Axa Sigorta için Veri Madenciliği Danışmanlığı

Proje Başlığı 49

Axa Sigorta İçin Veri Madenciliği Danışmanlığı

BYS Grup

Türkiye

Axa Sigorta

IDS

(Alt yüklenici)

14.12.2015- 14.12.2016

IDS

BYS Grup (Alt Yüklenici)

Bu proje, veri madenciliği teknikleri kullanılarak bir Müşteri Kaybı (Churn) Modelleme sisteminin geliştirilmesi ve uygulanması yoluyla müşteri elde tutma stratejilerini güçlendirmek amacıyla tasarlanmıştır. Temel amaç, müşteri veri yapıları ile davranışlarını analiz ederek müşteri kaybı risklerini etkili biçimde tahmin etmek ve azaltmaktır. Sistem, potansiyel müşteri kaybına işaret eden örüntüleri tespit etmek amacıyla büyük miktardaki veriyi işleyip analiz eden gelişmiş veri madenciliği algoritmalarından yararlanacaktır. Bu sayede müşteri etkileşimini ve sadakatini artırmaya yönelik proaktif önlemler alınabilecektir. Müşteri bilgi ve verileri kullanılarak farklı modelleme algoritmalarının oluşturulması ve makine öğrenmesi algoritmalarıyla müşterilerin terk oranlarına göre kümelendirilmesine dayalı olarak müşteri sadakatini artıracak en iyi modelin uygulanması hedeflenmiştir.

Projenin temel bileşenleri şunlardır:

• Veri Yapısı Analizi: Mevcut veri mimarisinin, verimli veri madenciliği ve analitik süreçlerini destekleyip desteklemediğinin incelenmesi.
• Müşteri Kaybı Modelleme: Kaybetme riski yüksek olan müşterileri belirlemek için tahmin modellerinin geliştirilmesi. Bu kapsamda verinin karmaşıklığı ve hacmini yönetebilecek uygun algoritmaların seçilmesi ve uygulanması yer almaktadır.
• Algoritma Uygulama ve Yönetimi: Müşteri kitlesinin özel ihtiyaçlarına ve dinamiklerine göre uyarlanmış veri madenciliği algoritmalarının kurulması ve hassas ayarlarının yapılması.
• Teknik Destek ve İzleme: Müşteri kaybı tahmin sisteminin etkin biçimde çalışmasını ve müşteri davranışları ile şirket stratejilerindeki değişimlere uyum sağlamasını güvence altına almak için sürekli destek ve güncellemelerin sağlanması.

• Veri Madenciliği Süreçlerinin Geliştirilmesi:

Süreçleri takip etmek ve veri yapılarını analiz etmek için güçlü veri madenciliği yöntemlerinin uygulanması; böylece müşteri davranışları ve örüntülerine ilişkin ayrıntılı içgörülerin elde edilmesi.

• Müşteri Kaybı Modelinin Geliştirilmesi ve Uygulanması:

Gelişmiş analitik algoritmalar kullanılarak müşteri kaybı tahmin modellerinin oluşturulması ve entegre edilmesi. Bu kapsamda modellerin doğruluk ve güvenilirliğini artırmak amacıyla geçmiş verilerle eğitilmesi de yer almaktadır.

• Teknik Gözetim ve Algoritma Uyarlamaları:

Algoritmaların performansının sürekli izlenmesi, gerçek zamanlı müşteri kaybı tahmininde verimlilik ve etkinliği artırmak için gerekli düzenleme ve güncellemelerin yapılması.

• Sistem Entegrasyonu ve Devreye Alma:

Müşteri kaybı modelleme sisteminin mevcut müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) ve veri ambarı sistemleri ile entegre edilerek kesintisiz işlevsellik ve veri senkronizasyonunun sağlanması.

• Teknik Destek ve Bakım:

Sistemle ilgili ortaya çıkabilecek sorunları gidermek amacıyla sürekli teknik destek ve bakım sağlanması; böylece sistemin kesintisiz çalışmasının ve değişen pazar ile müşteri dinamiklerine göre optimize edilmesinin güvence altına alınması.