"tahmin" etiketli yazılar:

13 Kasım 2023 Pazartesi

Blog’dan Öğrenmek

Bildiklerimi ve öğrendiklerimi mümkün olduğunca ugurozmen.com ve uzaktanCRMegitimi.com bloglarımda paylaşmaya çalışıyorum.

Her ikisine de reklam almıyorum. Bir-iki kere sosyal mecralar sayesinde tanıştığım arkadaşlarımın etkinliklerini veya kitaplarını duyurmalarına yardımcı oldum. Keyifli sohbetleri, imzalı kitapları ve kahve ısmarlamaları dışında bir fayda da elde etmedim.

Yarar elde etmediğim bir yana, kendi CRM ekiplerine “Adam zaten bildiklerini blog’da yazmış. Boşuna danışmanlık parası vermeyelim. Okuyun ve bize uygulayın” diyen üst düzey profesyoneller (??) veya patronlar nedeniyle, aksine para kaybettirdiği de oluyor.  Bunlara rağmen “neden hâlâ yazıyorum” sorusuna (sabrı olup okumak isteyenler için  [1] , [2] , [3] , [4] , [5] , [6] ) uzun uzadıya yanıt vermiştim.

Gelelim ayın diğer yüzüne. Şurada bahsettim. Bir danışmanın “Müşterimiz kurumlar için sadakat katsayısı diye bir model oluşturduk” tek bir cümlesi sayesinde Müşterinin Yaşam Boyu Değeri modelini geliştirebilmiştim.

Eğer siz de, yayınladıklarım sayesinde edindiğiniz bilgi ile kendiniz veya çalıştığınız kurum için katma değer yaratıyorsanız, hatta onunla yetinmeyip hangi üründen başlarsa ve nasıl devam ederse daha fazla verim alacağınızı hesaplayacak modelleri geliştirecek noktaya geliyorsanız… size bin kere helal olsun. İyi ki o yazıları yayınlamışım. Okuyun ve yararlanın. Arada benimle bulgularınızı paylaşırsanız, kendime saklamam ve hep birlikte öğreniriz.

Çizer takımından olmadığım için, telif filan istemem. Benden öğrendiğiniz her kavramı projelerinizde kullanabilirsiniz. Beni referans verseniz sevinirim ama adımı anmazsanız da küsmem. Yeter ki doğru zamanda, doğru cümlede, doğru projede, doğru müşteri için kullanın. Bin kere helal ediyorum.

Sayfanın dibinde gördüğünüz © , blogdaki bir yazıyı aynen kopyalayıp kendi yazmış gibi bloguna koyanlar içindir.

🙂

Ama bu ve benzeri ipuçları sizde bir lamba yakmıyorsa… 2 blogda yer alan 2600+ yazıların tamamını okusanız yine de zorlanırsınız. Üstelik, yazılar bir CRM projesinin doğal akışını izlemediğinden kafanız karışabilir.

O zaman size, malum filozofun İngilizce söylemi ile yanıt verebilirim: “vat ken ay du sam taymz

😛

.

 

24 Ekim 2022 Pazartesi

Tahmin Modelleri

Sayın Prof. Özgür Demirtaş hocamız şöyle tweet atmıştı.

Kendisinin çok doğru teşhis ettiği ve defalarca haklı çıktığı konulara gereksiz itiraz eden trollerden değilim. Ancak bu sefer, yeterince bilgilenmeden bu tweet’i attığını düşündüm. Neden yanlış olduğunu düşündüğümü anlatayım:

1988 senesinde Yapı Kredi Bankası’nın (YKB) Bireysel Bankacılık ekibine katıldım. 1987’de Bireysel Kredi vermeye başlamışlardı. Benim katılmamdan kısa süre sonra da kredi kartı vermeye başladılar. Daha önce onlarca yıldan beri Diners Club kartları vardı ama çok dar bir çevrede biliniyordu. O dönem YKB sayesinde bireysel bankacılık kavramı ortaya çıktı. Bireylere kredili bankacılık ürünleri verilmeye başlandı.

O yıllarda bankacılık duayeni sayılan, Türkiye’de en uzun süre banka genel müdürü olan (sonradan adına Bankacılık Ödülü verilmeye başlanan) bir üstat “Bankalarını batıracaklar. Bilançosu olmayana – insana – kredi verilir mi?” demişti. Karadeniz fıkrası gibi sorayım: “Hani, n’oldi?

İlk başlarda, Yapı Kredi’de “müşteri hakkında bilinenler [formda yer alan bilgiler] çerçevesinde” bir kredi skorlama sistemi oluşturulmuştu. Kişisel verileriniz, okulunuz, medeni haliniz, yaşınız, geliriniz, vb. üzerinden bir karar veriliyordu. (Sayın Özgür Demirtaş’ın tweet’ine ne kadar benziyor değil mi?) Eğer geçmişte protestolu senedi veya ödenmemiş çeki varsa, kesinlikle kredili ürün verilmiyordu. Bir süre sonra, risk tahmin modelleri üreten kurumlarla görüşüldü.

Hatırladığım kadarıyla, risk tahmin modeli kurumları Türkiye’ye ilk geldiklerinde YKB’nin elindeki verileri incelediler ve “Henüz erken. Önce 500.000 kart verin. Aradan biraz zaman geçsin ki ödeme / ödememe davranışları oluşsun. Sonra biz oluşumları inceleyelim” dediler. Gittiler.

Zaman içinde yeterli sayıya ulaştık ve tekrar davet ettik. Böylece Türkiye’de ilk defa kredi skorlama sistemini YKB kullanmaya başladı. Bu sistemin bir üstünlüğü de, zaman içinde batan kredi verilerinin de girdi olarak alınması ve modelin giderek daha ustalaşmasıdır.

Bir konu daha var.

Bugün bankaların kullandığı Doğrudan Borçlandırma Sistemi adlı yapı ilk aklıma geldiğinde (ki öncesinde Türkiye’de ilk defa taksitli kredi kartı alt-yapısını kurmuştuk) amacım bakkal gibi küçük esnaf için kredi skoru belirleyecek değişkenleri bulmaktı. Bakkallar sigara markalarına nakit ödüyorlardı ama deterjanlara 30-60 gün sonra ödeme yapıyorlardı. Tüm bu işlemler senet-kağıt üzerinde yürüyordu. Tüm bu işlemleri sisteme aktardığımızda, verileri işleyerek bakkalların ne kadar kredi kullanabileceklerini ve ne zaman dara düştüklerini önceden tahmin edebileceğimizi düşünmüştüm.

Ek olarak

1998’de YKB’nin hem kredi kartı hem de üye işyeri pazar payı %40’lara yakındı. Türkiye’nin %60’a yakın kredi kartı işlemini görebiliyorduk. “Hangi caddenin neresinde hangi konuda dükkan açılırsa ne kadar satar” konusunda YKB’ndan daha bilgili olan tek yer Bankalararası Kart Merkezi idi. Düşünsenize, Nişantaşı’nda bir dükkana birkaç yüzbin lira hava parası vermeden önce, doğru soruyu sorarsanız yanıt alabileceğiniz en önemli kaynakları konuşuyorum. Üst yönetimi veri analizi şirketi kurmaya ikna edemedim.

Aşağıda yer alan yanıtımın nedeni de bu birikimdir. Ne var ki cevabımı da aldım.

Sayın Özgür Demirtaş’ın verdiği örnek için atalarımız “sui misal emsal olamaz” derler. Nitekim bunu da 2 tweet’te yazdım.

Sayın Demirtaş’tan yanıt alamadım ama açıklayayım:

2000-2001 krizinde de bir anda onlarca banka battı veya el değiştirdi. Bazı -eski- üst yöneticiler villalarını terk edip şehir içinde apartman dairesine döndüler. Çocukları özel okullardan alıp devlet okullarına vermek zorunda kaldılar. Bazı esnaflar (ellerinde para olsa bile) “her ihtimale karşı” diyerek borçlarını ödemediler ve başkalarının batmasına neden oldular. Bazı esnaflar ise, para çıkışını geciktirmek için farklı bankalar üzerinden para aktarma hareketi yaptılar. Parasını ödemek isteyenler bile nereye ödeyeceğini bilemedi ve senetleri protesto oldu. Daha önce %15-17 olan İstanbul’da adres değiştirme oranı %40’lara yaklaştı. Sonuçta, eski modellerin dayanakları yetersiz kaldı ve kriz nedeniyle değişen risk modelleri yeniden ele alındı.

2003’e geldiğimizde, 2000-2001 senesi bize “içgörü üreten” duruma gelmişti. Önceki yılların “protestolu senedi veya ödenmemiş çeki olana kredi verilmez” yargısı değişti. Kriz yıllarında ödeme sorunu yaşamış ama sonraki dönemlerde işini toparlamış ve düzgün ödeme yapmış kişi ve kurumlar için “kriz yaşamış ve atlatmış” sıfatı eklendi. Hatta, o dönemde hiç olumsuzluk yaşamamış olanlar “belki de dükkan açıktı ama iş yapmıyordu” veya “belki de o sırada küçük çaplıydı ve kredi konusunda deneyimi yoktu” diye daha fazla incelenir oldu. Araştırmada protestolu senedi ve ödenmemiş çeki çıkanlar eğer sonradan iş yapmaya devam etmişlerse “kriz yaşamış ve atlatmış” olarak daha muteber sayıldılar.

🙂

Risk modellerinin en önemli girdilerinden biri gelir tahminidir. Bankada

  • Ücret veya gelirler (maaş ödemesini bankadan alan kişiler veya ana hesabı bankada olan kurumlar)
  • Harcamaların toplamı
  • Kredi kartı kullanımı detayları
  • Borçların toplamı
  • Vergi ödemeleri
  • Elektrik / su / gaz gibi giderler
  • Gelirler ve harcamalar arasındaki farklar
  • Kredi başvuru formlarındaki bilgiler
  • KKB verileri

ile modelleme yapıldığında (maaş dışı gelirleri olsa bile) %90’a yakın doğru tahmin edilebilir. Kriz dönemi geldiğinde model geçici olarak şaşırır ama normal zamanlarda iyi bir göstergedir.

😉

Veri anlamlandırma eğitimlerinde, istisnaların önemi üzerinde de dururum. Ne zaman bir istisna “daha fazla anlam” taşır, ne zaman istisnalar “artık modelin son kullanma tarihi gelmiştir” mesajını verir, bunu konuşuruz.

Özetle, her krizden sonra tüm tahmin modelleri gözden geçirilir. Bir kriz dönemini örnek alıp %70’in iyi bir oran olduğunu savunmak… Tekrarlıyorum “sui misal emsal olamaz” ve Sayın Özgür Demirtaş’ı hiç haklı bulmadım. Yanıtına “beğeni” veren 22 kişinin ise bu konudan anladıklarını hiç sanmıyorum.

Not: Sayın Özgür Demirtaş’ın birçok teşhisinin haklı çıktığını biliyorum. Bu konuda da amacım ona saldırmak değil, yanlışı düzeltmektir.

.

EK OKUMA MALZEMESİBu nasıl modelleme

.

11 Mart 2021 Perşembe

Sosyal CRM ile Risk Tahmini

Veri Yetmez yazısının sonunda

Yarın, bankaların sosyal medya verilerinden yola çıkarak proaktif risk değerlendirmesini nasıl yapabileceğini aktaracağım. İzlemede kalın.

demiştim ama ertesi gün yazamadım. Araya bir de Algoritma ile Düşünmek – 2 yazısı girdi. Neyse ki zaman bulabildim.

😉

Olay, kamu verilerinin görece şeffaf olduğu, halka açık olması gereken bilgilere “ticari sır” denilmeyen, şeffaflık ile mahremiyet arasındaki çizginin kamu yararına zorlandığı bir ülkede geçiyor.

Banka, proje finansmanı konusunda uzman. Rüzgar tribünleri, tren yolu hatları gibi devlet projelerinin finansmanını yaptığı gibi, büyük yatırımlar yapan özel kurumlara da kredi sağlıyor. İrili ufaklı 150 bin müşterisi var. Bu müşterilerin banka ilişkilerindeki her davranışı zaten anlamlandırılıyor. Halka açık şirketse zaten birçok finansal bilgi açık. Fazlası da var…

Bir kurum için kamu web sayfalarında (aşağıdaki maddelerin bazılarını Türkiye’ye uyarladım) ve binlerce on-line gazetelerde, bloglarda, on-line ilanlarda açıklanan verilere göre:

  • Yeni patentler almışsa,
  • Kapasite artırım belgesi almışsa,
  • Mevcut tesisini büyütmek için ihale açmışsa,
  • Yeni yatırımı için teşvik belgesi veya vergi indirimi almışsa,
  • Fabrikasının yanındaki araziyi satın almışsa,
  • Yöneticiler, yeni yapacakları yatırımlar hakkında demeç vermişlerse,
  • vb…

yani yatırım hazırlığı yaptığına dair anlamlı veriler varsa, kurum bankaya başvurmadan önce onlar kuruma gidiyor. Haklı bir gerekçeyle…

Burası çok önemli. Bankada CRM projelerinden sorumlu olduğumda her CRM yazılım şirketinin satışçıları en az ayda bir kere ziyaret etmek isterlerdi. Sanırım amirlerine “şu kurumları ziyaret ettim” diye hesap veriyorlardı. Sekiz – on tane şirket vardı. Çok zamanım gidiyordu. Sonunda bu iş için ayırdığım zamanı azaltmaya karar verdim.

Hepsine “Ziyarete gelme. Bana haber ver, amirin ararsa az önce çıktı diyeyim. Hem senin hem de benim zamanım boşa harcanmasın. Git bir yerde kahve iç. Parasını da ben veririm. Eğer sizi ilgilendiren bir aşama, proje filan olursa ben seni ararım, hiç merak etme” dedim.

Banka, gereksiz arama ve ziyaretleri ortadan kaldırıyor ve arama nedeni varken ziyaret ediyor.

Sadece yeni satışlar için değil, riskleri azaltmak için de aynı şekilde izleme yapılıyor.

  • Bir bina veya arazisini satışa çıkarmışsa (hatırlayalım, SONY küçülmeye, binalarını satarak başlamıştı),
  • Şikayet sitelerinde veya sosyal mecralarda olumsuz yorumlar çok artıyorsa,
  • Kamu yetkililerinden ceza, vb. almışlarsa,
  • Haklarında davalar açılıyorsa,
  • Müşterilere mal veya para iadelerinde sorun yaşıyorlarsa,
  • vb…

yani iyi yönetilmediğine dair ipuçları artmışsa, diğer finansal kurumlardan önce risklerini azaltmaya çalışıyorlar.

😉

Bitmedi… Veri analiz ekipleri fırsat veya risk göstergelerinin ne kadar doğru olduğunu sürekli ölçüyorlar.

  • İş fırsatı var dediklerimizin ne kadarı satışa döndü?
  • İş fırsatı olduğuna dair hangi mecralar daha fazla öngörü barındırıyor?
  • Veri analizi ekibinin Araştırma ekibine gönderdiği ipuçları ne kadar anlamlı?
  • Risk var dediklerimiz gerçekten riskli miydi? Ne kadar zaman sonra, kurum olumsuz sona geldi?

Bununla da yetinilmiyor. Müşteriye teklif yapıldı.

  • “Müşteri kabul etmediyse neden reddedildi?” diye analiz yapılıyor.
    • Fiyat mı yüksekti? Daha ne kadar aşağıya inebilirdik?
    • Kime kaybettik?
    • Başka kayıp nedeni var mı?
  • Teklif kabul edilse bile, inceleme yapılıyor.
    • Doğru fiyatı mı verdik?
    • Daha yüksek fiyat verebilir miydik?
    • Olası bir karlılığı mı kaybettik?
    • Bizden başka teklif veren olmuş muydu?
  • Böylece fiyat optimizasyonu yapıyorlar.

🙂

Bu bilgileri Sayın İbrahim Gökçen‘den almıştım.  İbrahim Gökçen, 2010 senesi Güz döneminde İstanbul Bilgi Üniversitesi MBA programındaki CRM dersi katılımcılarına Sosyal CRM anlatmıştı. Öncesinde sosyal mecralardan paylaştığım için sınıftaki tüm sıralar dolmuştu. Ayakta izleyenler olmuştu.

Daha sonraki yıllarda, gerek derslerde gerekse eğitimlerde İbrahim beyin sunumundan çok yararlandım.

🙂

2010 senesinde bir Sosyal CRM konferansında “Dünya’da ikiyüzbin izleyiciden bir milyona en hızlı çıkan kurum biziz” diyen GSM operatörü yöneticisine “Sosyal CRM sizi kaç kişinin izlediği değil, sizin kaç kişiyi izleyebildiğinizdir” dediğimde sadece o kurum değil, dönemin genç SMU‘ları da tepki göstermişlerdi. O dönemlerde “izleyici sayınızı arttırırız, engeyçmın sağlarız” diyorlardı.

SMU = sosyal medya uzmanı.

😛

Ben, başka bir konuya odaklanmak istiyorum. 2010 senesinden önce, B2B finansman gibi verinin daha zor anlamlandırıldığı sektörde bu kadar ayrıntılı çalışmalar yapılabiliyorken, B2C iş yapan bankalar ve GSM operatörleri neden bize hâlâ hiç ilgimiz olmayan mesajları gönderiyor diye merak ediyor musunuz?

Ben de merak ediyorum.

Not: Daha az detaylı olarak ilk yayınlandığında yapılan yorumları da okumanızı öneririm.

😉