Analitik, kampanya geri dönüşlerini %100’ün üzerinde arttırdı

Yeni müşteriler kazanmak ve var olan müşterilerin aidiyetini artırıp devamlılığını sağlamanın yanı sıra, elde edilen büyük miktardaki verinin doğru değerlendirilmesi ve yapılandırılması günümüzde her sektörün başlıca ihtiyaçları arasında geliyor. Katılım Bankacılığı alanında fark yaratmak isteyen ve müşterilerinin ihtiyaçlarını doğru tespit edebilmek için davranışa yönelik kategorileşmeye ve yeni müşterilerine yönelik çözümlere ihtiyaç duyan Türkiye Finans Katılım Bankası (TFKB), ön görülü davranarak CRM altyapı yatırımına 2014 yılında başladı.

Uluslararası deneyimi ve sektördeki lider çözümleriyle bankamıza yüksek katma değer yaratacağı düşüncesiyle tercihimizi SAS’tan yana kullandık. SAS çözümleriyle ürettiğimiz analizler, müşterilerimizi daha yakından tanımamızı sağladı ve bize ürün kabul oranlarında %100’ün üzerinde artış getirdi.
Mehmet Salih Kabataş

Mehmet Salih Kabataş
Türkiye Finans Katılım Bankası Müşteri Veri Yönetimi Müdürü

“Öncelikle müşteri verilerini detaylı olarak analiz etmemizi sağlayacak veri marketlerini oluşturmamız ve günlük periyodlarda çalışacak verilerin üretilmesi gerekiyordu. Bu veriler sayesinde bankada müşteriye yönelik içgörü sağlayabilecek ve müşteri stratejimizi bu içgörüler üzerine inşa edebilecektik.” diyen TFKB Müşteri Veri Yönetimi Müdürü Mehmet Salih Kabataş, aynı zamanda üst yönetimin karar verme süreçlerine destek olabilmek amacıyla operasyonel iş yükünü azaltacak ve daha fazla veriyi işleyerek çok yönlü analizler yapabilecekleri bir platforma ihtiyaç duyduklarını söylüyor. Bankanın bir diğer ihtiyacı ise müşteri ihtiyaçlarını daha doğru anlamak ve adreslemek için davranışa yönelik bir segmentasyon yapmaktı. Halihazırdaki müşteri değerini baz alan segmentasyon artık yeterli gelmiyordu.

Analitik bir bakış açısı kazanmak

İlk adımı iç yapılanmada atan TFKB, işe yeni kurduğu ekipte çalışanların SAS yetkinliklerini artırarak başladı. Bankada daha analitik bir bakış açısı ve CRM kültürü oluşturmaya başladıklarını ifade eden, TFKB Analitik Servisi Yöneticisi Sevcan Uçar, kullanıcı dostu olan çözümlere analitik, modelleme ve kampanya ekiplerinin kolayca adapte olduğunu, SAS Enterprise Guide ve SAS Enterprise Miner’ı kısa sürede etkin olarak kullanmaya başladıklarını belirtiyor.

Ürün kabul oranlarında %100’den fazla artış 

SAS ile kısa sürede analitik çalışmalarında ihtiyaç duydukları veri marketlerini üretmeye başladıklarını dile getiren TFKB Müşteri Veri Yönetimi Müdürü Mehmet Salih Kabataş, “Uzun soluklu bir davranış segmentasyonu çalışması başlattık. Bunun yanı sıra, bankamızın temel bireysel ürünleri için Eğilim Modellemesi yaptık. Bu modellemeler ile müşterilerin kabul oranlarını bazı ürünler için %100’den fazla artırdık” diyor ve SAS’ın çözümleriyle ürettikleri analizlerin, müşterilerini daha yakından tanımalarını sağladığını dile getiriyor. Kabataş, “Hangi ürünlerin birlikte kullanıldığını tespit ederek müşterilerin kullanmayı tercih edeceği ürünler için teklifler hazırladık. Bu sayede gerek şube, gerekse ADK tarafındaki tekliflerimizde satış oranlarımızı hissedilir şekilde yükselttik.” diyor.

Müşteri ihtiyaçlarını başlangıçta tespit etmek

Yeni müşterilere yönelik çalışmalara da ağırlık veren TFKB, yeni müşteriler için derin analizler sonucunda yeni bir yol haritası belirlemeyi başarmış. “Öncelikle yeni müşterilerimize “Hoş geldin” aramaları gerçekleştirdik. Bu aramalarda müşterimize, bankamıza hoş geldiniz derken, aynı zamanda da müşteri temsilcisi ve şubesinin iletişim bilgilerini paylaştık. Bir sonraki aşama olarak, müşteriye bankamızı anlatarak doğru ürünleri tespit ettik ve her müşterimize bir ürün patikası çıkardık. ”diyen Mehmet Salih Kabataş, ürün patikasını ve müşterilerin bulunduğu segmenti göz önüne alarak müşteri ihtiyaçlarını henüz bankayla yeni tanıştığı dönemlerden itibaren doğru şekilde tespit ettiklerini ve ihtiyaca yönelik çapraz satış teklifleri götürmeye başladıklarını söylüyor.

Türkiye Finans

İhtiyaç

TFKB, müşteri verilerini detaylı olarak analiz edecek veri marketlerinin oluşturulmasına ve günlük periyodlarda çalışacak verilerin üretilmesine ihtiyaç duyuyordu. Bunun yanında üst yönetimin karar verme süreçlerine destek olmak üzere operasyonel iş yükünü azaltırken daha fazla veriyi işleyebilecek, çok yönlü analizler yapabilecek bir platform arayışındaydılar. Bankanın ayrıca müşteri ihtiyaçlarını doğru adresleyebilmek için davranışa yönelik segmentasyon yapabilmeye ve yeni müşterilerine yönelik “Hoşgeldin” uygulamalarına ihtiyacı bulunuyordu.

Çözüm

SAS Enterprise Miner
SAS Enterprise Guide

Fayda

  • Doğru hedef kitle seçme kabiliyetinin artmasıyla kampanyaların geri dönüş oranlarında %100’ün üzerinde artış
  • Yeni müşterilerin aktivasyon oranlarının ilk yılda %60 seviyelerinden %70’lere yükselmesi
  • Üst yönetime ve segment yöneticilerine karar verme süreçlerinde ışık tutacak detaylı analitik çalışmalarla elde edilen faydaların bankada analitik kültür oluşumuna pozitif katkı sağlaması.

The results illustrated in this article are specific to the particular situations, business models, data input, and computing environments described herein. Each SAS customer’s experience is unique based on business and technical variables and all statements must be considered non-typical. Actual savings, results, and performance characteristics will vary depending on individual customer configurations and conditions. SAS does not guarantee or represent that every customer will achieve similar results. The only warranties for SAS products and services are those that are set forth in the express warranty statements in the written agreement for such products and services. Nothing herein should be construed as constituting an additional warranty. Customers have shared their successes with SAS as part of an agreed-upon contractual exchange or project success summarization following a successful implementation of SAS software. Brand and product names are trademarks of their respective companies.

Back to Top