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

TRAI Yapay Zeka Gündemi #9: Haftanın En Önemli 10 Yapay Zeka Gelişmesi

Yapay zeka modelleri daha uzun görevleri üstlenip daha hassas alanlara girdikçe gündemin ağırlık merkezi de…

6 gün ago

Enerji Sektöründe Agentic AI Etkisi

Enerji sektöründe kesintisiz hizmet sunmak, özellikle elektrik arızaları ve yoğun talep dönemlerinde çağrı merkezi operasyonlarının…

6 gün ago

TRAI Yapay Zeka Gündemi #8: Haftanın En Önemli 10 Yapay Zeka Gelişmesi

Yapay zeka ajanları sohbet penceresinin dışına çıktıkça sektörün öncelikleri de değişiyor. Modellerin ne kadar güçlü…

2 hafta ago

110. TRAI Meet-Up’ta Enerji, Lojistik ve Akıllı Şehirlerde Yapay Zeka Etkisini Konuştuk

110. TRAI Meet-Up’ta, yapay zekanın enerji, lojistik ve üretim süreçlerinde yarattığı dönüşümü; görüntü işlemeyle kalıp…

2 hafta ago

Türkiye Yapay Zeka Zirvesi 2026: “Ajanlar Aramızda”

Türkiye Yapay Zeka Zirvesi’ni bu yıl dokuzuncu kez, 11–12 Kasım 2026 tarihlerinde “Ajanlar Aramızda” temasıyla…

2 hafta ago

TRAI Girişim Haritası’ndaki Yapay Zeka Startupları 500’ü Aştı!

TRAI Girişim Haritası'ndaki Yapay Zeka Startupları 500'ü Aştı!

3 hafta ago