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

Anthropic’ten Ajan Odaklı Yeni Model: Claude Sonnet 5

Anthropic, yeni yapay zeka modeli Claude Sonnet 5’i duyurdu. Şirket, yeni modeli Sonnet ailesinin bugüne…

2 gün ago

OpenClaw’ın iOS ve Android Uygulamaları Yayınlandı

Açık kaynaklı kişisel yapay zeka asistanı OpenClaw’ın iOS ve Android uygulamaları yayınlandı. OpenClaw, gelişmeyi X…

2 gün ago

TRAI Meet-Up #106’da Savunma Sanayisinde Yapay Zeka Uygulamaları Ele Alındı

106. TRAI Meet-Up’ta savunma sanayisinde algoritmik güç ve yapay zeka uygulamalarını ele aldık. HAVELSAN ev…

1 hafta ago

Eğitim Teknolojilerinde Yapay Zeka Etkisi

Eğitim teknolojileri (EDTech) artık yalnızca ders içeriklerinin dijital ortama taşınmasıyla sınırlı değil. Bugün EdTech; öğrenme…

2 hafta ago

Türkiye Yapay Zeka Eylem Planı açıklandı

Türkiye’nin 2026–2030 dönemini kapsayan Yapay Zeka Eylem Planı, Cumhurbaşkanı Recep Tayyip Erdoğan tarafından Türkiye Yapay…

3 hafta ago

TRAI 9. Yıl Çalıştayı’nın Raporu Yayında!

TRAI olarak her yıl düzenlediğimiz çalıştaylarda, Türkiye yapay zeka ekosisteminin nabzını tutuyoruz. TRAI 9. Yıl…

3 hafta ago