Müşteri Yaşam Boyu Değerini (CLTV) Optimize Etmeye Yönelik Veri Bilimi Projesi

Aktif Bank Veri Bilimi ekibi olarak, müşteri ilişkilerini güçlendirmek ve banka gelirlerini artırmak amacıyla CLTV projesini başlattık. Bu proje ile, müşterilerimizin yaşam boyu değerini hesaplayarak, stratejik kararları daha bilinçli ve etkili hale getirmeyi hedefledik.

Bankacılık sektöründe müşteri sadakati ve memnuniyeti, uzun vadeli başarı için kritik öneme sahiptir. Ancak, müşterilerin değeri ve potansiyeli yeterince anlaşılamadığında, doğru stratejiler geliştirilmesi zorlaşır. Geleneksel yöntemler, müşteri değerini statik bir şekilde ele alırken, değişken müşteri davranışlarını ve gelecekteki potansiyel kazançları doğru tahmin edememektedir. Bu da, hedeflenmiş pazarlama kampanyaları ve stratejik kararların etkisiz kalmasına neden olmaktadır.

Projemiz, özellikle bankacılık sektörü ve müşteri değeri üzerine yoğunlaşan tüm finansal kuruluşlar için önem taşımaktadır. Bu kuruluşlar, müşteri sadakati sağlama, kişiselleştirilmiş teklifler sunma ve maliyetleri optimize etme ihtiyacındadır.

CLTV projemizde, müşteri işlemleri ve geçmiş davranış verilerini analiz ederek RFM algoritması ile müşterilerimizi segmentlere ayırdık. Bu yöntemle, belirli periyotlarda müşterilerimizin gelecekteki değerini tahmin edebildik. Veri bilimi ve yapay zeka odaklı modelimizi mevcut sistemlerimize entegre ederek, her ay dinamik olarak müşteri segmentlerini güncelledik. Böylece, müşterilerimizin gelecekteki davranışlarını öngörerek, kişiselleştirilmiş pazarlama stratejileri oluşturduk.

CLTV projemizin benzerlerinden ayrılan en önemli özelliği, müşteri segmentlerini dinamik olarak güncelleyebilmemizdir. Her ay yapılan bu güncellemeler, müşterilerin zaman içindeki değişen davranışlarını ve potansiyelini yakından takip etmemize olanak tanıdı. Böylece pazarlama faaliyetlerimizi doğru kitlelere yönlendirerek etkinliği artırdık ve maliyetleri düşürdük.

Her ay düzenli olarak çalıştırılan modelimiz, müşteri segmentlerinin güncellenmesini sağladı. Özellikle yüksek değerli müşterilere yönelik kişiselleştirilmiş teklifler ve kampanyalar oluşturarak, müşteri memnuniyeti ve sadakatinde belirgin artış sağladık. Örneğin, özel kampanyalar ve kişisel deneyimler sunarak, müşteri beklentilerini aşmayı başardık.

Bu yazı Aktif Bank tarafından hazırlanmıştır.

TRAI

Recent Posts

Türkiye’nin Yapay Zeka Gücü Büyüyor: TRAI Girişim Haritası 457’ye Ulaştı!

Türkiye’nin Yapay Zeka Gücü Büyüyor: TRAI Girişim Haritası 457’ye Ulaştı! Türkiye Yapay Zeka İnisiyatifi (TRAI)…

2 gün ago

TRAI 2025 Yılı Faaliyet Raporu

2025 yılı teknoloji tarihinde yapay zekanın "büyüleyici bir yenilik" olmaktan çıkıp, "vazgeçilmez bir iş ortağına"…

5 gün ago

Karar Vericiler İçin 2026 Yapay Zeka Trendleri

Yapay zeka, kurumlar için artık bir teknoloji vitrininden ibaret değil. 2026 itibarıyla yapay zeka; önceliklendirme,…

1 hafta ago

TRAI Perakende Çalışma Grubu Raporu Yayında!

Perakende sektörü, yapay zeka açısından bir deneme dönemini geride bırakıp gerçek ölçeklenme ve değer üretimi…

3 hafta ago

Yapay Zekada Hype Dönemi Yerini Olgunlaşmaya mı Bırakıyor?

Stanford Üniversitesi’nin İnsan Merkezli Yapay Zeka Enstitüsü (HAI) akademisyenleri, yapay zekanın hızlı hype (aşırı beklenti)…

3 hafta ago

100. TRAI Meet-Up’ta Yapay Zeka Ekosisteminin 8 Yıllık Yolculuğu Konuşuldu

Türkiye Yapay Zeka İnisiyatifi olarak Ağustos 2017’den bu yana her ayın üçüncü çarşamba günü düzenlediğimiz…

4 hafta ago