Vaka Çalışması · Finans
Kuveyt Türk: Dijital Pazarlama ve Bireysel Müşteri Analitiği ekiplerine usta–çırak mentörlüğü
2023'te Dijital Pazarlama'nın analitik ekibiyle SQL, Power BI, Python ve makine öğrenmesi eğitimleriyle başladı. Ardından ekip kendi projelerini Lumtify mentörlüğünde kurdu: dijitallik puanı, hedef kitle yönetimi, churn neden analizi, arayüz kullanım analizi, ürün öneri ve churn tahmin modelleri. 2025'ten beri Bireysel Müşteri Analitiği ekibiyle harcama analitiği, lüks harcama skoru ve sonraki en iyi aksiyon önceliklendirmesi üzerinde çalışılıyor. Kodu ekip yazıyor; Lumtify yön gösterip yöntemi getiriyor ve çıktıyı denetliyor.
- Usta – çırak
- Model
- 8+
- Dijital projeler
- 2025 –
- Bireysel analitik
- 4 modül
- Eğitim
İş üstünde eğitim; kodu ekip yazar
Tanımlayıcıdan öngörüye
Harcama, lüks skoru, NBA
SQL · Power BI · Python · ML
Bağlam
Kuveyt Türk’ün Dijital Pazarlama Grup Müdürlüğü 2023’te kendi analitik ekibini kuruyordu. Ekip de veri de hazırdı; eksik olan teknik yetkinlik ve bir projeyi baştan sona götürecek çalışma biçimiydi. Lumtify’ın rolü baştan itibaren işi ekibe yaptırmak olarak tanımlandı: usta–çırak modeliyle iş üstünde eğitim.
Önce eğitim, sonra proje (2023)
Nisan–Haziran’da üç eğitim verildi: veri farkındalığı ve yapay zekaya giriş, SQL ve pekiştirme projeleri, Power BI ile veri görselleştirme. Haziran’dan Aralık’a proje danışmanlığı sürdü ve ekip beş projeyi kendi eliyle MVP’ye taşıdı:
- Dijitallik puanı: her müşterinin dijital ve fiziksel kanal kullanımından hesaplanan skor; hem müşteri hem banka seviyesinde analiz edilebilen bir dashboard.
- Hedef kitle yönetimi: müşterilerin son 3–6–9–12 aydaki dijital aktifliğini izleyen, demografi ve ürün kullanımıyla kitle oluşturmaya izin veren sürdürülebilir bir veri hazırlığı.
- Dijital asistan öngörüsü: asistanla belirli ürünler hakkında konuşan müşterilerin o ürünlerdeki aktifleşmesini karşılaştıran analiz. Böylece hangi ürünün konuşmadan sonra aktifleştiği görünür oldu.
- Churn neden analizi: dijital kanalları terk eden müşterilerin giriş sırasında yaşadığı hatalar; hangi giriş yönteminde hata alıp bir daha gelmeyenlerin profili.
- Arayüz kullanım analizi: ekran başına süre, tıklama, hata ve günlük trend; tasarım değişikliğinin etkisini ölçen dashboard.
Her projede planı, SQL’i ve dashboard’u ekip üyesi kendisi hazırladı; Lumtify her adımda yanındaydı. Hedef kullanılabilir bir MVP’ydi. Her projenin çıktısı sürdürülebilir, dokümante edilmiş ve bilgi işlemle ana sisteme entegre edilmeye hazır bir Power BI dashboard’u oldu.
Tanımlayıcıdan öngörüye (2024–2025)
2023’te sorular daha çok “neden” üzerineydi; 2024’te “ne olacak” sorusuna geçildi. Python ve makine öğrenmesi eğitimleri verildi ve projeler bir sonraki adıma taşındı: dijitallik puanıyla segmentasyon, dijital asistan verisinden ürün öneri modeli, churn tahmin modeli, uyarı üreten riskli müşteri tespiti, retention dashboard’u ve DataAlert. Tüzel müşteriler için dijital puan çalışması başladı. Tüm projeleri tek bir müşteri yaşam hikayesinde birleştiren bir veri modeli ve bunun üstünde doğal dille kitle oluşturma fikri de yol haritasına girdi.
Ekip zamanla değişti; yeni katılanlar için eğitimlerin kısaltılmış tekrarları danışmanlığın parçası oldu.
İkinci ekip: Bireysel Müşteri Analitiği (2025–)
2025’te Bireysel Müşteri Analitiği ekibiyle yeni bir dönem başladı. Bu ekibin teknik seviyesi zaten yüksekti. İhtiyaç, projeleri veriyle konuşturmak ve küçük modelleri hızla kullanıma açmaktı. Bu yüzden her ekip üyesi küçük bir modelle başladı; projeler kısa tutuldu, kullanıma açılan modeller sonra büyütüldü.
Harcama analitiği yol haritası: kart harcamasından RFM tabanlı segmentasyon ve segment isimlendirme; kullanım frekansı, gün ve saat bazlı harcama davranışı ve portföy ilişkisi; işyeri kategori grubu (MCG) bazında harcama dağılımı. Lüks harcama skoru: işyeri kategorilerinden türetilen müşteri bazlı bir skor.
Sonraki en iyi aksiyon (NBA) önceliklendirmesi: bankanın onlarca modelinin ürettiği skorlar aynı beklenen değer formülünde birleştiriliyordu. Churn skoru gerçek bir olasılıktı ama çapraz satış skorları öyle değildi, bu yüzden hep aynı aksiyon önde çıkıyordu. Lumtify’ın metodoloji notu iki eksik parçayı tanımladı. Birincisi, modellere dokunmadan çıktıların üstüne eklenen bir kalibrasyon katmanı (isotonic regression). İkincisi, aksiyonun kendi artımsal etkisinin formüle girmesi. Notta ayrıca eşiğin maliyetten türetilmesi ve kapasitenin bir atama problemine bağlanması önerildi. Taviz verilmeyecek tek şart ölçüm döngüsü oldu, yani loglama ve kontrol grubu. Ekibin daha önce denediği yönteme literatürdeki adını koymak da çalışmanın en değerli kısımlarından biriydi.
Müşteri Deneyimi ve Akademi
2025’te Müşteri Deneyimi ekibi için veri okuryazarlığından GenAI kullanımına uzanan, her modül sonunda uygulamalı projeli bir eğitim–mentörlük programı tasarlandı. 2026’da Kuveyt Türk Akademi için 2023–2024 döneminin değerlendirmesi ve genişletilmiş program teklifi hazırlandı: ön değerlendirme, küçük gruplar, kurumun gerçek verisiyle uygulama, eğitim sonrası proje mentörlüğü, başlangıç–bitiş ölçümü.
Sonuç
Üç yılda iki ekip tanımlayıcı analitikten makine öğrenmesi modellerine, MVP’den dashboard’a ve ürünleşmeye geçti; kodu her aşamada kendisi yazdı. Lumtify yön gösterdi, yöntemi getirdi ve çıktıyı denetledi.