pika.tr
Ürün ve Kullanım Rehberi

Pika Bilgi Bankası

Pika; müşteri, ürün, satış ve etkileşim verilerini anlamlandırarak işletmenin hangi müşteride hangi fırsatın oluştuğunu görmesine ve bu fırsatı doğru aksiyona dönüştürmesine yardımcı olan müşteri zekâsı ve pazarlama platformudur.

Müşteri Zekâsı Product Intelligence Fırsat Motoru Journey Orkestrasyonu Pika BI Ölçümleme
Bilgi Mimarisi

Müşteri zekâsı · ürün zekâsı · fırsat · Journey · ölçüm

10 ana bölüm ve 88 detaylı rehber makalesi ile Pika'nın veriden aksiyona uzanan karar zincirini keşfedin.

Nasıl Kullanılır?

Bilgi bankasındaki makaleler karar zincirinin sırasını izler: önce veri ve anlama katmanı, ardından analitik zekâ ve fırsat tespiti, son olarak da Journey ve çok kanallı gönderim operasyonları gelir.

1

Pika'yı Tanıyın

  • Pika Nedir? Pika’nın ürün olarak ne olduğunu, hangi problemi çözdüğünü ve müşteriye hangi temel değeri sunduğunu açıklar.
  • Pika Ne Değildir? Pika’nın yanlış kategorilenmesini önlemek için CRM, BI, AI ve gönderim araçlarından farkını açıklar.
  • Pika’nın Konumu Pika’nın CRM, BI, kampanya aracı ve AI asistanı gibi kategorilerle ilişkisini; fakat neden bunların hiçbirine tek başına indirgenemeyeceğini açıklar.
  • Pika Nasıl Çalışır? Pika’nın veriden aksiyona ve ölçüme uzanan uçtan uca çalışma modelini açıklar.
  • Pika Kimler İçin? Pika’dan hangi tür işletmelerin ve hangi ekiplerin daha fazla değer elde edebileceğini açıklar.
  • Pika Ürün Haritası Pika Knowledge Base’in tamamında kullanılacak ana ürün haritasını ve modüllerin birbirleriyle ilişkisini açıklar.
  • Bilgi Bankası Haritası Bu bilgi bankasının Pika’yı hangi sırayla anlattığını ve her bölümün ürün hikâyesindeki yerini gösterir.
2

Müşteriyi ve Ürünü Anlayın

  • Pika 360 Tek bir müşterinin değer, risk, iletişim erişimi ve açık fırsat bilgilerini bir araya getiren müşteri karar özetini açıklar.
  • Customer Intelligence ve Müşteri Analitiği Müşteri alışveriş ritmi, değer segmentleri ve davranış eğilimlerinin nasıl analiz edildiğini açıklar.
  • Müşteri Değeri ve Sadakat Müşteri değer skoru (CVS), sadakat, risk ve davranış sinyallerinin birbirinden ayrı ama birlikte nasıl okunacağını açıklar.
  • Müşteri Değer Skoru Müşteri Değer Skoru'nun (CVS) 4 temel faktörünü (Monetary, Frequency, Recency, Loyalty), ağırlıklı hesaplama mantığını ve nasıl yorumlanacağını açıklar.
  • Sadakat ve Hedefe Yakınlık Loyalty point/tier bilgisi ile müşterinin bir üst sadakat eşiğine yakınlığının nasıl daha akıllı aksiyonlara dönüştürülebileceğini açıklar.
  • Değer ve Riski Birlikte Okumak Müşteri değeri ile pasifleşme/kayıp riskini tek eksende değil birlikte değerlendirerek farklı aksiyon öncelikleri oluşturmayı açıklar.
  • Tekrar Satın Alma Analizi Müşterinin geçmiş alışveriş döngüsü penceresine (%80–%120 aralığı) göre zamanı yaklaşan ve geciken tekrar satın alma ihtiyaçlarının nasıl görünür hale getirildiğini açıklar.
  • Product Intelligence Nedir? Pika’nın ürünleri yalnız katalog kaydı değil, müşteri ihtiyacı ve ticari rol bağlamında nasıl anlamlandırdığını açıklar.
  • Playbook: Sektöre Göre Ürün Dili Playbook yöneticisinin sektör bazlı ürün dilini, versiyonlamayı ve tanım katmanını nasıl yönettiğini gösterir.
  • Need Group ve Product Role Ürünün hangi müşteri ihtiyacını temsil ettiğini ve ticari/öneri sistemindeki görevini birbirinden ayırır.
  • Dinamik Sınıflandırma Alanları Playbook’a özel alan ve seçeneklerin ürünleri daha ayrıntılı fakat kontrollü biçimde anlamlandırmak için nasıl kullanıldığını açıklar.
  • Kategori ve Playbook Bağlantısı Kategori binding’in Product Intelligence’da doğru alan, Need Group ve Product Role bağlamını ürünlere nasıl taşıdığını açıklar.
  • Ürün Sınıflandırma Çalışma Alanı Tenant Product Classification Workbench’in ürünleri filtreleme, sınıflandırma, uyarı ve onay süreçlerinde nasıl konumlandığını açıklar.
  • Master Ürün Anlamlandırmaları Playbook kapsamında master ürünlere varsayılan ihtiyaç grubu, ürün rolü ve alan değerlerinin nasıl bağlandığını gösterir.
  • Review, Resolution ve Hazırlık Ürün sınıflandırma review akışı ile ham satış satırlarının gerçek ürünle eşleştirilmesi arasındaki farkı açıklar.
  • Ürün Zekâsından Müşteri Fırsatına Product Intelligence çıktılarının Pika 360, tekrar satın alma, cross-sell ve aksiyon kararlarını nasıl beslediğini açıklar.
  • AI Müşteri Özeti Pika’nın ürettiği müşteri verisini daha okunur ve yorumlanabilir hale getiren AI açıklama katmanını anlatır.
3

Fırsat ve Karar

  • Günün Fırsatları ve Karar Motoru Günlük olarak hesaplanan tekrar satın alma, geri kazanım ve çapraz satış fırsatlarının tek ekranda nasıl yönetildiğini açıklar.
  • Segmentasyon ve Fırsatlar Segmentlerin yalnız hedef kitle listesi değil, davranış ve fırsat sinyallerini yönetmenin temel katmanı olduğunu açıklar.
  • Fırsat Türleri Pika’nın müşteri ve ürün verisinden çıkarabileceği temel ticari fırsat türlerini tek çerçevede açıklar.
  • Cross-sell / Çapraz Satış Analizi Sepet birliktelikleri üzerinden müşterilere en uygun tamamlayıcı ürün önerilerinin nasıl tespit edildiğini açıklar.
  • Upsell / Yükseltme Bağlamı Güncel Pika’da upsell’in Product Intelligence ürün rolleriyle nasıl tanımlandığını ve dedicated başarı-olasılığı motorundan nasıl ayrıldığını açıklar.
  • Next Best Action, Kanal ve Zaman Müşteri için en doğru aksiyonun, iletişim kanalının ve zamanlama bağlamının deterministik kurallarla nasıl belirlendiğini açıklar.
  • Fırsat Güveni ve Kanıt Pika’nın önerileri kesin gerçek gibi sunmak yerine, kanıtın gücü ve veri yeterliliğiyle birlikte değerlendirme yaklaşımını açıklar.
  • Fırsattan Aksiyona Geçiş Analitik sinyalin neden doğrudan mesaj anlamına gelmediğini; iş kuralı, izin, kanal, zamanlama ve insan kontrolüyle aksiyona nasıl dönüştüğünü açıklar.
4

Aksiyon ve Otomasyon

  • Journey, Kampanya ve Orkestrasyon Katmanı Pika’nın içgörüden aksiyona geçiş katmanını; AI kampanya asistanı, e-posta tasarımı, Journey, mağazalar ve segment şablonlarıyla birlikte açıklar.
  • Campaign Manager ve Kampanya Kurguları Hedef kitle seçimi, kanal belirleme, şablon eşleme ve zamanlanmış kampanya yönetimini açıklar.
  • Journey Tasarım Tuvali Tetikleyici, karar, bekleme, gönderim ve güncelleme adımlarının bir araya getirildiği otomasyon tasarım ekranını açıklar.
  • Journey İçinde Karar ve Dallanma Kuralları Journey akışında kişilerin davranışına göre evet/hayır veya zaman aşımı üzerinden nasıl dallandırıldığını açıklar.
  • Journey Store Hazır otomasyon Journey’lerinin kategori ve amaç bazında yeniden kullanılabildiği Journey şablon mağazasını açıklar.
  • Email Template Editor Kurumsal e-posta şablonlarının bileşen bazlı olarak hazırlanabildiği tasarım ekranını açıklar.
  • Email Store Hazır e-posta şablonlarının kategori, popülerlik ve kullanım senaryolarına göre sunulduğu şablon mağazasını açıklar.
  • Pika Pilot AI Kampanya Asistanı Doğal dille kampanya fikri, içerik taslağı ve kanal bazlı ilk kurgunun nasıl oluşturulabildiğini gösterir.
  • Content Studio ve İçerik Tasarımı E-posta, SMS ve WhatsApp için kurumsal içerik şablonlarının, görsel varlıkların ve metin taslaklarının yönetimini açıklar.
  • Segment Şablonları Tekrar kullanılan hedefleme mantıklarının parametreli ve yayınlanabilir segment şablonlarına dönüştürülebilmesini açıklar.
  • Aksiyon Çalışma Alanı Müşteri için oluşturulan aksiyonların, kanal bilgisinin ve sonuç kayıtlarının tek alanda nasıl yönetildiğini açıklar.
  • Yayınlama, Şablonlaştırma ve Operasyonel Yönetim Taslak oluşturma, kontrol, yayınlama, versiyon ve tekrar kullanım mantığını ürün operasyonu açısından açıklar.
5

Kanallar ve İzinler

6

Veri ve Entegrasyon

7

Kullanım Rehberleri

  • Kişi Aktarımı: Gmail ve Outlook Gmail üzerindeki hazır kişilerin seçilerek Pika rehberine aktarılabildiği kişi kazanım ekranını açıklar.
  • Kişi Listesi ve Segmentler Müşteri verisinin yalnızca kayıt değil, segment, grup ve iletişim uygunluğu bağlamıyla nasıl yönetildiğini açıklar.
  • Dinamik Segment Oluşturma ve Kural Filtreleri Audience Manager üzerinde davranışsal, demografik ve işlem bazlı dinamik segmentlerin nasıl oluşturulacağını adım adım anlatır.
  • Kategori Yönetimi Ürün zekâsının temeli olan kategori yapısının ve ürün hiyerarşisinin Pika içinde nasıl yönetildiğini gösterir.
  • Kurulum ve Başlangıç Modeli Pika’nın müşteride nasıl kademeli kurulduğunu; veri keşfinden ilk analitiklere, pilot kullanımdan düzenli entegrasyona uzanan başlangıç modelini açıklar.
  • Kullanıcılar, Roller ve Yetkiler Pika kullanımının farklı ekipler arasında nasıl ayrıştırılabileceğini ve yetki modelinin neden önemli olduğunu açıklar.
  • Sektörel Kullanım Örnekleri Pika’nın aynı analitik ve karar zincirini farklı sektörlerde nasıl farklı problem ve ürün diliyle kullandığını açıklar.
  • Örnek Kullanım Senaryoları Journey, kampanya ve AI katmanlarının birlikte nasıl çalıştığını üç kısa örnek üzerinden gösterir.
8

Ölçüm ve Analitik

  • BI Kokpit Yönetim seviyesinde karar vermeye hazır temel müşteri ve satış özetlerinin nasıl sunulduğunu açıklar.
  • Satış Kanalı Performansı Pika BI’ın mağaza, web, e-ticaret gibi satış kanallarını revenue, basket, customer, repeat rate ve overlap metrikleriyle nasıl karşılaştırdığını açıklar.
  • Mağaza Performansı Pika BI mağaza performansında ciro, müşteri, sepet, tekrar oranı, dönem karşılaştırması ve veri kapsama metriklerini açıklar.
  • Mağaza Karşılaştırması ve Sıralamalar Mağazaların ciro, büyüme, sepet büyüklüğü ve müşteri sadakati açısından nasıl karşılaştırıldığını açıklar.
  • Mağaza Bazlı Müşteri Davranışı Mağazaların yalnız satış rakamlarıyla değil, müşteri sıklığı, sepet, tekrar satın alma ve segment yapısıyla nasıl okunabileceğini açıklar.
  • Mağaza Bazlı Fırsat Alanları Mağaza performansındaki zayıf veya güçlü sinyallerin aksiyon fırsatlarına nasıl dönüştürülebileceğini açıklar.
  • Ürün ve Kategori Performansı Pika BI’daki ürün/kategori performansının doğrulanmış metriklerini, dönem karşılaştırmasını ve veri kalitesi göstergelerini açıklar.
  • Kampanya Performansı ve Ölçümleme Mantığı Gönderim ve etkileşim sonuçlarını, kampanya sonrası satış ilişkilendirmesini ve attribution ile nedensellik arasındaki sınırı açıklar.
  • İletişim Kanallarını Birlikte Okumak E-posta, SMS ve WhatsApp iletişim operasyonlarının tek bir satış-kanalı BI ekranıyla karıştırılmadan nasıl birlikte değerlendirileceğini açıklar.
  • Görevler ve Teslimat Takibi Gönderim operasyonlarının durumunu, kampanya teslimat süreçlerini ve operasyonel görünürlüğü müşteri odaklı olarak açıklar.
  • Başarısız Gönderimler ve İletişim Güvenliği Geçici ve kalıcı gönderim engellerinin nasıl ayrıldığını, izin ve opt-out güvenliğini açıklar.
  • Gönderim Operasyonu ve İzleme Gönderimlerin durumunu, kanala iletilme sürecini, bekleyen veya tamamlanan işlerin operasyonel görünürlüğünü açıklar.
  • Ölçüm ve Öğrenme Döngüsü Pika’nın veri → karar → aksiyon → sonuç zincirini nasıl kapattığını ve sonuçların sonraki kararları neden beslemesi gerektiğini açıklar.
9

SSS ve Kaynaklar

  • Hangi İhtiyacım Varsa Pika’da Nereye Bakmalıyım? İş sorusundan doğru Pika özelliğine hızlı geçiş sağlayan karar haritasıdır.
  • Sık Sorulan Sorular Müşteri, satış, kurulum ve operasyon ekiplerinin Pika hakkında en sık soracağı ürün, veri, AI, BI, kanal ve ölçüm sorularını yanıtlar.
  • Pika Sözlüğü Knowledge Base boyunca kullanılan ürün, veri, BI, Product Intelligence, kampanya ve delivery terimlerini ortak bir dille açıklar.
  • En İyi Uygulamalar Pika’yı yüksek veri kalitesi, müşteri saygısı ve ölçülebilir sonuçlarla kullanmak için temel çalışma ilkelerini toplar.
  • AI'ın Rolü ve Güven Sınırı Pika'da yapay zekânın karar verici değil, analitik hesaplamaları açıklayan ve içerik üreten güvenilir bir yardımcı olduğunu açıklar.