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

xAI, Grok 2.5’i Açık Kaynak Olarak Yayınladı

Elon Musk’ın yapay zeka girişimi xAI, Grok 2.5 modelini açık kaynak olarak paylaşarak sektörün dikkatini…

42 dakika ago

TRAI Yapay Zeka Risk Raporu 2025

Hazırladığımız "TRAI Yapay Zeka Risk Raporu”, yapay zekanın sunduğu fırsatların yanı sıra beraberinde getirdiği riskleri…

21 saat ago

Microsoft AI CEO’sundan Kritik Uyarı: “Bilinçli Görünen Yapay Zeka Kapıda”

Microsoft AI CEO’su Mustafa Suleyman, kişisel blogunda yayımladığı “We must build AI for people; not…

4 gün ago

96. TRAI Meet-Up’nda  Siber Güvenlik ve Yapay Zeka Konuşuldu

2017 yılından bu yana her ayın üçüncü çarşambası düzenlenen TRAI Meet-Up serisinin 96’ncısı, 20 Ağustos…

5 gün ago

Meta, AI Tabanlı Sesli Çevirileri Açtı

Meta, sosyal medya platformlarında içerik üreticilerin küresel kitlelere ulaşmasını kolaylaştıracak yeni bir özellik duyurdu. Bu…

6 gün ago

Gemini’dan Yapay Zeka Sohbetlerine “Hafıza ve Gizlilik” Ayarı

Google, AI destekli sohbet asistanı Gemini’ye kişisel bağlam (personal context) özelliği ekledi. Bu sayede kullanıcı…

2 hafta ago