Proje İçeriği

Bugünün rekabetçi dünyasında artan müşteri ihtiyaçları ve onların bu ihtiyaçlarına uygun ürünler sunmak oldukça zorlu. Müşteriler kitle içinde herhangi biri gibi değil, kendi özellikleri göz önünde bulundurularak servis almak istiyorlar. Bu nedenle bankalar çok çeşitli araçlar kullanarak yüksek değerli müşterilerin uzun dönemli sadakat göstermelerini sağlamak; farklı nitelikteki müşterileri elde tutmak veya yeni müşteriler kazanmalarını sağlayacak çapraz satış ürünlerini sunmak için çabalıyorlar. Bunun için de analitik tahminleme araçlarını kullanıyorlar. Akbank’ta 2006 yılından beri Next Product To Buy (NPTB) Modellerini kullanıyoruz. Daha önceki modellerimiz de karışık satın alma patternlerini buluyordu ve buna dayanarak satın alma eğilimlerini hesaplıyorduk. Ancak bugünkü teknoloji potansiyeli daha ileri seviyede algoritmalar kullanmamıza olanak sağlıyor. Akbank Finansal İş Zekası (Akbank FİZ) olarak adlandırdığımız projemiz • Müşterilerimizin geçmiş verilerini daha derinden analiz ederek ürün satın alma eğilimlerini ölçen, • İhtiyaç duydukları olası finansal hizmet ve ürünleri proaktif olarak belirleyen, • Sunulan ürün/hizmet tekliflerine verilen müşteri geribildirimlerini bir sonraki öneride dikkate alan, yeni nesil makine öğrenme algoritmaları ile desteklenmiş bir analitik satış modelidir. Bu model, Integro (şube) uygulaması üzerinden satış ekiplerimize bir platform olarak sunulmaktadır. Yeni ileri analitik bakış açısı ile ortaya koyduğumuz teknik çözümün yarattığı başarılı sonuçlar ile • IDC Türkiye Dijital Dönüşüm Ödülleri’nde “Bilgi Vizyoneri” • Retail Banker International / 2019 Global Perakende Bankacılık Ödülleri’nde En İyi Veri ve Analitik Kullanımı ödüllerine layık görüldük.

Projenin Amacı

Mevcut bir işleyişi iyileştirmek için gerçekleştirdik. Müşterilerimizin ürün satın alma eğilimlerini ölçen, geri bildirimlerle beslenen ve kendini geliştiren, yeni nesil bir analitik satış modeli geliştirdik. Akbank FIZ ile hayatımızda neler değişti: • Parça parça gelen satış listeleri yerine, satış yönetimi ve ürün önerileri için ihtiyaç duyulan verilere tek bir yerden ulaşabilmesi sağlandı. • Hedefler ve müşteri ihtiyaçları doğrultusunda oluşan bir akıllı liste ile doğru müşteriye doğru ürünün sunulabilmesi sağlandı • Satış aktiviteleri ve performansın tek bir ekrandan takip edebilmesi sağlandı

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

En büyük inovasyon, bir bütçeleme aracı olan IBM Cognos TM1(In memory technology) ‘ın satış optimizasyonunda kullanılması olmuştur. IBM TM1 ürününü, dünyanın geri kalanı gibi, biz de bütçeleme uygulaması olarak kullanıyoruz. FİZ ile birlikte daha farklı bir misyon yükleyip, uygulamanın dağıtım gücünden faydalanıp analitik satış dünyasının merkezine konumlandırdık. Bu konu IBM’in de dikkatini çekti IBM Data and AI Forum (Miami)’da projeyi sunduk. Etkinliğe katılan firmaların oldukça ilgisini çektiği için Amazon, Nike gibi şirketlerin TM1 ve AI ekiplerinden bazı yöneticilerin bulunduğu bir topluluk için daha detaylı bir oturum da yapıldı. Bunun dışında Big Data/analytics, machine learning, Informatica, Oracle Exadata Teknolojileri de kullanıldı.

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

Proje kurum içinde en çok Satış ve Pazarlama bölümlerine fayda sağlamıştır.

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

Proje başlangıcından itibaren üst yönetimin tam desteğini almıştır. Teknoloji, Analitik, Satış, Pazarlama, Müşteri Deneyimi ve Servis Tasarımı Bölümlerinden oluşan çok büyük bir ekip projede aktif olarak yer almıştır. Tüm geliştirmeler iç kaynaklarla yapılmış ve ayrıca bir danışmanlık firması tarafından danışmanlık desteği alınmıştır. Proje üretime geçtikten sonra da İş birimleri, Analitik ve Teknoloji bölümlerinde katılımcılarla oluşturulan FIZ Koordinasyon ekibi haftalık olarak toplanmakta ve satış performansı ve akıllı liste kullanımlarını değerlendirip gerekli aksiyonlara karar vermektedir.

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

..

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

Teknoloji, Analitik, Satış, Pazarlama, Müşteri Deneyimi ve Servis Tasarımı Bölümlerinden oluşan çok büyük bir ekip projede aktif olarak yer almıştır. Tüm geliştirmeler iç kaynaklarla yapılmış ve ayrıca bir danışmanlık firması tarafından danışmanlık desteği alınmıştır. 150-200 kişi aktif olarak görev almıştır.

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

McKinsey firmasından danışmanlık alınmıştır.

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

R Modelleme aracı, IBM Cognos TM1(In memory technology), Informatica, Oracle Exadata.