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

Fal.ai, 1.5 Milyar Dolar Değerlemeyle Unicorn Oldu

Türk girişimciler Burkay Gür ve Görkem Yurtseven tarafından kurulan Fal.ai, son yatırım turunda 125 milyon…

13 saat ago

Meta, Yapay Zekada Yeni Bir Dönemi Başlatıyor

Meta CEO’su Mark Zuckerberg, 30 Temmuz 2025 tarihinde yayımladığı açık mektup ile şirketin yeni nesil…

1 gün ago

Yapay Zeka Kullanmayanlar İşini Kaybedecek

Yapay Zeka Artık Bir Tercih Değil, Zorunluluk Çip teknolojisinin öncüsü Nvidia’nın kurucusu ve CEO’su Jensen…

3 gün ago

Yapay Zeka ile Müşteri Hizmetlerinde Yeni Dönem: Virtual Voice Bridge

Günümüzün hızla dijitalleşen dünyasında müşteri hizmetleri, yalnızca bir destek hattı olmaktan çıkıp markaların en kritik…

4 gün ago

95. TRAI Meet-Up’ta Yapay Zeka Altyapıları Konuşuldu

2017 yılından bu yana her ayın üçüncü çarşamba akşamı düzenlediğimiz TRAI Meet-Up serisinin 95’incisi, 23…

1 hafta ago

NTT DATA, SAP Geliştirme Süreçlerini Yapay Zeka ile Yeniden Tanımlıyor

Standart entegrasyonların ötesine geçen, projeye özgü özel SAP geliştirmelerinin diğer sistemlerle entegrasyonu genellikle daha karmaşık…

2 hafta ago