Proje İçeriği

Hidden Affluent modeli, klasik kural tabanlı yaklaşımların ötesine geçerek müşterilerin ING dışındaki varlıklarını makine öğrenimi teknikleriyle tespit eden yenilikçi ve dinamik bir yapı sunar. Model, müşteri davranış kalıpları ve finansal özellikler üzerinden yüksek potansiyelli segmentleri otomatik olarak belirler. Bu sayede kullanıcıya özel hiper-özelleştirilmiş teklifler üretilerek dönüşüm oranları artırılır, pazarlama bütçesi daha etkin kullanılır ve ING’nin varlık büyüme stratejisi veri odaklı bir yapıya taşınır. Çözüm, bireysel bankacılık operasyonu bulunan ülkelere hızla ölçeklenebilecek şekilde tasarlanmıştır. 

Projenin Amacı

Proje, tamamen yeni bir hizmet olarak tasarlandı ve hayata geçirildi.

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

Bu model, ING dışındaki varlıkları olan müşteri kümelerini yüksek doğrulukla tespit ederek daha verimli pazarlama bütçesi kullanımı ile daha yüksek finansal etki yaratılmasını sağlar. Hiper-özelleştirilmiş kampanya hedeflemesi sayesinde doğru müşteri kitlesine doğru teklifin sunulması mümkün olur. Ayrıca modelin ülke bağımsız, sürekli öğrenen ve ölçeklenebilir yapısı, ING’nin varlık büyüme stratejisinde veri odaklı bir paradigma değişimi yaratarak önemli bir inovasyon niteliği taşır. 

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

Bu proje, ING Grubu Analitik ekibi tarafından geliştirilmiş olup, projeyi devreye aldığımız ülkelerdeki Daily Banking Tribe’lar ile Müşteri Analitiği ekiplerine doğrudan fayda sağlamaktadır. Amaç, bu ekiplerin doğru hedef kitlelere odaklı kampanyalar yapmasını mümkün kılarak müşteri etkileşimlerinden elde edilen geliri maksimize etmektir.

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

Proje üst yönetim tarafından destek görmüştür.

Proje sonunda ortaya çıkan sonuçları analiz edebildiniz mi? Rakamsal verilerle ifade eder misiniz?(ROI, maliyetlerde yüzdesel azalma, üretim süresinde azalma, hata payının düşmesi vs.)

• Her ülkede MVP modelleri geliştirildikten sonra, model development veri seti üzerinde kapsamlı simülasyonlar yapıldı ve sonuçlar ilgili ekiplerle paylaşıldı. 
• Model çıktılarına göre kampanya tasarımları gerçekleştirildi ve uygulandı. 
• 2025 yılında Hidden Affluent modeli ING Group Global Annual Report’ta yer alarak stratejik proje statüsüne ulaştı. 
• Model, Belçika, Hollanda, Almanya ve İspanya’da global; Romanya, Avustralya ve Türkiye’de yerel ekiplerle birlikte canlıya alındı. 
• Yapılan 12 büyük kampanya sonucunda toplam 45 milyon € mevduat artışı elde edildi. 
• Hollanda’da affluent segmentte %16 dönüşüm artışı sağlandı. 
• Model dağıtımıyla birlikte timetomarket 8 aydan 6 aya indi; müşteri temaslarında 2 kat etki artışı görüldü. 

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

• Global ekipte product manager, data scientist, data analyst ve machine learning engineer rollerinden oluşan 7 kişi, • Yerel ekiplerde toplam 8 kişi, • Toplamda 15 kişilik bir proje ekibi aktif görev almıştır.

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

Model geliştirme süreçlerinde Google Cloud Platform (GCP) ve ING Global’in inhouse geliştirme platformu DAP kullanılmıştır.

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

Proje kapsamında harici bir marka kullanılmamıştır.