kahin

Gizlilik Sınıflandırması : Genel Paylaşım

BRİEF/AMAÇ >>> Opet, mevcut kampanya öneri sistemi ile müşterilerinin tercih ve ihtiyaçlarını anlayarak onlara en uygun kampanyaları öneriyordu. Mevcut sistemde kullanılan analitik modeller müşterilerin Opet’teki alışveriş bilgilerini kullanarak tahminler yapıyordu. Ancak, tüketicilerin akaryakıt alım davranışlarını Opet’in onlara sunduğu faydalar kadar rakiplerin sundukları faydalar da etkiliyordu. Bu nedenle, rakip firmaları yakından takip eden ve değişen rekabet koşullarına göre müşterilere önerilen kampanya hedeflerini farklılaştırabilen bir model ihtiyacı bulunuyordu.

Gizlilik Sınıflandırması : Genel Paylaşım

Paro kart kullanarak son 1 yılda Opet’ten yakıt almış, veri paylaşım izni ve iletişim izni olan tüm müşteriler.

HEDEF KİTLE >>>

Gizlilik Sınıflandırması : Genel Paylaşım

STRATEJİ >>> Opet müşterilerinin alışveriş, demografik, kampanya eğilimi ve bulundukları lokasyonun sosyo-ekonomik verileri ile ileri analitik yöntemler kullanarak müşterilerine önerilen kampanya hedeflerinin rekabet koşullarına göre iyileştirilmesi amaçlanmıştır. Bu kapsamda, mevcut verilere ek olarak ilgili dönemdeki rakip kampanya bilgilerini ve bayram, hafta sonu sayısı, özel gün gibi takvim bilgilerini kullanan akaryakıt tüketim tahmin modeli geliştirilmiştir. Bu modelin hedefleri;

1. Genel mevsimselliğin yanı sıra özel günlere ilişkin tüketim değişkenlikleri kampanya öneri sürecine dahil etmek.

2. Rakiplerin ilgili dönemde yapacakları kampanya bilgilerini kampanya öneri sürecine dahil etmek.3. Bu sayede, müşterilere daha doğru hedefler vererek kampanya geri dönüşlerini ve ciroyu arttırmak.

Gizlilik Sınıflandırması : Genel Paylaşım

UYGULAMA >>> Yaklaşık 250 milyon satır veri üzerinden makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak geliştirilen model ile müşterilerin gelecek 15 günden ne kadar akaryakıt alımı yapacakları tahmin edilmiştir.

Modelin uygulanması sonucunda her bir müşteriye özel birbirinden farklı kampanya hedefleri tanımlanmış ve bu kampanyalar müşterilere SMS ile iletilmiştir.

Gizlilik Sınıflandırması : Genel Paylaşım

UYGULAMA ADIMLARI >>>

Rakip kampanya verilerinin Opet alışveriş verileri ile birleştirilmesi

Diğer akaryakıt firmalarının kampanya verilerinin otomatik şekilde internetten çekilmesi

Makine öğrenmesi yöntemleri ile akaryakıt tüketim tahmin modelinin kurulması

Müşteri bazlı güncel akaryakıt tüketim tahminlerinin yapılması

Tahminlerin müşterilere önerilecek kampanya hedeflerine girdi olarak kullanılması

1

5

2

4 3

Gizlilik Sınıflandırması : Genel Paylaşım

SONUÇ >>> Oluşturulan model 2019 Ocak ayında canlıya alınmıştır. Modelin başarısını ölçebilmek için homojen gruplara mevcut kampanya öneri sistemi ve geliştirilen model ile hedef ataması yapan kampanya sistemi ile eş zamanlı kampanyalar sunulmuştur. 2019 yıl sonu için aşağıdaki sonuçlar elde edilmiştir;

1. Kontrol grubuna göre hesaplanan kampanya geri dönüş liftinde %10 artış2. Müşterilere sunulan kampanya hedef tutarında %9 oranında artış olmasına rağmen

churn oranında değişim olmaması3. Birim maliyet başına elde edilen ciroda %5 artış4. İlave yaratılan ciroda 2.5 milyon TL artış

Gizlilik Sınıflandırması : Genel Paylaşım