Proje İçeriği

Churnguard, müşteri davranışlarını analiz ederek müşteri kaybını (churn) önceden tespit etmeyi ve buna yönelik aksiyonlar almayı hedefleyen bir yapay zeka ve veri analitiği projesidir. Proje, müşteri davranışlarını tahmin etmek için veri analitiği ve makine öğrenimi algoritmalarını kullanır. Risk altındaki müşteriler tespit edilerek, kişiselleştirilmiş kampanyalar veya hizmetler ile onların memnuniyeti artırılır. Proje, müşteriyi elde tutma oranını artırmayı, maliyetleri düşürmeyi ve müşteri memnuniyetini yükseltmeyi amaçlamaktadır.

Projenin Amacı

Proje, hem kurum içindeki müşteri yönetimi süreçlerini iyileştirmek hem de müşteriye yönelik yeni bir hizmet olarak kullanıma sunulmuştur.

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

Projedeki en büyük inovasyon, yapay zeka destekli algoritmalar ile müşteri davranışlarının gerçek zamanlı analiz edilmesi ve müşteri kaybı riski yüksek olan adayların anında tespit edilmesidir. Bu sayede satış ve müşteri ilişkileri ekiplerine proaktif aksiyon alma imkanı sunulmaktadır. Dinamik veri analitiği, detaylı görselleştirmeler ve özelleştirilebilir raporlama özellikleri sayesinde risk tespiti manuel yöntemlere kıyasla çok daha hızlı ve yüksek doğrulukla gerçekleştirilmektedir. Sonuç olarak, bu proje, manuel ve statik yöntemlerle mümkün olmayan bir hız ve doğruluk seviyesi sağlayarak, şirketin müşteri yönetimi stratejilerinde devrim yaratmaktadır. Bu inovasyon, yalnızca kaybı önlemeye yönelik bir çözüm değil, aynı zamanda müşteri sadakati ve memnuniyetini artıran bir teknoloji dönüşümüdür.

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

Proje, özellikle Müşteri Deneyimi, Satış ve Pazarlama birimlerine büyük fayda sağlayacak şekilde tasarlanmış olup, aynı zamanda veri analitiği ekiplerinin verimliliğini artırmayı hedeflemektedir. Uygulama, yüksek riskli müşterilerin tespitiyle bu birimlerin mevcut müşterileri elde tutma, ciroyu artırma ve pazarlama faaliyetlerini destekleme süreçlerinde etkin bir rol üstlenmektedir.

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

Proje süresince üst yönetimden tam destek alınmış; özellikle kaynak tahsisi ve stratejik karar alma süreçlerinde aktif katılımlarıyla projeye önemli katkılar sağlanmıştır.

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 sonunda gerçekleştirilen ilk analizlerde, sistem tarafından yüksek risk taşıyan müşteriler tespit edilmiş ve bu müşterilerin kaybını önlemek amacıyla gerekli aksiyonların planlanmasına başlanmıştır.

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

Proje, farklı uzmanlıklardan oluşan 5 kişilik bir ekip tarafından gerçekleştirilmiştir. Ekipte veri bilimciler, veri mühendisleri, veritabanı yöneticisi ve bir proje yöneticisi yer almıştır.

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

İş birliği yapılmadı.

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

Software 1.Python • pandas (veri manipülasyonu ve analizi) • joblib (model serileştirme/deserileştirme) • altair (veri görselleştirme) • python-dotenv (çevresel değişkenleri(keys, db user info) yönetmek için) • loguru (log yönetimi) • lightgbm (machine learning) • optuna (hyperparameter optimization) 2.Streamlit (web arayüzü framework'ü) 3.DB Server(MySQL,MSSQL,Oracle,PostgreSQL vs.) 4.Streamlit widgets, HTML/CSS (Web UI Bileşenleri) System Requirements • Windows server 2019 veya üzeri • Linux (Ubuntu 20.04 LTS veya üzeri) • Minimum: 8 çekirdekli işlemci • Önerilen: 16 çekirdekli veya üzeri • Minimum: 32 GB RAM • Önerilen: 64 GB veya üzeri (büyük veri setleri ve yoğun iş akışları için). • Minimum:128 GB ,Önerilen :256 GB depolama alanı