analizi > CRM Analitiği > Omnichannel Müşteri Deneyimi İyileştirme Projesi
CRM AnalitiğiVeri Analizi

Omnichannel Müşteri Deneyimi İyileştirme Projesi

3 Min Read
Paylaş
3 Min Read
Python Blog, Python Soruları, Python Dersleri, Python Veri Analizi, Python İlginç Sorular

Proje Amaçları:

  1. Müşteri Verilerinin Birleştirilmesi:
    • Farklı kanallardan (web sitesi, sosyal medya, mağaza ziyaretleri, çağrı merkezi) gelen müşteri verilerini birleştirme.
    • Bu verileri birleşik bir müşteri profilinde toplama ve depolama.
  2. Kişiselleştirilmiş İletişim Stratejileri:
    • Müşteri segmentasyonu ve müşteri profil analizi yaparak kişiselleştirilmiş iletişim stratejileri geliştirme.
    • Kişiselleştirilmiş e-posta, SMS, sosyal medya kampanyaları oluşturma.
  3. Çok Kanallı Satış Fırsatları ve İzleme:
    • Müşterilere çeşitli kanallardan ulaşılan satış fırsatlarını izleme.
    • Müşteri, ürün veya kampanya ilgisi belirlendiğinde otomatik bildirimler gönderme.
  4. Entegre Müşteri Desteği:
    • Müşteri sorularını ve taleplerini farklı kanallardan alınan verilerle birleştirme.
    • Chatbot veya sanal asistan kullanarak müşterilere anında yardım sağlama.
  5. Gezinme Deneyimini İyileştirme:
    • Müşterilerin farklı kanallar arasında geçiş yaparken sorunsuz bir deneyim yaşamalarını sağlama.
    • Alışveriş sepetlerini ve tercihleri farklı kanallarda tutma ve paylaşma.
  6. Satın Alma Hunisinin İzlenmesi:
    • Müşterilerin web sitesi, sosyal medya ve diğer kanallarda gezinme alışkanlıklarını analiz etme.
    • Müşterilerin hangi kanalları tercih ettiğini ve satın alma sürecini daha iyi anlama.
  7. Etkileşimlerin Geri Bildirim ve Analizi:
    • Müşteri etkileşimlerini analiz ederek geri bildirim alın.
    • A/B testleri ve müşteri anketleriyle etkileşimlerin etkinliğini değerlendirme.

Teknolojiler ve Araçlar:

  • Programlama Dilleri: Python
  • Veri Analizi ve Makine Öğrenimi Kütüphaneleri: Pandas, NumPy, Scikit-learn
  • Veritabanı Yönetimi: SQL tabanlı veritabanları (örneğin, PostgreSQL)
  • Web Geliştirme: Flask veya Django (isteğe bağlı)
  • Chatbot Geliştirme: Rasa, Dialogflow, veya benzeri platformlar

Yürütme Aşamaları:

  1. Müşteri Verilerinin Toplanması ve Birleştirilmesi:
    • Farklı kanallardan müşteri verilerini çekme ve birleştirme.
    • Birleşik müşteri profili oluşturarak müşteri verilerini depolama.
  2. Kişiselleştirilmiş İletişim Stratejileri:
    • Müşteri segmentasyonu ve kişiselleştirilmiş iletişim stratejileri geliştirme.
    • E-posta otomasyon araçları veya sosyal medya yönetim araçları kullanarak kampanyaları başlatma.
  3. Çok Kanallı Satış Fırsatları ve İzleme:
    • Müşterilere özel satış fırsatları oluşturma ve takip etme.
    • CRM ve satış yönetimi araçları kullanarak satış süreçlerini izleme.
  4. Entegre Müşteri Desteği:
    • Farklı kanallardan gelen müşteri destek taleplerini entegre etme.
    • Chatbot veya sanal asistan kullanarak müşteri taleplerine otomatik yanıtlar sağlama.
  5. Gezinme Deneyimini İyileştirme:
    • Müşteri tercihlerini ve alışveriş sepetini farklı kanallarda paylaşma.
    • Çevrimiçi ve çevrimdışı alışveriş deneyimini entegre etme.
  6. Satın Alma Hunisinin İzlenmesi:
    • Müşteri gezinme alışkanlıklarını izleme ve analiz etme.
    • Satın alma hunisinin her aşamasında müşteri etkileşimlerini takip etme.
  7. Etkileşimlerin Geri Bildirim ve Analizi:
    • Etkileşimlerin geri bildirim alın ve analiz etme.
    • A/B testleri ve müşteri anketleri ile etkileşimlerin etkinliğini değerlendirme.
  8. Sonuçları Görselleştirme ve Raporlama:
    • Proje sonuçlarını görselleştirme ve raporlama.
    • Karar alıcılara ve ekiplere düzenli raporlar sunma.
  9. Uygulama ve İyileştirme:
    • Geliştirilen stratejileri uygulama ve sonuçları izleme.
    • İyileştirme önerileri geliştirme ve gelecekteki projeler için öğrenilenleri uygulama.

Bu proje, müşterilerin farklı kanallar arasında geçiş yaparken tutarlı ve birleşik bir deneyim yaşamalarını sağlamak için farklı teknolojileri ve analitik yöntemleri birleştirir. Projeyi uygularken, müşteri geri bildirimlerini düzenli olarak değerlendirmek ve sürekli olarak iyileştirmeler yapmak önemlidir.

Contents
Proje Amaçları:Teknolojiler ve Araçlar:Yürütme Aşamaları:

ETİKETLER: Müşteri Deneyimi, Omnichannel Müşteri Deneyimi, Python Projeleri, Veri Analitiği
Editor Ocak 31, 2024
Paylaş
Whatsapp Whatsapp LinkedIn Email Copy Link

Son Yazılar

  • Agile’i Kurum Kültürüne Oturtmak – Eğitim, Koçluk ve Dönüşüm Stratejisi
  • Agile Yanılgılar ve Kurumsal Fallar: Gerçekten Her Yerde Gerekli mi?
  • Agile Metrikleri: Ne Ölçülür, Ne Ölçülmemeli?
  • Scrum’da Disiplin: Sprint Planlaması, Kapsam Yönetimi ve Günlük Standup’ların Etkin Kullanımı
  • “Scrum, Kanban, Scrumban — Projende Hangi Çevik Model Doğru Tercih?”

Takip Et

Sponsor Linkler

İlginizi Çekebilir

BLOGBüyük Dil Modelleri (LLM)Teknoloji

Google, Gemma 3’ü Tanıttı: Yenilikler ve Gemma3:12B Değerlendirmesi

Büyük Dil Modelleri (LLM)Veri Analizi

LLM: Dikkat Mekanizması Hızlandırma Kütüphaneleri Karşılaştırmalı Analiz: Xformers, Flash Attention, DeepSpeed, Apex ve Megatron

Büyük Dil Modelleri (LLM)Veri Analizi

Büyük Dil Modellerinde Yanıt Süresi Optimizasyonu: Ollama ve Langchain

Doğal Dil İşleme (NLP)Python Veri AnaliziVeri Analizi

Türkiye’deki Mobil Bankacılık Deneyiminde Neler Gizli: “Part1 – IOS”

Türker UZUNTürker UZUN
Takip Et

Python Veri Analizi Uygulamaları, Makine Öğrenimi, Python Sentiment Analizi, Python NLP Uygulamalar, Web Tasarımı

Removed from reading list

Undo