Sağlık turizmi, küresel boyutta yakaladığı ivme ile son yılların gözde sektörleri arasında yer almaktadır. İş dünyasına yeni bir soluk getiren sağlık turizmi, birçok ülke için yeni pazarlar ve iş dalları yaratmıştır. Fakat hangi ülkeler veya kurumlar sağlık turizminde gerçek anlamda bir rekabet avantajı sağlayabilir?
AI’ı müşteri ilişkileri sistemlerine dahil eden kurumlar.
Elbette bu sorunun çok boyutlu ve karmaşık birçok cevabı olabilir. Bu haftaki blog yazımızda bu sorunun cevaplarından bir tanesini açıklamayı hedefliyoruz. AI (yapay zeka) birçoğumuzun hayatına hızlıca dahil oldu, ve işlerimizi kolaylaştırdı. Gün içinde birçok soru sorduğumuz, fikir aldığımız bir organımız haline geldi. Fakat kurum bazında AI kullanımı daha kompleks, derinlerine inilmesi gereken ve bilgi gerektiren bir konsept. AI tabanlı CRM (müşteri ilişkileri yönetimi) sistemleri kullanan kurumlar, nöropazarlama zemininde müşterilerin satın alma davranışını direk etkileyen bir dizi avantaja sahip olur.
AI’ın CRM üzerinde ne kadar anlamlı bir fark yarattığına derinden bakalım:
1) Otomasyon: Müşteri ilişkileri denilince elbette akla ilk CRM gelmektedir. Geleneksel CRM modellerinde müşteri hizmetleri temsilcileri her soruyu manuel olarak yanıtlamak zorundayken, AI bu süreci devralmaktadır. Chatbotlar ve sanal asistanlar, müşterilerin sorularını7/24 cevaplandırabilir. Müşterilere tedaviler ile ilgili temel bilgiler verebilir, müşteriler için randevular oluşturabilir. Bu süreç müşteri hizmetleri temsilcilerinin iş süreçlerini sadeleştirirken müşterilerin daha standardize ve hızlı yanıt almalarını sağlar.
2) Kişiselleştirilmiş Müşteri Deneyimleri: Geleneksel CRM sistemleri genellikle manuel veri girişine ve basit segmentasyonlara dayanmaktadır. AI destekli CRM’ler ise müşteri davranışlarını derinlemesine analiz ederek ve çok boyutlu müşteri profilleri oluşturarak müşterilere kişiselleştirilmiş deneyimler sunmaktadır. AI, müşterilerin online arama alışkanlıklarını, geçmişte aldığı sağlık hizmetlerini, en çok tercih ettiği iletişim yöntemlerini ve sosyal medya etkileşimlerini analiz ederek, onlar için en uygun hizmeti, mesajı ve teklifi sunabilir. Örneğin hasta daha önce bir diş implantı yaptırmışsa, AI bu hastaya dental bakım paketleri ve tedavileri için özel kampanyalar önerebilir. Yani AI, tüm müşterilere aynı kampanyaları göndermek yerine dinamik ve kişiye özel içerikler hazırlayabilir. Bu da müşteride gerçekten anlaşıldığı inancını doğurur.
3) Duygu Analizi: AI destekli CRM’ler, müşteri duygularını analiz ederek, proaktif aksiyon alır. AI, müşteri yorumlarını ton, kelime kullanımı ve emoji analiziyle değerlendirir. Olumsuz yorumları tespit ederek, müşteri memnuniyet ekibine otomatik uyarı gönderir. Şikayeti olan müşterilere, çözüme yönelik proaktif mesajlar gönderebilir. Yani AI duygusuz bir gelişim olsa da, sanılanın aksine duyguları okuyabilir ve analiz edebilir.
4) Müşteri Segmentasyonu: AI, büyük veri setlerini hızlıca analiz ederek işletmelere değerli içgörüler sunar. Müşteri kitlesini farklı gruplara ayırarak pazarlama stratejilerinin daha etkili olmasını sağlar. Örneğin, farklı ülkelerden gelen, farklı sağlık hizmetlerine ilgi duyan, farklı yaş gruplarına ve ilgi alanlarına ait sağlık turistleri için özel kampanyalar oluşturulabilir.
5) Müşteri Sadakat Programları: AI’ın müşteri sadakatini arttıracak bir dizi uygulaması vardır.
● Müşterileri harcama alışkanlıklarına, geçmiş satın alımlarına ve etkileşim seviyelerine göre segmentlere ayırarak en uygun sadakat stratejisini belirler. Müşterilerin gelecekteki davranışlarını tahmin ederek yüksek kayıp riski taşıyan müşterilere özel teklifler sunar ve onları elde tutmaya çalışır.
● Müşterilerin marka ile etkileşimlerini takip ederek (web sitesi ziyaretleri, sosyal medya etkileşimleri, e-posta açma oranları) onları ödüllendirir ve sadakat programına aktif katılımlarını teşvik eder.
● Müşterinin satın alma sürecinde olduğu veya ilgisini kaybetmek üzere olduğu anları tespit edip anında indirim veya promosyon sunarak sadakati artırır.
● Doğum günleri, geçmiş tedavi tarihleri veya müşterinin marka ile ilk etkileşim günleri gibi özel tarihleri belirleyerek kişiye özel teklifler gönderir.
● E-posta, WhatsApp, SMS, mobil uygulamalar ve sosyal medya gibi tüm kanallarda müşteriye özel sadakat programlarını senkronize şekilde yönetir.
● Müşterilerin sadakat programıyla ilgili görüşlerini analiz ederek, sıkça tekrarlanan şikayetleri belirler ve programın sürekli optimize edilmesini sağlar.
6) Öneri Sistemleri: Satış Hunisi ile ilgili olan blog yazımızda, Netflix ve Amazon’un satış hunisini ne şekilde uyguladığından bahsetmiştik. Netflix ve Amazon’un öneri sistemleri gibi, AI destekli CRM’ler de hastaların önceki tercihlerine ve demografik yapılarına göre yeni hizmetler önerir. Örneğin bir hasta, İstanbul’da bir saç ekimi kliniğinden hizmet aldıysa, AI ona İstanbul’daki otel ve konaklama seçenekleri, saç bakım ürünleri ve özel paketler, gelecekte saç güçlendirme terapileri için indirimler gibi farklı öneriler sunabilir.
7) Doğal Dil İşleme (NLP): Bilgisayarların insan dilini anlamasına, analiz etmesine ve işlem yapmasına olanak sağlayan bir yapay zeka alanıdır. Müşteri taleplerini anlama ve proaktif çözümler üretme noktasında NLP’nin çalışma modeli anlamlıdır. Örneğin bir müşteri, destek hattına ‘siparişim gecikti’ dediğinde NLP bu talebi işler ve müşterinin “sipariş” ve “gecikme” gibi anahtar kelimelerini tespit eder. NLP, yalnızca müşterinin talebini anlamakla kalmaz, aynı zamanda gelecekteki ihtiyaçları tahmin etmeye de çalışır. Yani bir proaktif çözüm sunar. Bu, müşteri memnuniyetini artıran bir yaklaşımdır çünkü müşterinin problemine daha çözüm sunmadan önce müdahale edilir.
AI’ın hasta beklentilerini analiz etme ve kişiye özel hizmet sunma gücü, özellikle müşterilerin hastalar olduğu sağlık turizmi sektöründe önemlidir. Kişiye özel hizmet sunma gücü olan kurumlar hastalarında değer yaratır. Bu da bizi Nöropazarlama konseptine götürür.
Nöropazarlama Zemininde Müşteri İlişkileri
Nöropazarlama, sinirbilimsel yöntemlerin insan davranışını, özellikle de pazarlama ve ticari değişimler bağlamında, analiz etmek ve anlamak için uygulanmasıdır. (Kenning & Plassmann, 2005). Temelde tüketicilerin bilinçaltı tepkilerini inceleyerek satın alma davranışı sırasında karar alma süreçlerini anlamaya odaklanır. Nöropazarlama, insanların basılı görsellerle karşılaştıklarında, çeşitli markaların mesajlarına maruz kaldıklarında, televizyon izlerken, alışveriş yaparken, internette gezinirken, video oyunları oynarken ne düşündüklerini ve ne hissettiklerini ortaya çıkarmak için beyin görüntüleme teknikleri ve klinik psikoloji ilkelerinden yararlanır. (Gurgu et al., 2020)
Özellikle sağlık turizmi gibi yüksek duygusal bağlılık gerektiren bir sektörde, AI destekli CRM sistemleri kişiye özel hizmetler sunarak hasta deneyimini dönüştürebilir. Özel anlarda kişiselleştirilmiş mesajlar veya öneriler beynimizde olumlu duygular uyandırır ve güven hissi yaratır. Eğer bu deneyim duyulara da hitap ederse, bu duygusal bağ kurmayı ve satın alma kararını hızlandırmayı sağlar. Özellikle doğum günü, tedavi yıldönümü ya da ilk muayene tarihi gibi kişisel anlam taşıyan zamanlarda sunulan özel teklifler, beynin limbik sisteminde yer alan ödül merkezini uyararak mutluluk, bağlılık ve güven duygularını artırır. Bu durum, nöropazarlamanın temel ilkelerinden biri olan “duygusal tetikleme ile karar alma” sürecini destekler. Ayrıca bu deneyimler, görsel, işitsel ya da dokunsal duyulara da hitap ettiğinde, beynin çoklu duyusal işleme bölgeleri aktif hale gelir ve hizmet daha kalıcı bir izlenim bırakır. Nörobilim çalışmalarına göre, bu tür deneyimler ilişkisel hafızada daha uzun süre kalır ve müşteri ile marka arasında güçlü bir bağ oluşmasını sağlar. AI destekli kişiselleştirme ile nöropazarlama ilkeleri birleştiğinde, hastaya yalnızca bir hizmet değil, aynı zamanda anlamlı bir deneyim sunulur.
Kaynakça
Gurgu, E., Gurgu, I., & Tonis, R. B. M. (2020). Neuromarketing for a better understanding of consumer needs and emotions. Independent Journal of Management & Production, 11(1), 208–235. https://doi.org/10.14807/ijmp.v11i1.993
Kenning, P., & Plassmann, H. (2005). Neuroeconomics: An overview from an economic perspective. Brain Research Bulletin, 67(5), 343-354.
