Fortis Bank, Belçika’nın en büyük finansal kuruluşu. Fakat, tek başına büyüklük artık başarıyı garantileyen bir şey değil. Eğer bir banka rekabetçi kalmak ve stratejik kararlar almak istiyorsa, müşterilerinin pazarlama kampanyalarına nasıl tepki vereceğini geçerli olarak tanımlaması kesinlikle gerekiyor. Fortis Bank, zengin ama görece fazla güncellenmemiş bir müşteri veri tabanına sahipti. Bankanın kısa bir süre önce Veri Madenciliği (Data Mining) teknolojisine geçişi, pazarlama kampanya sonuçlarının başarı oranını önemli ölçüde artırdı.
Hangi müşterilerin yeni yatırım ürünlerini alması muhtemel? Faiz oranlarındaki düşüşe pazar nasıl bir tepki verecek? Hangi müşteri profili, borç ödeme konusunda en yüksek riske sahip? Bunlar, Fortis Bank’ın her gün karşı karşıya kaldığı ve SAS Veri Madenciliği teknolojisinin kapsamlı yanıtlar verdiği sorular konusunda mükemmel bir kaç örnek.
Fortis Bank’ın Ticari Analizler Yöneticisi Joseph Brouwer, konuyla ilgili olarak şunları söylüyor:
Fortis Bank’ın müşteri sayısına baktığımızda, çok muazzam bir veri yığını ile çalışmak zorunda olduğumu görüyoruz. Hem etkinlik hem de bütçe sınırlamaları nedeniyle, pazarlama etkinliklerimizi her bir müşterimize göre düzenleyemeyiz. İşte bu nedenle SAS teknolojisini kullanıyoruz. Bu araç sayesinde, pazarlama uzmanlarımız, yeni bir kampanya tasarlarken gereksinim duydukları profillerin eksiksiz bir listesini çıkarabiliyorlar.
Sonuçta, pazarlama harcamalarının azalmasının yanı sıra, kampanyalara yönelik olumlu tepkiler de, bugüne kadar olmadığı kadar, yüksek bir düzeye çıkıyor.
Veri Madenciliği, kampanya tasarımcılarına müşteri davranışlarını eskisine göre çok daha iyi tahmin etme ve anlama imkânı veriyor. Artık bir müşterinin bir ürünü satın alma eğiliminin özelliklerini mevcut müşteri veri tabanından çıkarabiliyorlar. Bu özellik, kampanya tasarımcılarına kampanyalarını çok daha gerçekçi hedeflerle oluşturma imkânı veriyor. Yine de bu göstergeler kendi başlarına tabii ki yeterli değil. Fortis Bank gibi büyük bir finansal organizasyonun, pazarlama etkinliklerine kılavuzluk edecek bir dizi modele gereksinimi oluyor.
Fortis Bank’ın özel bir veri modelleme aracına gereksinimi vardı. Brouwer bu gereksinimi şöyle tanımlıyor:
İyi tanımlanmış pazarlama etkinliklerinin öncülük ettiği, nihayetinde iyi çalışan modellerimiz vardı. Fakat, veri havuzumuzun genelinden yararlı olacak bütün verileri bir şekilde alabilirsek daha kârlı kampanyalar tasarlayabileceğimizi biliyorduk. Biz daha gelişmiş bir aşamaya ulaşmak istiyorduk: Müşteri modellerinin yaratılmasının normal bir iş olarak yürütülmesi ve bunların sonuçlarının otomatik olarak alınması.
Veri Madenciliği, maliyetleri büyük ölçüde aşağıya çekerken pazarlamadan elde edilen sonuçların iyileşmesini sağlıyor. Yine Brouwer bu konuda şunları söylüyor:
Pazarlamacının görevi, uygun ürünü, doğru müşteriye, doğru zamanda ve sonuçta doğru ortamı kullanarak sunacak stratejileri tanımlamaktır. Doğal olarak, bir de bunun kabul edilebilir bir bütçe sınırı içinde gerçekleştirilmesi gerekir. Yöneticilerin ise farklı bir amacı vardır: Maliyet etkinliği. Bu ikileme yanıtı yalnızca doğru bir araç verebilir. İşte bu nedenle biz de SAS Enterprise Miner’ı seçtik.
Uygulama, yararlı veri konseptine yeni bir anlam veriyor. Pazarlama Uzmanı bir Veri Madenciliği örneği uygularken, tarama parametrelerini girebiliyor ve spesifik bir müşteri profiline göre bütün veri tabanını sorgulayabiliyor. Standart SAS uygulaması, hemen gereken profili karşılayan müşteri karakteristiklerini içeren bir rapor oluşturuyor; örneğin spesifik bir ürüne ilişkin posta ile ilgili pazarlama kampanyası yapmak için. Uygulama tamamen web tabanlı olduğu için bütün Veri Madenciliği sonuçları bütün bireyler ve departmanlar arasında kolayca ve hızla paylaşılabiliyor.
Deneyimli SAS kullanıcılarının yanı sıra ilk olarak kullananlar da kendi kullanımlarına göre uygulamayı düzenleyebiliyorlar. Bu özellikle ekonomik açıdan büyük önem taşıyor. SAS Enterprise Miner ile elle kodlama gibi bir şeye gereksinim duyulmuyor. Uzmanlar, kendileri modellerini geliştirip adapte edebiliyorlar. Brouwer’in deyişi ile
Modelleme aracı SAS ya da her hangi bir kodlama dili bilgisi olmadan da kullanılabiliyor.
Enterprise Miner, SEMMA yaklaşımı sayesinde, genellikle model oluşturma sırasında gereken karmaşayı çok büyük ölçüde ortadan kaldırıyor. SEMMA kısaltması, İngilizce “Sample”, “Explore”, “Modify”, “Model” ve “Asses” sözcüklerini ifade ediyor. Model geliştirmek için gereken beş adımı kapsıyor ve destekleyici araçların eksiksiz bir kümesini içeriyor. Bir uygulama akış diyagramı konseptini takip eden yapısal bir yaklaşım kullanıyor. Bu sayede organizasyon, kendi kendine dokümante edilebilen şablonlar geliştirebiliyor, böylece Veri Madenciliği metodolojisi başkalarına da aktarılabiliyor.
SAS’a yönelik ilk değerlendirme, veri kalitesinin kontrol edilmesini göz ardı etmeden çok yüksek performans sağlaması yönünde oluyor.
Model oluşturma uygulamalarından söz ederken, seçimde yaratılan verilerin kalitesi seçimdeki en önemli unsurdur. Her bir girdiyi etkilediği için kalite en temel gereksinimdir. SAS arabirimi, bütün bilgi zincirini kontrol eden bir veri kalitesi uygulamasını içeriyor. Veriye, veri tabanına ilk kayıt aşamasından istatistiksel işleme süreçlerine kadar bütün aşamalarda bir dizi test uygulanıyor. Hatalar otomatik olarak tespit ediliyor ve tabloların genelinde açık bir şekilde görüntüleniyor. Bu, pazarlamacılara kampanyalarını aksaksız yürütme imkânı veriyor. Ayrıca diğer şeylerin yanında, yararsız postalamalara, gereksiz telefonla aramalara ya da ilgili olmayan bağlantılara engel olarak, maliyetleri önemli ölçüde düşürme olanağı da sağlıyor.
SAS Enterprise Miner, başka her hangi bir araç ile karşılaştırılamaz derecedeki esnekliği ile de kendisine Fortis Bank’ta farklı bir yer bulmuş durumda. Banka, bir dizi etkinliği ve iş sürecini içeriyor. Bu noktada asıl zorluk, bankanın çeşitliliğini göz önüne almak oluyor. Sonuç olarak, Veri Madenciliği Çözümü, aralarında mevcut bilgi araçlarının her türünü entegre eden ortak bir arabirim olmak da dahil olmak üzere, birbirinden çok farklı talepleri karşılamak zorunda kalıyor.
Çok amaçlı bir yazılım olarak tasarlanan Enterprise Miner, Veri Madenciliği işlemlerini gerçekleştirmek için hem kılavuzluk eden hem de adapte edilebilen özellikleriyle dikkat çekiyor. Kullanıcı dostu yazılım, hem istemci sunucu ortamında hem de merkezi bir ortamda çok büyük veri yığınlarını işleme imkânı veriyor. Programlama aşaması, her zaman aynı kalıyor. Diğer koşullar için uyarlamadan önce etkileşimli uygulamaların tek bir platform üzerinde geliştirilmesine olanak sağlıyor. Ayrıca çalışma gruplarının işbirliğine yönelik de özellikler sunuyor. Bu türden bir paylaşım, bilgi teknolojisi harcamalarını da çok büyük ölçüde düşürüyor.
Fortis, model oluşturma – işin tanımlanması, hedef kitle, model yapımı ve normalleştirme gibi – ciddi bir ön hazırlık çalışması gerektirdiği için, çözümün kolay sonuç alınabilir ve geçerli istatistikler sağlayan bir yapıda olduğundan emin olmak istiyordu. Brouwer, son olarak bu konuda şöyle diyor,
Program tarafından üretilen şekillerin ve tabloların yorumlanması konusunda her hangi bir zorlukla karşılaşmadık. Fakat eğer böylesi bir durumla karşılaşırsak, SAS ekibinin yanımızda olacağından eminiz. Bize tam zamanında deneyimlerini sunacaklardır.
Kaynak : 