Müəllif: Samir Məstəliyev, Banker.az saytının baş redaktoru
Hazırda Azərbaycan bank sistemi özünün yenin inkişaf mərhələsinə qədəm qoymuşdur. Bu özünü həm bazarda bank xidmətlərinin təqdim edilməsində, həm bankçılığın çox insan üçün əl çatan olmasında, həmdə xidmətlərin çeşidliyi ilə biruzə verir.
Bu gün söhbət açmaq istədəyimiz mövzu marketinq və sadə təhlil metodlarından birinin hibridini təşkil edən RFM təhlil haqqın olacaq. RFM təhlil sadə olmağınan yanaşı, düzgün istifadə edildiyi zaman kifayət qədər faydalı məlumatların ortaya qoyulmasını təmin edir. Bizim RFM təhlillə bağlı qeydlərimiz əsasən retail banking sahəsində onun mümkün istifadəsindən bəhs edəcək.
Bank sistemində yeni məhsul və xidmətlərin yaradılması zamanı tez-tez üzləşilən suallardan bəziləri aşağıdakılardır:
- Biz ən yaxşı müştəri kimlərə deyirik?
- Bu kateqoriyaya hansı müştərilərimiz daxildir?
- Şirkətimizə orta səviyyəli gəlir gətirən müştərilər hansıdır?
- Müştərilərin bankla işləmə intensivliyi hansı səviyyədədir?
- Loyal müştəri kütləsin necə yarada bilərik və s.
Təbii ki RFM təhlil bu sualların hər birinə tam şəkildə cavab verməməsinə baxmayaraq, müəyyən formada onlara qismən cavab verməyə yardımçi ola bilər.
RFM təhlil struktur baxımından 3 hissədən ibarətdir:
Recency – müştəri krediti nə vaxt götürüb (və ya bankın digər əməliyyatından istifadəsi,adətən ayla ifadə olunur)
Frequency – müştəri banka nə qədər tez-tez müraciət edir ( yəni kreditin mərhələsi)
Monetary – müştəri olduğu dövrdə müştəri nə qədər pul xərcləyib.
Qeyd olunan metoda misal üzərində baxaq. İlk öncə biz problemi formalaşdırmalıyıq ki, bizə hansı informasiya lazımdır. Misal üçün bank ən yaxşı 3 müştəriyə “Ən yaxşı müştəri” nominasiyası üzrə hədiyyə vermək istəyir – deməli qarşımızda məhz bu 3 yaxşı müştərini tapmaq durur. Bunun üçün ilk növbədə bütün kateqoriyalar üzrə lider 3 müştərini müəyyən edəcəyik.
Fərz edək ki 12 müştərimiz vardır. Onların yuxarıda göstərilən 3 parametr üzrə bölgüsü aşağıdakı qaydadadır.
Qeyd: Cədvəldə olan bütün rəqəmlər təsadüfi seçilmişdir ( Excel funksiyası =RANDBETWEEN())
Hazırda biz 3 ən yaxşı müştərini axtardığımızdan, o zaman 12 müştəri avtomatik olaraq 4 seqmentə ayrılacaq. Klasterlər aşağıdakı kimi alınacaqdır (ən yaxşıdan pisə doğru):
Klasterlərimiz hazır olduqdan sonra sadəcə olaraq hər müştəri üzrə klasterlər vurulur və qiymət (score) alınır. Qeyd edək ki, maksimal qiymət məhz bu çoxluq üçün 4*4*4 = 64 ola bilər (klaster sayından asılı olaraq).
Nəticədən göründüyü kimi, bank üçün ən yaxşı müştərilər Müştəri 11, Müştəri 1 və Müştəri 8-dir.
Müştəri 11 haqqında onu demək olarki , o son dəfə krediti çoxdan götürməsinə baxmayaraq bankla daha sıx təmasda olan və ən çox gəlir verən müştərilərdən biridir və s. Qeyd etmək lazımdırki, bu təhlil bank müştəriləri üçün aparıldıqda , məlumat bazası bəzən 100 000-dən çox müştərini əhatə edir. Bu baxımdan , təhlil yuxarıda göstərildiyindən nisbətən çətin bir prosesə çevrilir. Amma təhlilçilərin dili ilə desək – məlumat bazası nə qədər böyük olarsa, nəticələrdə bir o qədər dəqiq , reallığa uyğun olar.
Yaddan çıxarmaq lazım deyil ki, RFM metodu sadəcə bir yanaşmadır – onun parametrləri təhlilin məqsədindən asılı olaraq istənilən məsələyə uyğunlaşdırıla bilər. Təsadüfi deyildirki , son illərdə bu metodun Data mining sahəsində müxtəlif variasiyaları işlənib hazırlanmışdır.
