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

Satış Sonrası Süreçlerde Yapay Zeka Dönüşümü Başladı

Satış Sonrası Süreçlerde Yapay Zeka Dönüşümü Başladı

3 gün ago

TRAI Yapay Zeka Gündemi #7: Haftanın En Önemli 10 Yapay Zeka Gelişmesi

Yapay zeka ekosisteminde bu hafta iki eğilim aynı anda öne çıktı. Bir tarafta gelişmiş modeller…

5 gün ago

Bankacılıkta Tahsilat Operasyonlarında Kurum İçi Sesli Yapay Zeka Dönüşümü

Bankacılıkta Tahsilat Operasyonlarında Kurum İçi Sesli Yapay Zeka Dönüşümü

6 gün ago

Bordroda Yeni Paradigma: Agentic Payroll

Bordro süreçlerinde en büyük problem genelde hesaplama değil, sürecin kendisidir. Veriler farklı yerlerden toplanır, Excel…

6 gün ago

Hukuk Yapay Zekasında Yeni Rekabet Alanı: KVKK Uyumu ve Mesleki Özen

----------------- “Teknoloji sektörünün jargonunda ‘UYUMSUZ’ ifadesi, yapay zeka sistemlerinin insanlar tarafından belirlenmiş hedeflerinden saparak, etik…

1 hafta ago

TRAI Yapay Zeka Gündemi #6: Haftanın En Önemli 10 Yapay Zeka Gelişmesi

Yapay zeka ajanları, tek seferlik görevleri yerine getiren araçlardan sürekli çalışan dijital iş ortaklarına doğru…

2 hafta ago