BİLGİYE DAYALI YÖNETİMDE SON TRENDLER (6).pdfPerakende sektöründe satş terminalleri ve kodlama sistemleri sayesinde sistematik olarak ı ... doğru stok yönetimi yapma amaçlı

Başarının Anahtarı Karar mı? Kader mi?

Bilgiye Dayalı Yönetimde Son Trendler

1

BİLGİYE DAYALI YÖNETİMDE SON TRENDLER

BAŞARININ ANAHTARI KARAR MI? KADER Mİ?

Kuruluşların başarısının anahtarı üretimden pazarlamaya, işleyişlerinin her

aşamasında otomatik olarak toplanan ham verileri işleyebilme ve karar destek

amaçlı olarak kullanabilme yetenekleridir.

Fortune 1000 şirketlerinin %95’nin ve ABD hızlı tüketim mamulleri pazarında büyük kuruluşların %85’inin SPSS Çözümlerini kullandığını

biliyor muydunuz?

Kuruluşlar için karar destek tabanlı bilginin değeri büyük ölçüde artmış ve artmaya da devam

etmektedir. Kuruluş kaynaklarında var olan verilere ek olarak, gerek kurum içinden gerekse kurum

dışından doğru bir şekilde veri toplamanın önemi de çok önemli bir nokta olarak ortaya çıkmaktadır.

Veriden bilgiye uzanan bu süreç kurumlara büyük değer katmakta, karar süreçlerinde belirleyici rol

oynamaktadır.

Kuruluşların işleyişlerine dair bütün veriler; müşteri verileri, işlem verileri, finansal veriler, vb.

veritabanlarında saklanmaktadır. Veri yığınları içerisindeki gizli bilgilerin açığa çıkarılması ve kuruluş

yöneticilerine ihtiyaç duydukları karar desteğinin sağlanması veri madenciliği ve istatistiki analiz

yöntemleri ile mümkündür.

Günümüzde başarıyı yakalamak ve sürekliliğini sağlamak isteyen bütün kuruluşların cevaplaması

gereken kritik sorular vardır. Örneğin, iyi müşterilerimiz kimler ve bu müşterilerimizi nasıl koruyabiliriz?

Hangi nitelikteki müşterilerimizi kaybediyoruz, neden? Masraflarımızı nasıl minimize edebiliriz? Riski

nasıl azaltabiliriz? Suistimalleri önceden nasıl belirleyebiliriz?

Faaliyet alanı ve kapsamı, hizmet verilen kişi sayısı, hizmet türü farklı olmakla beraber bütün

kuruluşların hedefi finansal kaynaklarını ve insan kaynaklarını en iyi şekilde kullanmaktır. SPSS dünya

çapında birçok kuruluşta farklı birimler tarafından doğru ve zamanında karar destek mekanizması

sağlama amaçlı olarak kullanılmaktadır.

SPSS Inc., 38 yılı aşkın süredir saha ve anket araştırmaları ile istatistiki analiz ve veri

madenciliği çözümlerinden oluşan prediktif analizler konusunda daima sektörün lideri konumunda olan

çözümler sunmaktadır. Bugün SPSS bütün dünyada olduğu gibi ülkemizde de pek çok kuruluşun

vazgeçilmez başarı unsuru haline gelmiştir. IDC sektör analiz firması prediktif analiz çözümlerinin

yatırım geri dönüşünün (ROI) %145 olduğunu tespit etmiştir, bu oran raporlama ve diğer

yazılımların geri dönüşünün çok üstünde bir rakamdır. SPSS Çözümlerinin çok yaygın bir kullanıcı ağı

bulunmaktadır. Örneğin Fortune 1000 şirketlerinin %95’i, Amerika’da kamu kurumlarının

tamamı, üniversitelerin %90’ı SPSS çözümlerini kullanmaktadır.

SPSS Çözümleri kullanım kolaylığı, mevcut sistemlerle kolay entegre olması, modüler yapısı ve

farklı ölçekteki kuruluşlara uygun lisanslama olanağı gibi bir çok özelliği ile kuruluşların ihtiyaçlarına özel



2

uygulamalarını, en kısa sürede, en uygun maliyet ile geliştirmelerine olanak vermektedir. SPSS

kullanmak veriden bilgi elde etmenin en etkili yoludur. Günümüzde ekonomik koşullar hızla değişmekte,

pazar koşulları her geçen gün biraz daha zorlaşmaktadır. Kuruluşların kendilerini, müşterilerini

tanımaları başarılarındaki en önemli faktörlerdir. Bunu kendilerine sağlayacak çözümün kullanıcıyı

destekleyen, kolay sonuç üreten bir yapıda olması gerekir ki SPSS çözümlerinin en önemli özelliği

uygulama odaklı olmasıdır.

SPSS Çözümleri güncel bir işleyişi olan her kurum ve kuruluşun her biriminde ihtiyaca göre farklı

bir uygulamada kullanılmaktadır. Dikey ve yatay pazarda veri toplamak isteyen, var olan verilerini

amaca yönelik zenginleştirmek isteyen, mevcut verilerini karar destek tabanlı bilgiye dönüştürmek

isteyen her kuruluş SPSS çözümlerini kullanmaktadır.

Raporumuzda SPSS’in sektörel uygulama alanları ve başarılı uygulamalardan örnekler yer

almakta, SPSS Çözümleri hakkında bilgi verilmektedir.

Bulunduğunuz sektör ve iş ihtiyaçlarınız hakkında detaylı bilgi almak için [email protected]

ve/veya [email protected] adresine mesaj atabilirsiniz.

mailto:[email protected]

mailto:[email protected]



3

Finans ve Sigorta Sektöründe SPSS

Karlı müşterilerinizi elde tutmak ve müşterilerinize yeni geliştirilen ürün ve hizmetlerinizi

satmak istemez misiniz?

Sahtekarlık içeren durumları önceden fark etmek kuruluşunuzun karlılığı üzerinde

etki etmez mi?

Finans ve sigorta sektörleri büyümeye, rekabete ve tabii ki hilekarlıklara en açık sektörlerdir.

Sektörde farklı şirketler aynı anda aynı amaca yönelik faaliyet göstermektedir. Var olan müşterilere

yeni finansal ürünler satabilmenin sırrı, müşterileri iyi anlamaktır. Finans ve sigorta şirketleri,

müşterilerinin rakiplerine geçmesini engellemek ve müşteri karlılığını arttırmak için “müşteri kazanımı”

ve “çapraz satış” kampanyaları düzenlemekteler. Finans ve sigorta şirketlerinin karlılıklarını

arttırabilmesi düşük maliyetli odaklı pazarlama stratejileri ile düşük risk gruplarına yönelik pazarlama

stratejileri geliştirebilmek ve kurumun ciddi boyutlarda zararına neden olan hilekarlıkların önceden tespit

edilmesidir.

Finans ve Sigorta Sektöründe SPSS Uygulama Alanlarından Birkaç Örnek:

1. Yeni Müşteriler Edinme, Müşteri Karlılığını Arttırma, Müşterileri Elde Tutma

Mevcut müşterilerin ihtiyaçlarını anlayarak etkin pazarlama stratejileri geliştirmek isteyen

kuruluşlar SPSS’in güçlü analitik çözümlerinden faydalanmaktadır. Finans ve sigorta şirketleri, davranış

profillerine uygun finansal ürün önerileri ile yeni karlı müşteriler kazanmakta, mevcut müşterilerine satın

alma tercihlerini yansıtan modellere göre üretilmiş yeni ürünler önermektedir. SPSS ile “hangi

müşterilerimin yeni geliştirdiğimiz ürün ve hizmetleri alma olasılığı yüksek”, “hangi müşterilerim bir

başka finans veya sigorta kuruluşu ile çalışmayı tercih edebilir” ve daha birçok soruya cevap almak

mümkündür. Aynı zamanda hangi müşteri adaylarının müşteri olma olasılığının yüksek olduğu

belirlenebilir. Analitik CRM açısından değerlendirildiğinde müşteri kazanımı aşamasında hedef daha az

maliyet ile daha nitelikli müşteriler

edinebilmek, bunun için odaklı kampanyalar

yapabilmek, kazanılan müşterilerin daha kısa

sürede daha karlı hale getirilmesi amacı ile

müşterilere doğru üst satış ve çapraz satış

önerileri götürebilmek, müşteri karlılığını

koruyabilmek, müşteri ile uzun süreli ve tabiî ki

karlı bir ilişki sürdürebilmek olarak

özetlenebilir.

SPSS ile daha müşteri odaklı ve başarılı

pazarlama kampanyaları geliştirmek mümkündür.

Örneğin sigorta şirketleri bireysel emeklilik poliçesi satın almış müşterilerin profilini belirlemede

SPSS veri madenciliği çözümlerinin gücünden faydalanabilirler, SPSS veri zenginleştirme çözümleri ile



4

karlı müşterilerinin eksik verilerini tamamlayabilirler. Daha sonra bu profil modellerini emeklilik poliçesi

satın almamış kişilerin verilerine entegre ederek “kimler emeklilik poliçesi satın almaya meyilli?”

sorusuna cevap alabilirler.

Müşteri kaybı finans ve sigorta sektöründe önemli bir sorundur. Örneğin sigorta şirketleri hangi

müşterilerinin hangi sebeplerle rakiplerine geçtiklerini, poliçe iptallerinden kaynaklanan kayıplarını nasıl

azaltabileceklerini bilmek isterler. Karlı müşterileri elde tutabilmek için etkili ve ihtiyaç odaklı

kampanyalara gereksinim vardır. Bunun için ilk olarak karlı müşterilerin tespit edilmesi ve

davranışlarının tanınması gerekir. SPSS sayesinde düşük maliyetli ve başarılı kampanyalar

düzenleyebilir, müşteri veritabanınızın küçük bir bölümünü oluşturan terk etmiş müşteri verilerini

modelleyerek kaybetmeniz olası karlı müşterileri önceden tespit edebilir ve bu müşterilerinizi

kaybetmeden geri kazanma amaçlı önlemler

alabilirsiniz. Kritik nokta neden ve hangi nitelikli

müşterilerimi kaybediyorum, bu segmentte yer

alan müşterilerim ile diğer müşterilerim

arasındaki benzerlik ve farklar neler sorusuna

cevap almaktır.

SPSS Clementine modelleri ile müşterilerinizi

değer ve kaybetme olasılığına göre sıralayabilir,

bu sayede kaybetme riski yüksek olan değerli

müşterilerinizi kaybetmeden egri kazanma yönünde hızlı çözüm geliştirebilirsiniz.

2. Hilekarlık ve Suistimal ile Mücadele

Fransa, Almanya, İtalya, İspanya finans sektörünün 2000 yılında hilekarlıklar nedeni

ile yaşadığı toplam kayıp: 481 milyon dolardır.

Maliyetlerin sürekli kontrol altında tutulmasının zorunlu olduğu günümüz ekonomisinde özellikle

ülkemizde finans sektörü açısından hilekarlıkların tespiti ve engellenmesi kurumların varlıklarını başarı

ile sürdürebilmelerinde kritik öneme sahiptir. Hilekarlık ile mücadelede ilk adım hilekarlığın nerelerde ve

nasıl gerçekleştiğinin tespitidir. Veri Madenciliği Yöntemlerini kullanarak hilekarlığın izleri belirlenebilir,

eş zamanlı bir değerlendirme-tespit sistemi oluşturulabilir.

Kredi Kartı Başvuru Hilekarlıkları:

Kredi Kartı başvuru hilekarlıkları sektörde her gün biraz daha yüksek maliyet oluşturmaktadır.

Bankacılık sektöründe kredi kartı hilekarlıkları iki ayrı şekilde vuku bulmaktadır: Başvuru Hilekarlıkları ve

İşlemlerde Yapılan Hilekarlıklar. Başvuru hilekarlıklarında, hilekarlık tespiti iki ayrı şekilde yapılmaktadır:

• Hilekarlık yaptığı tespit edilmiş kişilere dair geçmiş verinin mevcut olduğu durumlarda veri madenciliğinin prediktif modelleme yöntemleri kullanılmaktadır. Örneğin kredi kartı için başvuruda bulunmuş, kredi kartı almış ve başvurusunun sahte olduğu bankanın maddi kaybı sonucu tespit edilmiş durumlara ait veriler kullanılarak başvuru durumunun sahte veya gerçek olduğunu önceden tahmin etme amaçlı modeller geliştirilir. Hilekarlık yapmış olan kişilere benzer durumlar skorlama amaçlı geliştirilen modeller, sonucu bilinmeyen yeni veriler üzerinde uygulanarak başvuru kabul/red işlemleri yüksek güvenilirlikle yapılmaktadır.



5

Hilekarlık yöntemleri sürekli değiştiğinden bu modellerin sürekli güncellenmesi gerekmektedir.

• Belli bir hilekarlık durumuna dair tespit edilmiş vaka bulunmayan durumlarda anormal durumların öngörülmesi veri madenciliğinin en önemli uygulamalarındandır. Örneğin kredi kartı başvurularında yapılan hilekarlıkların sürekli değişim gösterdiği bilinmektedir. Bu tür durumların tespitinde benzer nitelik gösteren grupların dışında kalan durumların profili belirlenmektedir.

• İşlemlerde yapılan hilekarlıklarda amaç ATM, POS, kredi kartları, internet bankacılığı, telefon bankacılığı işlemlerinde hilekarlıkların belirlenmesi ve en etkin engelleme politikalarının uygulanmasıdır. ATM hilekarlıkları, kredi kartı işlemleri esnasında gerçekleştirilen hilekarlıklar bankaların ciddi oranlarda maddi kaybına neden olmaktadır. Veri madenciliği ile ATM ve kredi kartı işlemlerine dair hilekarlıkların tespiti kolayca yapılabilmektedir. Bankalar, Clementine ile hilekarlık içeren işlemlerin hangi bölgelerde, ne zaman ve ne şekilde gerçekleştiğini belirleyebilirler.

Prediktif Kredi Risk Skorlama:

Kredi maliyetleri son yıllarda hızla artmakta ve bankaların performansı üzerinde olumsuz etki

yaratmaktadır. Riskli ve batık krediler nedeni ile bankalar açısından risk yönetimi önemli bir konu haline

gelmiştir. SPSS çözümleri ile bankalar hem başvuru skor kart hem de davranışsal skor kart

oluşturabilmekte, modellerini sürekli update ederek kredi riskini en aza indirmektedir.

Sigorta sektöründe hilekarlık ve tespiti

SPSS veri madenciliği çözümleri ile sigorta şirketleri haksız talepleri tespit etme ve haksız

taleplerden kaynaklanan maddi kayıplarını azaltma yönünde çalışmalar yapmaktadır. Clementine

kümeleme yöntemleri ile haksız talepte bulunması olası müşteriler belirlenir. Bu modeller hem

hilekarlıkları engelleme amaçlı olarak hem de müşteri kazanımı amaçlı kampanyalarda hilekarlık yapma

riski düşük kişilere odaklanma amacı ile kullanılır.

3. Web Verilerindeki Gizli Bilgilere Erişim

Internet, pazar ve ekonomi dünyasında çok kısa bir sürede büyük değişiklikler yaratmıştır. e-

business, e-commerce, e-banking gibi kavramlar müşteri ile doğrudan teması kurma açısından büyük

önem taşımaktadır. Özellikle şubesiz bankacılık, klasik yatırım bileşeni olan mekan, çalışan gibi

kavramları ortadan kaldırması ve saat sınırlaması olmaksızın müşteriye direkt ulaşması açısından finans

sektörü için çok önemli bir bileşendir. Web üzerinde yapılan işlemler ve ziyaretçilerin bırakacağı diğer

izler, kuruluş için, belli bir müşteri kitlesine ilişkin “çok kesin, çok temiz ve çok hızlı” bilgi verecektir.

Web mining ile müşteri kuruluşun web sayfasına girdiği andan itibaren interaktif olarak

yönlendirilebilmekte ve ziyareti en karlı hale getirilmeye çalışılmaktadır.



6

Perakende Sektöründe SPSS Perakende sektöründe satış terminalleri ve kodlama sistemleri sayesinde sistematik olarak

veriler toplanmaktadır. Mağaza alış veriş kartları, kredi kartları sayesinde yapılan alışverişin müşteri ile

ilişkilendirilmesi sağlanmakta. Perakende sektöründe toplanan bu veriler yoğun rekabet ortamında

avantaj elde etmede ve şirketlerin başarısında son derece önemlidir.

SPSS çözümleri sayesinde bu veriler içerisinde gizli olan bilgiler keşfedilmekte ve keşfedilen

nitelikli bilgiler kurumsal rekabet ve başarı açısından kritik bir önem taşımakta. Günümüzde perakende

sektöründe birçok şirket SPSS Çözümleri sayesinde sektörel liderlik mücadelesinde başarı ile

ilerlemektedir.

Veri madenciliği çalışmaları, veri ambarı yatırımları ile karşılaştırılamayacak kadar düşük

maliyetli, yatırım geri dönüşü yüksek ve hızlı olan uygulamalardır. Toplanan verilerin gerçek anlamda

kullanılmaması şirketler açısından risk teşkil etmektedir. Başarılı bir veri madenciliği uygulaması için

gerek ve yeter şart: uygulama hedeflerinin doğru belirlenmesi ve ilgili verilerin sistemde bulunmasıdır.

İlgili verilerin sistemde eksik olduğu durumlarda ise verinin zenginleştirilmesi amacı ile SPSS veri

toplama çözümleri kullanılmaktadır.

Neden SPSS?

• Ürün kategorileri için promosyon planlamasını yaparken gelir tahminini doğru olarak yapabiliyor, farklı promosyon senaryoları üreterek gelir değişimlerini inceleyebiliyor ve hangi promosyonların müşteri alımlarında ek kazanç sağlayacağını tahmin edebiliyor musunuz?

• Karlı müşterileriniz ve kral müşterilerinizi tanıyor, onların nelere önem verdiğini bilerek özellikle bu müşterilerinizi hedef alan pazarlama planları oluşturabiliyor musunuz?

• Web sitenizden alışveriş yapan müşterileriniz yalnız ihtiyaç duydukları çözümleri alıyorlar ve siz onlara özel önerilerde bulunamıyor musunuz?

• Mağazalarınızın performansını doğru olarak değerlendirebiliyor musunuz?

• Eleman ihtiyacınızı, stok tahminlerinizi doğru olarak belirleyebiliyor musunuz?

Perakende Sektöründe SPSS Uygulama Alanlarından Birkaç Örnek:

1. Satınalma ve Stok Yönetimi Uygulamaları

SPSS veri madenciliği uygulamaları ile mağazanın demografik özellikleri, dönem, ekonomik

durum, hava koşulları, yapılan promosyonlar ve daha birçok faktöre bağlı olarak satış desenleri ve olası

değişimler belirlenebilir. Bu modeller doğru satın alma kararları almada, kategori ve ürün grubu bazında

doğru talep tahmini yapmada, promosyon planlamasını doğru olarak yapmada, doğru stok yönetimi

yapma amaçlı kararlar alınırken kullanılabilir ve yanlış ve geç karar alma maliyetlerinin en alt düzeye

çekilmesini sağlar.

2. Müşteri ilişkileri Yönetimi

a. Müşteri profili belirleme

b. Müşteri karlılık analizleri

c. Müşteri odaklı pazarlama



7

d. Basket analizleri

e. Çapraz satış

f. Müşteri kaybını engelleme

Özellikle mağaza alışveriş kartı veya kredi kartı ile yapılan alışverişlerde müşteri kimliği

bilinmektedir. Müşteri kimliğinin bilinmesi müşteri ilişkileri yönetimi açısından kritik olan nitelikli

modellerin geliştirilmesine olanak verir. Müşteri demografik verilerinin bilinmediği durumlarda alışveriş

verileri baz alınarak, müşteri alışveriş sepeti verileri ile karlılık analizleri yapılmakta, müşterinin farklı

alışveriş sepeti verileri birleştirilerek basket analizi (satın alınan ürünler arasındaki ilişkinin belirlenmesi)

ve satın alma davranışı analizleri yapılmaktadır. Karlı müşteri segmentleri belirlenmekte. Karlı müşteri

segmentinde bulunan kişilerin demografik verilerini toplamaya yönelik çalışmalar yapılmakta. Veri

Madenciliği sayesinde müşterinin o mağazadan alışveriş yapmaktan vazgeçmesi, vb. müşteri kayıpları

incelenmekte, kaybedilen müşterinin davranış ve satın alma değişimi modellenmekte, bu model

sayesinde halen müşteri olan fakat kaybedilen müşterilerle benzer davranış gösteren müşteriler tespit

edilerek, bu müşterilerin kaybedilmeden geri kazanımı yönünde stratejiler geliştirilmektedir.

3. Performans Analizleri

a. Mağaza (veya Bölüm) bazında kazanç veya karlılık tahminleri

b. Mağaza performans değerlendirme

c. Mağaza yer değerlendirme

d. Yeni açılacak mağazalar için yer belirleme

e. Mağaza kapatma planlarının doğru yönetimi

Mağazanın yeri, satış değerleri ve o bölgeye dair demografik veriler kullanılarak satış tahmin

modelleri oluşturulabilir, verimi düşük olan mağaza verileri modellenebilir, yeni açılacak mağazaların

satış veriminin ne olacağı önceden tahmin edilmektedir.



8

Kamu Ve Savunma Sektöründe SPSS SPSS kamu ve savunma kurumlarına vatandaşa karşı sorumluluklarını daha iyi yerine

getirmelerini ve mevcut kaynaklarını en verimli şekilde kullanmalarını sağlayan çözümler sunmaktadır.

Nasıl mı? İnsan davranışları, tutumları veya hareketlerindeki eğilimleri daha iyi tespit etme ve daha

etkin, daha verimli politikalar geliştirmelerine olanak vererek.

SPSS istatistiksel analiz, veri madenciliği, metin madenciliği, anket araştırmaları ve prediktif

uygulamaları kapsayan çok sayıda çözüm sunmaktadır. SPSS Çözümleri kullanım kolaylığı, mevcut

sistemlerle kolay entegre olması, modüler yapısı ve kamuya uygun lisanslama olanağı gibi birçok özelliği

ile kurumların ihtiyaçlarına özel uygulamalarını, en kısa sürede, en uygun maliyet ile geliştirmelerine

olanak vermektedir. SPSS kullanmak veriden bilgi elde etmenin en etkili yoludur.

SPSS Çözümleri kamu kurumlarına vatandaşın ihtiyaçlarını ve davranışlarını anlama, olayları

önceden tahmin etme, bütçelerini ve mevcut insan kaynaklarını en iyi şekilde kullanma olanağı

vermektedir.

Kamu kurumları SPSS çözümleri ile;

• Mevcut verilerindeki modelleri tespit etmelerini sağlamakta,

• Verilerinden – yazı tipindeki formatsız veriler, veri tabanı verileri ve farklı

kaynaklardan aldıkları veriler- fayda sağlamakta,

• Veriden elde edilen bilgiyi kolay anlaşılır grafikler ile görüntüleyebilir ve bilgiyi

kullanarak daha hızlı ve daha doğru kararlar almakta,

• SPSS anket araştırmaları çözümleri ile özel gruplar veya ülke çapındaki geniş

araştırmalarda birden fazla aşamadan oluşan anket çalışmalarında yüksek kalitede

veri toplamakta, veri güvenliğini korumakta, veriden sonuca eş zamnalı olarak

ulaşmakta,

• E-Devlet’in başarısını garantilemekte,

• Bilgiyi doğru kişiler ile ihtiyaç duyulduğu zaman paylaşmaktalar.

SPSS çözümleri kamu sağlığı, kanun uygulayıcı, milli savunma, istihbarat, gelirler idareleri ve

vergi daireleri gibi dünya çapında pek çok kamu kurumu tarafından kullanılmaktadır. SPSS

Çözümlerinin özel projelerle ilgili kamuoyu ölçümleri, şans oyunlarının yönetimi, e-Devlet web sitelerinin

analizi, insan kaynakları yönetimi gibi birçok uygulama alanı bulunmaktadır. Kamu kurumlarının

günümüzde en fazla önem verdiği konular:

• Hilekarlık tespiti ve engelleme, uygunsuz ödemelerin tespiti,

• Gelir ve vergi toplama,

• Kamu güvenliği, asayiş ve ülke güvenliği,

• Halk sağlığı ve toplum refahı.

Uygunsuz ödemeleri tespit etmek ve hilekarlık, israf ve suistimal ile mücadelede kamu kurumları

SPSS çözümlerini kullanarak olağandışı davranışların modellerini çıkarabilir ve kamu kaynaklarının boşa

tüketilmesine neden olan usulsüz ödemeler ve diğer davranışları tespit edebilirler ve kaynak israfını



9

engelleyebilirler. Suiistimal, israf ve hilekarlık ile mücadele bütün kamu kurumlarının en önemli ihtiyacı

olarak ortaya çıkmaktadır. Çok sayıda sağlık hizmetinin her yıl milyonlarca kişiye verilmesini denetleyen

bir kurum SPSS prediktif analiz çözümlerini kullanarak kurumsal veri ambarında bir çalışma

gerçekleştirmiştir. Geliştirilen modeller uygulamaya alındıktan sonraki ilk 18 ayda kurum $85 milyon

dolar tasarruf sağlamıştır. Hilekarlık, israf ve suiistimal durumlarını tespit amaçlı farklı modeller

oluşturulur; SPSS ile mevcut durum incelenir ve model bu durumlardan biri söz konusu olduğunda bir

uyarı gönderir. Mevcut durumların yakalanmasının yanı sıra model olası durumların öngörülmesinde de

kullanılır.

Hilekarlık ve suistimal ile mücadele hükümetlerin başarısı açısından kritiktir. 1999 yılı

sonundaki bir araştırmada ABD kamu sektöründe toplam 19.1 milyar dolarlık hilekarlık tespit

edilmiştir. Bunun dağılımı; sağlık ödemeleri $12.6 milyar, işsizlik ödemesi $1.6 milyar,

yiyecek sağlama programı $1.4 milyar, yaşlılık ödemeleri $1.2 milyar, özürlülere ödemeler

$941 milyon, ev kredileri $847 milyon, diğerleri $514 milyon şeklindedir.

SPSS Kamu Kurumlarının Halka Daha İyi Hizmet Vermesini Destekler

SPSS Inc. farklı kamu kurumlarının ihtiyaçlarına cevap vermektedir. SPSS çözümlerini kullanan

kamu kurumlarından bazıları:

• Yüzlerce şehir, ülkede kamu birimleri, federal veya ulusal güvenlik birimleri, askeri

kurumlar,

• U.S. askeri kuvvetlerinin bütün birimleri, Kuzey Amerika, Latin Amerika, Avrupa, Asya ve

Avustralya’da istihbarat ve kamu güvenlik güçleri,

• U.S. bakanlar kurulu ve NASA, IRS, VA gibi pek çok kamu kurumu; INIST ve Avrupa’da

INSERM gibi bir çok bağımsız büro; Latin Amerika, Asya ve Avustralya’da gümrük ve vergi

daireleri,

• Yüzlerce hastane, CDC ve NIH gibi birçok kamu sağlığı ve araştırma kurumu ve dünya

çapında medikal araştırma kurumları.

Gelir ve Vergi Toplamada Etkinliğin Artırılması

SPSS çözümleri ile oluşturulan prediktif modeller vergi mükelleflerinden denetime tabi tutulacak

olanların belirlenmesi ve personel giderleri artmadan kurumun ek gelir sağlaması amacı ile

kullanılmaktadır. Bir kurum şirketlerin büyüklüğü, daha önce ödenen vergileri, vergi kurallarına uymama

hallerinin temel alındığı geleneksel bir yöntem ile denetlenecek mükellefleri belirlemekteydi. Kurum

şimdi gelir/çalışan oranı, sektör normları ile karşılaştırma gibi ek kriterler kullanmakta ve SPSS pediktif

analiz çözümlerini kullanarak denetime tabi tutulacak şirketlerin listesini belirlemekte. Bu uygulama ile

kurum çalışan sayısı ve diğer giderlerinde bir artış olmaksızın denetimler sonucunda elde ettiği geliri

%50 oranında arttırmıştır. Bir federal ajans ödenmeyen gelirlerin miktarı artınca Booz Allen Hamilton ile

temasa geçmiştir. Booz Allen, SPSS çözümlerini kullanarak kurum için prediktif bir model geliştirmiştir.

Model ile öncelik verilmesi gereken tahsilatlar tespit edilmiş ve kurum $1,8 milyar ek gelir elde

etmiştir. Kurumun ilk yıl için yatırım geri dönüş oranı 1’e 600 olmuştur.



10

Kamu Emniyeti ve Ülke Güvenliğinin Sağlanması

Ülke güvenliğine yapılan saldırılar gerçektir fakat güvenlik tehditlerine dair izler veri sistemleri

içerisinde saklıdır. İçeriden olan saldırıların tespiti, bilgisayar sistemlerine yapılan saldırıların tespiti,

sınırların korunması, sendromların izlenmesi önemli çalışmalardır. Kamu güvenlik kurumları SPSS

çözümleri ile farklı kaynaklardan gelen verilerini analiz etmekteler. SPSS ile yalnız belirli bir formattaki

verileri değil saha raporları, telefon kayıtları ve belgeler, web sayfa içerikleri, farklı dillerdeki e-mail’ler

gibi metin halindeki verileri de analiz etmekteler. Bu analistlere güvenlik ile ilgili tehditler ve kriminal

suçlara dair modellerin tespit etme ve bu bilgiyi sahada kullanma olanağı vermekte. Bu bilgi ile ekiplerin

görev dağılımı güncel koşullara uygun olarak yapılabilmektedir.

Örneğin bir kurum virüs, solucan ve bilgisayar ağlarına yapılan saldırıların tespiti ve bu

saldırıların eş zamanlı görüntülenmesi amacı ile SPSS prediktif analiz çözümlerini kullanmıştır. Bu

modeller ile her gün aldığı on binlerce uyarı analiz edilmiştir. Yanlış ve doğru alarmların ayırt edilmesi

analistlere bilgisayar ve iletişim sistemlerine yapılan gerçek saldırılara odaklanma olanağı verdi. U.S.’te

büyük bir şehirde emniyet müdürlüğü suç verilerinin analizi, suç trendlerinin ve izlerinin tespiti amaçlı

prediktif modelleri geliştirmek için SPSS çözümlerini kullanmıştır. Modeller kurum içi bilgisayar sistemi

vasıtası ile ilgili personelin kullanımına açılmıştır. Bu sayede eş zamanlı olarak durumları değerlendirme

ve birimleri en fazla ihtiyaç duyulan zamanda en fazla ihtiyaç duyulan yere yönlendirme olanağı

sağlanmıştır. İngiltere’de bir emniyet birimi SPSS Çözümlerini uyuşturucu suçlularının verilerini içeren

veritabanının analizinde kullanmıştır. Bu veritabanı mevcut uyuşturucu durumunu görüntülemeye

yardımcı olmuştur. İngiltere’de bir başka emniyet müdürlüğü yıllardır çözümlenemeyen faili meçhul

suçların çözümlenmesinde SPSS çözümlerini kullanmıştır. Bir başka emniyet müdürlüğü 15-25 yaş

grubundaki gençlerin davranışlarını anlamak, halkın destek ihtiyaçlarını anlamak ve polis gücünü en iyi

şekilde yönlendirmek amacı ile anket çalışmaları düzenlemekte idi. Anket verilerinin zamanında

bilgisayar ortamına aktarılamaması, analizlerin gecikmesi, veri kalitesinin kötü olması nedeni ile bilgi

kaybı gibi bir çok sorun yaşanmakta idi. SPSS Anket ve Saha araştırma çözümleri ile planladıkları

çalışmaları mevcut durumdan çok daha düşük bir maliyetle ve istediklerinden daha başarılı bir şekilde

yapar duruma geldiler. Sonuç olarak halktan alınan doğru ve zamanında geri bildirimler ile daha hızlı ve

ihtiyaca yönelik hizmet verilmeye başlandı.

Kamu Sağlık ve Yoksullara Yardım Hizmetlerini Geliştirme

SPSS Çözümleri salgın hastalık belirtilerinin görüntülenmesinde kullanılmaktadır, bu sayede

kamu sağlık kurumları acil önlem alınması gereken durumlarda erken koordinasyon yapabilmektedir.

Kamu sağlık kurumları SPSS ile şehir veya bölge hastaneleri ile kliniklerden gelen, kişiyi tanımlayan

bilgilerin silinmiş olduğu medikal verileri analiz ederek rutin sağlık ihtiyaçlarını tespit etmekteler ve bu

ihtiyaçlara cevap verecek en doğru araç gereç ve programın ne olacağını belrilemekteler.

Hollanda’da bir hastane SPSS çözümlerini kullanarak verdiği hizmetlerin kalitesi ile hasta

memnuniyetini görüntülemiştir. Hastane çok kısa bir süre zarfında farklı alanlarda yaşanan problemleri

tespit etmiş ve ugun iyileştirmeleri gerçekleştirmiştir. İngiltere’de büyük bir ilçede çocuk sağlığı

programlarının kalitesini, mevcudiyetini ve bütçelerinin karşılanabilirliliğini iyileştirmeyi amaçlayan birkaç



11

yıllık bir çalışma başlatılmıştır. Çocuk sağlığı konusunda çalışan kurumların ve kişilerin ihtiyaçlarını

anlamak ve yardıma ihtiyaç duyan kişileri tanımak için yüzlerce değişken tanımlandı ve analiz edildi.

Amerika’da bir kamu sağlık kurumu bulaşıcı hastalıklarla etkin mücadele edebilmek için

düzenli olarak veri toplamak, salgın hastalık durumlarında daha detaylı veri toplamak amacı ile SPSS

Saha Araştırma ve Veri Toplama çözümlerini kullanmıştır. Kurum, farklı teknikler ile veri toplamak,

toplanan verileri merkezi bir platformda birleştirmek, toplum sağlığını takip edebilmek için toplanan

verileri eş zamanlı olarak analiz edebilmek, soru doluluk oranlarını izleyebilmek ve kritik noktalarda bilgi

kaybını engellemek, kendi tanımladıkları kriterlere göre salgın ihtimali gibi “özel durumlar” söz konusu

olduğunda yetkili kişilerin e-mail veya farklı kanaldan uyarı almasını istiyordu. SPSS Saha ve Anket

Araştırma çözümleri ile ihtiyaçlarının fazlasını karşıladılar. Kamu kurumlarında SPSS’in sunduğu

çözümler hakkında detaylı bilgi almak için www.spss.com/government web sitesini ziyaret etmenizi

öneririz.

E Devlet Hizmetlerini Geliştirme

Hergün web sitelerine yapılan ziyaretler sonucunda milyonlarca satır veri birikmektedir ve bu

veriler site sahibi ile müşterileri arasındaki ilişkileri tanımlayan çok sayıda bilgi içermektedir. Web verileri

yalnız müşterinin ne satın aldığı yönünde enformasyon içermez, alım yapmadan önce hangi sayfaları

ziyaret ettiğine dair enformasyon da içerir. İster web üzerinden yaptığı satışları arttırmak isteyen bir

şirket olsun, ister web üzerinden servis sunan bir kamu kurumu olsun siteye giriş yapıldığından itibaren

her fare tıklamasında pek çok veri toplanmaktadır.

E Devlet’in ın en önemli hedefi vatandaşlara daha iyi hizmet verebilmek ve vatandaş ile devletin

etkileşim halinde olmasıdır. Günümüzde bilgi çağı yaşanmaktadır ve vatandaşların devletten beklentileri

geçmiştekinden farklıdır. Vatandaş yalnız 7 gün 24 saat hizmet alabilmeyi değil ihtiyacına özel

hizmet alabilmeyi istemektedir. Aynı şekilde devletinde iş ortaklarından ve tedarikçilerinden daha iyi

hizmet almaya ihtiyacı vardır. Devlet İş dünyası ilişkisi (G2B- Goverment to Business ve B2G) kurumsal

vergi ödemeleri, inşaat izinleri, vb. konusunda bölümler arasında bilgi paylaşımını gerektirir. Amerika’da

toplam işlem giderlerinin maliyeti $760-$850 milyar dolar civarındadır.

İşlemleri online yapar hale gelme ile sağlanan fayda:

• İşlem maliyetlerini azaltma,

• Performans ve verimi artırma,

• Gizlilik ve güvenliği sağlama,

• Halka daha iyi hizmet vermek (G2C- goverment to citizen)

• Bütün işlemlerde iş ortaklarından daha iyi hizmet almak (G2B/B2G- business to goverment, goverment to business)

• Masrafları azaltmak

olarak özetlenebilir.

Kamu kurumlarının cevap aradığı sorular:

• Ziyaretçiler web sitemizi nasıl kullanıyor?

• Online hizmet hedefleri karşılanabiliyor mu?

• Enformasyon formları kolayca bulunabiliyor mu?

• Web sitesi tasarımı ihtiyaca cevap verecek nitelikte mi?

http://www.spss.com/government



12

E Devlet’in başarısının garantilenmesi, halka verilen hizmetlerin kalitesinin iyileştirilmesi ve halka

ihtiyacına özel hizmet sunulabilmesi ile mümkündür. Bunun için:

• Doğru içeriğin doğru zamanda sunulması,

• Ziyaretçilerin ihtiyaç duydukları şeylere kolay ve hızlı erişebilmesi,

• Hangi sayfaların hangi sıra ile ziyaret edildiğinin bilinmesi,

• Vatandaşların hizmet ihtiyaç profilinin belirlenmesi,

• Davranış tahmini, bilgi arama, bir formu alma, siteden çıkma vb. davranışların önceden tahmin edilmesi,

• Online içeriğin kişiselleştirilmesi,

• İhtiyaca uygun hizmet ve fayda paketleri sunulması,

gerekmektedir.

IRS gelirler idaresi bu yönde gerçekleştirdiği çalışmada vatandaşa verilen hizmetin iyileştirilmesi

hedeflenmiştir. Bu çalışma öncesinde IRS web sayfasından bir vergi formu indirmek milyonlarca insan

aynı anda vergi formu indirmek istiyormuş gibi ağır bir işlemdi. İhtiyaç duyulan forma ulaşılmadan once

çok sayıda sayfadan geçmek gerekiyordu. Web Madenciliği ile tek tıklama ile vatandaşın en sık indirilen

dökümanlara ulaşılabilmesi sağlanmıştır.



13

Üretim Sektöründe SPSS Üretim yapan kuruluşlar karlılıklarını sürdürebilmek için büyük miktarlardaki envanteri

yönetmek, çok sayıda ürün üretmek, kalite standartlarını sağlamak, çok sayıda tedarikçi ile pazarlık

etmek, yeni müşteriler kazanmak, müşterilerini memnun etmek ve nitelikli müşterilerini elde tutmak

zorundadırlar. Üretim şirketleri farklı sipariş modellerinin değerlendirilmesi, stok miktarının doğru

yönetilmesi, doğru fiyatlandırma gibi birçok konuda prediktif analizlere ihtiyaç duymaktadırlar. SPSS

çözümleri kuruluşlara müşteri memnuniyetini en üst seviyede tutarken kar marjlarını korumalarını

sağlamaktadır. Prediktif analizler stok politikalarının doğru değerlendirilmesi, optimal stok miktarlarının

hızlı bir şekilde belirlenmesi, hangi parçaların ne zaman ve hangi miktarda sipariş verilmesi gerektiğinin

tespitinde kullanılmaktadır. Bu sayede üreticiler sipariş ve stok maliyetlerini minimize ederken

hedeflenen müşteri hizmeti düzeyine ulaşmaktadırlar. Üreticiler SPSS çözümlerini ürettikleri ürünlerin

kalite kontrolünde de kullanmaktadır. Üretim yapan kuruluşların yöneticileri çok boyutlu analizler ile

kalite sorunlarının nedenlerini kolayca tespit edebilirler, ürünler müşterilere gönderilmeden önce

istatistiki kalite testlerini doğru olarak yapabilirler ve kalite sorunlarını çözümleyebilirler. Yönetim tedarik

zinciri ile ilgili konuları ve performans seviyelerini görsel olarak analiz ederek toplam harcamaları ve

tedarikçi riskini azaltabilir, müşterilere kaliteli ürünlerin zamanında teslim edilmesini garantileyebilir.

Üreticiler globalleşme, artan rekabet, beklentisi yüksek müşteriler sorunları ile karşı karşıyadır. SPSS

prediktif analiz çözümlerinin analitik gücünü arkasına alan üretici kuruluşlar başarılarını etkileyen hem

kurum içi konular hem de dış faktörleri kolayca yönetebilmektedirler.

Kalite Uygulamaları

Bilgiye ulaşmanın çok çabuk ve kolay gerçekleştiği, müşteri beklentilerinin sürekli arttığı ve

teknolojinin süratle ilerlediği bir dönemdeyiz. Bu şartlarda işletmelerin ticari piyasada rekabet

edebilmeleri gitgide zorlaşmaktadır. Ayakta kalmak için, hızlı, verimli ve kaliteli üretimden başka çare

gözükmemektedir. Ancak bu üç unsurun aynı anda elde edilmesi çok zordur. Zira üretimi hızlandırmak

genellikle hata oranını yükseltir. Kalite standartlarına bağlı olarak belirlenen toleransların daralması ise

verimin düşmesine yol açar; şart koşulan kalite gerekliliklerini sağlamayan mamullerin miktarı artar. Bu

uygunsuz mamuller de ya yeniden işleme tabi tutulur veya hurdaya ayrılır. Her iki durum da malzeme,

işgücü ve zaman kaybı demektir.

Bu birbirleriyle çakışıyor gibi görünen hedeflere ulaşabilmek ve uygun olmayan ürün oranını

düşürebilmek, bunu yaparken de belli kalite maliyetlerini aşmamak, geçmişte kullanılan geleneksel

kalite kontrol teknikleriyle pek mümkün değildir. Zira bitmiş ürünün kalitesinin kontrolü, istenen kalite

standardının doğrulanmasını sağlarsa da pahalı ve verimsizdir. Bu nedenle günümüzdeki kalite yönetim

felsefesi, ürünün kavram olarak ortaya çıkışından kullanım ömrünün sona ermesine kadar geçen tüm

evrelerinin izlenmesine dayanmaktadır (“Life Cycle Approach”). Süreç Kontrolü adı verilen bu yöntemde

tüm süreç boyunca:

• Hedef kaliteden sapmalar ve uygunsuzluklar tespit edilir,

• Uygunsuzluğa yol açan gerçek sebepler ortaya çıkarılır,

• Belirlenen düzeltici/önleyici faaliyetler uygulanır.



14

Hataların görünür belirtileri (semptomlar) ile kökeninde yatan sebepler genellikle çok farklı

olduklarından, uygun “tedaviye” başlanabilmesi için iyi bir “teşhis” kaçınılmazdır. Verimin artırılması için

hayati önem taşıyan doğru teşhise varabilmek için ise, objektif verilerin kullanıldığı, bilimsel temellere

dayanan yöntemlerden faydalanmak gerekir. İstatistiksel yöntemler bu kriterleri sağladıklarından, süreç

kontrolü mekanizmasında yaygın kabul görmektedirler.

SPSS Çözümleri istatistiksel süreç kontrolü, üretim aşamalarında ürün kalitesinin yükseltilmesi

amaçlı kullanım tekniklerini içermektedir. İstatistik yöntemlerin kullanıldığı diğer bir alan olan

“Örnekleme ile Kalite Kontrol”, yani üretim sonrası parti içinden rastgele alınan numunelere göre

“kabul/red kararı verme”dir.

Her türlü ürün veya hizmet için geçerli bir altın kural olan “değişkenliğin azaltılması” o

ürün/hizmeti ortaya çıkarmak için kullanılan tüm proseslerin analizi ile mümkündür; zira herhangi bir

prosesin kalitesindeki değişim, o prosese etki eden tüm faktörlere ait değişimlerin bileşkesidir.

Ürün/hizmetin türü ve kullanılan prosesin çeşidi ne olursa olsun, değişkenliğe yol açan sebepler çok da

farklılık göstermezler. Etkin bir problem çözme süreci sorunun tanımlanması, Sorunun karakteristik

özelliklerinin gözlenmesi, analiz, sebeplerin ortadan kaldırılmasına yönelik aksiyon alma ve alınan

aksiyonların başarısının ölçülmesi, standartlaştırma aşamalarını içerir. Bu adımların en kritiği analiz

aşamasıdır. Çünkü sebeplerin teşhisinde yapılacak bir hata, düzeltici önlemin de yanlışlığına yol açacak

ve zincirleme etkileşim sonucunda üretimin kalitesi daha da düşecektir.

SPSS çözümleri İstatistiksel Proses Kontrol amaçlı yöntemleri içermektedir. İstatistiksel

yöntemler kullanarak sonuçlardan hareketle sebeplere ulaşılabildiği gibi, sonuçlarla bunları doğuran

sebepler arasındaki ilişkinin ortaya çıkarılması amacı ile sonuç üzerindeki etkenlerin detaylı bir şekilde

görülebilmektedir.



15

Sağlık Sektöründe SPSS Sağlık hizmeti veren kurumların, yüksek kalite standartlarında hizmet verebilmek ve rekabet

ortamında varlıklarını sürdürebilmeleri için “tedavi”, “pazarlama”, “planlama”, “yönetim” aşamalarında

“BİLGİ”’ye dayalı KARAR ALMA süreçlerini oluşturmaları gerekmektedir.

SPSS çözümleri ile sağlık kuruluşları işletme ve hasta verilerini BİLGİ’ye dönüştürebilmekte,

kuruluşun hizmet kalitesinin iyileştirilmesinden, maliyetlerin azaltılmasına kadar pek çok başarılı

uygulama geliştirmektedirler.

Sağlık kuruluşları SPSS çözümlerini farklı amaçlarla kullanmaktadır:

• Hasta ve çalışan memnuniyeti anketlerini proaktif olarak yapmakta, hasta ve çalışan sadakatinin sağlanması yönünde önemli iyileştirmeler sağlanması,

• İsraf ve suistimal ile mücadele,

• Hastaya uygulanan tedavi ve hastanın durumu ölçümleri ile tedavi yöntemlerinin başarısının iyileştirilmesi yönünde çalışmalar,

• İşletme analizleri ve doğru planlama ile işletme karlılığını arttırılması,

• Medikal araştırmalar,

• Hasta ilişkileri yönetimi.

Hasta Sonuçlarının Ölçümü ve Tedavinin Başarısının Garantilenmesi

Bir sağlık kurumunun gerçekleştirdiği en önemli görevlerden birisi hasta tedavi sonuçlarının

izlenmesidir. SPSS çözümleri sayesinde tedavi süreçleri eş zamanlı olarak izlenebilir. SPSS istatistiksel

analiz ve veri madenciliği yöntemleri ile verideki karmaşık ilişkiler belirlenir ve veri yapısına en uygun

model oluşturularak, bu modeli baz alan öngörüler yapılabilir. Bu kapsamda gerçekleştirilen çalışmalar:

• Tedavinin başarısının ve hastanın iyileşmesini etkileyen faktörlerin belirlenmesi,

• Kurumda uygulanan tedavi yöntemleri ve performans metrikleriyle diğer sağlık

kuruluşlarında yapılan uygulamaların ve verimliliklerinin karşılaştırılması,

• Yaş, cinsiyet, ırk, DRG kodu ve uygulanan tedavi kapsamında tedavinin başarısı

üzerindeki etkenlerin ve önem derecelerinin belirlenmesi,

Etkin Pazarlama ve Hasta İlişkileri Yönetimi

Sağlık kurumları SPSS “hasta ilişkileri yönetimi” programlarının başarısını garantilemekte,

kurumlarını kendileri ile aynı alanda çalışan diğer sağlık kuruluşlarından farklılaştıurmakta, “pazarlama

zekası” kazanmaktalar.

Hizmetlerin doğru planlanması, hedef hasta kitlesinin doğru tanınması ve doğru hizmet

seçenekleri oluşturulması sağlık kurumlarının en önemli ihtiyaçları arasında yer almaktadır. Özel sağlık

kurumları hasta verilerini analiz ederek hastalarını daha iyi tanımakta, işletme verilerini analiz ederek

doğru yatırım kararları alabilmektedir.



16

Enerji Sektöründe SPSS

Rekabete açık tüm pazarlarda olduğu gibi ülkemizde de, hızlı ve doğru karar almada kritik olan

çözümlere olan talep artmış bulunmaktadır. Enerji sektörü hızlı ve doğru karar almanın başarıda kritik

unsur olduğu önemli bir sektördür. SPSS prediktif analiz çözümleri sağladığı karar desteği ile enerji

sektörünün gelişmesinde son derece önemli bir pay tutmaktadır.

Geçmişte tekel durumundaki elektrik, gaz ve petrol ürünleri sunan birçok şirket belirlenen

fiyattan müşteri beklentilerini yeterince dikkate almadan sadece ürünlerini satmaya odaklıydı.

Günümüzün küreselleşen iş ortamı, getirdiği yeni rekabetçi dinamikler ile birçok sektörde olduğu gibi

enerji sektörünün de yapısında büyük değişiklikler yarattı. Bu rekabetçi şartlarda, artık enerji

sektöründeki şirketler de müşteriler için maksimum fayda yaratacak hizmetler, bilinirliklerini ve akılda

kalmalarını sağlayacak pazarlama faaliyetlerinin etkinliğinin artırılmasına ve etkin maliyet yönetimine

odaklı stratejiler uygulamak zorundalar.

Rekabete açık tüm pazarlarda karar desteği sağlayan teknolojiler rekabet avantajı sağlayan

temel araçlardır. Ürünün anlamlı bir şekilde farklılaştırılamadığı enerji piyasasında istatistik ve veri

madenciliği yöntemlerinin bileşiminden oluşan prediktif analiz çözümleri hızlı ve doğru kararlar

alınmasını sağlamaktadır. İleri analitik yöntemler ile büyük miktardaki şirket, pazar ve müşteri verileri

içindeki gizli bilgiler en kısa sürede ortaya çıkarılmaktadır.

Rekabetçi pazarlara geçiş enerji sektöründeki şirketlerin özellikle kârlılığa, müşteri bağlılığını

geliştirme programlarına, müşterilerin daha iyi seçilmesine, farklılaştırılmış fayda yaratan hizmetlerin ve

gelir alanlarının geliştirilmesine ve etkin bir maliyet yönetimine odaklanmalarını gerektirmektedir.

Pazardaki bu hızlı gelişim ve rekabet müşteri davranışlarını aydınlatacak ve doğru tüketim tahminlerini

sağlayacak prediktif analiz çözümlerini enerji sektöründe gereksinim duyulan anahtar çözümlerden birisi

haline getirmiştir.

Pazarlama ve satış çalışmaları kimi zaman işletmenin büyük kayıplarına neden olabilmektedir.

Çoğu zaman pazarlama aktivitelerinden beklenen geri dönüş alınamamakta, ürün ve hizmetler için en

yüksek gelir artışını sağlayacak etkinlikler neler ve ne zaman hangi müşterilere yapılmalı sorusunun

cevabı alınamamaktadır.

Enerji sektöründeki en önemli faktörlerden birisi de fiyattır. Bu nedenle bilgiyi hızlı bir şekilde

elde etmek, işlemek ve maksimum kar elde etmek için müşterilere özel en doğru fiyatı belirlemek en

önemli farklılık yaratıcı konulardan birisidir. Doğal olarak fiyat üzerinde en çok etkisi olan faktör olduğu

için bir başka önemli sorun ise artan maliyetlerin kontrol altına alınma güçlüğüdür. Günlük verilere

dayanarak dinamik planlama yapılamaması, hatalı ihtiyaç tahminleri nedeni ile üretimin ve satın almanın

doğru yönetilememesi, düzenlenen pazarlama ve promosyon aktivitelerinin etkisinin önceden tahmin

edilememesi, eleman ihtiyaçlarının doğru olarak tahmin edilememesi maliyetlerin kontrolünü zorlaştıran

birkaç önemli faktördür.



17

Enerji Sektöründe SPSS Uygulama Alanlarından Birkaç Örnek:

1. Planlama Uygulamaları

• Ürün veya müşteri grubu bazında talep tahmini

• Talebi etkileyen faktörlerin belirlenmesi

• Kampanya analizi ve kampanyaların doğru planlanması

Veri madenciliği uygulamaları ile yapılan kampanyalar ile ilgili tanımlayıcı nitelikler ve daha

birçok faktöre bağlı olarak satış desenleri ve olası değişimler belirlenebilir. Bu modeller kampanya

planlamasını doğru olarak yapmada, doğru kaynak yönetimi yapma amaçlı kararlar almada kullanılabilir,

yanlış ve geç karar alma maliyetlerinin en alt düzeye çekilmesini sağlar.

2. Müşteri ilişkileri Yönetimi

• Müşteri profili belirleme, müşteri segmentlerine özel pazarlama programları gerçekleştirme

• Müşteri karlılık analizleri

• Müşteri odaklı pazarlama

• Müşteri kaybını engelleme

• Müşteri memnuniyeti anketleri

3. Şirket Analizleri

• Bölge ve müşteri bazında dönemsel satış tahminleri

• Pazarlama ve satış faaliyetleri performans değerlendirme

• Maliyetlerin analizi

• Kaynak planlama

• Rakip ve fiyat analizleri

• Şüpheli alacakların ve kaçakların analizi

• Finansal risk analizleri

• Fraud

4. İnsan Kaynakları Yönetimi

• Performans değerlendirme

• İş gücü analizleri

• Çalışan memnuniyeti anketleri

• Eğitim planlama ve eğitimlerin etkinliğinin ölçülmesi

5. Teknik Hizmet Yönetimi

• Arızaların hangi bölgelerde yoğunlaştığının ve ne tip arızalar ile karşılaşıldığının tespiti

• Arızaların önlenebilmesi için nelerin yapılması gerektiğinin, hangi bölgelere ve merkezlere dikkat edilmesi gerektiğinin önceden tespit edilmesi

SPSS Çözüm Ailesi

18

SPSS ÇÖZÜM AİLESİ

SPSS Inc. istatistiki analiz çözümleri ve yapay zeka ile istatistiğin bileşiminden oluşan veri madenciliği çözümlerinin yer aldığı prediktif analizler ile anket araştırmaları konusunda sektörde lider konumunda olan çözümler sunmaktadır. Prediktif analizler kuruluşlara verilerindeki desenleri görme ve büyük, karmaşık verilerdeki bağlantıları, gizli ilişkileri keşfetme olanağı vermektedir. Oluşturulan modeller sonuçları bilinmeyen veri setine entegre edilerek öngörü ve zamana bağlı tahmin amaçlı olarak kullanılmaktadır.

SPSS Anket ve Saha Araştırmaları Çözümleri bir anket araştırması formunu birden fazla araştırma yöntemi ile (web, telefon, saha) veri toplanacak şekilde tasarlama olanağı verir. Anket formları web tabanlı bir araştırıcı ile sürükle bırak yöntemi ile veya kod yazarak tasarlanabilir, anket aynı anda birden fazla dilde yayınlanabilir ve anket sorularının çevirisi otomatik olarak yapılır. Gelişmiş örneklem yönetimi özellikleri sonuçların güvenilirliğinin yüksek olmasını sağlar. SPSS Anket Araştırmaları çözümleri ile aynı anda farklı kanallardan toplanan veriler tek bir işlem ile raporlanabilir ve MS Word veya MS Powerpoint formatında ilgili kişilere dağıtılabilir. Anket sorularının doluluk oranları izlenebilir, gerekli görülen durumlarda sorular yeniden düzenlenebilir, örneklem ile ilgili değişiklik yapılabilir ve tüm bunlar yapılırken ankete ara verilmez, veri kaybı yaşanmaz.

ANALİTİK SÜREÇ VE SPSS ÇÖZÜMLERİNİN BU SÜREÇTEKİ YERİ

1. PLANLAMA

5. Veri Analizi

7. Sonuçların………… Uygulamaya Alınması

6. Raporlama

3.Veriye Erişim

2. Veri Toplama

4. Veri Yönetimi ve Verinin Analize Hazırlanması……...


19

1. PLANLAMA

Analitik süreçte ilk adım planlamadır. Planlama, çalışmanın güvenilirliği, kaynakların doğru planlanması açısından kritiktir. Analize başlamadan önce iş ihtiyaçlarımızın çözümünü sağlayacak doğru veriyi belirlemek gerekir. Anket çalışmalarında planlama örneklem büyüklüğünün ve türünün belirlenmesi ile başlar. SPSS örneklem büyüklüğünüzü tahmin etmeniz, anket sorularını amacına uygun olarak hazırlayabilmeniz, çalışmanın başarısını ilk adımdan garantileyebilmeniz için gerekli çözümleri SamplePower, SPSS Complex Samples, SPSS Conjoint sunmaktadır. Çözümler hakkında detaylı bilgi almak için http://www.spss.com/spss/family.cfm sayfamızı ziyaret edebilirsiniz.

2. VERİ TOPLAMA

Veri Toplama hem ölçüm amaçlı olarak (örneğin memnuniyet ölçümleri) hem de kuruluş içerisinde var olan verilerin zenginleştirilmesi amaçlı olarak yapılmaktadır. SPSS Dimensions çözümleri ile bir anket araştırması formunu birden fazla araştırma yöntemi ile (web, telefon, saha) veri toplanacak şekilde tasarlayabilir, anketi aynı anda birden fazla dilde yayınlanabilir, aynı anda farklı kanallardan toplanan verileri tek bir işlem ile raporlayabilir ve MS Word veya MS Powerpoint formatında ilgili kişilere dağıtılabilirsiniz.

3. VERİYE ERİŞİM

Analiz öncesi farklı kaynaklardaki, farklı formattaki verilere erişim önemlidir. SPSS istatistiki analiz çözümlerinin ana modülü SPSS Base ve veri madenciliği çözümü SPSS Clementine ile farklı kaynaklardaki ve formattaki verilere ulaşılabilir ve bu veriler yapıları değiştirilmeden kullanılabilir.

4. VERİ YÖNETİMİ & HAZIRLAMA Analiz öncesi veriler üzerinde proje hedefleri doğrultusunda düzenleme yapmak gerekir. Farklı

kaynaklardan ulaşılan farklı veri dosyalarındaki alanların birleştirilmesi, kayıtlar üzerinde değişiklikler, kayıp değerlerin yerlerinin doldurulması bu işlemlerden birkaçıdır. SPSS Clementine veri madenciliği çözümünde verideki alanlar ve kayıtlar bazında işlem yapmak için iki grup altında 21 tane işlemci vardır. SPSS istatistiki analiz çözümlerinde ise SPSS Base modülü çok sayıda veri yönetimi işlemcisi içermektedir, SPSS Base çözümüne entegre olarak kullanılan SPSS Missing Value Analysis çözümü kayıp değerler için tasarlanmıştır.

5. VERİ ANALİZİ:

SPSS istatistiki analiz çözümleri: Base, Regression Models, Advanced Models, Tables, Trends, Categories, Missing Value Analysis, Classification Trees, Exact Tests, Complex Samples, SPSS Programmability Extension, modüler yapısı sayesinde temel analizlerden ileri analizlere kadar ihtiyaç duyabileceğiniz bütün analizleri içermektedir. Amos yapısal eşitlik modelleme (SEM) amaçlı bir çözümdür. Klasik çok boyutlu analizlerin dışına çıkmak isteyenler için önemli bir çözümdür. SPSS AnswerTree ise dört ayrı karar ağacı algoritmasını içeren bir çözümdür.

SPSS Clementine veri madenciliği çözümleri ile hem istatistik kökenli algoritmaları hem de yapay zeka kökenli algoritmaları, görsel bir programlama ara yüzü altında sunmaktadır. Web Mining for Clementine çözümü web tabanlı verinin nitelikli ve kolay analizi için tasarlanmıştır. Text Mining for Clementine çözümü ise web sayfa içerikleri, dokümanlar gibi belli bir yapıda olmayan farklı dillerdeki verinin analizi için tasarlanmıştır.

6. RAPORLAMA

Analitik çalışmalarda sonuçların karar vericilerin ve iş kullanıcılarının anlayabileceği raporlar olarak sunulması önemlidir. Bu sayede paylaşımı artan bilginin değeri de artmaktadır.

7. ANALİZ SONUÇLARININ VE MODELLERİN UYGULAMAYA ALINMASI

SPSS istatistiki analiz çözümleri ile elde edilen analiz sonuçlarını SmartViewer Web Server ile ister web üzerinden dinamik kullanıma açabilir, yetki seviyesine göre ulaşılan analizler üzerinde inceleme yapma, OLAP küplerini ihtiyaçlarınıza özel dinamik olarak inceleme fırsatı yaratabilirsiniz. İkinci bir alternatif olarak ise SPSS WebApp Framework çözümleri ile kurumunuzun canlı veritabanı üzerinden, kullanıcı seviyelerine göre erişim hakkı verilmiş analizlerin bir web browser ile dinamik yapılmasını sağlayabilirsiniz. SPSS Clementine ile oluşturduğunuz modelleri Solution Publisher ile uygulayıcıların kullanımına sunabilir, CLEO ile web üzerinden uygulamaya sokabilir, modelleri kurumunuzun uygulamaları ile entegre edebilirsiniz.

http://www.spss.com/spss/family.cfm


20

SPSS® Family SPSS® for Windows®

SPSS for Windows çözümleri çok sayıda analitik yöntem içermektedir. SPSS’in güçlü istatistiki

analiz yöntemleri ile karar alma süreçlerinizi destekleyecek nitelikli bilgiye hızla ulaşabilir, sonuçlarınızı

dinamik tablolar ve grafiksel yöntemler ile sunabilir, Web üzerinden ilgili kişiler ile paylaşabilirsiniz. SPSS

for Windows Server çözümleri kurumsal yapıda olan işletmelerin istatistiki analiz ihtiyaçlarını karşılamak

üzere tasarlanmış, büyük veri setleri ile çalışılırken yüksek performans sağlayan, yüksek güvenlik

sağlayan, veri tabanlarına doğrudan erişim sağlayan çözümlerdir.

SPSS for Windows çözümleri modüler yapıdadır. Analitik sürecin (planlama, veriye erişim, veri

yönetimi ve veri manipulasyonu, veri analizi, raporlama ve sonuçları yayınlama) bütün adımlarına cevap

veren bu çözümler birbiri ile entegre çalışmaktadır. SPSS for Windows çözümleri SPSS Base ana modül

ile buna entegre çalışan SPSS Regression Models, SPSS Advanced Models, SPSS Tables, SPSS Trends,

SPSS Categories, SPSS Exact Tests, SPSS Conjoint, SPSS Classification Trees, SPSS Data Validation,

SPSS Programmability Extension, SPSS Missing Value Analysis, SPSS Maps, SPSS Complex Samples,

SPSS Adapter for Predictive Enterprise Services olmak üzere 15 ayrı modülden oluşmaktadır.

Modüllerin her biri kullanılan çözümün yeteneklerini arttırmaktadır. SPSS Base çözümü tanımsal

istatistikler, raporlama, frekans tabloları, çapraz tablolar, oran istatistikleri, ortalamalar, t Testi, Anova

modelleri, korelasyonlar, lineer regresyon, parametrik olmayan testler, faktör analizi, sınıflama,

kümeleme gibi temel analiz yöntemlerini ve veri, dosya yönetimi, grafiksel yöntemleri içermektedir.

SPSS Regression Models ise lojistik regresyon, lineer olmayan regresyon, ağırlıklandırılmış en küçük

kareler, probit analizi gibi yöntemler içermekte olup, olayların veya davranışın tahmini amaçlı olarak

kullanılmaktadır. SPSS Advanced Models modülü çok değişkenli yöntemleri içermektedir. Bunlardan

bazıları genel lineer modelleme, varyans bileşeni analizi, MANOVA, Cox Regresyonu, PLUM’dır. SPSS

Classification Trees görsel karar ağaçları ve sınıflandırma yöntemleri ile segmantasyon, öngörü, veri

indirgeme, değişken görüntüleme, etkileşim tespiti, kategori birleştirme yöntemlerini içermektedir.

SPSS Tables modülü, tablo oluşturma görünümü, sonuç istatistikleri ve veri yönetimi yeteneklerini

içermektedir. SPSS Exact Tests, veri yapınızdan bağımsız olarak, çok az sayıda durumda olsa, %80

veya daha yüksek olasılıkla cevaplar tek kategoride toplansa dahi daima doğru p değerlerini verir. SPSS

Categories, kategorik veriler ile çalışılırken kullanılan optimal ölçekleme ve boyut indirgeme tekniklerini

içerir. Çok değişkenli verilerin analizi, yorumlanması ve ilişkilerin tam olarak tespiti için önemli bir

modüldür. SPSS Trends modülü, zamana bağlı tahminleme yapma olanağı vermektedir. Uzman

modelleme özelliği ile hangi ARIMA modelinin veya üstel düzleme yönteminin zaman serisine ve

bağımsız değişkene en uygun olduğunu verir, hata deneme yolu ile zaman harcamanızı engeller. SPSS

Conjoint, özellikle Pazar araştırmacıları için tasarlanmıştır. Conjoint analizi ile ürün özelliklerinden

hangilerinin tüketicinin tercih seviyesinde ne derece önemli olduğunun test edilmesinde ve fiyatlandırma

ve marka değer çalışmalarının yapılmasında kullanılır. SPSS Missing Value Analysis modülü kayıp

değerler ve diğer değişkenler arasındaki ilişkileri bulur, kayıp değerin yerini tahmin ederek doldurur.

SPSS Data Validation modülü el ile yapılan veri geçerleme yöntemlerinin dezavantajlarına karşın


21

geliştirilmiş bir modüldür. Bu modül şüpheli ve geçersiz durumların kolayca tespit edilmesini, kayıp

verinin modelinin görüntülenmesini ve değişken dağılımlarının özetlenmesini sağlar. Bu da veri analizi

öncesinde şüpheli durumların düzeltilmesi veya silinmesine olanak verir. SPSS Maps modülü güçlü

harita analizi işlemleri ile demografik analizlerin harita üzerinde gerçekleştirilmesini sağlar. SPSS

Complex Samples modülü katmanlı, kümelenmiş verilerin analizinde yanıltıcı çıkarsamaları en aza

indirir. SPSS Programmability Extension üçüncü parti dillerle yazılan programlar ile syntax’larınızın

kontrol edilmesini sağlar. Üçüncü parti programlama dilleri ile yazılan bir program ile değişken niteliği,

işlem çıktısı veya hata koduna göre hangi syntax çalıştırılacak kararı alınabilir. SPSS Adapter for

Predictive Enterprise Services ise SPSS Syntax ve output dosyalarının merkezi bir yerde saklanması

ve yönetilmesini sağlar. Kurumsal ölçekli çalışmalar için önemli bir çözümdür.

SPSS® SERVER

SPSS Server, kurumsal boyutta çalışmalar için tasarlanmış, güvenlik ve yüksek performans,

ölçeklenebilirlik sağlayan sunucu tabanlı bir yazılımdır. Kurumsal bazda bir karar destek yapısı

oluşturmada anahtar bir çözümdür. SPSS Server veri hazırlama ve analizi işlemlerinin daha hızlı

yapılmasını sağlar. Verinin analiz yapan kişinin bilgisayarına kopyalanması ihtiyacını ortadan kaldırır.

SPSS Server’daki yönetimsel kontroller öncelikli kullanıcıların performansının arttırılması ve sunucu

kaynaklarının ilk gelene değil daha fazla ihtiyacı olanlara tahsis edilmesine olanak verir. SPSS Server’da

verinin modellemeye hazırlanması ve raporların oluşturulması için ek özellikler bulunmaktadır. Bu

özellikler:

• Analiz için çekilmeden önce verinin veri tabanı içerisinden sıralanması ve birleştirilmesi,

• SPSS, Clementine veya AnswerTree ile oluşturulan XML modelleri kullanılarak yeni verinin skorlanması,

• SyncSort® kullanarak dinamik optimizasyon, birden fazla işlemci kullanılırken paralel işlem gibi özellikler ile yüksek performans,

• Tahminleyici seçme işlemcisi ile çok miktardaki uygunsuz verinin filtrelenmesi ile modellemeye uygun verinin kullanılması,

• Naive Bayes algoritması kullanılarak her değişkenin bağımsız ve eşit işleme alınması ile durumların sınıflandırma tahmini,

• Ağ trafiğinin azaltılması. Kullanıcıların Data Editor ile bütün veri hazırlama ve analiz işlemlerine izin verilirken veri sözlüklerine erişim haklarının ayarlanabilmesi. Kullanıcılara Output Viewer özelliği ile sonuçları görüntüleme, düzenleme ve kullanma olanağı verilmesi,

• SPSS Batch (SPSS B) ile analitik işlemlerin özellikle sunucu kullanımının en az olduğu zamanlarda, örneğin çalışma saatleri dışında, tekrarlanması olanağı. SPSS B’nin çalışması için aktif bir istemci gerekmemektedir ve sonuçlar HTML, metin, XML formatında alınmaktadır.

SPSS Statistical Services for Microsoft® SQL Server 2005™

SPSS Statistical Services for Microsoft SQL Server 2005, SQL Server 2005 veritabanı

kullanıcılarına SQL Server 2005 ortamında çok sayıda analitik fonksiyonu kullanma olanağı vermektedir.

SPSS Statistical Services, SQL Server 2005 için geliştirilmiş bir analiz çözümüdür. SPSS istatistiksel

analiz yöntemlerinin SQL Server 2005 ile entegrasyonu kuruluşlara pek çok fırsat sunmaktadır.

Bunlardan bazıları:


22

• SPSS prediktif analiz çözümleri ile kurumsal uygulamalar geliştirmek,

• Veritabanı üzerinde gerçekleştirilen analitik uygulamaları daha kolay hale getirerek veritabanı uzmanlarının üretkenliğini arttırmak,

• SPSS’in sunduğu analitik yeteneklerin SQL Server 2005 geliştirme ortamına entegrasyonu ile geliştiricilere daha fazla güç kazandırmak,

• Kuruluş çapında bir karar destek mekanizması ile üretkenliği arttırmak.

SPSS Statistical Services, SPSS analitik fonksiyonlarının SQL Server 2005 ortamında bir dizi

noktadan kullanılmasını sağlamaktadır. Business Intelligence Development Studio: SQL Server

2005 ile SPSS’in sunduğu analitik içeriğin entegre olduğu bir iş zekası platformu oluşturur. SPSS

fonksiyonları “Analysis Services” ve “Integration Services” altından kullanılabilir.

SmartViewer® for Windows®

SmartViewer for Windows, SPSS istatisitiki analiz çözümleri ile oluşturulan raporların, grafiklerin

ve tabloların elektronik ortamda kurum içerisinde paylaşılmasını sağlar. SmartViewer ile kurum

içerisinde aylık satış raporları, pazar araştırma sonuçları, çalışan ve müşteri memnuniyeti anketi

sonuçları kolayca erişilebilir, raporlar üzerinde örneğin satış raporlarının farklı bölgeler için

görüntülenmesi gibi dinamik OLAP işlemleri gerçekleştirilebilir.

SmartViewer for Windows kurumsal bilgi paylaşımı için ideal bir çözümdür.

SPSS® WebApp Framework™

Geçmişte veri analizi gereçleri yalnız analistler tarafından kullanılabilmekte idi. Karar alıcılar

taleplerini analistlere gönderir, sonuçlar için beklerdi. Bu süreç kuruluşun başarısında kritik olan verinin

analiz edilememesi ve etkin olarak karar destek amaçlı kullanılamaması anlamına gelmekte idi. SPSS

WebApp Framework, kullanıcıların yetki seviyesi ve ihtiyaçlarına özel olarak SPSS istatistiki analiz

gereçleri ile geliştirilmiş web uygulamaları sayesinde canlı veri tabanı üzerinden zaman ve mekandan

bağımsız olarak istenen karar destek bazlı bilgiye kolayca erişilmesini sağlar.

SPSS WebApp uygulamaları ince istemcidir ve kullanıcıların tek ihtiyacı bir web tarayıcı ile

internet veya intranettir. Pek çok web tabanlı uygulamada olduğu gibi kullanıcı tarafında bir yazılım

yüklemesi gerektirmez. Kullanıcılar yetki seviyeleri kapsamında, güvenilir bir şekilde, SPSS menülerini

bilmeden analizlerini gerçekleştirebilirler.

SPSS WebApp’de lisanslama kullanıcı modeline göre yapılmaz, bu da kurumsal yapıda analiz

ihtiyaçlarının merkezi bir platform üzerinden, son kullanıcı başına ayrı ayrı yükleme yapılmadan, düşük

bir maliyetle karşılanmasını sağlar. SPSS WebApp standart bir uygulama geliştirme ortamı sunar.


23

CLEMENTINE® Family

Clementine®

SPSS CLEMENTINE, veri madenciliği uygulamaları için geliştirilmiş bütünsel bir görsel modelleme

gerecidir. Veriye kolayca erişme, veriyi modellemeye hazırlama, modelleri hızlı bir şekilde oluşturma,

birden fazla modeli ardışık olarak uygulama ve farklı model sonuçlarını kolayca karşılaştırmalarını sağlar.

CLEMENTINE iş kullanıcılarına elde ettikleri sonuçları diğer iş prosesleri ile kolayca entegre edebilme

olanağı verir, bu sayede kuruluşlar dinamik bir karar destek sistemi oluşturabilirler.

CLEMENTINE görsel çalışma arayüzü, iş kullanıcılarının bilgi ve birikimlerini kullanarak kolayca

proje geliştirmelerine olanak verir. Veri madenciliği çalışmalarının ham veri yığınları içerisinde rastgele

sonuç üretmeye çalışmak olmadığı ispatlanmıştır, iş kullanıcılarının projelere efektif katılımı veri

madenciliği projelerinin başarısında kritik bir faktördür. CLEMENTINE ile modelleme programlama

bilgisine sahip olmayı gerektirmez. CLEMENTINE ile büyük veri setlerine kolayca erişilmekte, kuruluşların

veri sistemlerine yaptıkları yatırım korunmaktadır. SPSS Inc. öngörüsel analizler konusundaki 38 yıllık

birikimi ile CLEMENTINE’ı iş kullanıcılarının ihtiyaçlarına cevap vermek üzere hem istatistik hem de

yapay zeka kökenli algoritmaları içerecek şekilde planlamıştır. CLEMENTINE her türlü veri madenciliği

projesinde kullanılması olası bütün modelleme yöntemlerini içermekte, bu modelleme yöntemlerinin

daha nitelikli sonuçlar elde edilebilmesi amacı ile birbiri ile ardışık olarak kullanımına izin vermektedir.

SPSS CLEMENTINE, açık ve bağımsız bir metod olan CRISP-DM metodunu kullanmaktadır.

(http://www.crisp-dm.org ) CRISP- DM, SPSS Inc., OHRA, NCR , ve Daimler Chrysler tarafından

geliştirilmiş olan açık bir veri madenciliği metodolojidir. CRISP-DM metodu, 200 data mining vendor’ı ve

kuruluşu tarafından desteklenmektedir. Metodolojinin amacı veri madenciliği projelerinin, kullanılan

programdan bağımsız olarak belli bir metodu kullanması; daha hızlı, daha iş odaklı, daha verimli

yürütülebilmesidir. Metodolojiye göre bir Data Mining projesi altı safhadan oluşmaktadır: Business

Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modelling, Evaluation, ve Deployment.

CLEMENTINE’nın yapısı, aşamalar arasındaki gidiş gelişlere izin vermektedir. CLEMENTINE görsel çalışma

arayüzü, CRISP DM metodolojisine göre yapılandırılmıştır ve proje aşamalarının takibi son derece

kolaydır.

SPSS Clementine çözümünde yer alan “Database” kaynak işlemcisi ile ODBC bağlantısı olan

bütün veri tabanlarına erişmek ve bu verileri formatını değiştirmeden doğrudan kullanmak mümkündür.

Ayrıca istendiği takdirde Database Export özelliği ile ODBC bağlantısı olan bütün veri tabanlarına tablo

eklemek veya var olan tabloya değer eklemek şeklinde sonuçların export edilmesi mümkündür.

“Variable File” işlemcisi ile serbest ASCII formatındaki verilere erişim, Fixed File işlemcisi ile fixed ASCII

formatındaki verilere erişim, “Excel File” işlemcisi ile MS Excel formatındaki dosyalara erişim, “SPSS File”

işlemcisi ile SPSS formatındaki dosyalara erişim, “SAS File” işlemcisi ile SAS formatındaki dosyalara

erişim mümkündür. “ .txt” Dosya yapıları desteklenmektedir. “User Input” özelliği ile sentetik veri

http://www.crisp-dm.org/


24

oluşturulabilir veya var olan veri dosyası değiştirilebilir. SPSS Clementine ile birlikte gelen Data Access

Pack, veri tabanlarına erişim için pek çok driver içermektedir.

CLEMENTINE, gelişmiş veri manipülasyonu özelliklerine sahiptir. Farklı veri dosyalarından

istenen verileri alma, farklı yıllara ait farklı tanımlamalara sahip değişkenler içeren dosyaları işleyebilme

ve bunun gibi verinin modelleme öncesi manipülasyonu ile ilgili kayıtlar ve alanlar üzerinde işlem yapma

amaçlı olarak «Select, Merge, Sample, Balance, Sort, Aggregate, Append, Distinct, Type, Filter, Derive,

Filler, Reclassify, Binning, Partition, Transpose, Restructure, SetToFlag, Time Intervals, Field Reorder,

History» işlemcilerini içermektedir.

SPSS Clementine çözümü çok sayıda istatistik kökenli modelleme algoritması ve grafik

içermektedir. SPSS Clementine içerisinde yer alan grafiklerde istatistiksel testlerin uygulanması

çalışmaların niteliğini arttırıcı bir etkendir. İstatistik kökenli modelleme algoritmaları: Regression,

Logistic Regression, PCA/Factor, Two Step Cluster, CRT (Classification and Regression Tree)’dir. Yapay

zeka kökenli modelleme algortimaları ise Neural Network, CHAID, QUEST, KOHONEN NETWORKS,

APRIORI, GRI, CARMA, SEQUENCE yöntemleri bulunmaktadır. Clementine içerisinde yer alan grafiksel

yöntemler: Pasta grafiği, çubuk grafiği, saçılma diyagramı, histogram, dağılım grafiği, kategorik alanlar

arasındaki ilişkileri tespit etmek için web, “directed web” grafikleri, collection (toplama) grafiği, çoklu

saçılma diyagramları, modellerin başarısını değerlendirmek için evaluation grafiği, link (bağlantı) analizi,

tablo ısı haritası (table heat map), splom (matris grafikleri) , paralel koordinat grafiği, harita grafikleri,

Kategorik ısı haritası (Categorical Heat Map), kutu çizimleri, panel grafikleridir. Clementine’da bulunan

SPSS Procedure özelliği ile Clementine içerisinden SPSS for Windows’da yer alan özellikler

çağırılabilmektedir. Böylelikle SPSS for Windows içerisinde yer alan bütün istatistiksel araçlar

Clementine ile kullanılabilmektedir.

Clementine® for iSeries

Clementine farklı platformlarda çalışmaktadır. Clementine for iSeries, IBM® eServer iSeries™

(AS/400®) için geliştirilmiş bir çözümdür.

Text Mining for Clementine®

Text Mining for Clementine, yapısal olmayan, metin şeklindeki verilerdeki temel kavramların,

fikirlerin, ilişkilerin çıkarımını sağlayan, bu çıkarımları yapısal bir formata dönüştürerek öngörü modelleri

oluşturma fırsatı veren bir yazılımdır. Text Mining for Clementine doğrudan SPSS Veri Madenciliği

çözümü Clementine içerisinden kullanılmaktadır. Text Mining for Clementine, bir gigabyte’lık veriyi bir

saat içerisinde %90 ve üstü doğrulukla analiz etmektedir.

Text Mining for Clementine, Hollandaca, İngilizce, Fransızca, İtalyanca, Japonca, İspanyolca,

Almanca dillerini desteklemektedir. Spesifik kavramları tespit etme, kavramları isim, kuruluş, ürün,

lokasyon ve kullanıcı tanımlarına göre isimlendirme, adres, mevduat tipi, telefon numarası, vatandaşlık

numarası gibi dilsel olmayan kavramları çekme özelliklerini sunmaktadır.


25

Web Mining for Clementine®

Web Mining for Clementine, Clementine’nın görsel arayüzü üzerinden web analizlerinin kolayca

yapılmasını sağlamak üzere geliştirilmiş, Clementine ile entegre olarak çalışan bir çözümdür. Web Mining

for Clementine prediktif web analizleri için yeni standart olarak kabul görmektedir. Web mining işlemcisi

web verilerini kolayca analiz etme olanağı vermekte, arka planda NetGenesis teknolojisi

kullanılmaktadır. Web Mining for Clementine, arama mimarisi optimizasyonu, otomatik kullanıcı ve

ziyaret segmentasyonu, web sitesi etkinlikleri ve kullanıcı davranış analizi, ana sayfa etkinlikleri, yapılan

etkinliklerin ardışıklık analizi, eğilim (propensity) analizleri olmak üzere altı ayrı uygulama modülü

içermektedir.

Clementine® Application Templates

CAT’ler uygulama spesifik model kütüphaneleridir. CAT’ler veri madenciliği uzmanları ve sektör

uzmanlarının bilgi birikimleri ile oluşturulmuş çok sayıda modelcik içermektedir. CAT’lerin amacı

sektördeki uygulayıcıların ciddi bir deneyim içeren, önceden hazırlanmış modelcikleri kendi verileri

üzerine kolayca entegre etmesini ve hızlı uygulama geliştirmesini sağlamaktır. CAT’ler SPSS’in

“kullanıcıyı kendi kendine yeter hale getirme” ve kuruluşları “sürekli öğrenen organizasyon” yapısına

giden yolda destekleme ilkesini yansıtmaktadır.

CAT’ler sektör spesifik bilgileri de içeren kullanım klavuzları içermektedir. Clementine Uygulama

Şablonları dört ayrı alanda geliştirilmiştir.

• Telco CAT — telekom sektöründe müşteriyi koruma ve çapraz satış amaçlı veri madenciliği uygulamalarına dair dünya çapında pek çok projede edinilen deneyimlerle hazırlanmış modelleri içermektedir. Modeller CRISP DM veri madenciliği metodolojisinin altı adımını kapsar şekilde hazırlanmıştır.

• CRM CAT — müşterilerin değer segmentleri arasındaki geçişlerin modellenmesi, müşteri kaybı riskinin azaltılması, müşteri karlılığının arttırılması uygulamalarını içeren modeller yer almaktadır.

• Microarray CAT — biyolojik araştırmalarda, hastalıkların genlere göre sınıflandırılması ve tedavi sonuçlarının tahmin edilmesi, biyolojik sınıflandırma kapsamında modelleri içermektedir.

• Fraud CAT – Finansal işlemlerdeki hilekarlıkların tespiti amaçlı modelleri içermektedir.

CLEO

Cleo, uzmanların Clementine ile geliştirdikleri prediktif modellerin Web üzerinden uygulamaya

alınması için geliştirilmiş bir çözümdür. Kullanıcılar model üzerinde bir işlem yapmadan kendilerine özel

hazırlanmış bir arayüz züerinden modelleri uygulayabilmeke, Cleo ile karar alıcılar gerçek zamanlı

skorlama yapmaktadır. Cleo, kullanıcı tarafında bir yükleme gerektirmemektedir.

Cleo’nun skorlama özellikleri:

• In-line scoring: Tek bir kaydın skorlanması

• Batch scoring: Veri tabanı dosyası veya tablosunun tamamının skorlanması,

• Veritabanından eçilen kayıtların skorlanması,


26

Dimensions

Dimensions çözümleri, Dimensions veri modeli üzerine inşa edilmiş, ölçeklenebilir, açık ve

uyarlanabilir küresel, çok kanallı araştırma ve raporlama çözümleridir. Dimensions çözümleri pek çok

analitik veya kurumsal çözüm ile bütenleşik olarak çalışmaktadır. Dimensions çözümleri aynı anda

birden fazla kanaldan (telefon, web, kağıt) ve birden fazla dilde araştırma yapılmasına imkan

vermektedir. Veriler merkezi bir platformda toplanmakta, araştırma sürerken sonuçlar izlenebilmekte,

örneklem kontrol edilebilmekte, yüksek kalitede veri toplanmaktadır. SPSS Dimensions çözümleri ile veri

güvenliği en üst düzeyde sağlanmakta, izinli kişiler dışındakilerin anket verilerine erişimi

engellenmektedir. Anket çalışması devam ederken tek bir tıklama ile verilerin raporlanabilmesi ve rapor

sonuçlarının Microsoft word, Excel, power point veya html formatında otomatik olarak alınabilmesi

araştırmalarda sık karşılaşılan bir sorun olan verinin eskimesi ve araştırma tamamlandıktan sonra

beklenen sonucun alınamaması gibi sorunları engellemektedir. SPSS Dimensions çözümleri kişilerin

araştırmaya farklı kanallardan katılmasına imkan vermektedir. Örneğin çağrı merkezi üzerinden ulaşılan

bir kişi anketi web üzerinden tamamlamayı tercih ettiği takdirde, ankete daha sonra kaldığı yerden web

üzerinden devam edebilmekte, web üzerinden katıldığı ankete ara vermesi gerektiğinde, ankete geri

döndüğünde kendi adına özel bir hoş geldin mesajı ile karşılanmakta ve anketi kaldığı yerden

cevaplamaya devam etmektedir. Araştırma kişilerin sorulara verdikleri cevaplara göre yeni sorulara

yönlendirilmekte, kişilerin anketi kısa sürede tamamlaması sağlanmakta, yanlış veri girişi

engellenmektedir. Dimensions çözümleri pek çok kuruluş tarafından bir erken uyarı sistemi olarak da

kullanılmaktadır. Örneğin bir memnuniyet araştırmasında temel performans göstergeleri tanımlanabilir

ve memnuniyet düzeyi belirlenen kıstaslara göre belirli bir seviyenin altına düştüğünde kurum yetkilisi

bir uyarı veya e-posta ile uyarılabilmekte, memnun olmayan kişilerin profili hakkında bilgi

edinilebilmektedir. Bu kuruluşların doğru zamanda aksiyon almasında kritik bir işleyiş olarak

görülmektedir.

Dimensions çözümleri mrInterview ve mrInterview CATI, mrPaper ve mrScan, mrTranslate,

mrStudio, mrTables, Dimensions Component Pack bileşenlerinden oluşmaktadır.

mrInterview ve mrInterview CATI

mrInterview, araştırmaların bir web browser ile çevrimiçi oluşturulması ve yürütülmesi için

tasarlanmış bir çözümdür. mrInterview CATI ise araştırmaların telefon ile yapılması için tasarlanmıştır.

Web tabanlı araştırmalar pazar, halk, müşteriler ve çalışanlar ile sürekli etkileşimde

bulunulmasını sağladığından her geçen gün biraz daha önemli hale gelmektedir. Araştırmanın kolay ve

hızlı tamamlanması web tabanlı araştırmaları önemli bir veri toplama yöntemi haline getirmiştir. Web

üzerinden hem basit hem de karmaşık anketler kolayca yapılmakta, sonuçlar hızlı bir şekilde

raporlanabilmektedir. mrInterview’da soru formları web tabanlı bir ara yüz ile oluşturulmakta olup

profesyonel sonuçlar almak için uzman olmak gerekmez. mrInterview’da HTML editörleri kullanılarak

tekrar kullanılabilecek şablonlar oluşturulmaktadır. Dimensions script dili yüzlerce yeni özellik

oluşturulabilir. Araştırma birkaç tıklama ile etkin hale getirilebilir ve yetkisi olan bir kişi araştırmayı

web’de yayınlayabilir. Araştırma devam ederken gerekli görülen durumlarda sorular değiştirilebilir.


27

Araştırma sonuçları tablolanır, grafikler oluşturulur ve sonuçlar kuruluş bünyesinde web üzerinden

paylaşılabilir. mrInterview CATI, bilgisayar destekli anket görüşmeleri için profesyonel bir çözümdür.

Telefon ile anketlerdeki yüksek maliyeti azaltmak isteyen kuruluşlar anketleri telefonda başlatmakta ve

isteyenlerin web üzerinden ankete kaldığı yerden devam etmesini önermektedir. mrInterview CATI ile

telefon anketleri birden fazla dilde gerçekleştirilebilir, tek dış arama yapılan bir çağrı merkezi veya çok

sayıda terminal üzerinden çıkış yapılan profesyonel bir çağrı merkezi üzerinden araştırmanızı

yapabilirisiniz. mrInterview CATI güvenlik ve örneklem yönetiminde, örneklem kullanımı ve randevu

yönetimi, anketörün verimliliği gibi önemli özellikler sunmaktadır.

mrPaper ve mrScan

Kağıt üzerinde anketlere her zaman ihtiyaç duyulmaktadır. mrPaper kağıt üzerinde anketlerin

profesyonel olarak yapılması için tasarlanmış bir çözümdür. mrPaper ile kağıt ortamında anketler

kolayca oluşturulur. mrPaper’ın Microsoft Word üzerinde ek bir menü üzerinden çalışma özelliği

mükemmel anket tasarım özelliklerinin herkesin aşina olduğu bir ara yüz üzerinden kolayca

kullanılmasına imkan vermektedir. mrPaper, SPSS Paper Survey çözümlerinin bir parçasıdır, oluşturulan

sorular mr Translate ile farklı dillere çevrilebilir ve mrScan ile anketin taranması için gerekli işlemler

otomatik hale getirilir ve sonuçlar hızlı ve kaliteli bir biçimde bilgisayar ortamına aktarılır.

mrTables

Araştırma sonuçlarının çevrimiçi paylaşımı için tasarlanmıştır. Eğilimler, görüşler ve tutumlar

sürekli değiştiği günümüz ekonomisinde ve toplumunda araştırma sonuçlarının günlerce beklenmeden,

araştırma ile eş zamanlı olarak görüntülenmesi ve paylaşılması son derece kritiktir. mrTables Web

broser ile araştırma sonuçlarına dair tabloların çevrimiçi yayınlanmasını sağlar. Farklı formatlarda ve

farklı dillerdeki veriyi kolayca tablolar ve raporları Excel veya bilinen raporlama uygulamalarında

yayınlama imkanı verir. mrTables ile verinizdeki modelleri çapraz tablolar ile bulabilir, sürükle bırak

özelliği ile kişisel tablolar oluşturabilir, yeni değişkenler oluşturmadan mevcut değişken özelliklerini

tanımlayabilirsiniz.

mrStudio

mrStudio veri yönetimi işlemlerini otomatik hale getirmeyi sağlayan bir çözümdür. Hiç kimse

aynı işi tekrar yapmayı istemez, fakat araştırma script’leri her veri manipülasyon işleminde tekrar

yazılır. mrStudio nun güçlü Dimensions script teknolojisi veri kaynakları ve üçüncü parti uygulamalar ile

çalışmaları kapsayan tek bir iş planı oluşturmanızı sağlar. mrStudio Interview ve mrStudio Tables ile

araştırma tasarımı, araştırma verilerinin toplanması ve araştırma sonuçlarının tablo olarak yayınlanması

için profesyonel bir yapı elde edilir. mrStudio; değişkenlerin filtrelenmesi, verinin temizlenmesi,

geçerlenmesi ve ağırlıklandırılması, tek bir veri kaynağından birden fazla veri dosyasının transfer

edilmesi, veri transfer zamanlamasının yönetilmesi, raporların ve veri özetlerinin alınması gibi işlemler

otomatik hale getirilir.


28

mrTranslate

Anketlerin çevirisi oldukça vakit alıcı bir işlemdir. mrTranslate özellikle araştırmacıların ihtiyacına

cevap vermek üzere tasarlanmıştır. mrTranslate ile araştırmaların farklı dile çevrilmesi daha kısa sürede

ve daha az çaba ile sağlanmakta, araştırma daha hızlı yürütülmektedir.

Dimensions Component Pack

Dimensions Component Pack, Dimensions platformunun bir bileşenidir. Bütün Dimensions

çözümleri birbiri ile entegre olarak çalışmaktadır. Büyük ve karmaşık projelerde veri yönetimi güçlü bir

sunucu üzerinden yapılmak istendiğinde, karmaşık veya tekrarlanan işlemler otomatikman yapılmak

istendiğinde, bir grup çalışan için bir dizi işlemin otomatik hale getirilmesinde Dimensions Component

Pack kullanılır. Dimensions Component Pack, mrStudio’nun veri yönetimi için kullanılan script

özelliklerini içerir. Dimensions Component Pack ile sunucuda temizleme, geçerleme, örneklem verisinin

aktarılması ve durum verisinin raporlanması gibi veri dönüştürme işlemleri yönetilebilir; yeni aktarım

tabloları oluşturulabilir; veri ağırlıklandırılabilir; script işlemleri çalıştırılabilir.

Dimensions Development Library

Dimensions Development Library (DDL); Dimnesions çözümleri ile çalışmak için gerekli

enformasyonu içerir. Kod geliştiriciler, otomatik araştırma süreci oluştururken, Dimensions

teknolojisinden faydalanmak isteyen yazılım geliştiriciler ve Dimnesions teknolojisini daha iyi anlamak

isteyen herkes Dimensions Development Library’den faydalanabilir.

DDL makaleleri, kullanım kılavuzlarını, programcılar için referans materyallerini, kaynak kodlarını

içerir. Yeni başlayanların ve uzman kullanıcıların faydalanabileceği örnek uygulamaları içerir.

Dimensions Data Model

Araştırma yazılımlarının verilerine genellikle çok az yazılım erişebilir. Dimensions Data Model,

veri saklama ile araştırma sürecinin diğer işlemlerini ayıran bir veri depolama mimarisidir. Dimensions

Data Model ile SPSS veya bir başka yazılım ile toplanmış veriye erişebilir, araştırma süreci devam

ederken sorulara dokunmadan yazıları başka dile tercüme edebilir, farklı veri formatları ile

çalışabilirsiniz.


29

SPSS Predictive Enterprise Services SPSS Predictive Enterprise Services, kuruluş bünyesindeki iş süreçleri ile ilgili analitik işlemlerin

ve öngörüsel modellerin hizmet odaklı bir mimaride yönetilmesini sağlar. Clementine veri madenciliği

çözümünün hızlı model geliştirme ve modelleri uygulamaya alma yetenekleri, daha rahat uygulanabilen

prediktif analitik çözümler oluşturmada kullanılmaktadır. Prediktif modellerin merkezi hale getirilmesi ve

düzenlenmesi için bütünleşik bir yöntem sunmaktadır. SPSS Syntax ve output dosyalarının yönetimi için

SPSS Adapter for Predictive Enterprise Services kullanılmaktadır. SPSS Adapter merkezi veri tabanı ile

entegre olmakta, SPSS objelerinin diğer uygulamalarda kullanıcılar tarafından paylaşılmasını

sağlamaktadır. SPSS Predictive Enterprise Services 3 temel yönetim modülünden oluşmaktadır:

Predictive Enterprise Repository—Analitik modellerin merkezileştirilmesi

Predictive Enterprise Manager—Analitik sürecin otomatik hale getirilmesi

Predictive Enterprise Administrator— IT yönetiminin uzaktan yapılması

PredictiveCallCenter

Müşteriler özel bir ihtiyaçları veya şikayetleri olduğunda çağrı merkezini ararlar. Bu çağrılar bazı

durumlarda getirisi yüksek müşterinizi koruyabilmeniz için son şanstır. Çoğu zaman müşteri

memnuniyetini sağlama ve müşteri karlılığını arttırmak için iyi bir şanstır. PredictiveCallCenter mevcut

çağrı merkeziniz üzerinde çalışır ve çağrı merkezine gelen aramaları satış fırsatına dönüştürülmesini

sağlar.

PredictiveMarketing

PredictiveMarketing doğru zamanda doğru müşteriye doğru teklifin yapılmasını sağlar.

PredictiveMarketing, bir müşterinin kabul edebileceği getirisi en yüksek öneri veya kampanyayı belirler.

PredictiveMarketing, pazarlama giderlerinin %25 ila %40 azaltılmasını, kampanya cevap oranlarının iki

kat artmasını, gelirlerin bütçe üzerinde bir artış olmaksızın %20 ila %50 oranında arttırılmasını

sağlamaktadır.

PredictiveClaims

PredictiveClaims, talep işleme sürelerinin ve maliyetlerinin azalmasını, sigorta poliçesi üzerinden

yapılacak ödemelerin süresinin azaltılmasını sağlar. PredictiveClaims, talep hilekarlığı ile etkin mücadele

sağlar. PredictiveClaims ile sigorta şirketleri şüpheli durumları başvuru anında belirleyebilir, araştırma

biriminin bu durumlara odaklanarak daha etkin çalışmasına imkan verir. Resmi kanallar, sigortacıların

merkezi veri sistemi gibi birden fazla kaynaktan gelen veriyi birleştirir ve analiz eder.


30

ShowCase® Suite from SPSS ShowCase® çözümleri, IBM® eServer™ iSeries™ (AS/400®) platformunu kullanmakta olan

kuruluşların verilerinden daha kolay ve hızlı faydalanmalarını sağlamak üzere geliştirilmiştir. ShowCase

çözüm ailesi ShowCase® Query, ShowCase® Report Writer, ShowCase® Enterprise Reporting,

ShowCase® Essbase, ShowCase® Analyzer, ShowCase® Warehouse Builder, ShowCase® Warehouse

Manager modüllerinden oluşmaktadır.

Showcase çözümleri, Clementine for İ Series ile birlikte kullanıldığında ® eServer™ iSeries™

(AS/400®) platformunu tercih eden kuruluşlar üst seviyede bir karar destek mekanizmasına

kavuşmaktadır.


31

DİĞER SPSS ÇÖZÜMLERİ

AMOS

Yapısal eşitlik modelleme (SEM) amaçlı kullanılan, diğer SPSS çözümlerinden bağımsız çalışan

bir çözümdür. Bilinen çok boyutlu analizlerde yer alan yöntemlerden daha fazlasını içermektedir.

Durumsal ve davranışsal modeller ile karmaşık ilişkilerin nitelikli analizini sağlamakta, bir nümerik

değişkenin diğer bir nümerik değişkeni tahmin etmede kullanılmasına olanak vermektedir.

SPSS Text Analysis for Surveys

Araştırmalarınızda açık uçlu soruların cevaplarının kategorize edilmesini sağlayan, dil bilimi

yöntemlerini kullanan bir çözümdür.

SPSS Data Entry

Masaüstü veya sunucu tabanlı bir veri giriş sistemidir. Data Entry çözümleri SPSS for Windows

çözümleri ile kolay bütünleşmektedir.

AnswerTree

Verinizdeki segmentleri keşfetmenizi sağlayan dört ayrı karar ağacı algoritması içeren, tek başına kullanılan bir

çözümdür.

SamplePower

Araştırma öncesinde örneklem büyüklüğünün doğru olarak belirlenmesi için tasarlanmış bir çözümdür.

DecisionTime & WhatIf?

İş kullanıcılarının zamana bağlı tahminleri kolayca yapmalarını sağlayan, zamana bağlı tahmin modeli üzerinden

senaryolar oluşturularak en uygun kararın alınmasını sağlayan iki çözümdür.

SPSS İle Kazananlar ☺

SPSS İLE KAZANANLAR

FİNANS ve SİGORTA SEKTÖRÜ

Fortis, Türkiye

Fortis, bankacılık ve sigorta konusunda çalışan uluslararası bir finansal hizmetler kuruluşudur. Benelüx ülkelerindeki lider konumundan güç alan Fortis, Avrupa çapında uluslararası faaliyet gösteren kurumlara yaygın ağı ile hizmet sunar. Avrupa ve Asya’daki gelişen pazarlarda bankacılık ve sigorta ekspertizini başarıyla birleştirerek sunan Fortis aynı zamanda İspanya ve Portekiz’deki “bancassurance” pazarında lider konumdadır.

Avrupa’daki en büyük 20 finansal kurum arasında bulunan Fortis 31 milyar € pazar değerine sahiptir, 44 ülkede faaliyettedir ve 56,000 çalışana sahiptir.

Büyüyen pazarlar için stratejisi doğrultusunda Fortis 2005 yılı Temmuz ayında Türkiye’nin yedinci büyük özel bankası olan Dışbank’ı satın aldı ve Kasım ayında Fortis Türkiye adını duyurdu.

Fortis, bireysel müşteri ilişki yönetim (CRM) takımını bankanın öngördüğü potansiyel kitleden maksimum faydayı sağlayacak şekilde duyuru kampanyasını hazırlamakla görevlendirdi. Başarılı olabilmek için Fortis Türkiye’nin her müşteriye şubeleri, internet bankacılığı ve çağrı merkezi kanallarıyla “sonraki en iyi ürünü” önermesi gerekiyordu. Bu, paralel projeler dolayısıyla zaman kıstı olan zor ve karmaşık bir görevdi.

CRM takımı “Fortis’in size bir teklifi var” adında bir kampanya yaratan çok yönlü bir proje planı hazırladı. İşin analitk kalbine yerleştirmek üzere Fortis Clementine’da karar kıldı. Pazarlama veri ambarındaki verileri analiz etmek için firma Clementine’ın segmentasyon ve en iyi sepet modelleme yeteneklerini kullandı.

Fortis içeride geliştirilmiş olan mevcut kampanya yönetim aracının sürümünü yüksellti ve böylece erişim noktasından bağımsız olarak müşterilerden gelen temaslar vesilesiyle tekliflerini sunabilir hale geldi. Günlük değerlendirme ve güncellemeleri sağlayan bir online süreç de tasarlayan Fortis, tüm kanalların birlite çalışabilmesini ve çakışmaların önlenmesini güvence altına aldı.

Sonuç olarak:

1.7 milyondan fazla müşterisi için segmentasyon ve en iyi sepet çalışmalarını kullanarak “sonraki en iyi ürünleri” belirledi,

alternatif kanallardan bankaya erişen belirli bir müşteri için en yüksek kabul görme olasılığı olan ürün veya hizmeti önerdi,

bir teklife verilen müşteri yanıtlarının herbirini ve mevcut ürün gamındaki herhangi değişikliği bir sonraki teklifi hazırlamak için kullanmayı aynı gün içinde başardı

yatırım ürünleri, krediler ve banka kasası gibi 16 farklı ürün için teklif kabul oranı olarak ilk ayda %16 ortalamayı yakaladı. müşteri ilişki yöneticilerini artık belirli bir müşteri için en iyi teklifin ne olacağını tahmin etmekten kurtararak zaman ve efor kazandırdı

Analitik işlemler ve operasyonel CRM yetenekleri barındıran “Fortis’in size bir teklifi var” projesinde Clementine temeli oluşturdu. Bireysel CRM takımı Clementine’ı:

gelir tahmini,

müşteri segmentasyonu,

en iyi sepet modelleme,

SPSS Türkiye

32


her müşteri için “sonraki en iyi ürün” seçimi,

teklif listelerinin günlük üretimi (listelerin kanallarda kullanımını gösterir şekilde ve online kampanya yönetimine bağlı olarak),

amacıyla kullandı. Yukarıda belirtilen her işlem, tamamlanması hatırı sayılır zaman alacak başlı başına birer proje olabilirdi. Fortis, sadece analitik yeteneklere odaklanan profesyönellerce bazen gözardı edilen Clementine’ın “vizyon bütünlüğü”’nün güçlü olduğunu tecrübe etti.

Fortis, tüm işleri 2,5 aydan kısa sürede tamamladı. “Dışbank”’ın “Fortis” olduğu 28 Kasım 2005 gününde üç kanalda da her müşteri için teklif hazırdı. İlk ayda %16 kabul oranı yakaladı

Bankanın teklifleri bugün Clementine aracılığıyla günlük olarak güncellenmektedir. Banakat üç kanaldan erişen 61,442 müşteriye 91,603 teklif

yapıldı. Banka, daha il ayda 16 farklı ürün için %16 kabul oranı yakaladı.

Böyle bir projede analitk yetenekler zorunluluktur. Banka, K-means, TwoStep, Kohonen Networks, Apriori ve GRI gibi algortmalardan yararlanırken bu analitik yetenekleri Clementine sağladı.

Fortis Türkiye CRM yöneticisi Kadir Karakurum “Analitik modelleri başka vendor’lardan edinmek ve

analizi tamamlamak mümkün olabilirdi. Ancak bizimki gibi bir projeyi Clementine’ın amaca

doğrudan ulaşatıran “stream“ yapısı olmadan uygulamak ve yürütmek elverişli olmazdı“.

LLOYDS TSB, İngiltere

Lloyds TSB, Lloyds Group’un bir parçası olup İngiltere’nin lider finansal hizmetler kuruluşlarındandır. İngiltere’de finansal hizmetler ve bankacılık alanında detaylı iş olanakları sağlar. 1999 yılının sonunda toplam grup serveti £176 ($250) milyar idi ve 76.000 üzerinde çalışanı vardı.

Kredi kartlarındaki hilekarlık artışı yüzünden, Lloyds TSB, yüksek maddi kayıplarla tanışmış var olan operasyonel sistemler sorunun tespiti ve çözümünde başarısız olmuştur.

Bankanın hilekarlık departmanı içinde veri analizine dayalı hilekarlık tespiti yapacak bir grup kurulmuştur. Hilekarlık tespitinde ana konu, gerçek ve hileli harcama arasındaki ayrımı yapmaktır. Bu da samanlıkta iğne aramak gibidir. Hilekarlık, yapılan toplam işin küçük bir bölümü olmasına rağmen büyük maliyetlere sebep olmaktadır.

Lloyds TSB, 5:1 ‘den daha kötü olmayan yanlış/olumlu oranını, hilekarlıkların en az % 65’îni tanımlayarak bir hedef belirledi. Başka bir deyişle, en az bir tanesi hileli olacak başvuruların her 6 işlemi için yolu kesildi.

Çözüm için “SPSS Veri Madenciliği” çözümü Clementine seçildi. Yazılım seçiminde en önemli unsur var olan yatırımların korunması, veri kaynaklarına kolay erişim ve veriyi doğrudan kaynağından kullanabilmesi, kullanım kolaylığı ve model kütüphanesinin zengin olması idi. Analiz takımından yalnızca bir çalışanın SPSS ile tecrübesi olmasına karşın, diğer analistler de model geliştirmede etkin rol aldılar.

Hilekarlık Strateji Geliştirme Başkanı David Cooper, “2 hafta içinde 24 öngörüsel (prediktif) model kurarak tahmini yıllık tasarruflarının £2,5 ($3,5) milyonun üzerinde olduğunu ifade etmiştir.

PROVIDENT FINANS, İngiltere

Provident Finans, İngiltere’nin ev kredileri konusunda önde gelen finans şirketlerinden birisidir. Uygulama aşamasında verilen kredi iadeleri, aylık bazda Provident Finans temsilcileri tarafından adreslerden toplanmaktadır. Bu sistem içerisinde ortaya çıkan hilekarlıkların belirlenmesi Provident için önemli bir konu haline gelmiştir.

SPSS çözümlerinin kullanılması ile, temsilciler ve müşteriler tarafından yaratılan hilekarlıkların sıklığı ve büyüklüğü azalmış, hilekarlığın önceden teşhisi ile para kaybı azalmış, araştırmacıların verimliliği artmış, suç ve suçluların ortaya çıkartılma oranı artmıştır.

SPSS Türkiye

33


Provident Bireysel Krediler bölümü - PPC, SPSS kullanarak Sybase veritabanı üzerindeki 10 milyon müşterisi ile ilgili kayıtları incelemiştir. PPC, SPSS çözümleri ile HP UNIX sistemi üzerinde duran bu kayıtlar üzerinde “neural network” ve “lojistik regresyon” modelleri geliştirmiştir.

Hilekarlık Takibi ve Güvenlik birim yöneticisi Paul Wilkonson Smith; “profesyonel soruşturma ekibimizin iş bilgisi ile SPSS Clementine çözümünün modelleme yeteneklerini kullanarak, kısa zamanda hilekarlık teşebbüslerinin %80’ini tespit edebilir hale geldik” demektedir.

Paul Wilkonson Smith “Hilekarlık profilleri çok sık olarak değişmektedir. SPSS ve Clementine çok hızlı model geliştirmemizi sağlamakta ve değişen profil ve durumları en hızlı şekilde belirlememizi sağlamaktadır” demektedir.

HSBC BANK, Amerika

HSBC USA, Global HSBC’nin Amerika New York kolu olup tüm ülkeye yayılmış 380 şubesi ile 1.4 milyon müşterisine hizmet vermektedir. 35 milyar USD’lık bütçesi ile hem bireysel hem de kurumsal işlemleri bulunmaktadır.

HSBC USA, ürünlerini yeni ve mevcut müşterilerine aynı pazarlama aktiviteleri ile duyuruyordu. Bunu yaparken de pazar araştırma şirketlerinden alınmış ve müşterileri yalnızca bulundukları coğrafya ve gelirlerine göre segmente eden verileri kullanıyordu.

Yabancı bir banka olarak, yaygın şube ağı bulunan ulusal bankalar ile rekabet halinde olan banka bir yandan mevcut müşterileri elde tutma, yeni müşteriler kazanma amacı ile etkin pazarlama stratejileri uygulama diğer yandan maliyetleri kontrol altında tutabilme sorunu ile karşı karşıya kalmıştır. Bankanın en önemli üç temel ihtiyacı:

• Mevcut müşteriler ile ilişkileri daha iyi hale getirmek, • Pazarlama maliyetlerini düşürmek, • Etkili pazarlama kampanyaları yapmak,

olarak belirlenmiştir.

HSBC USA, SPSS Clementine veri madenciliği çözümü ile geliştirdiği modeller sayesinde çapraz satış ve müşteri karlılığını arttırmaya odaklandı. Portföyündeki her ürün için en karlı müşteri grubunun özelliklerini belirleyerek gerçekleştirdiği müşteri odaklı kampanyalar ile müşteri karlılığını arttırdı, pazarlama maliyetlerini minimize etti. SPSS’in kullanım kolaylığı ve banka içerisindeki kadro ile proje geliştirebilme yetkinliği sayesinde karar vericilere sunulabilecek proje sayısı arttı ve proje süreleri kısaldı. Bu sayede kurum “kurum zekası” edindi ve şu sonuçları elde etti:

• Müşteri ihtiyaçları tanımlanabildi ve bu sayede satışları %50 arttı. • Pazarlama maliyetlerinde %30 azalma sağlandı. • Bankanın öğrenen organizasyon olması sayesinde gerçek zamanlı pazarlama stratejilerini

geliştirme ve uygulama yeteneği kazanıldı.

HSBC USA Müşteri Kazanma ve Araştırma Bölüm Müdürü şunları ifade etmiştir: “Bu tarz bir dışarıdan-alınmış segmentasyon çalışması, yeni bir alanda yeni bir işe başlamak için iyi olabilir. Ancak bizler şunu fark ettik ki, elimizde 1.4 milyon müşterimizin satın alma ihtiyaç ve alışkanlıklarını belirleyebileceğimiz datalar zaten mevcut ve bu dışarıdan alınan bir genel segmantasyon bilgisinden çok daha kıymetli. Böylece tek yapmamız gereken şeyin elimizdeki veriyi bilgiye dönüştürmek (knowledge discovery) yani bir veri madenciliği çalışması olduğunu ve böylece müşterilerin ne zaman, neye ihtiyaç duyarak ne satın aldığını belirleyebileceğimizi düşündük. Prediktif analizler sayesinde doğru zamanda, doğru insana, doğru ürünü önerme kabiliyetini edindik. Bize bu gücü ve yeteneği kazandıran da SPSS oldu”

MARKET ADVANTAGE ve FIRST UNION CORP.

Ülkesinin 6. büyük bankası olan First Union Corp., performans ve ürün edinme (yeni ürün yaratma) maliyetlerini ölçmek istedi. Ve eğer maliyeti daha düşük olan satış kanalları yaratabilirse de müşterilerini bu kanallara kaydırmak istedi. Bankanın Market Advantege firmasından beklentisi, daha düşük maliyetli fakat müşterinin ihtiyaçlarını daha iyi karşılayan ürün ve dağıtım kanalları bulmak ve keskin rekabetin yaşandığı pazarda First Union Bankasının başarısını garantilemekti.

SPSS Türkiye

34


Market Advantage firması hem kendi karar destek yazılımlarını hem de SPSS çözümlerini kullanarak First Union Bankasının 9 iş kanalı üzerinde pazar araştırması yaptı. Araştırma ve değerlendirmeler sonucunda banka yöneticileri müşteriyi daha iyi tatmin eden ve maliyeti daha düşük ürün ve dağıtım kanallarına sahip olmanın yollarını anladılar.

Market Advantage ve First Union SPSS Çözümleri ile şu sonuçları elde etti:

• Yeni müşteri profilleri tanımlandı. • Müşteri ihtiyaçlarını daha iyi karşılayan, daha düşük maliyetli yeni ürün ve dağıtım kanalları

belirlendi. • Ürün ve satış-dağıtım kanalları yeniden yapılandırıldı.

BANCO ESPÍRITO SANTO (BES), Portekiz

Global Pazar kavramının hayata geçmesi ve gelişen teknoloji sonucunda banka endüstrisi radikal bir değişimle keskin bir rekabet yaşamaya başladı. Müşteri beklentileri ve kıyaslama imkanı çoğaldı. Banka elindeki müşterileri, kayda değer bir oran artışı ile kaybetmeye başladı.

Bankanın müşteri database’indeki işlem sayıları her gün küçülüyordu. Bu küçülme yaşanıyorken rakip bankalar pazara her gün yeni ürün sokuyorlardı.

SPSS’in veri madenciliği çözümleri sayesinde, BES kendisi ile çalışmayı bırakmaya meyilli müşteri profilini tanımlayabildi. Jorge Portugal ve onun stratejik planlama ekibi, bu müşteri profilini canlı tutan ve kaybetmeden önce geri kazanmaya ve müşteriyi memnun etmeye yönelik modeller geliştirdiler. Bu sayede şu sonuçları elde ettiler:

• Müşterinin hareketlerinden fayda yaratma kabiliyeti edindiler. • Müşteri kaybını %15-20 azalttılar. • Karlılıklarını %10-20 arttırdılar.

Her müşterinin “aynı” olmadığı ve segmente edilmiş pazarlamanın faydalarını öğrendiler.

WINTERTHUR INSURANCE, İspanya

%90’ı bozuk olan veri üzerinde Clementine veri madenciliği çözümü ile oluşturulan modeller doğrultusunda “kimler bizimle çalışmayı bırakabilir?” sorusunun cevabı aranmıştır.

Winterthur Sigorta, İspanya’da 1 milyondan fazla müşterisi olan ulusal pazarın lideri durumunda bir sigorta şirketidir. Her yıl müşterilerinden ortalama 130.000’i poliçesini iptal etmesi nedeni ile çözüm arayışına girmiştir. Hem kazanç sürekliliğinin bozulması, hem de yeni müşteri edinme maliyetlerinin fazla oluşu sebebi ile kayıp müşteri kuruluşun en büyük problemi olmuştur. Winterthur “hangi müşterilerinin ve neden” kendilerini bırakacağını önceden tahmin etme amacı ile SPSS Veri Madenciliği Çözümü Clementine’ı seçmiştir.

Clementine veri madenciliği çözümü ile örnek veri seti üzerinde geliştirilen modeller, verinin tamamına uygulandığı zaman tahmin edilen müşteri modelinin gerçeğe tamamen uyduğu görülmüştür. Kullanım kolaylığı, kurum içinde proje geliştirebilme yeteneği ve teknik bilgiye ihtiyaç yaratmayan görsel arayüzü sayesinde Clementine ile başarılı projeler gerçekleştirilmiştir ve şu sonuçlar elde edilmiştir:

• Müşteri kaybı minimize edildi. • Karlılık arttırıldı. • Yeni müşteri kazanma maliyetleri azaltıldı.

CORONA DIRECT, Belçika

1931 yılında kurulan Corona Direct, Belçika’nın en büyük ikinci direkt sigorta şirketidir. 150 çalışanıyla 2002 yılında $25,8 milyon gelir elde etmiştir. Şirket müşterilerine araba, eşya sigortası ve kiralama işlemleri gibi hizmetler sunmaktadır.

Corona Direct, müşterilerine 4 kanal aracılığıyla pazarlama yapmaktadır.

• Doğrudan Pazarlama

SPSS Türkiye

35


• Çağrı Merkezi • Web Sitesi • Yakın müşterilere yazışma yöntemi

Corona Direct’in hızlı büyümesinde direkt pazarlama kampanyaları önemli rol oynamıştır. Kuruma yeni müşteriler kazandırmak amaçlı uygun fiyatlar önererek bu konuda başarı kazanmıştır. Devam etmekte olan büyüme seviyesini güçlendirmek için, düşük maliyetli müşteri kazanmak amaçlı kampanyalar gerçekleştirmeye ihtiyacı olan Corona Direct, bu kampanyaların düşük maliyetli olması ve geri dönüşünün yüksek olmasını amaçlamıştır.

Corona Direct, SPSS ile gerçekleştirdikleri projeler ile odaklı ve yüksek getirili pazarlama kampanyaları gerçekleştirmiştir. SPSS ile kampanyalara cevap verecek olan müşterileri ve karmaşık olan kazanç-maliyet analizlerini gerçekleştirmiş, kazanç sınırlarına karşı büyüme hedeflerini dengelemişlerdir.

Cevap veren ve beklenen kazanç olasılığı üzerine odaklanan Corona Direct, büyüme potansiyeli sağlamıştır.

Sonuç olarak Corona Direct SPSS ile kazançlı kampanyalar gerçekleştirmiş ve kampanya maliyetlerini ilk yıl gelirleri ile kapatarak şirketin büyüme stratejisini güçlendirmiştir. Corona Direct;

• Kampanya maliyetleri % 30 düşürüldü • Uzun-zamanlı müşteri kazancı % 20 arttırdı • Ürün satışları anlamlı bir şekilde arttı. • Altı ay içinde yatırım maliyeti çıkarıldı.

Ticari Direktör Philippe Neyt konu ile ilgili olarak şunları ifade etmiştir: “İki yıl önce yıllık posta gönderme miktarımız dört milyon adetti ve adet fiyatı $0.50 idi. Devam etmekte olan müşteri adayına posta gönderme işlemini azaltmak konusunda strateji geliştirmeye karar verdik ve isteklerimizi gerçekleştirecek bir yazılım aramaya başladık. SPSS ile gerçekleştirilen modellemelerden sonra doğru müşteri adaylarına postalama ile, maliyeti % 30 düşürdük.

SPSS beklentilerimizi aştı. Elde ettiğimiz sonuçlar, peş peşe posta kampanyaları deneme aşaması esnasında çok iyiydi. Bu Corona Direct için sadece başlangıçtı. Başarımızın çapraz-satış ile daha yükseleceğine emindik, veri tabanı yöneticileri yazılım analizleriyle daha fazla tecrübe kazandıkları gibi, müşteri ihtiyaçları bilgisine daha zengin bilgi üzerine modeller kurarak ulaştılar. Ek olarak veri ve çapraz-satışı geliştirerek %50 ve daha fazla başarı bekliyoruz.

SPSS kullanmak müşterilerimizi ve pazarlama fırsatlarını daha iyi anlayarak büyüme ve kazanç kavramları konusunda rekabeti gerçekleştirmemize olanak sağladı

Bu büyümenin anahtarı her bir müşteri ve müşteri adaylarının ihtiyaç ve kazançlarını önceden tahmin etmektir. Bununla birlikte bir kazanılabilir kazanç stratejisi yaratmak sadece ilk adımdır. Biz SPSS ile başarı oranımızı %50 ve daha fazla hedeflenen çapraz satış ve müşteriyi tutma stratejisi bekliyoruz.

Corona Direct SPSS ile PredictiveCallCenter uygulamasına geçmeyi, çağrı merkezlerinde çapraz satışı arttırmak ve değerli müşterileri üzerine odaklanarak kazançlı müşterileri elde tutma kampanyaları yaratmayı hedeflemektedir.

Corona Direct, aynı zamanda SPSS ile PredictiveFraud uygulamasını kullanmayı da planlıyor. Tarihi veriler üzerinden analizler, modellemeler ve prediktif analizleri uygulayarak, kuruma hilekarlıkları tespit ederek, haksız şekilde iddia edilen ödeme şeklindeki hilekarlık maliyetlerini düşürüp kazancı yükseltmeyi hedeflemektedir.

HIGHMARK BLUE CROSS BLUE SHIELD, Amerika

Highmark Blue Cross Blue Shield Sigorta şirketi artan rekabet baskısı altında müşteri hizmetlerini geliştirmeyi amaçlıyordu. Çözüm ise milyonlarca müşteri verisinin karar yapıcı bilgiye çevirmek olarak belirlendi.

SPSS Türkiye

36


Amerika’nın en büyük 8. Sağlık Sigortası Şirketinden biri olan Highmark Blue Cross Blue Shield’in milyonlarca üyesi bulunmaktadır. Bu çok büyük oranlardaki müşteri verisinin yönetimini Highmark müşteri verisi içindeki gizli bilgileri açığa çıkararak çok değerli pazarlama kazancına çevirdi.

SPSS çözümleri ile şirket şunları elde etti:

• Bulunan piyasaların genişletilmesi • Servis gelişimini planlamak için karakteristiklerin tanımlanması • Verimi arttırmak için veri analizlerinin otomasyona geçirilmesi

Üst düzey bir yetkili konu ile ilgili olarak şunu ifade etti, “SPSS, piyasayı tanımlayarak bizim müşterilerimize daha iyi hizmet vermemize olanak sağlıyor.”

SPSS Türkiye

37


PERAKENDE SEKTÖRÜ

HALFORDS MARKETLER ZİNCİRİ, İngiltere

Halford, kapsamlı büyüme planı çalışmaları sürerken yeni mağazalar açmak için en elverişli bölge ve yerlerin neresi olacağı sorusuna en doğru cevabı almak, doğru yatırım planlaması yapabilmek amacı ile Clementine veri madenciliği çözümünü kullanma kararı almıştır. Halford, veri madenciliği çalışmaları sayesinde mağazaların başarısını doğru olarak tahmin edebilmiştir.

Ingiltere’de otomobil yedek parça mağazalar zinciri olarak faaliyet gösteren Halford için satın alma davranışlarındaki değişimler son derece önemliydi. Faaliyet alanlarına dair iş hacmi tüketici trend’lerine göre değişim gösterdiği ve tüketiciler merkez mağazalardan şehir dışı mağazalara doğru kaymaya başladığından potansiyel yeni mağazaları belirlerken doğru gelir tahmini yapabilmeleri gerekiyordu. Yeni açılacak mağazaların başarısı açısından bu önemli bir iş problemi idi.

Halford ilk olarak geçmiş satış değerlerini ve mağaza profil verilerini içeren veritabanı üzerinde çalışmaya başladı. Rastgele örneklem yöntemi ile 150 tane mağaza seçildi, önceki yıllara ait ardışık 2 yıllık satış verisi, mağaza yeri ile ilgili anket verileri, mağazaya dair spesifik veriler, her bir mağazanın bulunduğu bölgenin demografik özelliklerini gösteren nüfus sayımı verisi birleştirildi. Halford, SPSS Clementine veri madenciliği çözümünü kullanarak mağazanın cirosunu tahmin etme amaçlı bir model geliştirdi. Geliştirilen model var olan bir mağaza verisi üzerinde test edildi. Halford geliştirdiği modeli daha önce bir danışmanlık firması tarafından geliştirilen regresyon modelinin sonuçları ile de karşılaştırdı. Halford Yönetimi geliştirilen modeli mağaza performanslarındaki değişim nedenlerini anlamada ve karlılığı yüksek olacak yeni mağaza yerleri belirlemede kullandı ve başarısını garantiledi.

SOFMAP COMPANY, Japonya

Japonya’da en büyük kişisel bilgisayar ve yazılım perakendecisi olan Sofmap’in ülke çapında 40 mağazası bulunmaktadır. Sofmap yöneticileri müşterilerinin bir çoğunun donanım ve yazılım alım kararlarında zorlandığını, bunun online satışları engellediğini düşünmektedir.

Sofmap, SPSS Clementine’ı online kayıt esnasında sisteme girilen verileri ve veritabanındaki işlem verileri üzerinden müşteri profiline uygun ürünleri öneren bir alt yapı oluşturmada kullandı. Sonuç olarak sayfa ziyaret sayısı %67 arttı, satışlar bir önceki yılın aynı dönemine göre %18 arttı.

HERLITZ AG, Almanya

Almanya’nın en büyük ofis ürünleri üreticisi olan Herlitz AG, SPSS Clementine ile ürünlerini satan partnerlerine kendi ürünlerini alan müşterilerinin satın alma alışkanlıklarını analiz etme ve spesifik bir ürün için en iyi satış noktalarını belirleme ve satışları arttırma amaçlı çalışmalar gerçekleştirdi.

Bütün ürünler ve satış noktalarına dair veri ayrı ayrı analiz edildi. Veri setleri ortalama 4,000 kayıt ve 30 değişken içeriyordu. Clementine ile satışlar ortalamanın üstü ve ortalamanın altı olarak gruplandı. Ve karar ağacı algoritmaları kullanılarak bu grupların özellikleri belirlendi ve bir tahmin modeli oluşturuldu. Modeller ilk uygulamaya alındığında satışların ne zaman ortalamanın altında ne zaman ortalamanın üstünde olacağını %68 olasılıkla, veya 6,441 üründen 4,420’si için doğru olarak tahmin edildi. Herlitz AG, ürünlerini ilgili bölgenin özelliklerini içeren alt bölgelere göre gruplandırdı.

WHITBREAD, İngiltere

Ingiltere’nin en büyük içecek üreticilerinden biri olan Withbread yaklaşık 4.000 otel, restaurant ve pub’a ürün vermektedir. Withbread’in bu pozisyonunu koruması için hızlı değişen market koşullarına çabuk cevap vermesi ve büyüme potansiyeli olan sahaları yakalaması gerekliydi. Bunun da ötesinde;

• Her markanın ayrı ayrı piyasa performansını ve değerini değerlendirmek, • Yerel pazar özelliklerini iyi anlayarak, tutunmak için gerekli çıkış noktalarını yakalayabilmek, • Firma yatırım hedeflerini belirlemek,

diğer önemli hedeflerdi.

SPSS Türkiye

38


SPSS Çözümleri ile daha doğru tahmin ve karar verme mekanizmaları oluşturmak üzere kolları sıvadılar ve verilerine dayalı analitik modeller geliştirdiler. Pazar araştırmaları, demografik veriler, jeolojik özellikler, pazarlama ve satıştan gelen tüm verileri detaylı olarak analiz ettiler.

Sonuç olarak:

• %85 doğrulukla ciro tahmini yapabildiler, • 400 milyon dolar bütçesi olan pazarlama ve reklam aktivitelerini, markaların piyasadaki satış

performansı ve piyasa payına göre yönlendirdiler.

Marketi yerel ve ulusal boyutlarda analiz ederek, büyük müşterilerinden biri olan bir restoran zincirine özel bir hizmet programı geliştirdiler.

DIRECT WINES, Kanada

Çok sayıda şarap kulübü olan ve dünyanın en büyük sipariş ile şarap satışı yapan Direct Wines SPSS ile veritabanı verilerini analiz etme ve müşterilerine özel öneriler geliştirme imkanı buldu. Sonuç olarak müşteri segmentlerine özel duyurular göndererek, duyurularına geri dönüş oranlarını arttırdı; müşteri odaklı çapraz satış, pazarlama ve karlılık planları ile müşteri değerini ve müşteri hizmet kalitesini arttırdı. Direct Wines’ın yıllık cirosu £132 milyon idi ve aylık posta gönderim adedi 500,000 idi.

SPSS Türkiye

39


KAMU VE SAVUNMA SEKTÖRÜ ABD HÜKÜMETİ

Bir ABD hükümet programı, kamu işçileri tarafından gerçekleştirilen ödeme sahtekarlığını önlemeye amaçlamaktadır. Program, kredi kartı işlemlerindeki ve emekli askeri ve satıcı ödemelerindeki finansal kuraldışı uygulamaları araştırmaktadır. Yüksek sayıdaki işlem sayısından ve her işleme ait sınırlı sayıdaki enformasyondan dolayı tespit işi oldukça zor olmaktadır. Programın şu özelliklere sahip bir hilekarlık tespit sistemine ihtiyaç vardı:

• Yüksek miktardaki veriye ve kısıtlı enformasyona rağmen hileli durumları tespit edebilme • Yanlış alarmların az sayıdaki tekrar oranıyla insan kaynaklarının korunması • Diğer kamu alanlarında da kullanılabilirliği • Dış kaynaklara bel bağlamaksızın kamu personeli tarafından bağımsız olarak kullanılabilme

Program için anlaşmalı firma, etkin bir ödeme hilekarlık tespit sistemi yaratabilmek için SPSS çözümlerini seçti. SPSS çözümleri, varolan veri üzerindeki şüpheli ödeme işlemlerine yönelik modeller yarattı. Büyük veri setleriyle çalışmak üzere tasarlanmış ölçeklenebilir teknolojileri kullanarak tüm işlem verisi analiz edildi. Modellerin ürettiği kritere uygun işlem verisi tespit edildiğinde yazılım bir alarm vermektedir. Araştırmacılar bu işlemleri ileriki incelemeler için işaretlemektedirler.

SPSS, seçilmiş ortaklarla iş birliği içinde programı hayata geçirdiler. Program ile şu faaliyetler gerçekleştirildi:

• İleriki araştırma için 1,200’den fazla ödeme seçme, • Şüpheli ödemelerdeki dolar tutarı baz alınarak önceliklendirme yapma ve böylece araştırmacılar için

sonuç raporlama metodunu geliştirme, • Verinin toplanmasından incelenmesine tüm tespit aşamalarını entegre etme, • Şüpheli ödemelere yönelik profiller yaratarak gelecekteki hilekarlıkların önlenmesine yardımcı olma, • İç kaynakları kullanarak diğer kamu alanlarında da hilekarlığın üstesinden gelme.

ABD GELİRLER İDARESİ KURUMU

ABD’de toplanan gelir vergisinin büyük çoğunluğunun kesinliği öncelikle kayıt memuruna bağlıdır. Kısıtlı kaynaklardan dolayı, gelirden sorumlu hükümet makamları toplanabilen rakamla karşılaştırıldığında çok düşük miktardaki geri ödemeleri denetleyebilmektedir. Sonuç olarak, hükümet, düşük gelir vergisi ödemelerinden ve kesin olmayan geri ödemelerden dolayı milyarlarca dolar zarar etmektedir. Kritik hükümet programlarına, bu yüzden, daha düşük bir fon ayrılmaktadır. Ve düşük fon ayrılan programlar tüm vergi mükelleflerini de etkilemektedir.

Gelirle ilgili hükümet yetkilileri SPSS çözümlerinden şu işleri otomatik olarak yapabilecek bir sistem istediler:

• Düşük vergi bildiriminde bulunanların geri ödemelerini tespit etme, • Tespit edilenleri dolar değeri, denetim saati cinsinden dolar ve toplanan para olasılığı gibi kriterlere

göre derecelendirme, • Seçilen geri ödemeleri, ileriki faaliyetler için tecrübeli araştırmacılara bildirme.

SPSS çözümleri ve geçmiş ödeme kayıtları kullanılarak, hükümetin ilgili bölümü hatalı ödemelere ait modeller yarattı. Sistem, sonuçları bu modellerle kıyaslayarak binlerce durum arasından eksik bildirenleri belirledi. Hatalı ödemelere ait profile uyanlar işaretlendi ve tecrübeli araştırmacılara gönderildi. Ve SPSS çözümlerinin gelişmiş yazılımı sayesinde yanlış alarm sayısı da en aza indirildi.

SPSS çözümleri hükümete şu katkıları sağladı:

• Hileli ödemelerin büyük çoğunluğunu tespit ederek gelirlerin artmasını sağladı, • Daha kısa sürede daha fazla şüpheli durumu bularak operasyonel verimliliği arttırdı, • Araştırmacıların bu durumları ortaya çıkarmadan çok soruşturma üzerinde odaklanmalarını

sağlayarak insan kaynaklarını maksimize etti.

SPSS Türkiye

40


PEER REVIEW ORGANİZASYONLARI, Amerika

Sağlık Sigortası Hizmetleri Merkezi (CMS) sponsorluğundaki Peer Review Organizasyonları (PRO), ABD’deki sağlık sigortası programını izlemektedirler. PRO’nun faaliyetlerinden biri sağlık sigortası hizmetlerine yapılan yanlış ödemeleri tespit etmektir. PRO’nun bazı göstergeleri takip etmesi gerekmektedir; örneğin gereksiz yere kabul edilen hastalar, tahliye edilen ve aynı gün tekrar yatan hastalar, yanlış tanı kodları.

PRO, ödeme hatalarını izlemek ve tespit etmek için Clementine’ ı tercih etti. PRO analistleri, Clementine kullanarak uygun kabul kararları için profiller yarattılar. Daha sonra, bölgesel hastanelerden hasta vakaları seçildi ve Clementine modelleri kullanarak bunlar analiz edildi. Uygun kabul modellerine uymayan durumlar tam denetim için seçildi.

SPSS İş Zekası ve Clementine ile PRO şunları gerçekleştirdi :

• Hatalı ödemelerin %50’si tespit edilerek kaynak kaybı azaltıldı, • PRO analistleri Clementine konusunda sadece 3 günlük bir eğitim alarak işlerini tamamladılar–

fazladan bir eğitime veya danışmanlık hizmetine gerek kalmadı.

BIRMINGHAM SOSYAL HİZMETLERİ, İngiltere

Birmingham Sosyal Hizmetleri, İngiltere’nin en büyük konseylerinden birinin (Birmingham Şehir Konseyi) bir parçasıdır; 39 ayrı bölgede yer alan 1 milyonun üzerindeki bir kitleye gıda temin etmektedir. Hükümetlerin zorlu hedefler belirlemesinden ve vergilendirmeden dolayı, tüm personelin en güncel bilgiyi elinin altında bulundurması gerekmektedir. Bu istihbarat sayesinde, Birmingham halkına hizmet etmektedirler.

2000 yılının başından beri, Birmingham Sosyal Hizmetlerin Bilgi Teknolojileri (IT) ve Bilgi Hizmetleri Şubeleri, insanlar talep ettiğinde kesin bilgiyi zamanında temin edebilmek amacıyla, tüm yönetim dokümanlarını elektronik olarak birleştirecek veri ambarı projesi üzerinde çalışmaktalar. Bilgiyi daha ulaşılabilir kılma isteği, hükümetin denetlemelerinden dolayı performansı gözleme ihtiyacından kaynaklanmaktadır. Yerel karar desteği, Sosyal Hizmetler bünyesindeki kullanıcıların, yerel seviyedeki kritik konulara ilişkin en güncel bilgiye ulaşabilme konusunda kullanılan bir yöntemdir.

Bilgi Geliştirme Müdürü Alan Powell, durumu şu şekilde açıklamaktadır: “Geçmişte, üst yönetim bir rapor istediğinde, öncelikle bir talep bildiriminde bulunmak zorundaydı. Daha sonra, ana sistemdeki ilgili bilgiyi verecek ham SQL kodunu derlememiz ve ardından da bunu basıp göndermemiz gerekiyordu. Bu oldukça emek yoğun bir işti.”

Önceki bilgi sistemi, istemci (client) yazılımının koltuk başına fiyatlandırılmasından dolayı oldukça maliyetliydi. Ayrıca, bakım ve destek konuları ki bunlar raporlar için gerekli araçları temin edecek yazılımın fiziksel olarak yüklenmesini gerektiriyordu, oldukça zaman alan süreçlerdi. Birmingham Sosyal Hizmetleri, maliyet etkin ve az bakım gerektiren rapor paylaşım çözümü için SPSS’ i incelediler.

Birmingham Sosyal Hizmetleri, mevcut yatırımları içinde SPSS çözümlerinden yararlanabildiler. Şu anda analitik süreçleri, güvenli bir şekilde üretilebilen ve paylaşılabilen elektronik raporları içermektedir. “Zaten günlük ve ad-hoc analizi ve raporlar üretmek için SPSS for Windows kullanan personelimiz vardı. SPSS SmartViewer Web Server’ı , 10 raporu tek bir dosyaya özetlemeye ve bunu elektronik olarak paylaşarak kağıt israfının önlenmesine olanak sağlayan OLAP raporlama yeteneklerinden dolayı tercih ettik.” diye belirtiyor Alan Powell. Bu çözümle, artık herhangi bir istemci yazılımıma da gerek kalmamaktadır ki tüm bunlar Internet Explorer sayesinde görüntülenebilmektedir.

SmartViewer Web Server kullanarak, Birmingham Sosyal Hizmetleri bünyesindeki analistler, SPSS‘teki raporları güvenli bir veritabanına aktarabilmektedir. Daha sonra, Sosyal Hizmetler içindeki herkes, standart bir web browser kullanarak, tamamıyla güvenli bir ortamdaki raporları görebilmektedir; herhangi bir özel yüklemeye gerek kalmadan üstelik. SmartViewer Web Server, pivot tabloları, grafikleri, şemaları, OLAP raporlarını, HTML içeriğini kapsayan tüm analizleri merkezi olarak depolar. SPSS Sistemi , Sosyal Hizmetlerin pivotal raporlama ortamı içinde yer alan Lotus Notes ile benzersiz bir şekilde entegre olarak çalışır.

SPSS Türkiye

41


Rapor hazırlamak için SPSS‘i ve Sosyal Hizmetler bünyesinde bilgiyi yaymak için SmartViewer Web Server‘ı kullanarak, bir thin-client çözümü büyük tasarruf sağlanarak uygulanmıştır. Bu konuda Alan Powell şunları ifade ediyor: “SPSS ve SmartViewer çözümü uygulayarak eskisinin onda biri maliyete sahip olan bir çözüme kavuştuk.”

Sonuç olarak, bilginin kalitesinde de daha da güncel olduğundan bir artış sağlanmıştır. Gerekli raporları üretmek daha esnek hale gelmiştir. Önceden, raporlar aylık bazda etkin bir şekilde üretilebilip dağıtılabiliyordu. “Daha önce, uzman programcıların aylık raporlar için ham SQL kodlarını derlemesi saatleri alıyordu. Fakat şimdi, bazı raporlar günde iki kez bile çalıştırılabiliyor ve kaynaklar üzerinde herhangi bir etkisi olmadan dağıtılabiliyor.” diye ekliyor Alan Powell.

ABD HÜKÜMETİ İSTİHBARAT TEŞKİLATI

A.B.D.’de bir hükümet istihbarat teşkilatının mevcut saldırı belirleme sistemi, ender faaliyetleri belirlemek için insan zekasına bel bağlamış durumdaydı. Potansiyel güvenlik riskleri gözden kaçmakta, çünkü hergün günlük faaliyetlerle ilgili aşırı derecede veri toplanmaktadır.

Teşkilatın, IT altyapısına saldırıları tespit eden sisteminin güçlendirilmesine yönelik bir çözüme ihtiyacı vardı. Teşkilat, personelin şüpheli network faaliyetlerini belirlemesine yardımcı olacak bir sisteme sahip olması gerekiyordu.

Teşkilat, insan zekası yeteneklerini Clementine’a aktardı. Clementine interaktif veri madenciliği süreciyle, istihbarat analistlerinin tecrübesini her adımda bir araya getirerek tüm network saldırılarının özelliklerini belirleyecek güçlü modeller yaratıldı. Teşkilat bu sistemi erken uyarı sistemi olarak daha meydana gelmeden önleyecek şekilde yerleştirdi ve şu sonuçları elde etti:

• Teşkilat, IT saldırılarını belirleme ve önleme olasılığını büyük ölçüde arttırdı. • Teşkilat personeli, belirlenmiş güvenlik risk ve saldırılarını belirleme üzerinde konsantre oldu.

ABD ORDUSU SAVAŞ HAZIRLIK MERKEZİ

ABD Ordusu Savaş Hazırlık Merkezi (CRC) risk analizinde SPSS prediktif analiz çözümlerini kullanma kararı aldı. CRC, SPSS çözümlerini kullanarak risk bağlantılı veri içerisindeki eğilimleri tanımlayabilme, merkezin ABD birliklerini tehdit edecek tehlikeleri öngörme, kontrol etme ve tehlikeyi engelleme yeteneğini iyileştirmeyi amaçlamaktadır.

Eski adı ABD Ordusu Güvenlik Merkezi (US Army Safety Center) olarak bilinen, CRC’nin görevi savaş hazırlığını iyileştirmek ve ordunun küresel bazdaki savaş gücünü korumaktır. CRC Karma Risk Yönetimi (Composite Risk Management) kullanmaktadır. Bu taktik, tehdide dayalı riskler ve rastlantısal tehlikeye dayalı riskleri karıştırarak, çok etkin bir risk analizine imkan veren ve tehlikenin daha eksiksiz değerlendirmesini sağlayan bir süreçtir.

CRC SPSS’in veri madenciliği çözümü olan Clementine ve Text Mining for Clementine metin madenciliği çözümünü satın almıştır. Böylece eşzamanlı olarak çoklu kaynaklardan hem yapısal hem de yapısal olmayan veriye erişebilmeyi ve bu verileri birlikte analiz edebilmeyi amaçlamıştır. SPSS prediktif analiz çözümlerini uygulayarak CRC hem istatistiksel hem de yapay zeka algoritmalarını gizli kalıpları ve ilişkileri ortaya çıkarmak ve daha iyi risk değerlendirmesi yapabilmek için kullanacaktır.

SPSS prediktif analiz çözümleri CRC gibi kamu kurumlarının kararlarını hem mevcut hem de gelişen şartları daha doğru betimleyen veri güdümlü modellere dayandırmalarına imkan vermektedir. Bu çözümler kamu güvenliği ve diğer kamu kurumlarının kaynaklarını maksimize edecek olayları ve davranışları tahmin etmelerini sağlamaktadır.

ABD ORDUSU

US Army’s Critical Infrastructure Assurance Program for Cyber Threats (CIAP-CT) kritik altyapıyı tehdit eden siber saldırı izlerini (pattern) tespit etmek ve saldırıları engellemek için SPSS yazılımlarını seçti.

SPSS Türkiye

42


US Army Homeland Infrastructure Security Threats Office’inin (HISTO) parçası olan CIAP-CT, ABD ordusu birliklerinin ve araçlarının dünya etrafında hareket ettirilmesini destekleyen sivil altyapıya yönelik siber tehditleri değerlendirmektedir.

HISTO direktörü Binbaşı Jeffrey T. Newhard, şu açıklamayı yapmıştır, “SPSS prediktif analiz yazılımları seçildi çünkü siber saldırı kalıplarını ilişkilendirebilmek için bulabileceğimiz en güçlü paketti. SPSS ABD üzerinde meydana gelen siber saldırıların daha stratejik bir görüntüsünü bize sağlayacaktır. “

SPSS başkanı Jack Noonan da bu konu üzerine şunları ifade etmiştir, “SPSS ulusal güvenlik ve ABD ordusu için hayati bir programın yararlanacağı bir yazılım sunmaktan gurur duymaktadır. SPSS prediktif analiz çözümleri birçok devlet kuruluşu ve programları tarafından en çok tercih edilen yazılımlardır.”

GRAMPIAN POLİS DEPARTMANI, İngiltere

Grampian Polis Departmanı, verdikleri hizmetlerin halk tarafınca ne kadar desteklendiğini ölçme amacı ile web tabanlı bir anket çalışması gerçekleştirdiler. İngiltere’de ilk defa Grampian Polisi web’i bir danışmanlık projesinde kullanmaktaydı ve başarı sağlandığı taktirde diğer 50 UK polis bölgesinin Grampian Polisi’nin çalışma yöntemini kullanması planlanıyordu.

İskoç polis kuvvetleri istatistiksel analiz ve veri madenciliği konusunda uzman olan SPSS çözümlerini kullanarak halkın memnuniyeti ve memnuniyetsizliğine neden olan faktörleri ve bu faktörlerin etki seviyelerini öğrenmeyi hedefliyorlardı. Ayrıca soygun, hırsızlık, tecavüz, şiddet, ırkçılık gibi suçlara olan eğilimi analiz etmeyi amaçlıyorlardı. Yapılan ankette halkın Grampian polisinin suç engelleme ve bölge izleme hizmetlerinden haberdar olup olmadığını öğrenmek istiyorlardı.

Grampian Polisi, planladıkları araştırmada kamu projeleri kapsamında düzenledikleri panel katılımcılarından çok daha fazlasına ulaşmak istiyorlardı. Projede etkin ve maliyeti düşük bir yöntem uygulamaları gerekmekteydi. Soru formlarının web üzerinden online yayımlanması sayesinde Grampian Polisi’nin Kamu Projesi Paneli otomatik olarak çok daha geniş bir kitleye ulaşmış oldu, baskı ve postalama maliyetlerinden ve veri girişi için zaman kaybından kaçınılmış olundu. Çalışmada elde edilen başarının arkasında soru formlarının tasarlandığı, veri bankasının otomatik olarak güncellendiği, yanlış veri girişinin engellendiği SPSS’in Data Entry Enterprise Server çözümü bulunmaktaydı. Bir sonraki projenin Grampian Polis Kuvvetleri çalışanları için düzenlenecek geniş katılımlı bir çalışan memnuniyeti araştırması olması planlandı.

Grampian Polisi, Strateji Geliştirme Bölümü’nde araştırma geliştirme uzmanı olarak çalışmakta olan Ryan McPherson “Web sitemiz üzerinden yaptığımız anket çalışmaları sayesinde hem veri girişinde yaşanan zaman kaybını azalttık, hem de maliyetlerimizi en alt seviyeye indirdik” demiş ve bu sayede çok daha geniş bir halk kitlesinin hizmetleri hakkındaki görüşlerini aldıklarını ve web sayesinde kişilerin görüşlerini açıklıkla ifade edebildiklerini belirtmiştir .

SPSS’in satış müdürü Allison MacDonald “SPSS çözümleri ile yapılan bu yeni çalışmada polis ve polisin sunduğu hizmetler hakkındaki görüşlerin düşüncelerin geri bildirim seviyesi daha yüksek olacaktır” demiş ve halk danışmanlığının polis gücünün önemli bir parçası olduğunu belirterek SPSS’in bu çalışmaları kolaylaştırdığını ve daha verimli hale getirdiğini söylemiştir.

WEST MIDLANDS POLİS DEPARTMANI

West Midlands Polis Departmanı çözülmemiş kriminal davalarda, izleri ve eğilimleri bulmak için çabuk ve kolay bir yöntem geliştirmeyi amaçlıyordu.

Clementine’ın veri madenciliği için hızlı modelleme ortamıyla, West Midlands Polis Departmanı, eski davaların çözümü ve yeni kriminal davranış izlerini belirlemede anahtar konumdaki izleri ve eğilimleri belirlemek için çalışmaktadır. SPSS Clementine ile şu sonuçlar elde edilmiştir:

• Bilinen suç işlemelerle çözülememiş davaların eşleştirilmesi, • Tekrar eden suçluları izleme ve yakalama.

“Azalan kaynaklar, yetersiz ipucu ve eskiyen davalar suçla mücadeleyi daha da zorlu hale getirmiştir. West Midlands Polis Departmanı’nda, davaları sınırlayan bu zorlukları üstesinden gelinebilir bulmaktadır.

SPSS Türkiye

43


Temiz bir kanıttan yoksun ev soygunu ve araç hırsızlıkları gibi yeterince ipucu bulunmayan yüksek ölçekli davalarda, yeni bir kanıt bulunana kadar bu dosyalar rafa kaldırılır ve suçla olan günlük mücadelede, polis departmanı veri madenciliğinde sıra dışı bir destek almaktadır” diye belirtiyor Dedektif Rick Adderley.

Her West Midlands elektronik suç dosyası hırsızların dış görünüşü hakkında veriyi sakladığı gibi çalışma şekillerini de içermektedir. Daha önceden kanıt eksikliğinden rafa kaldırılmış eski dosyalar şimdi tekrar incelenmekte ve eskiye nazaran çok daha hızlı yol alınmaktadır. Clementine’da, Adderley iki Kohonen ağını kullanarak benzer dış görünüş ve çalışma şekillerini bir arada gruplamaktadır. Daha sonra, benzer görünüşlerin benzer çalışma şekilleriyle uyuşup uyuşmadığını görmek için grupları birleştirir. Eğer iyi bir uyum yakalanırsa, ve eğer suçlunun bir veya birden fazla suç işlediği biliniyorsa, çözülmemiş davaların sorumluları muhtemelen aynı kişilerdir.

Adderley’in analitik takımı daha sonra bu kümeleri inceler ve benzerliklerin önemini belirlemek için istatistiksel metotlar kullanır. Eğer kümeler aynı suçlunun iş başında olabileceğini gösteriyorsa, diğer davalar tekrar incelemeye alınır veya suçlu bilinmiyor fakat büyük küme aynı suçluyu işaret ediyorsa, davadaki ipuçları bir araya getirilerek dava tekrar öncelikli hale getirilir.

Adderley ayrıca, düzenli tekrar eden suçlu davranışlarını da inceliyor; bunda amacı aynı davranış kalıbına

uyan suçları belirleyebilmek. “Umuyoruz ki Clementine bizlerin bu eski davalardan bazılarını tekrar

açmasını sağlayacak ve bilinen suçlulara beklenmedik bağlantılar kurmamızı.sağlayacak”.

SPSS Türkiye

44


ÜRETİM SEKTÖRÜ

HAWORTH INC., Michigan

Michigan’da bulunan mobilya üreticisi Haworth Inc. bünyesinde dünya çapında 40 lokasyonda 10,000 kişi çalışmaktadır. Haworth Ürünleri uluslararası bir satış zincirinde 800’den fazla mağazada satılmaktadır. Kalite standartlarını sürekli geliştirmek isteyen Haworth, müşteri anket verilerini kullanarak ofis mobilyası tasarımlarında müşterilerinin tercihlerine yer vermektedir. Yeni müşteriler edinmeye devam etme ve var olan müşterilerini korumayı hedefleyen Haworth 1995 yılında analitik çözümler kullanmaya başlamıştır. İlk olarak müşteri anket sonuçlarını MS Excel’e girerek değerlendirmeye çalışan Haworth yetkilileri çalışmadan sonuç alamamıştır. 1995 yılı ortalarında SPSS kullanmaya başlayan şirket, bugün SPSS sayesinde müşterileri için nelerin önemli olduğunu belirleyebilmekte, eğitim ve teknoloji gibi kaynaklarını ne şekilde yönlendirmesi gerektiğini bilmekte, müşteri veritabanı verileri ile müşteri ve satıcı anket verilerini birlikte analiz edebilmekte ve işlerinin ne doğrultuda geliştirilmesi gerektiğine dair kararları aktif olarak alabilmektedirler.

YAMAHA MOTOR EUROPE N.V, Avrupa Merkez

Motosiklet üreticisi yeni ürün geliştirme sürecini SPSS web anket çözümleri ile hızlandırdı. Yamaha Motor Europe N.V (YME) Yamaha Motor Corporations’ın Avrupa merkezidir ve 24 ülkede motosiklet, çeşitli kara araçları ve watercraft pazarlama ve satış faaliyetlerini yürütmektedir.

En son geliştirilen motosiklet tasarımlarına karşı potansiyel müşterilerin tepkilerini ölçmek için, YME tüm Avrupa’da hedef kitleye yönelik bir çalışma başlattı. Bilgi verici olmasına rağmen, seyahatler maliyetli ve zaman kaybettiriciydi.

Bunun üzerine 2001 yılında YME’un hedef kitlesine yönelik olarak en son geliştirilen spor motosikletler üzerine ilgi çekici hikayelerin yayınlandığı online portal olan Yamaha Tasarım Café geliştirildi. Bu hikayeleri takiben müşteri verilerini maliyet etkin bir şekilde toplamak için düzenlenmiş anketlere link verildi. YME Tasarım Café’si anketlerini geliştirmek için SPSS anket araştırma çözümü olan Dimensions ve mrInterview‘u kullandı ve online olarak çeşitli dillerde yaptığı anket verilerini tek platformda analiz etme imkanına da sahip olmuş oldu. Bu sayede YME hedef kitlesinin beklentilerini en iyi şekilde karşılayacak yeni ürünlerin geliştirilmesi sürecini iyileştirdi, zamandan ve maliyetten de tasarruf sağladı. YME ayrıca anket cevaplarına göre var olan ürünlerinde bazı değişiklikler yaparak rekabet avantajını artırdı. Ürün planlamanın ötesinde, YME SPSS çözümünü şirket içi araştırmalarda da kullandı. Bayilere ürün değerlendirmeden lojistiğe kadar birçok konuda sorular soruldu ve sonuçlar lojistik personeli ile paylaşılarak teslimat ve diğer konularda iyileştirmeler sağlandı.

JOHNSONVILLE SAUSAGE, Amerika

Johnsonville Sausage, beğeninin her şey anlamına geldiği bir sektörde başarılı olmak için kendi formülünü yaratmış bir şirkettir. 1945’de kurulmuş olan şirket Amerika’da taze, tütsülenmiş ve pişmiş sosis, salam ürünleri üretmektedir. Şirket ürünlerini ulusal ve uluslararası pazarda pazarlamaktadır. Johnsonville sektöründe ERP çözümlerini entegre eden ilk şirkettir. Şirketin çalışanları ve üyeleri operasyonları hakkında enformasyona erişebilmektedir. Bununla birlikte yöneticiler ERP çözümleri ile erişemedikleri detaylı analizler için farklı bir çözüme ihtiyaç duymuşlardır. SPSS sayesinde şirket yöneticileri satış ve operasyonla ilgili kritik bilgilere kolayca ulaşabilmişlerdir. Bugün şirket bünyesinde 80 kişi operasyonel ve finansal verilerin analizi için SPSS kullanmaktadır. SPSS ile müşteri, bölge ve ürün bazında satışlar karşılaştırılmakta, zamana bağlı satış tahminleri doğru olarak yapılmakta, üretim planlaması doğru yapılabilmektedir. SPSS ile kazandıkları bu yetenekler şirketin masraflarının azalmasını, karlılığının artmasını sağlamıştır.

DOW BENELUX, Hollanda

Dow yeni nesil kimyasallar, plastik ve tarımsal ürünler ve hizmetler üreten bir şirkettir. Şirket ekonomik, ekolojik ve sosyal sorumlulukları arasında bir denge oluşturmayı prensip haline getirmiştir. Dow’un Amerika dışındaki en büyük fabrikası Hollanda’da Temeuzen’de yer almaktadır. Fabrikanın 26 üretim birimi ve 2,100 çalışanı bulunmaktadır. Dow’un bütün üretim birimleri Dow’ın kendi sertifikalı sağlık hizmetleri biriminin müşterisi konumundadır. Bu birimde 14 uzman çalışmaktadır. Dow çalışanların güvenliğini ve sağlığını korumak için gerekli yasal uygulamaları titizlikle yürütmektedir. Dow en çok çalışanların ruhsal sağlığının korunması

SPSS Türkiye

45


konusunda zorlanmaktadır. Çalışanların işlerinde kendilerini başarısız hissetmeleri motivasyonlarını ve üretimliliklerini etkilemektedir. Bu nedenle çalışanların stresle başa çıkabilmesini sağlamak, ruh sağlıklarını desteklemek için bir program oluşturulmuştur. Bu çerçevede SPSS anket araştırma çözümleri ile veri toplama, analiz ve raporlama aşamalarını kapsayan bir çalışma yapılmıştır. Bu çalışma sayesinde örneğin bir çalışanın düşük performansının neden kaynaklandığı; bir boşanmadan veya evdeki bir kişinin hastalığından veya iş yerindeki bir problemden vb. tespit edilmiştir. SPSS risklere karşı doğru tedbirlerin alınmasını desteklemiştir.

SPSS Türkiye

46


SAĞLIK SEKTÖRÜ

BOEHRINGER INGELHEIM, İtalya

Boehringer Ingelheim Italya dünyadaki ilk 20 ilaç şirketinden birisidir. Merkezi Almanya’da bulunan ve 140’dan fazla bağlı şirkete sahip Ingelheim insan ve hayvan sağlığına yönelik ilaçların üretimi ve pazarlamasında uzmanlaşmıştır. İnsan sağlığına yönelik ilaçları içeren birinci sektör cironun % 95’ini oluşturmaktadır ve başlıca reçetelerden gelen ve tüketici sağlığı için üretilmiş ilaçları kapsamaktadır, fakat ayrıca kimyasal ve biyofarma sektörü için endüstriyel ürünler de bulunmaktadır.

Boehringer Ingelheim Italya, ticari faaliyetleri çeşitlendirmek ve daha hedefe yönelik ve etkin satış stratejileri geliştirmek amacıyla eczanelerden oluşan müşteri tabanını sınıflandırmak için veri madenciliği yöntemlerini kullanmak istedi.

Boehringer’in ihtiyacı eczanelere yönelik farklılaştırılmamış satış politikalarını yeniden yapılandırmak ve “En İyi” müşterilerinin kimler olduğunu belirlemekti. Öncelikle bir eczanenin değerinin otomedikasyon ve sağlık sektörüne mensup son kullanıcıya yönelik doğrudan ürünlere göre ölçülmesi gerekiyordu. Müşterilerin sınıflandırılması, daha hedefe yönelik ve bilinçli ticari stratejiler geliştirmek için etkin bir karar alma desteği sağlayabilecek temel bir çıkış noktası oluşturmakta idi.

SPSS Veri Madenciliği Çözümü CLEMENTINE ile eczanelerin sınıflandırılması iki aşamalı olarak geliştirilmiştir. Bu uygulama ile Boehringer veriye dayalı uygulamaların uygulamadaki başarısını anlamıştır.

Boehringer Ingelheim, sınıflandırma modeli ile eczanelerin ayırt edici nitelikteki profillerini daha doğru bir şekilde değerlendirebilecek konuma geldi. Bu sistem sayesinde:

• Müşteri ilişkilerini doğru yönetme, • “En Karlı Eczaneler” hedef listesini oluşturma, • Karlı müşterileri izleme, • Pazarlama faaliyetlerinin etkinliğini değerlendirme,

imkanı doğmuştur.

IGNATIUS HASTANESİ

Yüksek rekabetin yaşandığı Hollanda sağlık hizmetleri pazarında, başarılı bir şekilde varlığını sürdürebilmek için, Ignatius Hastanesi‘nin bir takım gerçek değerleri kesin olarak belirlemeye ihtiyacı vardı: hizmetlerinden faydalanan hasta popülasyonu, personel ihtiyaçları, özel prosedürlere ait riskler. Hastalar ve süreçler hakkında pek çok veri bulunmasına rağmen bu veriler analiz edilemiyor ve karar destek amaçlı kullanılamıyordu.

Çok amaçlı istatistiksel analiz ihtiyaçları için Ignatius Hastanesi SPSS Çözümleri’ni seçti. Yapılan çalışmalar neticesinde, ham verinin toplanması ile birlikte risklerin önceden belirlenmesi ve kaynakların buna göre planlanması aşamalarında da SPSS ile büyük aşama kaydetti. Bununla birlikte, kısa bir süre içinde esnek yapısı ve kullanım kolaylığı sayesinde SPSS Çözümleri tüm hastane içerisinde yaygın bir kullanıcı kitlesine ulaştı. SPSS çözümleri ile hastane şu sonuçları elde etti:

Personel ihtiyaçlarının önceden tespitinde iyileşme, Kalp bypass ameliyatlarında risk değerlendirmesinin daha kesin şekilde yapılması.

Diğer sağlık kuruluşları gibi, Ignatius Hastanesi de istatistiksel değerleri takip ediyor. Hastanenin yatak sayısı 635, ayakta tedavi gören hasta sayısı 80,000, hastanede tedavi gören sayısı 18,000 ve çalışan sayısı 1,800. Bu Hollanda hastanesinde bu istatistikler sadece işin başlangıcıdır. Bunun ötesinde bu istatistiklerin altında yatan gizli bilgiler tespit edilip karar destek amaçlı kullanılmaya başlanmıştır.

SAN FRANCISCO KALP ENSTİTÜSÜ, Amerika

San Fransisco Kalp Enstitüsü, her yıl dünyanın pek çok yerinden gelen yüzlerce kalp hastasının tedavi gördüğü önemli bir sağlık kuruluşudur.

SPSS Türkiye

47


Diğer pek çok sağlık kuruluşu gibi, San Fransisco Kalp Enstitüsü ve hastanesi, mali yapısını güçlendirmek, hasta bakım kalitesini arttırmak, derecelendirme kuruluşlarından daha yüksek puanlar almak gibi önemli ve zor işlevlerle karşı karşıya kalmıştı.

San Fransisco Kalp Enstitüsü planladığı çalışmalarda:

• Çalışan (doktor, hemşire,vb.) performansını arttırmak ve hastalarla ilgili gerçekleştirilen işlemlerin verimliliğini arttırmak,

• Hastaların hastanede kalış sürelerini azaltmak, • Elde ettiği gelirin karlılığını arttırmak amacında idi.

SPSS ile birlikte enstitü, işleyişine dair verileri analiz etme imkanı buldu. 1985 yılından itibaren gelen 20,000 hasta kaydı, doktor performans kayıtları, uygulanan tedavi kayıtları incelendi. Bu analizler sonucunda oluşturulan modeller sayesinde, hastanenin gelir kayıpları azaltıldı, hasta bakım kalitesi arttırıldı, daha verimli çalışma ortamı sağlandı. Enstitü SPSS çözümleri ile şu sonuçları elde etti:

• Tedavi süreçleri, hastanın demografik ve yapısal özellikleri ile tedaviye alınan cevaplar analiz edilerek, hastaların hastanede kalma süreleri azaltıldı.

• Hasta ölüm analizleri ve ölüm riski yüksek hastalar tespit edildi. Riskli hastalara özel çözümler geliştirilerek, ölüm riski azaltıldı.

• Gelir analizi yapılarak, daha verimli kontrat tipleri geliştirildi.

ST. GEORGE HASTANESİ, İngiltere

Yapılan çalışmalarla hastanede yoğun bakım ünitelerinden çıkartıldıktan sonra ölenlerin %39’unun, eğer 48 saat daha yoğun bakımda kalırlarsa, ölüm riskinin kalmayacağı tespit edildi. Bilhassa İngiltere’de iki yıl önce yaşanan grip salgını ve yaşlı ve sağlıksız insanların bu krizden etkilenme oranındaki yükseklik, yoğun bakım ünitelerindeki yatak sayısının azlığını önemli bir konu olarak gündeme getirdi.

Bu sonuçlar, St. Thomas hastanesinde görevli Kathleen Daly ve St. George hastanesinde görevli Rene Chang tarafından hazırlanan bir çalışma ile ortaya konuldu. Bu çalışma 1989-1998 yılları arasında, hastanelerin acil bölümlerine başvuran 14,000 hastanın verileri göz önüne alınarak yapıldı ve Mayıs 2001 tarihinde yayınlandı.

Kullanılan hipotez, başvuran hastaların üçte birinin, daha acil bölüme başvurdukları an diğerlerine göre ‘riskli’ olduklarının tespit edilebilir olduğu idi. Bu çalışmanın sonucunda da riskli bölümde gösterilen hastaların dörtte birinin öldüğü, buna karşılık risksiz bölümde görülenlerin sadece yüzde dördünün öldüğü şeklinde oldu. Ayrıca hastanelerdeki yoğun bakım yatak sayısının %16 oranında arttırılmasına ihtiyaç duyulduğu belirlendi.

SPSS ürünleri sayesinde, araştırmacılar hastanın yaşını, hastalığını, ünitede kalma süresini, diğer hastalık verilerini inceleyen bir model kurdular. Bu model sayesinde doktorlar hastanın riskli olup olmadığını ve yoğun bakım ünitesinde kalıp kalmaması gerektiğini inceleme şansı buldular.

SPSS ürünleri içerisinden:

• Hangi değişkenin en önemli olduğunu bulmak için mantıksal regresyon modellerini, • Çoklu veri setleri kurmak için SPSS örnekleme modüllerini, • Sonuçları test etmek için ROC eğrisi fonksiyonlarını,

kullandılar ve gelir analizi yapılarak daha verimli kontrat tipleri geliştirildi

Model hastanelerin yoğun bakım ünitelerinde kalmış olan 5,475 hastanın bilgileri ile gerçekleştirildi. Gerçekleştirilen mantıksal regresyon analizi, hastanın ölüm riski taşıyıp taşımadığını belirleyen temel faktörlerin; yaş, belli başlı organlarında kronik hastalıkların varlığı, kalp ameliyatı geçirip geçirmediği, acil bakımda kaç gün kaldığı ve kaldığı son gün kendisine yapılan test değerleri olduğu tespit edildi. Ölüm ihtimali >= 0.6 olursa hastanın risk taşıdığı öngörüldü.

Bu model daha sonra 20 acil bakım ünitesindeki 8,449 hastaya uygulandı. Hastaların %34’ü riskli olarak belirlendi. Risk taşıyan hastaların 2 gün daha acil bakım ünitelerinde kalmaları şart koşuldu.

Bu çalışmanın önde gelen sorumlusu olan Dr. Chang şöyle demektedir: “Bu, İngiltere’deki yoğun bakım üniteleri sonrasındaki ölümler ile ilgili ilk çalışmaydı ve SPSS yazılımları olmasaydı çok daha pahalı ve zaman alıcı olurdu”.

SPSS Türkiye

48


TEKSAS SAĞLIK HİZMETLERİ

1997 ’nin Ağustos ayında kurulan kurum, tam teçhizatlı sistemiyle eyaletteki en büyük sağlık kuruluşudur. Bünyesinde 13 hastane, pek çok klinik, tedavi ve yoğun bakım merkezleri yer almaktadır. Gerek kırsal gerekse kentsel bölgelerde verdiği hizmetlerle, temel ve ilk yardım hizmetlerini pek çok kişiye ulaştırmaktadır.

Kurumun en önemle mücadele ettiği konu, hastalara verdiği hizmetin kalitesini düşürmeden maliyetleri kontrol altına almaktır. Bu amacı gerçekleştirmek için, maliyetle kalitenin ilişkisini şu açılardan analiz etmeleri gerekmektedir:

Yeni sağlık hizmeti teknolojilerine yatırım kararı,

Sektördeki diğer kurumlarla hizmet kalitesini karşılaştırmak,

Yeni ve mevcut yetkilendirme ihtiyaçlarını karşılama.

SPSS teknolojisi ile, süreç iyileştirme konusunda büyük aşama kaydedilmiştir. Artık, çeşitlilik gösteren durumların tespit edilmesinin yanında, bunun altında yatan sebepler de belirlenebilmektedir.

Teksas Sağlık Hizmetleri SPSS çözümleri ile şu sonuçları elde ettmiştir:

Veri kalitesi iyileştirilmiş ve veri madenciliği masrafları %50 düşürülmüştür. Çoklu hasta popülasyon sonuçları değerlendirilmiştir. Kalite karşılaştırmaları için hızlı ve etkileşimli bir veri analizi ortamı sağlanmıştır.

SPSS Türkiye

49


ENERJİ SEKTÖRÜ

EDF ENERGY

Enerji devi müşteri hizmeti stratejisindeki değişimlerin başarısını garantilemek için SPSS ile çalışıyor. EDF Enerji beş milyon müşteri kaydını analiz ederek satış, faturalandırma ve müşteri hizmetlerini iyileştirmek için SPSS veri madenciliği çözümünü seçti. SPSS veri madenciliği çözümü Clementine, müşterilerin borçlanmaya en çok eğilimli olduğu coğrafi bölgelerin belirlenmesini sağladı.

EDF Enerji satış ve pazarlama takımı tarafından yeni iş yatırımları için hedef tespitini iyileştirme amacıyla da kullanıldı. EDF Enerji, SPSS çözümlerini aynı zamanda tahsilat yönetiminin etkinliğini arttırmak için de kullandı.

HAMBURGISCHE ELECTRICITÄTS-WERKE AG (HEW), Almanya

1998’de Alman elektrik piyasasındaki kısıtlamaların kaldırılması enerji sektöründe yeni bir düzenlemeye neden oldu. Bir bürokratik tekel konumundan sıyrılmış olan kamusal elektrik tedarikçileri kendi fiyatlarına göre daha düşük fiyatlar ile karakterize edilmiş rekabet ile yüzleştiler. Bu fiyat savaşında ayakta kalmak isteyen şirketlerin yeni bir zemini keşfetmesi gerekiyordu. Alman enerji şirketi Hamburgische Electricitats-Werke AG (HEW) bu durumda olan bir şirketti.

Hamburg kökenli bu şirketin rekabette en güçlü yanı birinci sınıf hizmet ve ileri düzeyde müşteri desteği vermesi idi. HEW yıllardır büyük ve endüstriyel müşterilere odaklanmıştı. Bugün şirketin stratejisi en üst düzey hizmetin herhangi bir fiyat dezavantajından daha çok önemsendiği özel müşteri pazarındaki niş alanları bulmaktır.

HEW ilk olarak bir veri ambarı kurdu ve sınıflandırma için uygun bir analiz aracı seçti. Şirket ihtiyacı olan kriterleri karşılayan çözümün Clementine olduğuna karar verdi. Clementine bütün veri madenciliği sürecini ekranda göstermektedir ve bütün sürecin herhangi bir aşamasında kullanıcılara müdahale etme imkanı vermektedir.

Başlangıç test çalışması aşamasında, şirket müşteri verilerini analiz etti. Sonuçlar etkileyiciydi: test çalışması müşteri grubunun niteliklerini ve müşteri talep ve gereksinimlerini açıkça ortaya çıkardı.

ENEL GAS

Gaz piyasasında 2003 yılı başlarında gerçekleşen serbestleştirme, operasyon yapısında büyük değişikliklere neden oldu ve o zamana kadar bilinmeyen rekabetçi dinamikleri ortaya çıkardı.

Bu rekabetçi şartlarda, Enel Gas en aktif ve dinamik gaz satış şirketlerinden birisidir. Gerçekte pazarın serbestleştirilmesinden önce bile müşteri davranışlarının anlaşılması ve pazarlama politikalarının buna göre uygulanması gerekmekteydi.

Bu gereksinimlere dayanarak yaratıcı bir sadakat programı geliştirildi. Program abone müşteriler için gaz tüketimi ile ilişkili puanları toplayacak ve tüketimin otomatik okunması, banka veya posta ile ödeme, şirket tarafından sunulan yaratıcı hizmetlere erişim için internet sitesinden yararlanma gibi hizmetlerin geliştirilmesini ve ödüllendirmeleri sağlayacak bir sistem tasarladı.

Programın temel amaçlarından birisi, daha karlı ve türevsel mikropazarlama faaliyetlerinin uygulanmasında daha karlı olabilecek müşterileri ortaya çıkarmak için müşteri veritabanı bilgilerini iyileştirmekti.

Enel Gas müşteri segmentasyonunun geliştirilmesini SPSS ve Clementine veri madenciliği teknolojisine emanet etti. Sonuçlar öncelikli müşterilerin daha iyi anlaşılması için kullanıldı ve böylece tüm pazarlama ve müşteri sadakatini artırma faaliyetleri birbirine bağlı olarak geliştirildi.

SPSS Türkiye

50


KUWAIT PETROLEUM ITALIA (Q8), İtalya

Kuwait Petroleum International’ın bir üyesi olan Kuwait Petroleum Italia, Uluslararası Kuwait Petroleum’un bir üyesi olup, Kuwait Petroleum adına Italya’da petrol arıtımı ve dağıtımı yapmaktadır. Q8’in benzin, fuel, yağlar ve yağlayıcı maddeler, araba ve motorsiklet bakım ürünleri gibi geniş bir ürün grubu ve kart ile ödeme gibi hizmetleri bulunmaktadır.

Satış stratejisi ve müşteri bağlılığı hedeflerinin bir parçası olarak, Q8 düzenli olarak toplanan puana göre ödüllerin verildiği promosyon aktiviteleri organize etmektedir. Q8 bu tür aktiviteleri daha iyi yönetebilmek ve müşteri ihtiyaçlarını daha iyi anlayabilmek için, SPSS’in önerisi doğrultusunda bir CRM projesi geliştirdi. Clementine teknolojisi kullanılarak bir dizi analiz gerçekleştirildi, ve bu promosyon kampanyasının performansını arttıran çok önemli bilgiler sağladı.

Q8’in amacı müşterileri hakkında giderek daha fazla bilgi sağlayacak ve müşteri bağlılığı stratejilerinin daha iyi yönetilmesini destekleyecek modellerin oluşturulacağı bir CRM projesi geliştirmekti. SPSS, veri madenciliği çözümü olarak Clementine’ı önerdi. Clementine ile müşteri profil analizi yapıldı ve modeller yeni veri girişleri ile sürekli güncellendi. Çalışma şirketin düzenlediği kampanyaların geri dönüşünde, müşterilerin elde tutulmasında ve ticari faaliyetlerde önemli bir artış sağladı.

SPSS Türkiye

51

Documents

BİLGİYE DAYALI YÖNETİMDE SON TRENDLER (6).pdfPerakende sektöründe satş terminalleri ve kodlama sistemleri sayesinde sistematik olarak ı ... doğru stok yönetimi yapma amaçlı