Klarvo.

▶ Müşteri analitiği

Satışların düşmesi her zaman bir satış sorunu değildir.

Müşteri verinizden segmentler, kohort ve elde tutma analizleri, kayıp riski ve müşteri değeri çıkarıyorum. Hangi müşterinin değerli olduğunu, kimin ayrılmak üzere olduğunu ve müşterileri neyin geri getirdiğini görünür kılıyorum.

"Ortalama müşteri" diye biri yoktur. Ortalamaya bakan bir rapor, en önemli farkları gizler.

Atalay Deveci · Güncellendi 2026-10-08

Bu hizmet ne sağlar?

Müşteri analitiği, müşterilerin satın alma davranışından somut cevaplar çıkarmaktır: Kim değerli, kim büyüyor, kim ayrılmak üzere ve ilk alışverişten sonra neler oluyor? Segmentasyon, kohort analizi, elde tutma (retention), müşteri kaybı (churn) tahmini, müşteri yaşam boyu değeri ve satın alma örüntüleri bu soruları yanıtlamanın araçlarıdır.

Bir CRM kurulumu ya da kampanya yönetimi hizmeti değil. Kampanyaları ben yönetmiyorum; hangi müşteri grubuna, ne zaman ve hangi teklifle gidilmesi gerektiğini veriyle ortaya koyuyorum.

Genelde gözden kaçan

Satışlar düştüğünde genellikle ilk akla gelen daha fazla yeni müşteri bulmaktır. Oysa sorun çoğu zaman mevcut müşterilerde başlar.

  • Ortalamalar en önemli farkları gizliyor.

    Ortalama sepet tutarı ya da ortalama sipariş sıklığı, birkaç çok değerli müşteriyle çok sayıda tek seferlik alıcıyı tek bir rakamda eritir. Bir grup büyürken diğeri kaybediliyorsa toplam rakam ikisini de göstermez.

  • Yeni müşteri sayılıyor, geri gelen sayılmıyor.

    Her ay kazanılan müşteri sayısı raporlanır ama bu müşterilerin kaçının ikinci kez alışveriş yaptığı raporlanmaz. Kohort analizi yapılmadığında, yeni müşteri kazanırken eskilerini kaybettiğiniz gözden kaçar.

  • Müşteri kaybı fark edildiğinde iş işten geçmiş oluyor.

    Sözleşmeye bağlı olmayan işlerde müşteri ayrıldığını söylemez, yalnızca gelmeyi bırakır. Kayıp ancak aylar sonra bir raporda görünür; o noktada müşteriyi geri kazanmak, yeni müşteri bulmaktan daha zordur.

Bunlardan hangisinin sizin için geçerli olduğunu en başta söylerim. Verinizin müşteri bazında analize yetmediğini görürsem bunu da açıkça söylerim.

▶ Nasıl çalışırım

  1. 1. hafta

    Müşteri verisinin haritası.

    Satış, CRM ve e-ticaret verisi müşteri bazında birleştirilebiliyor mu? Aynı müşteri farklı sistemlerde aynı kimlikle mi yer alıyor? Analizin neye dayanacağı bu aşamada netleşir.

  2. 2.–3. hafta

    Segmentler ve kohortlar.

    Müşteriler satın alma davranışlarına göre anlamlı gruplara ayrılır: ne sıklıkla, ne kadar ve ne zamandır alışveriş yapıyorlar? Kohortlar sayesinde aynı dönemde kazanılan müşterilerin zaman içindeki davranışı izlenir.

  3. 4.–5. hafta

    Kayıp riski ve müşteri değeri.

    Ayrılma riski taşıyan müşteriler önceden işaretlenir. Her segment için müşteri yaşam boyu değeri hesaplanır; hangi gruba yatırım yapmanın değeceği netleşir.

  4. Son hafta

    Devir.

    Segmentler ve risk skorları ekiplerin kullandığı araçlara aktarılır; nasıl güncelleneceği ve nasıl yorumlanacağı dokümante edilir.

▶ Hangi durumda doğru adres değilim

Aşağıdakilerden biri sizin için geçerliyse bu çalışmaya başlamamak daha doğru olur:

  • Satışlarınızı müşteri bazında takip edemiyorsunuz.

    Hangi satışın hangi müşteriye ait olduğu bilinmiyorsa önce bu altyapının kurulması gerekir.

  • Müşteri sayınız az ve hepsini yakından tanıyorsunuz.

    Birkaç düzine kurumsal müşteriniz varsa işe yarayacak olan bir segmentasyon modeli değil, iyi bir müşteri yönetimidir.

  • Sonuçlara göre harekete geçecek bir ekip yok.

    Kimse o müşterilere ulaşmayacaksa, kayıp riski taşıyan müşterilerin listesi hiçbir şeyi değiştirmez.

  • Kampanyalarınızı yönetecek birini arıyorsunuz.

    Bunun için bir ajansa ya da pazarlama ekibine ihtiyacınız var. Ben müşteriyi anlama ve karar verme tarafını kuruyorum.

▶ Çalışma şekli

Müşteri veriniz tek bir yerde birleştirilebiliyorsa 4–6 haftalık, sabit kapsamlı bir pilotla başlıyoruz. Veri kaynakları dağınık ya da belirsizse önce ~2 haftalık Yapay Zekâ ve Veri Fırsat Analizi ile neyin mümkün olduğunu netleştiriyoruz.

Kapsam baştan yazılı olarak belirlenir. Pilotun sonunda segmentler, kohort görünümü ve kayıp riski taşıyan müşterilerin listesi elinizde olur.

30 gün önceden bildirimle fesih
Memnun kalmazsanız çalışmayı 30 gün önceden haber vererek sonlandırabilirsiniz.
Türkiye'den fatura
Faturayı Türkiye'de kayıtlı şirketim üzerinden kesiyorum.
24 saat içinde yanıt
Her mesaja 24 saat içinde yanıt veriyorum.

▶ Sık sorulan sorular

Hangi veriler gerekiyor?

En azından müşteri bazında satış geçmişi gerekir. CRM ve e-ticaret verisi de varsa analiz çok daha güçlü olur.

Kohort analizi ne işe yarar?

Aynı dönemde kazanılan müşterileri birlikte izleyerek ilk alışverişten sonra neler olduğunu gösterir: Kaçı geri geliyor, ne zaman bırakıyor ve değerleri zamanla nasıl değişiyor?

B2B şirketler için de uygun mu?

Evet, müşteri sayısı ve satın alma geçmişi analize yetecek düzeydeyse uygundur. Az sayıda büyük müşterisi olan şirketler için genellikle farklı bir yaklaşım daha doğru olur.

Müşteri verisini kullanmak KVKK açısından sorun yaratır mı?

Çalışma, verilerin şirketinizin belirlediği kurallara ve KVKK'ya uygun şekilde işlenmesiyle yürütülür. Kişisel verilerin nasıl işleneceği en baştan konuşulur.

▶ En hızlı yol

Bir e-posta ile başlayın.

Aşağıdaki bağlantı, ilk görüşmeyi verimli hale getirecek soruların önceden yazıldığı bir e-posta taslağı açar. Form doldurmanız ya da hesap açmanız gerekmez. 24 saat içinde yanıt veriyorum.

hi@klarvoanalytics.com

▶ Diğer hizmetler