TR202014503A2 - Kampanya sonrasi anali̇z si̇stemi̇ - Google Patents

Abstract

Bu buluş, kitlesel kampanyalar yapan telekomünikasyon firmalarında ve diğer sektörlerde faaliyet gösteren firmalarda kampanya sona erdiğinde hem ilgili kampanyaya hem de gelecekte yapılacak olan kampanyalara ilişkin olarak gelir ve abone beklentileri tahminlemesi ve analizinin yapılmasını sağlayan bir sistem (1) ile ilgilidir.

Description

TARIFNAME KAMPANYA SONRASI ANALIZ SISTEMI Teknik Alan Bu bulus, kitlesel kampanyalar yapan telekomünikasyon firmalarinda ve diger sektörlerde faaliyet gösteren firmalarda kampanya sona erdiginde hem ilgili kampanyaya hem de gelecekte yapilacak olan kampanyalara iliskin olarak gelir ve abone beklentileri tahminlemesi ve analizinin yapilmasini Saglayan bir sistem ile Önceki Teknik Günümüzde telekomünikasyon ve diger sektörlerde faaliyet gösteren tîrmalar, yaptiklari kampanyalar sonrasi gelir ölçümü ve müsteri memnuniyeti gibi çesitli çikarimlar yapmaktadir. Çogunlukla manuel yöntemlerle yapilan bu çikarimla firmanin kampanyalardan elde ettigi gelir ve katma deger gibi önemli veriler elde etmesi saglanmaktadir. Ayrica gelecekte yapilacak olan kampanyalar için de önemli rolü olan çiktilar elde edilmektedir. Ancak bu analizlerin manuel olarak sürdürülmesi kimi zaman kitlelerin kampanya disinda kalmasina ve firmalarin kampanyalari potansiyellerinin altinda yürütmelerine sebep olabilmektedir. Mevcut teknikte bulunan çalismalar göz önünde bulunduruldugunda firmalarin yaptiklari kampanyalar sonrasi kampanyaya iliskin kampanya basarisina ve müsteri memnuniyetine iliskin çiktilar elde etmelerini saglayan bir sisteme ihtiyaç duyuldugu anlasilmaktadir. patent dokümaninda belirli bir kullanici için gerçek zamanli olarak bir dizi kampanyanin hesaplanmasini ve ayni zamanda basarinin üst düzeye çikarilmasini saglayacak satici teklif kampanyalarini en iyi sekilde uygulayacak satici/tüccar satis verilerini ve müsteri satin alma verilerini kullanan bilgisayar tarafindan uygulanan yöntemlerden bahsedilmektedir. Bu bulusta kullanici için en iyi kampanyanin tespit edilmesi için çok sayida faktör istatiksel olarak hesaplanmakta ve birlestirilmektedir. Ayrica bu bulus, aktif kampanyalarin basarim seviyeleri ve kalan zamanlari ile ilgilidir. Aktif kampanyalar için her kullanicinin tahinini ilgi düzeyini degerlendirmek üzere makine ögrenmesi uygulanabilmektedir. Bulusun diger uygulamalarinda, algoritmalarin belirli is hedeflerine uyarlamak için çesitli faktörlerin ilgili agirliklari degistirilebilmektedir. Bu bulusta kitleler yani filtre edilen kriter kümesini karsilayan bireysel kullanicilar tanimlanmaktadir. Bu bulusta, finansal davranis ve parasal islem verileri kullanicilarin hedeflenmesi için kullanilmaktadir. Ayrica bu bulusta, makine ögrenmesi teknikleri kullanicinin bir kategoride satin alma olasiligini tahmin eden bir modelde kullanilmaktadir. Bulusun Kisa Açiklamasi Bu bulusun amaciI firmalar tarafindan yapilan kampanyalar sonucunda kampanyadan faydalanan kitlenin ayristirilmasinin ardindan kampanyaya iliskin müsteri memnuniyeti, kampanyanin basarisi gibi verilerin elde edilmesini saglayan Bu bulusun bir diger amaci, firmalarin yaptiklari kampanyalara iliskin elde edilen müsteri memnuniyeti, kampanya basarisi gibi verilerin firmanin gelecekteki kampanyalarini iyilestirmede kullanilmasini saglayan bir sistem gerçeklestirilmektedir. BuIUSun Ayrintili Açiklamasi Bu bulusun amacina ulasmak için gerçeklestirilen "Kampanya Sonrasi Analiz Sistemi" ekli sekilde gösterilmis olup bu sekil; Sekil-1; Bulus konusu sistemin sematik bir görünüsüdür. Sekillerde yer alan parçalar tek tek numaralandirilmis olup, bu numaralarin karsiliklari asagida verilmistir. 1. Sistem 2. Veri sunucusu 3. Analiz sunucusu Bulus konusu kitlesel kampanyalar yapan telekomünikasyon firmalarinda ve diger sektörlerde faaliyet gösteren firmalarda kampanya sona erdiginde hem ilgili kampanyaya hem de gelecekte yapilacak olan kampanyalara iliskin olarak gelir ve abone beklentileri tahminlemesi ve analizinin yapilmasini saglayan bir sistem (1); - firmanin müsterilerine iliskin geçmis gelir, harcama, davranis ve demografik bilgi leri gruplandirmak ve analizde kullanilmaya uygun verileri depolainak üzere yapilandirilan en az bir veri sunucusu (2), - veri sunucusunda (2) gruplandirilan ve analize hazir hale getirilen müsteri verilerini bir arayüz üzerinden alarak bir kontrol grubu olusturmak ve kampanya kitlesini ve kitlenin kampanya öncesi ve sonrasi davranislarini kiyaslayarak kampanyaya iliskin bir gelir gider ve etki analizi yapmak üzere yapilandirilan en az bir analiz sunucusu (3) içerrnektedir. Bulus konusu sistemde (1) yer alan veri sunucusu (2) zamanlanmis biçimde çalismak ve her bir firma müsterisini geçmis gelir durumu, harcamalar, firmadaki davranislari ve demografik bilgileri basta olmak üzere müsteri bilgilerini elde ederek önceden belirlenmis makine ögrenmesi algoritinalari ile gruplandirmak üzere yapilandirilmaktadir. Veri sunucusu (2) müsterileri firmaya kazandirdiklari gelir, demografik özellikler ve ürün/hizmet kullanim aliskanliklari gibi metrikler özelinde benzer davranis göstermeleri bakimindan gruplandirmak üzere yapilandirilmaktadir. Veri sunucusu (2) çesitli veri kaynaklarindan hesaplamaya ait degiskenler almakta ve akisin devaminda kullanmak üzere bu degiskenleri olusturmak üzere yapilandirilmaktadir. Veri sunucusu (2) hesaplanan veriler içerisinden veri kalitesi bakimindan hatali ve/veya devam eden hesaplamalarda sapmaya sebep olabilecek aykiri degerlerin tespit edilip temizlenmesini ve analize uygun verilerin birlestirilmesini saglamak üzere yapilandirilmaktadir. Veri sunucusu (2) birlestirme isleminin ardindan önceden belirlenmis makine ögrenimi algoritmalari kullanarak birbirine en yakin müsterileri tespit etmek üzere yapilandirilmaktadir. Analiz sunucusu (3l veri sunucusunda (2] ayiklanan ve gruplandirilip analize hazir hale getirilen veri leri ve kampanya ölçümü için kullanilacak degiskenlerin müsteri bazinda otomatik olarak gerekli kaynaklardan alinmasini saglamak üzere yapilandirilmaktadir. Analiz sunucusu (3) kampanya kitlesinin veri sunucusu (2] tarafindan olusturulmus olan gruplandirilmaya göre dagilimini kontrol etmek üzere yapilandirilmaktadir. Analiz sunucusu (3) kampanya kitlesinin gruplar içindeki dagilim oranina göre, kampanyaya katilmamis müsteri bazinda, ayni dagilimi saglayacak ve benzer gelir grubundaki müsteriler üzerinden örnekler alinarak bir kontrol grubu olusturmak üzere yapilandirilmaktadir. Analiz sunucusu (3) kampanya kitlesinin kampanya katilimi sonrasi gelir degisimini, müsterinin kampanyayi/firmayi terk etme (churn) egilimini olusturdugu kontrol grubuyla kiyaslamali biçimde hesaplamak üzere yapilandirilmaktadir. Analiz sunucusu (3) kontrol grubunu kampanya kitlesine ait kullanicilar tarafindan belirlenen katmanlara (gelir, tüketin, ürün sahipligi gibi) göre benzestirmek üzere yapilandirilmaktadir. Analiz sunucusu (3) elde ettigi sonuçlari kampanyaya ait toplam gelir-gider tablolari olusturmak ve yetkili kullaniciya sunmak üzere yapilandirilmaktadir. Bulusun tercih edilen uygulamasinda analiz sunucusu (3) farkli kullanicilar tarafindan ayni anda kullanilabilecek sekilde yapilandirilmaktadir. Bulus konusu sistemde (l) öncelikle veri sunucusu (2) firina müsterilerine iliskin demografik bilgiler ve firma-müsteri bilgileri alinarak önceden belirlenmis algoritmalar ile gruplandirilrnaktadir. Analize hazir hale getirilerek gruplandirilan veriler, analiz sunucusu (3) tarafindan alinarak, yine analiz sunucusu (3) tarafindan, kampanyaya katilmayan müsteriler baz alinarak olusturulmus olan bir kontrol grubu ile kampanyaya katilan müsterileri gelir degisimi, firmayi/kampanyayi terk etme egilimi gibi konularda karsilastirmali olarak analiz etmektedir. Böylece kampanyanin etkileri, otomatik ve karsilastirmali biçimde analiz edilerek gelecekteki kainpanyalarin iyilestirilmesine kullanilabilmektedir. Bu temel kavramlar etrafinda, bulus konusu sistem (1) ile ilgili çok çesitli uygulamalarin gelistirilmesi mümkün olup, bulus burada açiklanan örneklerle sinirlandirilamaz, esas olarak istemlerde belirtildigi gibidir. TR