Techopedia Staff tarafından, 25 Mayıs 2016
Paket Servisi: Ev sahibi Eric Kavanagh, Dez Blanchfield, Robin Bloor, John Evans ve Diana Collins ile ana veri yönetimini tartışıyor.
Şu anda giriş yapmadınız. Lütfen videoyu görmek için giriş yapın veya üye olun.
Eric Kavanagh: Pekala, bayanlar ve baylar, yaz aylarında yaklaşıyor, burada ısınıyor. Neden öyle? Çünkü şimdi Sıcak Teknolojiler zamanı. Evet, benim adım Eric Kavanagh. Ben tasarlanan şovun moderatörü olacağım - neyin sıcak, neler olduğunu, pazardaki harika şeylerin ne olduğunu konuşmalıyız. Bu Techopedia ile ortaklığımız. Bu adamları seviyoruz. Onlarla birkaç yıldır çalışıyoruz. Onlar harika bir site var. Teknoloji dünyasında herhangi bir şey bilmek istiyorsanız, tanımı ne olabilir, techopedia.com adresine gidin. Ve bugün MDM'den, ana veri yönetiminden bahsediyoruz. Tam başlık “En Büyük Resim: Müşterinizi Birden Çok Platformda Tanıyın” dır. Ve bu oyun değişiyor millet, size şimdi söyleyebilirim.
Gerçekten seninki hakkında bir yer var, beni Twitter'da @eric_kavanagh vur. Bana cevap veren herkese cevap vermeye çalışıyorum. Yani yıl sıcak. MDM için kesinlikle sıcak. Ve size şunu söylüyorum, sıcak, sadece büyük işletmeler için değil, aynı zamanda çok farklı sistemlere sahip küçük ve orta ölçekli işletmeler için de sıcak. CRM sistemleri, e-posta pazarlama sistemleri, ERP sistemleri, web analitik sistemleri, eİşletme suitleri, vb. Müşteriler hakkındaki bilgilere çok sayıda farklı erişim noktası vardır ve şirketlerin bir arada dokuma yapmak için yapabilecekleri daha iyi bir iş, daha iyi ' müşteriye hizmet verebilecek, müşteriyi işaretleyemeyecek ve bu müşterileri etrafta tutamayacağız. Daha fazla ürün satın almalarını sağlayın.
Aslında 2003 yılından beri MDM'yi şahsen takip ettim. Açıkçası bir banka vardı, aslında Chase Bank, sanırım o zamanlar Bank One oldu ve şimdi iyi arkadaşlarımdan biri, Joe Northern adında bir adam Razza Solutions adlı bir şirketle çalıştı ve DRM aracı haline geldi Oracle. Bu yüzden aslında hesapları topladılar ve o zamanlar banka için hiyerarşi yönetimi yaptılar ve bu da ana veri yönetiminin ilk günlerinden bazıları.
Bu günlerde hem analitik hem de operasyonel MDM'lerden bahsediyoruz. Bugün bu konular hakkında çok konuşacağız ve müşterinizin tam görünümünü elde etmek, kim olduklarını anlamak ve ihtiyaçlarını karşılayabileceğinizden emin olmak için bu teknolojiden nasıl yararlanabileceğinizi anlamanıza gerçekten yardımcı olacağız. açıkçası çok rekabetçi bir ortam. Bunu her yerde görüyoruz.
Buradaki karakterlerin rock yıldızı oyuncuları: Dez Blanchfield, Robin Bloor, John Evans, Diana Collins. Gezegenin dört bir yanındaki dört farklı yerden arama. Dez Blanchfield ile başlıyoruz ve bununla size anahtarları vereceğim, Dez ve tweetlemeye başlayacağım. Götürün.
Dez Blanchfield: Teşekkürler Eric. Sadece kendime susturmam gerektiğini hatırlatmak zorunda kaldım. Bunun için özür dilerim. Bu konuyu sunma fırsatı için teşekkür ederim. Bu yüzden, bazıları için görecekleri kuruluşların en büyük aksaklıklarından biri olarak bahsettiğim şeylerle başa çıkmak için örgütsel bir meydan okumaya gerçek dünya örneği açısından bakacağım. saati. Bir takım zorluklar gördük. GFC hit şirketleri bununla uğraşmak zorunda kaldı. Ele almamız gereken gizlilikle ilgili yasalarda düzenli değişiklikler yapıyoruz.
Organizasyonların gelip görmediklerini fark ettiklerini düşündüğüm şeylerden biri de bu ünlü deneyim sorununun etkisi oldu. Ve aslında bazı şekillerde anında memnuniyet isteyen cep telefonlarıyla dolaşan insanlar. Ancak, iyi bir şekilde anında memnuniyet, çocuksu bir şekilde değil. Sadece müşteri olduklarının, parayı ödediklerinin ve bunun değerini almaları gerektiğini fark ettim. Ve böylece müşteri merkezli olma ya da müşteri merkezli organizasyon olma parası oldu. Bu yüzden bunun ne anlama geldiğini hızlıca inceleyeceğim ve yakında tartışmalarımızın biraz daha teknik bir kısmına geçeceğim.
Sadece bunu ortaya koyacağım ve öncelikle müşteri merkezli bir organizasyon olmanın basit bir şey olduğunu söyleyeceğim: Müşterinizin ve müşteri verilerinizin tam bir görünümüne ihtiyacınız var. Farklı sistemleriniz olabilir. Çok farklı ürünleriniz olabilir. Kuruluşunuzda elli farklı departmanınız olabilir, ancak kuruluşta nerede olursanız olun, iş işleviniz ne olursa olsun, tüm müşterileriniz veya bağlamınızdaki müşteriler hakkında eksiksiz bir görünüm elde edebilmeniz gerekir. iş işlevinizin ne olduğunu. Ve sahip olduğunuz veri kümesinin her parçası veya bu müşteri için ulusun durumunun ne olduğunu size söyleyen veri kümelerinin tüm parçaları.
Bu sistemi, tüm sistemlerinizdeki müşterilerin tam bir resminin sadece bir hoşluk olmadığını söylüyorum! Günümüzde bu bir zorunluluk. Ve ilk kez bir müşteriyle, özellikle canlıysa, telefonda veya bir web sohbeti veya daha da korkutucu olan kişiyle ilgili bir şeyle uğraştığınız bir senaryoya yakalandığınızda, Onlara bilmeniz gereken her şeyi anlatmayın, çok açık hale gelir ve içinde olmak çok talihsiz bir durumdur.
Gerçek dünya senaryoları hakkında çok hızlı bir fıkra ile başlayacağım. Bu bir beyaz tahtanın fotoğrafıdır ve bu beş günden daha eski değildir. Bu, birkaç gün önce bir odadaki beyaz tahtadaki gerçek bir senaryodur, işimizin doksan farklı kısmı gibi çok büyük bir organizasyon olmaktan nasıl geçtiğimiz konusundan bahsediyoruz. Bu bir Asya bankası, doksan farklı iş birimi var. Toplum kredileri ile eşler arası ve mikro kredilerden uyduları uzaya koymanın finansmanına kadar her şeyi yapıyorlar. Yani bir canavar. On milyonlarca müşterileri var. Bence elli milyonun altında müşterileri var. Ve sadece ana veri yönetimine değil, özellikle müşteri verilerine ve tek bir birim müşteriye nasıl yaklaşacağımız konusunda bu tipik zorluklarla karşı karşıya kalıyorlar.
Ve bu beyaz tahtadan atladığımız şeyi haritaladıkça, sadece bir problemleri olmadılar, kabusları vardı, çünkü sistemlerinin hiçbiri birbiriyle konuşmadı. Bankanın herhangi bir bölümüne veya işletmenin herhangi bir bölümüne girip kredi isteyebilirdim, araba kredisi, konut kredisi, küçük işletme kredisi olabilir ve kendilerine hiçbir şey söyleyemezlerdi veya yapamazlardı. Banka ile olan herhangi bir ilişkim hakkında bir şey keşfetmemek. Gün ışığını kesinlikle korkutuyordu, çünkü yoldaki bankaların bunu zaten yapabileceğini ve potansiyel olarak sekiz topun 12, 15 yıl gerisinde olduklarını fark ettiler. Ve müşterilerin sadece aradıkları bu önemli değer önerilerine gelir, ki bu da beni müşteri olarak tutarlı bir şekilde görür ve bunu nasıl sunacağınızı anlamanız gerekir. Özellikle şimdi web üzerinde sizinle uğraştığım için, bu gün uygulaması aracılığıyla daha muhtemel olması muhtemeldir.
Bu, “her şey benim, müşteri ile ilgili” bu kilit noktaya geldi. Bu yüzden müşteri odaklı kültürün neye benzediğini ortaya koyduğumuzda, ilk sisteminiz gibi şeyleri yakalayan çekirdek sistemlerden aldığımız her şeyi dahil etmekle ilgili bir formu doldurduğunuzda veya çevrimiçi olarak doldurduğunuzda veya bir çıkışta herhangi bir yerde bir kontuarda bize geldiğinizde adınızı, soyadınızı ve diğer ayrıntılarınızı ve başlangıçta ürünleri veya hizmeti teslim ettiğimiz tüm yolculuk boyunca sizi tanıyalım. sen. Ve bunu yukarıdan aşağıya eşlemek. Bunu anlamak için kullandığımız verileri ve veri modellerini sürekli olarak hassaslaştırmak. İşteki bu teknoloji ve süreçlerin, iş akışlarının nasıl ayarlandığını ayarlamak, sizlere bakışımızı sürekli olarak sıkılaştırır. Sizinle olan sürekli katılımımız. Müşteriye sürekli olarak nasıl odaklandığımız ve sizinle nasıl iletişim kurduğumuz. Size üç hizmet satıyorsam, size her ay üç farklı kağıt parçası göndermek istemiyorum, üç cümle veya fatura vb.
Müşteri merkezli hikaye şimdi gerçek bir çekiş kazanıyor ve kuruluşlar bunun değerini görüyor. Hala gerçek bir meydan okuma, “Tamam, on farklı sistemim var ve birbirleriyle konuşmuyorlar. Hepsini bir araya getirecek bir aracım, bir sistemim veya bir platformum yok. ”Ve her zaman insanlar size az önce gösterdiğim gibi beyaz tahta oturumları yapan bir odaya girerler. Fakat her şey, dönüşümün sol köşesinde tek bir temel noktaya geliyor. Ve organizasyonun kültürü ile insanlar, personel ve operasyonel modelden, onları destekleyen teknoloji yığınına kadar dönüşüm. Bu nedenle, kuruluşların müşteri odaklı olmanın ne anlama geldiğini ve bir sistem oluşturma ve bunu yapmalarına yardımcı olabilecek araçlara erişme ihtiyacını bile anladıkları bu noktaya ulaşmak için oldukça yaygın bir kontrol listesi var.
Bu, müşteri yolculuğunu tüm yaşam döngüsü boyunca haritalamak ve kuruluş olarak sizinle olan deneyimlerini haritalamak gibi şeylerdir. İşletim modellerinizi ve kendinizi müşteriye ve müşteriye verdiğiniz değer teklifine odaklanmak için nasıl düzenlediğinizi hassaslaştırma. Ve elbette, teknolojilerinizi ve teknolojinizi, sürekli olarak daha fazla katılımı ve müşterilerinizle daha iyi ve daha sıkı katılımı sürdürdüğünüzden emin olmak için etrafındaki yığınları ve süreçleri hizalayın. Ve asıl katılım sürecinin kendisi yöneticilerden aşağı doğru.
Dünya görüşünüzü gıda zincirinizin üstünden, toplantı odasından aşağıya doğru değiştirmediyseniz, depo seviyenizin veya günlük finans personelinizin davranışlarını değiştirme şansı çok azdır. Yukarıdan çıkmalısın. İstemcideki gerçek odağı hedeflemeyi nasıl ele aldığınızı sürekli yenilemek, yeniden tanımlamak ve yeniden geliştirmek zorundasınız. Öyleyse, yalnızca üst uçtaki kültürel bir değişimi değil, kuruluşun alt ucundaki davranış değişikliğini ve bunu yapmak için hazırladığınız araçları nasıl getiriyorsunuz?
Müşteri merkezli bir organizasyon olduğunuzu ve insanların tek yönlü davranmasını istediğinizi söylemek bir şeydir, ancak onlara araç ve araç ve bunu yapma yeteneği vermediniz, davranışsal olmayacaksınız çünkü insanlar sadece müşteri merkezli organizasyonlar olduklarını düşünmeden önce bildikleri alışkanlıklara geri dönecekler. Ve sonra organizasyonun farklı bölümlerinin ve içinde yaşayan kültürün ve araçlarla platform tarafından açıkça desteklenen temel entegrasyonunun genel entegrasyonu.
Öyleyse bu farklı iş birimlerini veya işletmelerinizi veya kuruluşunuzun bir bölümünü nasıl ele alıyorsunuz ve kültürel açıdan ve aşağıdan farklı davranmalarını nasıl sağlıyorsunuz? Onlara, müşterinin ve müşteri deneyiminin tam ve tek bir görünümünü elde etmek için uygun araçları, yolları ve araçları sağlarsınız. Ve sonra bazı KPI'ları nasıl koyar ve buna karşı ölçüp izler ve bunlara karşı bazı metrikler koyar ve bu KPI'ları nasıl ölçersiniz ve buna nasıl değer sağlarsınız? Kendinize iş değeri ve değer zincirinde bir şekilde müşteriye değer verin ve geri gelmelerini sağlayın. Ardından, davranışlarınız ve kültürel değişiminizin bir tür geri bildirim döngüsü ve geri bildirim döngüsünde yakalanabilmesi için müşterilerinizle aldığınız tüm iletişimi geri bildirim ve gerçek zamanlı olarak veya yinelemeli olarak işleyin ve ' aslında isabet ediyor ya da değil.
Nihayetinde kuruluşların kendilerini ayrı verilerde etkin bir şekilde boğulduğunu bulacağınız senaryosuna giriyoruz ve burada bunun bir kısmı, bazıları dahili, bazıları harici. Tarihsel olarak bir müşteri ilişkileri yönetimi platformlarımız, reklam platformlarımız ve pazarlama platformlarımız vardı. Bağımsız çalışan her türlü farklı sistemimiz var ve umarım birbirleriyle bir şekilde konuşurlar. Son birkaç hafta içinde sizinle şimdi bir etkileşim patlaması yaşadık, bu yüzden sizinle sosyal medya üzerinden konuşuyoruz, web sitemiz aracılığıyla sizinle konuşuyoruz, sizden e-posta alıyoruz.
Sizinle telefonla konuşan IVR sistemlerimiz şimdi bu verileri geri haritalamak ve bize telefon sistemimizle nasıl başa çıktığınızı ve veritabanlarımızla nasıl etkileşim kurduğunuzu anlatmak zorunda ve bizimle bir telefon görüşmesi yapıyorsanız, gerçek zamanlı olarak ele geçirilebilir ve bunun ortak bir görünümünü elde edebileceğimizden emin olmamız gerekir, umarım bu şemanın ortasındaki ortak veri yönetimi platformu budur.
Son zamanlarda "ünlü müşteri deneyimi" anlamına gelen bir deyim var. Peki bu gerçekten ne anlama geliyor? Son kullanıcılarımızın veya tüketicilerimizin kötü davranmış ünlüler olduğunu ve herhangi bir şekilde farklı hissettiklerini düşünmüyoruz. Bunun anlamı, her bir müşterimize bir ünlü gibi davranmamız gerektiği gerçeğine uyandığımızdır. VIP muamelesini, onlarla tanıştığımız andan itibaren, müşteri olarak sahip olma zevkine sahip olduğumuz tüm yaşam döngüsü boyunca almalıdırlar.
Ve böylece düzenli olarak sorulan soru - bunu bir müşterinin biraz daha anekdotsal bir gerçek hikayesine geri getirmek - kuruluşumuzun ünlü bir müşteri deneyimi için bu artan talebi yerine getirmesini nasıl sağlayabiliriz? Çünkü şu anda gördüğümüz şey kuruluşların en büyük aksaklıklarından biri, müşterilere bu vaadi yerine getirme zorunluluğudur. Ünlü müşteri deneyimini onlara vermek. Deneyimlerimden ve kesinlikle gördüğüm dünyadaki kuruluşlar, gerçek müşterilerinin daha önce bildikleri veya geldiklerini gördükleri diğer etkilerden kayma ile farkına varılmadan kesiliyor. Müşterileri onları ciddi şekilde bozuyor ve bozuyor. Ve sonra bu ünlü deneyimi sağlayamazsanız ve kuruluşunuzun müşterinin tek bir görünümünü elde etmesine yönelik araçları ve yolları ve araçları sağlayamazsanız, en azından bir mil, en az bir ülke mili kaçıracaksınız, yeteneği ve bu vaadi yerine getirme kapasitesi.
Burada atacağım bazı önemli noktalar var ve daha sonra biraz daha teknik ayrıntılara girmek için Robin'e teslim edeceğim, tüm kuruluşların bu sunuma uzaktan bile yaklaştıklarında çok sert ve hızlı düşünmelerini öneriyorum çalışanlarına ve kuruluşlarına müşteri merkezli bir varlık olma sözü. Bu temel bileşenlere odaklanır ve tek bir müşteri görüşü oluşturur. Kulağa çok basit geliyor, ama ne anlama geliyor? Bu, doğru veri kaynaklarından her zaman ve doğru zamanda doğru verileri aldığınızdan emin olmak anlamına gelir. Verilerin her zaman doğru yerde bulunduğundan emin olmak. Sadece bir zamanlar değil.
Ve sıkıca entegre edilmelidir. Ve platformunuza yerel olarak yerleştirilmelidir. Sadece yaptığını düşündüğün bir şey olamaz. Tek bir pazarlama kampanyası. Bir müşteriye her baktığınızda bunu her zaman elde edebilmeniz gerekir. Her zaman doğru insanlara açık olmalıdır. Bu yüzden kabile bilgisi arayan koridorlarda koşmak istemiyorum. Bunu sadece bir araca ulaşarak bir an önce alabilmem gerekiyor. Ve bunu doğru araçla doğru platformda sağlamanız gerekir. Bu yüzden zaten kullandığınız mevcut sistemlere entegre edilmelidir.
CRM'inizin sizi mobil uygulamamdan, web sitesinden, IVR'nizden, etkileşimli ses kaydınızdan, kendi kendinize bir self servis olarak telefon yardım masanızdan geçmeye kadar her şeyi görebilmesi gerekir. Ya da eğer dokuzu yıldıza itersem ve insana ulaşırsam, IVR'nin başa çıkmaya programlanmadığı biraz daha zorlayıcı bir soru sorarım. Mutlu bir şey tweetlersem, LinkedIn'de bir makale yazmışsam. Bunların sonunda CRM'e geri beslenmesi gerekiyor, böylece müşteri ile ilgili bir şey yönetiyorsam bunu görebiliyorum. İstisna değil, onu varsayılan yapmalıyız.
İnsanların bir kampanya yürütmek istedikleri, bir satış ve pazarlama çabası yürütmek istedikleri veya bir sorunu çözmek ya da bir fiyatlandırma sorunuyla uğraşmak istedikleri istisna. Bir kerelik bir kampanya yürütüyoruz ve müşterimizin belirli bir segmentinin tek bir görünümünü elde etmeye çalışıyoruz ve raporlar yayınlamaya ve bir şeyler yazdırmaya ve bunları ciltli basılı kopya formatında dağıtmaya başlıyoruz. Bu bir istisna. Bunun varsayılan olması gerekir. Sistemleriniz her zaman istemcinin bu tek görünümünü sağlamalıdır. Ve herhangi bir şekilde ona geliyoruz - ister satış ve pazarlama, ister sadece operasyonel, üretim veya lojistik veya her ne olursa olsun, bakış açısı - gerçek şu ki, tüm bunları yapmanız gerekecek müşteri merkezli bir kuruluş haline gelme sürecine yaptığınız yatırımda sağlam bir yatırım getirisi görmeden önce. Bazı hızlı kazançlar elde edeceksiniz. Kesinlikle hızlı kazanımlar olacak. Bu cephede iyi haberler var. Ancak gerçek şu ki, müşteri odaklı müşteri kuruluşunuzun tam bir tek görünümü haline gelene kadar, yatırım getirisinin ekrandan atlamayacağı. Ve bu eğlenceli bir yolculuk. Değerli bir yolculuk. Ve tüm bunlar, doğru araçlara, doğru platformlara sahip olmak ve bunu mümkün olan en kısa zamanda, makul, teknik ve ticari olarak uygulanabilir bir biçimde kuruluşunuz için kullanılabilir kılmak suretiyle desteklenir. Bunu aklımda tutarak Robin'e teslim edeceğim. Robin?
Robin Bloor: Teşekkürler, Dez. Seninle aynı şeyi yapmalıydım, kendimi susturmam gerekiyordu. Tamam, buna Dez'in yaşadığı pratik senaryodan ziyade kavramsal bir bakış açısıyla yaklaşacaktım. MDM alanına girdiğimizde ve elbette müşteri önemli olan bir organizasyondaki çok özel bir dizi etkinlikten gerçekten bahsediyoruz. Müşterinin varlık kimliğini, birçok nedenden ötürü elde etmek çok daha zordur. En önemli varlık olması muhtemeldir. Sadece bir müşteriye sahip olabilecekleri bazı işletmeler vardır ve bu müşteri hakkında alabilecekleri tüm bilgilere sahip olabilirler. Çok nadir. Çoğunlukla kuruluşların birden çok müşterisi ve müşterilerin birden çok yönü vardır. Ve veriler hemen hemen her yere yayılıyor. Bu fikirle son zamanlarda bir veri piramidi fikri üzerinde çalışıyorum. Veri ve bilgi ile bilgi arasında ve aslında anlamak arasında belirgin bir fark olduğunu. Ancak veri, bilgi ve bilgi bilgisayarlarda yaşayabilir. En düşük seviyedeki veriler sadece sinyaller ve ölçümlerdir. Ve ellerinizi alabileceğiniz bilgiler hangisi -
Eric Kavanagh: Sesin biraz sönmeye başlıyor, Robin. Sadece biliyorsun.
Robin Bloor: Tamam, mikrofonu hareket ettireceğim. Peki ya bu?
Eric Kavanagh: İşte böyle. Kulağa çok daha iyi geliyor. İşte böyle.
Robin Bloor: Evet, bu yüzden veriler öncelikle sinyallerden, ölçümlerden, kayıtlardan ve bunun gibi şeylerden oluşur. Belirli bir bağlamı yoktur. Bu bağlamı vererek bilgi olur. Verileri birbirine bağlama. Verilerin yapılandırılması. Görselleştirmeler, sözlükler, şemalar oluşturma. Etrafında oluşturmak istediğiniz her şey. Belirli bir varlığın davranışını tahmin etmeye ve aynı zamanda onu ele almak için politika ve kurallar uygulamaya başlayabildiğiniz zaman bilgiye aktarılır. Tamamen insanlarda yaşamları anlamak. Ve bu sorunun bir parçası. Müşteri durumu açısından var olan parçalamaya gerçekten baktığınızda, sık sık satışın bir müşteri görüşüne sahip olduğunu, pazarlamanın başka bir bakış açısına sahip olduğunu keşfedersiniz. Satış desteği veya aslında sadece müşteri hizmetleri farklı bir görüşe sahiptir. Bir müşterinin bir kuruluşta sahip olduğu birçok temas noktası olabilir. Ve bunların hiçbiri doğru yapılandırılmış bilgilere entegre edilmemiş veya birçoğu entegre değil.
Ve sonra, son birkaç yıl içinde daha yaygın hale gelen bir sorunumuz var, insanlar hakkında dış veriler toplayabilirsiniz ve bu çok faydalıdır, ancak bunun gerçek bir değere sahip olması için bunu entegre etmeniz gerekir. Bu nedenle verilerin iyileştirilmesinde büyük zorluklar parçalanmadan kaynaklanmaktadır. Bu veriler farklı yerlerden geliyor ve iyi yapılandırılmamış. Ve sürekli yeni veri arzı olma eğilimi ve müşteri söz konusu olduğunda neredeyse her zaman böyle. Ve her varlık hareketli bir hedeftir. Belki de üç ya da dört yıl önce müşterilerin sosyal medya profilini umursamadık, ama şimdi umursuyoruz. Bunu önemsiyoruz çünkü dışarıda olup bitenlere bağlı olarak bir kuruluşa zarar verebilir veya bir kuruluşu artırabilir.
Aslında bir fikriniz varsa, oturdu ve bir egzersiz yaptıysanız ve çözmeye çalıştıysanız, beş yıl önce müşteriyle ilgili ilgilendiğiniz şeyler nelerdi? Ve tekrar yaparsınız ve bir şeyler eklendiğini keşfedersiniz. Ve bir şeyler götürülmüş olabilir. Yani artık kimsenin umurunda değil mesela insanların aslında sahip oldukları faks numarası. Bazı insanlar kartvizitlerinde faks numaraları vardı. Ama artık kimse umursamıyor çünkü faks öldü. Yani, hareketli bir hedef. Veri modellemeye ve MDM'ye ilk baktığınızda - aslında bunun hakkında söylemeliyim, bu veri yönetiminin bir parçası, eğer bunu yapmıyorsanız veri yönetme şeklinizde bir sorun var . Çünkü aslında veri modelleme ve MDM yapmıyorsanız, şu ya da bu şekilde gerçekte herhangi bir varlık hakkında yukarıdan aşağıya çok iyi bir görüşünüz yoktur.
Ama burada veri yönetişimini listeledim. Köken, veri kullanımı, kalite, güvenlik, servis yönetimi, kurtarma listeledim. Yaşam döngüsü ve benzeri şeyler ekleyebilirsiniz. Veri yönetişimi ve veri modellemesi konusunda çok fazla şey var ve MDM bunun temel ve belki de merkezi bir parçası. Değişim yukarıdan aşağıya doğru değişir, çünkü değişimin gerçekleştiğini fark edersiniz, çünkü insanlar bunun gerçekleştiğini fark eder. Bu nedenle, dosya ve veritabanlarından veri öğelerine, beta verilere ve iş tanımlarına kadar tüm bu yığın açısından düşünülebilir.
Aslında, bir şekilde ya da başka bir şekilde tüm yığını yönetmek ve tüm yığını güncel tutmak zorunda kalmayı düşünebilirsiniz, çünkü bir iş tanımı düzeyinde bir şey bilmek aslında veriyi yakaladığınız anlamına gelmez. dosya ve veritabanı düzeyi. Bu çok geniş bir resim ve aslında onu düşünene kadar ne kadar geniş olduğunun farkında değilsiniz. Modelleme ve MDM, gerçekten bakarsanız, tüm büyük veri trendi sadece bununla ilgili değil - daha fazla veri var. Bu, daha fazla kaynaktan gelen çok daha fazla veri olmasıyla ilgili, aslında bilgi topladığınız herhangi bir varlık hakkında çok daha fazla bakış açısı sağlar. Ve ne kadar karmaşıksa, bir modele ne kadar ihtiyacınız olursa, kavramak o kadar kolay değildir. Sadece bir veritabanı şeması diyelim ki veri aslında 10, 20, 30 kaynaktan geldiğinde neler oluyor.
Teorik olarak MDM'nin size veri evrenine bir bakış verdiğini söyleyebilirsiniz, ancak pratikte aslında bunun bir parçasıdır. Ve aslında verilerin iş anlamına bakıp bakmadığınızı tartıştık, o zaman verilerin anlamı hakkındaki bilgiler aslında baktığınız veri evreninin bir parçası. Modelleme yukarıdan aşağıya ve aşağıdan yukarıya doğrudur. Bu, şeylere iş perspektifinden bakabilmenizdir, ancak şeylere sahip olduklarımız perspektifinden de bakabilirsiniz. Ve her iki yönde de inşa edersiniz. Ve bu bir proje değil ve asla olamaz. Başlamak bir projedir. Bu devam eden bir etkinlik. Proje olarak başlatabilirsiniz, çünkü yerinde tutarlı bir şeyiniz yoktur, ancak başladıktan sonra devam eden bir etkinlik olmalıdır. Ve veri alanında yapılan her şey, isterseniz MDM ekibi bunu bilmelidir.
Müşteri zorlukları, sadece müşteri varlığına odaklanmaya bakın. Şu anda müşteri hakkında çok daha fazla kaynaktan elde edilen daha fazla veri var. Ve her zaman artıyor gibi görünüyor. Genellikle yanlıştır. Mesela benden veri topluyorsanız. Hakkımda veri toplıyorsanız, farklı web sitelerine gittiğimde sadece orta harf kullanmam ya da kullanmamamın farklı kimliklerine sahip olduğumu anlayacaksınız. Bunu sık sık, belirli bir kimlikten nereden spam alacağımı keşfetmek için yapıyorum. Ama birçok insan bunu yapıyor. Ve sonra insanlar yanlışlıkla hata yaparlar. Ve sonra bilgi güncel değil.
Herhangi bir birey hakkında size çok fazla bilgi verebileceğini iddia eden bu veri kaynaklarından birine gittim ve açık bir şey yaptım ve kendim hakkında sorular sordum. Bana verdikleri bilgilerin yarısı gerçekten güncel değildi. Ve yine de bazıları yanlıştı. Buna bakarsınız ve bir şekilde ya da başka bir şekilde diğer kaynaklardan veri toplayacaksanız, verileri temizlemenin ve elde ettiğiniz veri olup olmadığını belirleyebilmenin büyük bir unsuru olduğunu düşünüyorsunuz. Bireyler olarak benzersiz bir tanımlayıcımız yoktur. İsim ve cep telefonu numarası sizi çoğu insana yaklaştırır, ancak herkesin cep telefonu numarası yoktur. Farklı kültürlerde de farklı. Ve sonra analitik açısından verilerin doğası var.
Buna derinlemesine girmeyeceğim, ancak veriler seçilebilir. Birinin Twitter verilerine sahipseniz, Twitter'a aktif olarak veri koyan yalnızca küçük bir kişi nüfusu vardır. Ve seçtiler. Rastgele seçilmiş müşteriler değiller. Twitter'da çok gürültülü olmaya karar verenler onlar. Bir müşterinin 360 derecelik bir görünümünü elde etmek çok zordur. Ve bu kısmen herkesin teknik geçmişi yüzünden. Veritabanları gibi, üç veya daha fazla müşteri veritabanı olduğunu keşfetmek olağandışı değildir, müşteri hakkında gerçekten topladığınız diğer birçok bilgi kaynağına aldırmayın. Ve müşteri analitiği, bunun büyük bir fırsat olduğunu söylemeye değer. Eskiden karmaşada bölümleme yapıyorduk ama şimdi gerçekten, çünkü müşteriler üzerinde çok fazla harici veri var, gerçekten nispeten yeni olan çok fazla ilişki grafiği analitiği yapabilirsiniz. Daha önce hiç bilmediğiniz tahmini analitiği kullanabilirsiniz. Daha önce asla toplayamayacağınız moda bilgilerini ve fikir bilgilerini toplayabilirsiniz.
Müşteri açısından ne yaptığınızı gözden geçirmek ve sahip olduğunuz veriden en iyi şekilde nasıl yararlanabileceğinizi düşünmek için çok iyi bir neden var. Pratik bir bakış. Müşteri varlığının modellenmesi, doğru ve yararlı BI ve bilginin iyileştirilmesi için gerekli bir faaliyettir. Başka bir deyişle, oldukça büyük bir müşteri kitlesine sahipseniz, bu gerçekten isteğe bağlı bir şey değildir. Bunu yapmak zorundasın. Ve sanırım söyleyeceklerim bu kadar. Hadi topu geçirelim.
Eric Kavanagh: Pekala, John, sıradaki olduğuna inanıyorum? Sonra Diana bir demo yapacak. Böylece, John Evans, götürün onu. Ve millet, utanmayın, sorularınızı istediğiniz zaman gönderin. Soru-Cevap için bunu izleyeceğiz. Götürün John Evans.
John Evans: Tamam. Teşekkürler, Eric. Ve bu tanıtım ve yorumlar için Dez ve Robin'e teşekkür ederim. Orada konuştuklarınız ile bugün hakkında konuşacağımız ve göstereceğimiz arasında çok fazla çakışma vardı, bu harika. Ve bu müşteri odaklılık kavramının insanların ulaşmak istediği bir şey olduğunu kesinlikle kabul edeceğiz ve bunun temelinde, müşterileriniz hakkında alabileceğiniz kadar iyi verilere sahip iyi verilere sahip olduğumuzu düşünüyorum. bunu başarmak için dua etmenin tek yolu. Bugün yapmak istediğimiz şey, müşteri odaklı ana veri yönetimi hakkında konuşmak ve buna nasıl yaklaştığımız, sorunu çözmemiz ve biraz önce tanıttığımız yeni bir teklif hakkında konuşmak için herkesle biraz paylaşmak. her büyüklükteki şirketin parçalanmış veri yapısı boyunca daha iyi müşteri verileri sunması kolaydır. Böylece bu manzara böyle bir şeye benzeyebilir.
Burada çevre çevresinde çeşitli sistemlerimiz var, bazıları bulutta çalışıyor, bazıları tesislerde çalışıyor. Ve bunların her birinde, tanım gereği, müşterileri ve müşteri bilgilerini tanımlamanın farklı yollarına sahip olacaksınız. Farklı özelliklere, farklı önceliklere ve benzerlerine sahip farklı müşteri verisi modelleri. Ve bir SAP mağazası veya bir Oracle mağazası olduğunu düşündüğünüz bir kuruluş olsanız veya işinizi örneğin SAP üzerinde veya yalnızca Oracle'da yürütüyor olsanız veya SalesForce kullanıyor olsanız bile, kendi şirketinizde bile bu sistemlerin birden fazla örneğine sahip olabilirsiniz. Belki farklı bir konuma veya farklı nedenlerle, dünyanın farklı bölgelerine göre ayarlanmış bir bölge tarafından konuşlandırılırlar ya da bunları iş koluna göre farklı bir şekilde kurabilirsiniz. Tek bir ERP'niz olsa bile, bunlar arasında özelleştirmeyi yaptıysanız, verilerde çakışmalar olacaktır.
Şimdi gördüğümüz parçalanma, bulut tabanlı sistemlerin ve türünün en iyisi uygulamaların benimsenmesindeki artışla daha da karmaşıklaşıyor. Bu yüzden gerçekten büyük, karmaşık, kıvrık bir ortam herkesin düşündüğü bir şey olsa da, bu bulut çözümleri ve türünün en iyisi yaklaşımının ortaya çıkması nedeniyle, bu sorun gerçekten de gerçekten büyük şirketlerde gerçekleşiyor, artık küçük kuruluşlarda bile daha yaygın hale geliyor. Bu yüzden gerçekten küçük işletmelerden büyük işletmelere kadar geniş bir yelpazede çalışıyor. Herkes müşteri verileriyle aynı problemden muzdarip. Ve burada ortaya koyduğum bazı problemlere ortada bakabilirsiniz.
Onları üç tipe ayırıyorum. Yinelemeleriniz, geçersiz verileriniz, eksik alanlarınız, tutarsız bilgileriniz, tutarsız hiyerarşileriniz ve zaman geçtikçe daha da kötüleşme eğilimi gösteren verilerle ilgili sorunlar var. Sonra, insanların verilere erişemediği, sahip oldukları sorulara, aradıkları sorulara cevap veremedikleri, ancak Robin'in bahsettiği 360 derecelik görüşe erişemedikleri insanlarla ilgili zorluklarınız var.
Ve üçüncü alanda, birden fazla yerde veri elde ettiğiniz ve aynı zamanda insanların neyin ne zaman ve ne zaman değiştiğini bilmediği süreçle ilgili zorluklar var, çünkü veriler her zaman verilerde oluyor. Dolayısıyla, bu verilerin nasıl temiz tutulacağı konusunda herhangi bir kontrol veya yönetişim yoktur. Dolayısıyla, daha uyumlu / tutarlı bir müşteri deneyimi sunmaya ve müşterilerle diyalog kurmaya çalıştıkça, bu kişiler hakkındaki kendi verileriniz tutarlı olmadığında ve doğru olmadığında bunu başarmak gerçekten zordur.
Tıpkı bir kenara gördüğüm gibi, geçen hafta ya da bir hafta önce, “Bilgi Yönetimi” nde kişiselleştirilmiş pazarlamanın neden hala doğru olmadığından bahseden ve dokuz neden listelediğini düşünüyorum. Listelerinin ilk iki nedeni, veri kalitesi düşüktür ve veriler entegre değildir.
Peki bu konuda ne yapabilirsiniz? Bu soruna yaklaşmaya çalışmanın ve kuruluşunuza ne kadara mal olacağını düşünmenin birkaç yolu var. İsterseniz doğduğunda bu verilere saldırabilirsiniz ya da sisteminize sızdıktan sonra ona saldırabilirsiniz, bu yüzden çalıştığımız bir kuruluştan, verilerin depolandığı yaklaşık otuz farklı yeri vurgulayan bir resim orada, manzaralarında.
Veriler bir tür vahşi ortama yayınlandıktan sonra, bu düzinelerce sisteme bulmak zor, bakımı zor, düzeltmek pahalı, eğer otuz farklı yerde otuz farklı kez düzeltmeyi denerseniz, . Bu yüzden bahsetmek istediğimiz kavramlardan biri proaktif olmaya çalışmak ve yaşam döngüsünde işleri mümkün olan en erken zamanda düzeltmeye çalışmaktır, çünkü bunu yaptığınızda bulmak daha kolay, kontrolü daha kolay ve düzeltmesi ve bakımı daha ucuz olacaktır. ve böylece uygulamalarınızda aşağı doğru çalışırken daha iyi veriler elde edersiniz.
Bu, proaktif MDM olarak adlandırdığımız bir kavram ve kullanmak istediğimiz slogan, gölleri değil, nehirleri temizleme kavramı. Bunun için üç adım var, birincisi, alt uygulamalarınızı kirletmekten kaçınmak için altın bir kayıt elde etmek için kaynağa yakın kayıtları eşleştirmek ve birleştirmek ve temizlemek ve hayatta kalmak istediğiniz yerde temiz olmaktır. Bu, kaynaklar üzerinde uygulanan denetimlerle veya hatta verileri merkezi olarak sunacak bir yer sağlayarak yapılabilir, böylece vahşi ortamlara bırakmadan önce tutarlı ve doğru olur.
Zenginleştirme, referans işletim sistemi ve kaynak işletim sisteminizde bulunmayan diğer bilgiler de dahil olmak üzere, verilere değer katmakla ilgilidir, bu hiyerarşiler olabilir, örneğin bu sistemlerde doğal olarak depolanmayan bölümleme olabilir.
Daha sonra üçüncü bölüm temiz kalmakla ilgilidir ve işte süreçlerin yerinde olduğundan ve yöneticilik yapmak ve yönetişim yapmak için tanımlanmış, bu süreçleri etkinleştirmek ve proaktif olarak eşleştirmek ve temizlemek için araçlara sahip olmak istediğinizden emin olmak istediğiniz yer. verilerinizi periyodik olarak değil, böylece doğal olarak gerçekleşecek olan çürümeden kaçınabilirsiniz, örneğin insanlar iş değiştirdiklerinde ya da ikamet ettiklerini değiştirdiklerinde.
Peki bunu nasıl elde edersiniz? Bu soruna saldırmak için kullanabileceğiniz birkaç seçenek var. Bir veri kalitesi aracı kullanabilirsiniz, bilgileri ayıklamak için bir veri entegrasyonu aracı kullanabilirsiniz, farklı insanlara iş bölümleri ayırmak için bir iş akışı aracı kullanabilirsiniz. Kimin ne yaptığını takip etmek için bir yönetişim aracı kullanabilirsiniz. Aslında tüm bu farklı miras araçlarını bir araya getirebilir ve birçok insanı ona atabilirsiniz.
Ama hepsi çok pahalı, kaynak yoğun, dağıtımı yavaş olacak ve yönetilmesi zor olacak ve hatta müşteri verilerinizle başlamak isteyebilirsiniz, ancak sonunda ürünlerinizi yönetmek isteyeceksiniz, bu müşterilerin sahip olduğu ürün listeniz ve bu ürünler için tedarikçi listesi ve neler olup bittiğini takip etmek, bu müşterilere hizmet veren çalışanlarınızı yönetmek için işletmeniz genelinde kullandığınız bir hesap tablosu . Artık tüm alanınız için 360 derecelik bir görünüm sağlamaya çalışmak için birden fazla alan, tedarikçi, ürün, hesap planı, çalışan vb. Hakkında konuşuyorsunuz.
İdeal olarak, elde etmek istediğinizi düşündüğümüz, müşteri ana verilerinizi entegre etmek, eşleştirmek ve temizlemek için tek bir çözüm, tek bir çözüm, böylece yönetim ve yönetişimi yönetebilmeniz ve başlangıçta her veri alanını yönetmek için kullanabileceğiniz bir araç. müşteri ve devam. Magnitude ONE adında yeni duyurduğumuz yeni bir teklifin arkasındaki amaç budur. Magnitude ONE, şirketlerin daha önce bahsettiğimiz gibi kullanımda olan popüler SaaS veya şirket dışı uygulamalar arasında ana verilerini entegre etmeleri, uyumlu hale getirmeleri ve yönetmeleri için tasarlanmış bir MDM teklifidir ve bu nedenle Magnitude ONE bir dizi bileşen içerir.
İçerdiği ilk şey, dünyadaki bazı şirketlere dağıtılan Kalido MDM çözümümüzdür ve Eric, 2003 yılında ana veri ve yönetime maruz kalmanızdan bahsediyordunuz, bence bu ürün aslında 2004 civarında çıktı. bu araçla bu alanda erken bir öncü olduk. İyi verilerin depoya girdiğinden emin olmak için bilgilerin analitik kullanımına hizmet etmek için kullanmaya başladık ve müşterilerimiz zaman içinde operasyonel kullanım durumlarında ve müşteri ve ürün ve finans da dahil olmak üzere birden çok alanın yönetiminde daha fazla kullandılar. ve satıcı ve çalışan vb. Dolayısıyla Kalido MDM bu çözümün temel bir parçasıdır.
Ayrıca SCRIBE yazılımı ile ortaklık yaparak SCRIBE çevrimiçi entegrasyon platformlarını bir hizmet olarak kullanarak çok çeşitli kaynak sistemlerine bağlantı ve entegrasyon sağlıyoruz. Bu, hem kurum içi hem de kuruluşların kullandığı SaaS sistemlerinde kırkın üzerinde sisteme bağlantı sunan bulut tabanlı bir entegrasyon. Bu ikisi ile birlikte, Kalido MDM çözümümüzle, ana veri yönetimi için iş akışı odaklı bir ortama sahip olma ve bunu tüm yaşam döngüsü boyunca yönetme becerisi de içerir. Burada, müşteri verilerini işlemek için özel olarak tasarlanmış bir eşleştirme motorumuz var ve ayrıca yazılıma, Kalido MDM ürününde sanal sınıf eğitimi ve modelleme bileşenlerine de sahibiz.
Robin, modelden bahsettiniz, bu gerçekten kritik bir kısım ve aslında çözümümüzde başladığımız yer ve size bir anda Dez'in gösterdiği beyaz tahtayı nasıl alıp bunu yapabileceğiniz bir şeye dönüştürdüğünüzü göstereceğiz. aslında MDM sisteminizi kurun. Magnitude ONE ile ilgili son noktanız tesislerde veya bir bulut hizmeti olarak kullanılabilir olması, bir abonelik lisansı veya kalıcı bir lisans alabilirsiniz. Fikir, satın almanız, sürdürmeniz, uygulamanız ve bakım yapmanız sizin için kolay olacak.
Öyleyse, bunun ortasında görünen Magnitude ONE, beyaz ve mavi kutulardaki her şeyi yapmak için güçlü yeteneklere sahip. Bu yüzden bahsettiğim SCRIBE konektörü üzerinden müşteri verilerine bağlanın ve bu verilere erişin. Ardından, verileri eşleştirmek, verileri birleştirmek, hayatta kalmak ve verileri temizlemek için zenginleştirmek için yapmanız gereken tüm mastering egzersizlerini yapın. Daha sonra, kullanıcıların veri aramak, veriye göz atmak ve hatta yeni kayıtlar oluşturmak için bir erişim katmanıyla birlikte doğru ve tutarlı verileri tüketerek sistemlerinize yayınlayın, böylece operasyonel ve analitik sistemleriniz zaman geçtikçe temiz kalabilir.
Hem görevliler hem de yöneticiler için, bir an görebileceğiniz web kullanıcıları ve işletme kullanıcıları için web tabanlı bir kullanıcı arayüzü sağlıyoruz. Yalnızca yayınlanan ana verilere göz atabilmeleri ve bunlara erişmeleri değil, aynı zamanda yönetim sürecinde de rol oynayabilirler. Satış temsilcinizin müşterilerle konuştuğunu düşünün, müşteri hakkında yeni bir şey öğrendiler, bir değişiklik isteği yükseltebilirler ve hey bu müşterinin başlığını değiştirdiler, e-posta adreslerini değiştirdiler, şirketleri değiştirdiler, belki bu doktor bu hastaneyle bir ilişki kurmuştur, bu tür şeyleri takip ettiğimizden emin olmak istiyoruz veya bu sigorta komisyoncusu şimdi bu ürünleri taşıyor, bu yeni sigorta ürünlerini onlara pazarladığımızdan emin olmak istiyoruz, Örneğin. Böylece müşteriye dönük çalışanlarınız bu kişilerle uğraşırken bu tür şeyler geliştirilebilir ve servis yapılabilir.
Çözümümüzle ilgili diğer birkaç özellik. Birincisi bu iş modeli, Dez'in daire ve oklara sahip olduğunu gösteren beyaz tahta resmini hatırlayın. Temelde verilerin nasıl olması gerektiğine, gerçek dünyada nasıl kullanıldığına ilişkin iş gereksinimleri budur. İş bilgisi modeli adı verilen bir şeyle başlıyoruz ve temel olarak bu gereksinimleri ve ilgili iş kurallarını yakalayabiliriz ve aslında kuralları ve MDM deposunu oluşturmak için bunu dağıtabiliriz. Bu nedenle, bir gereksinimi tanımlayan iş adamları ve BT'nin geri dönüp bunu tablolara ve haritalara vb. Dönüştürmesi gereken sık sık gördüğümüz iletişim boşluğunu köprülemenin bir yolu olarak etkili bir şekilde hareket eder.
Bu nedenle, işe başladığınızda doğru olduğundan emin olmak için iş modeli odaklı yaklaşıma sahibiz. Bunun için otomatik işlemeyi ve gömülü iş akışını ve değişiklik yönetimini de ekliyoruz, böylece modelinizde eklediğiniz yerde bir değişiklik varsa, bunu hızlı bir şekilde dağıtabilir ve otomasyon nedeniyle küçük bir ekiple yapabilirsiniz, belki de beklediğiniz kadar kodlama gerektirmez.
Görünen ekranları da yönlendiren model odaklı doğadan bahsettim. Bu nedenle, bir müşterinin açıklamasına sahip olduğunuzda ve özelliklerini taşıdığınızda, ekranda göreceğiniz şey modelde tanımlanan özelliklerdir, bu yüzden hepsi sizin için yaratılmıştır, belirli bir arayüz oluşturmanıza gerek yoktur Verileri eşlemek için ekranlar, hepsi modelden çıkarılır.
Sunulan diğer bir harika özellik, veri yöneticileri için Excel entegrasyonu konseptidir. Bu, veri yöneticilerinin Excel ile otomatik olarak eşleştirilemeyen ve onaylanamayan ve dağıtılamayan kayıtları düzenlemek için bir yer olarak kullanabileceği anlamına gelir. Şimdi, sadece Excel'e veri döktüğünüzü düşünebilirsiniz, değil mi? Bu özellikten daha havalı olan şey, Excel'den veri yükleyerek veri güncellemelerini geri alma sorununun üstesinden gelmesidir.
Aslında, bu verileri Kalido MDM'den Excel arayüzüne indirdiğinizde, doğrulama kuralları ile birlikte gelir. Bu nedenle, geçerli bir kayıt yapabilmek için bu hücrelerin hangilerinin doldurulması gerektiğini söyleyecektir, size mevcut değerlerin bir açılır listesini veya örneğin onaylanmış değerleri verecektir, böylece temel olarak ana veri kayıtlarını güncellerken hata oluşturma.
Daha sonra gömülü iş akışı motorunda, verilerin tümünün işlendiğinden ve yayın için yetkilendirildiğinden emin olun ve aynı zamanda kimin ne zaman ne yaptığını takip eder ve temelde tüm eski ana veri değerlerini gözden geçirmenize ve denetlemenize izin verir, böylece verilerin nasıl değiştiğini görebilirsiniz. saati.
Bunun avantajı, müşteri verileri açısından, müşterilerle daha kişiselleştirilmiş ve ilgili diyalogların ve etkileşimlerin olabileceği bir yere ulaşabilmenizdir. MDM, özellikle orada olan bire bir pazarlama hakkında düşündüğünüzde, iş açısından daha kritik hale geliyor ve bu, ortaya çıkan döngünün iyi bir örneğidir.
Böylece müşterilerinizle ilgili verilerle başlıyorsunuz, bu ustalaştığınız şeyler, bunlar kim, hangi ürünlere sahipler, birden fazla sistemdeki müşteri bilgileri açısından neyle eşleşebilirim? Sonra bunu, onlar hakkında ve geçmişte nasıl etkileşim kurduğunuz hakkında daha fazla bilgi ile zenginleştiriyorsunuz. Neye cevap verdiler? Ya da onlarla nasıl bağlantı kurulmasını istiyorlar? Belki de faksla iletişim kurmak istiyorlar, bu yüzden hala kartvizitlerinde. Ancak bu bilgiler size etkileşimde bulunabilmeniz için gereken bilgileri sağlar.
Peki başka hangi tercihler? Bazıları sosyal kaynaklardan gelebilir. Ardından, bu müşteriler için bir sonraki en iyi etkileşimin ne olduğuna karar verebilirsiniz, hangi teklifleri yapmalıyım? Bu bir çeşit etkileşim yaratacak, bir şey indirecekler, bir şey satın alacaklar.
Elbette bu pazarlama etkileşimlerinin erdemli döngüsüne beslemek istediğiniz daha fazla veri oluşturacak. Sonuç olarak, yeni müşterileri daha hızlı bulabilir ve kapatabilir, satış oranını artırabilir, daha iyi müşteri hizmeti sunabilir, hataları ortadan kaldırabilir, mükerrer gönderileri ortadan kaldırabilir, örneğin pazarlama malzemeleri için nakliye yapabilir ve sonunda satışları azaltabilir ve pazarlama maliyetleri.
Bunu yapan bir müşterimize örnek olarak, İngiltere postanesi, daha iyi müşteri verileri sunmak için Kalido MDM'yi kullanıyor, böylece doğru ürünleri sunabiliyor ve müşteri diyaloglarını doğru kanalda devam edebiliyordu ve bu da daha yüksek satış hacimlerine yol açtı. ve onlar için marjları arttırdı.
Bu sadece benim giriş yorumum, şimdi bunu Diana'ya çevirmek, sizi ele geçirmek ve bunlardan bazılarını tam olarak nasıl yaptığımızı göstermek istiyorum.
Diana Collins: Teşekkürler John, umarım bunların bir kısmını hepinize canlandırabileceğiz. Şu anda ekranınızda görmeniz gereken bir Kalido iş bilgi modeli örneğidir. Çözümün bir parçası olarak, bugün size göstereceğimiz şey salesforce.com'dan gelen verilerin entegrasyonudur. Burada sol altta salesforce.com modelimizi çıkardık. Açıkçası web tabanlı bir uygulama, yazılım servis uygulaması türüdür. Bir iş paketi olan Oracle'ın şirket içi uygulamamızın verileri ile entegre edeceğiz.
Bu nedenle hedefimiz, salesforce.com adresinden iletişim bilgilerimizi ve hesap bilgilerimizi almak, hesapları alacak hesapları ve iletişim bilgilerimizle tek bir uyumlaştırılmış hesaba ve daha sonra Microsoft Dynamics CRM'ye yükleyeceğimiz iletişim yapısına entegre etmektir. Buradaki senaryomuz, geçmişte salesforce.com'u kullanmaktan Dynamics CRM'yi kullanmaya geçiş yapıyoruz. Yeni Dynamics CRM ortamımıza dayanan tam entegre, uyumlu bir müşteri listemiz, 360 derecelik bir görünümümüz olduğundan emin olmak istiyoruz.
Bunu oluşturmak için verileri salesforce.com ve EBS'den Kalido MDM'ye taşıdık, aslında uyumlaştırma işlemini gerçekleştirdik. Yani zamanın ilgisine bir tür yemek yaptık ve yemeklerin tadını çıkaracağız. Şimdi MDM ortamımıza geçelim ve size bir MDM çözümünün bu platformların basit bir bağlantı entegrasyonuna eklediği ek özelliklerde yapabileceğimiz bazı şeyleri gösterelim.
Ama elbette olacak şeylerden biri, geçmişinizi kaybedersiniz. Microsoft Dynamics'teki verilerinizle sonuçlanırdınız, ancak nereden geldiğini biliyor musunuz? MDM, MDM çözümünün bize sağlayabileceği şeylerden biri, bize bir tarih kazandırıyor.
Dolayısıyla, uyumlu hesaplar listemize bir göz atarsak, bunlardan birini seçeriz. Diyelim ki burada Albert'in Dükkanlarını seçtik. Bu bize bu Albert's Stores kaydının nereden geldiği hakkında bilgi verir. Birinin Albert ve Gerard adlı bir salesforces.com hesabından, diğerinin Albert's Stores adlı EBS faturalandırma hesabından geldiğini ve Albert's Stores adındaki bu tek ebeveyn hesabıyla uyumlu hale getirildiklerini iki kaydın bir entegrasyonu olarak görebiliyoruz.
Orijinal kimliğini de görüyoruz, bu gün zaten Microsoft Dynamics'e taşındığını görebiliyoruz çünkü burada Microsoft Dynamics'den CMR Kimliği var. Verilerin en son ne zaman güncellendiğini görebiliyorum. Buna ek olarak, sadece verilere bakmanıza izin vermeyen başka bir görünüm de sunmaktayız, aynı zamanda grafik görünümümüzle verilerin katıldığı ilişkilendirmelere de bakabilirsiniz.
Burada da aynı kayda sahibiz, Albert's Stores'in hesaplarıyla olan hesapları, hesapları için hesabı, salesforce.com hesabı ve ilgili kişiler. Bu kişilerden birini seçersek, bu kişinin aslında bir salesforce.com kişisi olduğunu görebiliriz. Aynı şekilde Adam Albert hesabımız bir EBS temasıydı, bu yüzden bu hareketin sanırım ekranda otomatik olarak gerçekleştiğini, birkaçını okuduğum kadar kolay tuttuğumu düşünüyorum. Ancak devam ederken iletişim bilgilerine bakabilir ve bunun salesforce.com hesabımızdan geldiğini görebiliriz. Bu aslında bize verilerimizin katıldığı tüm ilişkileri gösteren bir görünüm oluşturacaktır.
Buna ek olarak, saleforce.com verilerimizi nasıl sınıflandırdığımızı ve dışarıda listelenemeyecek kadar çok başka hesapların olduğunu görüyoruz. Listelenemeyecek kadar çok şey, yine de onlara ulaşabiliriz. Sayfayı burada aşağı kaydırabilir ve grafik görünümde listelemek için çok fazla olan tüm ekstra hesapların listesine gidebiliriz. Tabii ki bunlardan herhangi biri için grafik görünümünde de başlayabiliriz. Yani bu şeylerle başa çıkmanın bir yolu. Verileri görebilir, verileri manipüle edebiliriz, ayrıca verileri düzeltmek ve düzeltmek istiyoruz. Yani ona bakmanın birkaç yolu var.
Yapabileceğimiz şeylerden biri, devam edebilmemiz, hiyerarşiye bakabilmemiz, hesap hiyerarşimizi favorilerimden biri olarak kaydettim, böylece çeşitli bilgi kategorilerini hesaplar ve hiyerarşik yollar olarak kaydedebilirim Hiyerarşi tarayıcımda kullanabilirim. Böylece burada hiyerarşimi inceleyebilirim, her hesapta sahip olduğum çeşitli kişileri görebiliyorum.
Ancak bu ortamın sağladığı diğer şeylerden biri de tüm yetimleri bulma seçeneğidir. Bunlar, kaynaklarında ebeveynleri olmayan uyumlaştırılmış sistemimizden gelen temaslardır, bu yüzden geride kalan yetimlerdir. Bunları getirdik, tespit ettik, bunların yetim olduğunu biliyoruz, peki bunu nasıl düzeltebiliriz? Hiyerarşinin başka bir görünümünü açan düzenleme moduna geçmek için bu düğmeyi tıklıyoruz ve şimdi bu kişileri sınıflandırmaya başlayabiliriz. Belki Bill Murray AC Network için çalıştı, bu yüzden onu alıp listeye ekleyebiliriz ve bize işaret ederek onun vurgulandığını görüyoruz ki bu bir değişiklik. Sandy'yi taşıyabilirim ve onu belki de AG Edwards ve Company'ye atayabilirim.
Bu değişiklikler yapıldıkça, burada kaydediliyorlar, bir hata yaptığımı fark edersem bunları geri alabilirim. Bunların katlarını bir araya getirebilir ve bir isim vererek sistem içinde bir birim olarak hareket ettirebilirim ve daha sonra sistemim aracılığıyla tek bir iş birimi olarak işlendiler. Yani bu bir yol ve açıkçası proaktif olursam, buraya girip buna bakmak ve yetim olup olmadığını görmek ve bu sorunu ele almak isteyebilirim. Ya ben yapmazsam? Proaktif olmasaydım ne olurdu? Yine, sistemimiz daha önce bahsettiğim bir iş akışı, bununla daha doğrudan başa çıkmamızı sağlayan bir iş akışı çözümü içeriyor.
Bunu yapmak için sistem yöneticisi olarak oturumu kapatacağım, şimdi veri yöneticisi olarak oturum açacağım, tamam mı? Bu geçersiz verileri yönetmekle sorumlu olan kişi olacaktır. Oturum açtığım anda göreceksiniz, gelen kutuma götürülüyorum, tahmin edin ne oldu? 11 yetim kaydımız var çünkü ilişki, kişiler ve hesapları arasındaki ilişki zorunlu. Bir hesapla uygun bağlantıları olmayan tüm uyumlu hesaplar geçersizdir. İş akışında ilerliyorlar ve iş akış şemasında görebildiğimiz gibi, işte şimdi kayıtları iyileştiriyoruz. Daha sonra, satış yöneticisi tarafından onaylanan, muhasebe tarafından onaylanan ve son olarak dinamiklerimizin bir sonraki toplu güncellemesinde yayınlanmasına izin veren bir onay sürecine akacaklardır.
Tabii ki bu, yayınlandığı anda gerçek zamanlı olarak çalışacak şekilde ayarlanabilir, yayınlanmaya yetkilendirildiği anda hemen Dinamikleri aktaracak, böylece son adımını nasıl yapılandırmak istediğiniz size kalmış. arayüz. Umarım bu bize verdi - MDM aracımızın çevremizi zenginleştirmeye ve geliştirmeye yardımcı olabileceği yollardan bazıları hakkında kısa bir fikir, genel bakış. Müşterinizin bilgilerini kullanımınızı geliştirebilmemizin ve müşterinin tüm bilgileri tek bir yerden elde edebileceğiniz 360 derecelik gerçekten uyumlu bir görüşe sahip olduğunuz noktaya gelmenin birçok, birçok yolu vardır. kullanıcılar. Sadece bu sağlayıcı kullanıcı arayüzü üzerinden değil, daha önce de belirttiğim gibi, bir kullanıcı hesabında bir değişiklik olduğunu biliyorsa, bir değişiklik isteği yükseltebilir ve bunu ele alabilir ve bu değişikliği sarabilir. bu kayıtta yapılması gerektiğini gördükleri değişiklikleri yapmaları için doğrudan veri yöneticisine başvurmalarını isteyin. Bu noktada sanırım onu tekrar Eric'e çevireceğim ve Q ve A'ya gideceğiz.
Eric Kavanagh: Elbette. Burada dinleyicilerden birkaç sorumuz var. Birini atacağım ama belki önce Dez veya Robin, sorunuz var mı? Seninle başlayayım Dez.
Dez Blanchfield: Bir organizasyonla bu yolculuğa her çıktığımda karşılaştığım şeylerden biri, versiyon kontrolünün tüm zorluklarından biri. Verilerin veya belirli sürümlerin sürüm denetimine yönelik yaklaşıma dokunabilir misiniz - bilirsiniz, kuruluşların üç farklı bölümünün müşteri olarak benimle uğraştığı bir senaryo hayal edin ve ardından şimdi yeni bir güncelleme yaparak çeşitli güncellemeler ve değişiklikler yapıyorlar aracı. İş dünyasından gelen ve kimin küratörlüğünü yapan, kontrol eden ve onaylayan verileri kontrol eden sürüm sorununu nasıl ele alacağız?
Diana Collins: Bu mükemmel bir soru. Çözümümüzde yerleşik ve pişmiş şeylerden biri de denetim takibi ve tarih. Bu yüzden tarihle ilgili bir kayıt bulabilir miyim bakalım. Bakalım, kullandığımız Albert's Stores kaydımızın geçmişi var mı, Tarih Modu'na tıkladığımda, bunun benim için ne yaptığını - var - bunun tarihte hiçbir değişikliği yok. Bize burada yapılan ara değişiklikleri ve bunların yapıldığı tarih ve saati göstereceği gibi istiyorum. Buna ek olarak, Tam Geçmiş Ayrıntılarına gidebilirim ve denetim takibini açsaydım, sadece bu değişiklikleri ve ne zaman yapıldıklarını görmekle kalmaz, aynı zamanda denetim izi bana bu değişiklikleri kimin yaptığını, kullanıcının bu değişiklikleri ne yaptığını söyler .
Sürüm oluşturma yaklaşımımız, keyfi etiketler ayarlamaktan ziyade daha fazla zaman tabanlıdır. Zaman içinde bir nokta seçebilir ve verilerinizi o zamandaki gibi görebilir ve o zamandaki gibi taşıyabilirsiniz. Ve elbette sadece veri içeriğinin değil, veri modelinin de geçmişini izliyoruz. Veri modeliniz gelişebileceğinden, yeni sınıflandırmalar ekliyoruz, bunu da izliyoruz ve her zaman geri dönüp belirli bir zamanda olduğu gibi olan şeyleri görebilirsiniz.
Dez Blanchfield: Veri modelleri orada zorlanıyor, yani bazı önemli makalelerle uğraşırken önemli bir soyağacınız var. Bize, halihazırda mevcut olan bazı veri modellerinden ve bunu yürütmekle uğraştığınız bazı örneklerden birkaç örnek verebilir misiniz, bilirsiniz, imalat ve perakende ve lojistik ve finansal hizmetler gibi kilit sektörler. Bankacılık ve zarar yönetimi ve benzerleriniz var, bu yüzden yaklaşım, insanların boşlukların nerede olduğunu öğrenmeye başlayabilecekleri bir projeyi hızlı bir şekilde döndürebilen önceki bir modelle mi yapılıyor, yoksa bu modeli kendileri oluşturmak ve eğitmek zorunda mı?
Diana Collins: Yıllar boyunca her iki yaklaşımı da kullandık. Modeller bulmaya çalıştık ve bir model ne kadar eksiksiz olursa, müşteri için yapabileceğiniz daha fazla özelleştirmeye sahip olmak için ne kadar çok değişiklik yapmanız gerektiği anlamına gelir. Bu yüzden, tüm parçalarda gerçekten nüfuz ettiğini gördüğümüz bazı temel ortak unsurlar olan model parçalarının yaklaşımını gerçekten aldık.
Örneğin, finansal hizmetlerde, sermaye piyasalarında menkul kıymetler ve türevler, vb. İçin modellerimiz vardır. Sigorta, mülkiyet ve sorumluluk sigortası, reasürans için ve her ikisi de riski farklı şekillerde yöneten modellerimiz vardır. Ürün faturaları, iniş faturaları için üretim modellerimiz var. Bir tedarik zinciri veya başka bir izleyici, ara depolar, dağıtım modelleri, envanter yaşlanması, bunun gibi şeyler için modelin başka bölümleri de var. Pek çok müşterimiz için, bilirsiniz, düşünebileceğiniz hemen hemen her sektörde müşterilerimiz var, ancak birçoğu için müşterimiz için tamamladığımız bazı temel bileşenleri bitmiş bir modele geliştirebildik.
John Evans: Evet. Şunu da ekleyeyim, Diana. Bilirsiniz, bir dakika önce turuncu arka planla gösterdiğimiz model gerçekten kavramsal bir model, bu yüzden biliyorsunuz, ünlüler var ve altçizgi yok, yani bir insanın anlayabileceği anlamına geliyor. Bu bir BT kavramı değil, bir iş adamının anlayabileceği bir şey. Bu kavramsal modellere sahibiz, sahip olabileceğiniz mevcut bir modeli içe aktarabiliriz ve bu şekilde elde etmek için onu faktör olarak ele alırız, ancak - Diana'nın konuştuğu gibi, kullandığımız bir model parçamız veya örnek bir modelimiz olduğunda müşteriye, genellikle, bilirsiniz, biraz zaman içinde bakıp bir ekrana koyup bir tür işaret ve el hareketi göstermeden önce, genellikle güzel temsil edilmesini sağlamak için bu modeli yeniden düzenleyebilirler. ne yapmaya çalışıyorlar.
Dolayısıyla, bu gereksinimleri yakalayabilmeniz için zamanı hızlandırıyor, ancak bununla başa çıkabiliyorsunuz, ancak burada göstermediğim diğer bir şey, biliyorsunuz, bu diyagram var, ancak temel olarak bir düğmesine basın ve MDM veri havuzunda ihtiyaç duyduğunuz tüm nesneleri, kuralınızla birlikte üretir - bilirsiniz, neyin isteğe bağlı olduğunu, neyin zorunlu olduğunu, kardinaliteyi, istediğiniz tüm şeyleri ama Deploy yazan bir düğme var, o zaman sadece ön tarafta oluşturduğunuz modeli üretecekti. Bu yüzden parçalarımız var, çok çeşitli sektörlerde tecrübemiz var ve danışmanlarımız müşterilerin çok hızlı bir şekilde başlamasını sağlıyor.
Diana Collins: Peki, bulacağım başka bir şey-
Dez Blanchfield: Bu yüzden Robin'e teslim etmeden önce diğer hızlı olan ben - evet, özür dilerim, git.
Diana Collins: Sadece bu modelleme oturumlarını bir çeşit reçel oturumu olarak yürüttüğümüzü hızlı bir şekilde söyleyebilirim çünkü tüm özelliklerin ayrıntılarıyla çok fazla ilgilenmiyoruz, daha sonra ulaştığımızda bunu doldurabiliriz. Gerçekten ilgilendiğimiz şey, verilerin nasıl bir arada asılı kaldığı ve verilerin yararlı olduğunu nasıl anladıklarına dair iş görüşünü almak ve çözümü bu şekilde oluşturmak istiyoruz.
Dez Blanchfield: Hayır, bu çok mantıklı. Son bir sonrakini Robin'e teslim edeceğim. Dolayısıyla, yöneticimizin uğraştığım kuruluşlarla konuşmasında hemen hayal edebileceğim şey şu ki - onların görüşüne sahipler, zaten biliyorsunuz, yönetişim, çerçeveler ve araçlar var - girdiğinizde nasıl bir deneyim var diyelim ki yönetim ekibi bu rotadan aşağı inmeye, müşteri merkezli olmaya ve müşteri verilerini temizlemeye karar verdiklerine karar verdiler. iyi bir yere ulaşmak için birden fazla çalışma programı çalıştırmak?
Diana Collins: Ah, bu ilginç bir soru. Evet, MDM uygulamalarının bu tür bir üst düzey destek yoksa genellikle başarısız olacağını öneriyorum. Bence bu projelerin bir organizasyonda oldukça yüksek bir seviyeden yürütülmesi gerekiyor çünkü kabul edilmesi gereken kültürel bir değişim var. Bence Robin bunu daha önce konuştu, biliyorsunuz, bu sadece bir proje olarak yaptığınız bir şey değil ve BT organizasyonunda bu yaklaşımın sıkça ele alınmasına bağlı. Bu devam eden bir programdır, bunu uygulayacaksanız ve daha sonra sahip olduğunuzda uygulamaların çok iyi gittiğini düşündüğümüzü taahhüt ve değişme isteği gerektiren bir şeydir.
Bazı uygulamalarda mücadele etmek zorunda kaldığımız yer, ya üst düzey yönetim desteğinin olmadığı ya da BT organizasyonunun değişime dirençli olduğu ama her iki durumda da onları kazanmada oldukça başarılı olduğumuz yer olmuştur. Bir kez onlara kalkmanın ve çalışmanın ne kadar basit olduğunu ve veri içeriğinin sorumluluğunu omuzlarından nasıl aldığını gösterdiğimizde ve BT'nin bundan gerçekten sorumlu olmaması gerektiğini düşünüyorum. İş dünyası iyi verileri neyin oluşturduğunu bilir, BT'nin bunu bilmesine gerek yoktur. BT iyi yaptıkları şeylerden sorumlu olmalıdır - verileri organize etmek, güvenli tutmak, güvenli tutmak ve nasıl - ve genellikle gelip bu şekilde görüyorlar.
Eric Kavanagh: İzleyicilerden birkaç sorumuz var, bunları buraya atayım. Zaman içinde biraz gidiyoruz ama bence ya da en azından deneyebileceğimiz tüm soruları alacağım. Bunu sana vereceğim, belki John ya da Diana, her iki şekilde. Bir katılımcı “Kötü kayıtlardan altın kayıtlara yeniden ebeveynlik yapmak için geliştirilecek fonksiyonlara sahip misiniz? İşlemler, örneğin operasyonel sistemlerde müşteri siparişleri gibi mi? ”Burada tam olarak ne demek istediğini tam olarak bildiğimden emin değilim ama umarım buna cevap verebilirsiniz.
Diana Collins: Kesinlikle ebeveynleri yeniden ebeveynleştirebiliriz. Bu ofis çözümünün çok standart bir parçası ama işletim sistemleri içinde doğrudan değil. MDM ortamını yapabiliriz ve sonra MDM ortamından yayınlandıktan sonra bu verileri MDM ortamından geri itebiliriz, işletim sistemine geri gönderebiliriz, ancak doğrudan yakalanmayacaktır - düzeltmeyeceğiz doğrudan MDM ortamından işletim sisteminde.
Eric Kavanagh: Anladım. Tamam ve işte başka bir soru, “Araç veri soyunu görmek için kullanılabilir mi?”
Diana Collins: Kesinlikle evet. Yine bu, bu tür resimler için harika bir model değil, kesinlikle. Verilerinizin birden çok yerden geldiği bir geçmişiniz olduğunda, verileri kaynağıyla etiketleyebilir ve bu bilgileri yayınlanan verilere taşıyabiliriz.
John Evans: Teşekkürler. Burada modelde bir unsur var, orada Diana, yani SFDC Kontakları ve EBS kontakları var ve aslında bir grafik alanında da ortaya çıktı. Verilerin etrafında asılı duruyor.
Diana Collins: Evet. Demek istediğim, gerçek bir soy ortamında, daha sağlam bir çözümünüz ve uygulamanız olacaktı ve burada sadece temel bir çözüm yapıldı.
Eric Kavanagh: Tamam, güzel. Sadece birkaç soru daha ve sonra tamamlayacağız. Katılımcılardan biri, “Hanehalkı tanımını nasıl destekliyorsunuz? Müşteri ana verilerini sosyal ağlarla zenginleştirmenin bir yolu var mı? ”
Diana Collins: Bu yol haritamızda, sosyal ağ verilerinden sosyal ağla zenginleştirme yol haritamızda. Şu anda üründe değil, hanehalkı açısından eşleştirme ve birleştirme yeteneklerimizin bir parçası. Eşleştirme sürecinde, verilerin belirli bölümlerinin ağırlıkları için kontrol edebileceğiniz çok sayıda düğme ve kol, ancak sonuçta bize yapmamıza izin veren, aynı evin bir parçası olabilecek tüm bireysel kayıtlarını bir araya getirmektir. . Sonra şirketler ve insanlar arasındaki farkı anlar. Şirketlerde genellikle başlangıca bakıyorsunuz, bir isimdeki kelimelerin önemi; bir şirkette önden başlayın ve sonuna kadar çalışın. Ancak ev işi yaparken, gerçekten en sonunda başlamak ve insanların adlarıyla cepheye doğru çalışmak istersiniz. Bunu anlıyor ve tek bir haneye ait kişileri bir araya getirme konusunda oldukça iyi bir iş yapabiliyor.
Eric Kavanagh: Ve son bir soru, restoran müşterileri ne olacak? Burada, iyi bir restoran müşteriniz olup olmadığını soran bilgili bir kitle üyemiz var mı?
Diana Collins: Aslında hayır. Bu bizim için yeni bir dikey olacak. Bunu takip etmekle gerçekten ilgileniriz. Restoran tedarik eden müşterilerimiz var ancak müşteri olan restoranımız yok.
Eric Kavanagh: Tamam, endişelenme. Millet, burada bir saat beş dakika boyunca yandık, bu yüzden bugünkü sunumcularımıza çok büyük bir teşekkür ederiz. Bu web yayınını arşivleyeceğiz, böylece tüm bu arşivler daha sonra izlenebilecek. Bugünkü sunumcularımıza çok teşekkürler. Görüşleri için elbette Dez ve Robin'e ve Magnitude Yazılımına çok teşekkürler. Bu iyi şeyler. MDM burada kalmak için millet, şüphe yok. Zaman geçtikçe daha önemli olacak olan bu merkezi görüşü elde etmek gerçekten önemlidir. Müşterilerimize kötü muamele görmek istemediklerine karar verdikçe, mümkün olan en iyi tedaviyi almak istediklerini ve bu şekilde olacağını düşünmeliyim.
Bu millet ile, size veda edeceğiz. Tekrar teşekkürler. Yarın seninle yarın başka bir web yayınında konuşacağız, evet. Sıcak Teknoloji bu günlerde en sıcak gösteri, umarım yarın saat dörtte doğudan konuşacağız. O zamana kadar kendine iyi bak millet. Hoşça kal.
