Proje İçeriği

2023 yılında Direkt Satış Kanalı için belirlenen hedeflerin saha performanslarıyla örtüşmemesi, bölgesel ve unvan bazlı hedefleme ihtiyacını ortaya çıkardı. Bu doğrultuda geliştirilen OptiSale, satış ekiplerine verilen hedeflerin gerçekleşen üretimle uyumlu hale getirilmesini amaçlayan, veri odaklı ve yapay zekâ destekli bir inovasyon projesidir.

Proje kapsamında; TÜİK verileri (enflasyon, gelir dağılımı, kur bilgisi, nüfus vb.), geçmiş üretim raporları, ekonomik göstergeler, kampanya analizleri ve rakip verileri gibi çok boyutlu veri kaynakları bir araya getirildi. Bu veriler, AgeSA bünyesinde geliştirilen özel “Crawl” uygulaması ile otomatik olarak toplandı ve büyük dil modelleri ile analiz edildi. Ardından hibrit bir makine öğrenmesi modeli ile bölge ve unvan bazında özelleştirilmiş aylık satış hedefleri oluşturuldu. Toplanan veriler, büyük dil modelleri ile analiz edilerek korelasyonları incelendi. Ardından feature engineering  (aldığımız verilerin rapor verilerine göre dönüşüm çalışması) yöntemleriyle model için uygun hale getirildi. Qualitative (Nicel) ve Quantitative (Nitel) veri tipleri için ayrı modeller yerine hibrit bir yapı tercih edildi. Bu sayede hem istatistiksel doğruluk hem de operasyonel esneklik sağlandı.

Tüm süreç AgeSA bünyesinde kurum içi kaynaklarla geliştirildi ve uygulanabilirliği yüksek bir inovasyon modeli ortaya kondu. 
OptiSale, manuel hedef belirleme sürecini dijitalleştirerek hem operasyonel verimliliği artırdı hem de saha ekiplerinin potansiyeline uygun hedeflerle daha yüksek performans göstermesini sağladı. Bu yenilikçi yaklaşım, sektörde ilk kez uygulanan özgün bir model olarak dijital dönüşüm ve kurum içi inovasyonun güçlü bir örneğini sunmaktadır.

Projenin Amacı

Projemiz, başlangıçta kurum içindeki mevcut bir süreci iyileştirme ihtiyacından doğmuştur. Ancak geliştirme sürecinde ortaya çıkan özgün yaklaşım ve yenilikçi çözümler sayesinde, yalnızca kurum içi verimliliği artırmakla kalmamış, aynı zamanda sektörde yeni bir hizmet olarak uygulanabilir hale gelmiştir.

Proje içindeki en büyük inovasyon nedir? (yeni bir teknoloji veya var olan teknolojinin farklı kullanımı gibi. IOT, M2M, AI vb.)

Projenin en büyük inovasyonu, farklı veri türlerini yapay zeka ve makine öğrenmesi destekli sistemde birleştirip analiz ettirerek, insan müdahalesine ihtiyaç duymadan hedefleme ve tahminleme yapılabilmesini sağlamasıdır. Nicel ve nitel veriler hibrit bir modelde bütünleştirilmiş, gelişmiş veri işleme teknikleriyle anlamlı ilişkiler ortaya çıkarılmıştır. Bu yapı sayesinde, bölge ve unvan bazında yüzlerce çalışan için üç temel performans göstergesi üzerinden aylık hedefler otomatik olarak belirlenebilmekte ve öngörüler sunulabilmektedir. Sektörde benzeri olmayan bu yaklaşım, kurumumuzda veri odaklı karar alma süreçlerinde önemli bir dönüşüm yaratmıştır.

Proje kurum içindeki hangi bölüme fayda sağlamıştır?(satış, pazarlama, finans, İK, IT, Üretim, Planlama, Satın alma, Lojistik Müşteri İlişkileri gibi)

Satış, Finans, İnsan Kaynakları ve Sürdürebilirlik departmanlarına fayda sağlamıştır.

Projenin hayata geçirilmesi konusunda üst yönetimin desteğini tam olarak alabildiniz mi?

Evet, projenin ilk fikir aşamasından itibaren tüm süreçlerde üst yönetimden güçlü bir destek alındı.

Proje sonunda ortaya çıkan sonuçları analiz edebildiniz mi? Rakamsal verilerle ifade eder misiniz?(ROI, maliyetlerde yüzdesel azalma, üretim süresinde azalma, hata payının düşmesi vs.)

Proje sonucunda operasyonel süreçler yıllık 48 adam/günden 8 adam/güne indirildi. Ayrıca Fon Büyüklüğü’nde %100, Katkı Payı Tutarı’nda %12, Katılımcı Adedi’nde %10 ve Hayat prim üretiminde %80 büyüme sağlandı. 
OptiSale ile manuel hesaplamalara kıyasla yapay zekâ destekli hedefleme %80 doğrulukla başarıya ulaştı. Direkt satış kanalında 2 milyar TL BES APE, 21.7 milyon USD Hayat APE ve 1.5 milyar TL Toplu Ödeme hedefleri saha ekiplerine potansiyele uygun şekilde dağıtıldı.
Model, 64 yönetici ve 700’e yakın Birikim Güvence Danışmanı için aylık olarak 3 KPI üzerinden hedefleme ve tahminleme sağladı. Sektörde benzeri olmayan bu çözüm sayesinde, insan hesaplamalarından bağımsız, veri temelli hedefleme mümkün hale geldi. Bu durum, finansal performansın sürdürülebilirliğine katkı sağlarken, AgeSA’nın sektörel liderliğini pekiştirdi.

Projenizde şirket içinden kaç kişi aktif olarak görev almıştır? Ekip birimleri hakkında kısaca bilgi verir misiniz?

5 kişi aktif rol almıştır.

Projenizde (varsa)işbirliği kurduğunuz veya destek aldığınız bilişim şirketlerini belirtiniz.

Diatics Digital Intelligence

Proje sırasında kullandığınız ve spesifik önemi olan markaları (varsa) belirtiniz. (Yazılım veya donanım markaları)

Power BI, Hadoop, Sckit Learn, Pytorch, Python, Airflow