USD

-
-%

EUR

-
-%

GBP

-
-%

ALTIN GR

-
-%

BIST 100

-
-%

Ekonomi Haberleri

04 Temmuz 2020 10:35

"Müşteri memnuniyetinde yapay zeka ile fark yaratıyoruz"

Yeni nesil finansal teknolojiler şirketi Multinet Up’ın CEO’su Demirhan Şener, yemek kartı şirketinden ekosistem yöneticisi bir fintech grubuna dönüşen şirketin, müşteri deneyimi alanındaki yapay zeka çalışmalarına yönelik açıklamalarda bulundu

"Müşteri memnuniyetinde yapay zeka ile fark yaratıyoruz"

Mustafa Gündoğdu / [email protected]

Üç ana alanda faaliyette bulundukları ekosistemlerinde 200 binin üzerinde kuruma ve 2 milyon kart kullanıcısına hizmet verdiklerini ifade eden Multinet Up CEO’su Demirhan Şener, çalışanlara bağlı giderler yönetiminde; yemek kartı, akaryakıt, esnek yan haklar, ödüllendirme, seyahat, konaklama ve araç kiralama çözümleri sunduklarını söylüyor. 

MÜŞTERİ İHTİYAÇLARINA CEVAP

Çalışanlara bağlı olmayan giderler yönetiminde toplu satın alma gücü ile KOBİ ve mikro işletmelerin hemen hemen tüm operasyonel giderlerini yönetmelerini sağladıklarını dile getiren Şener, “Üçüncü olarak ise Türkiye’nin ilk ön ödemeli kartını çıkaran ininal, ve işletmelere sanal ödeme altyapısı sunan iPara gibi şirketlerimizle finansal servisler alanında faaliyet gösteriyoruz. Tüm bu alanlarda, müşterilerimiz için en iyi deneyimi hedefliyoruz. Dijital ekosistemimizde müşterilerimizin ihtiyaçlarına en yeni teknolojiler sayesinde yanıt veriyoruz” diyor.

UÇTAN UCA ÇÖZÜM

Multinet Up’ta yeni nesil ürün ve servislerin uçtan uca dijital süreçler ile müşterilere sunulduğunu vurgulayan Şener, “Yapay zeka ve makine öğrenimi son yıllarda yoğunlaştığımız bir alan. CRM çatısı altında yapay zeka destekli birçok uygulamayı hayata geçirdik. Churn projemizde, makine öğrenmesiyle kayıp riski olan müşterileri tahmin ettik. Müşteri lokasyonu, şikayet sıklığı, ciro, kârlılık, yaş gibi verileri içeren çok boyutlu büyük bir datayı makineye analiz etmesi için verdik. Makine; kayıp müşterilere ait davranışları belirleyerek, benzer özelliklere sahip müşterileri riskli olarak işaretledi ve bu müşteriler ile ilgili bize uyarılar üretti. Biz de bu müşterilerimizi kaybetmemek için gerekli tüm aksiyonları aldık” yorumunda bulunuyor. Pulse projesinde ise müşterilerinin kendileriyle iletişim kurdukları alanlarda şikayet etmeseler dahi olumsuz ifadelerini yakalayacak şekilde duygu durumlarını ölçtüklerini belirten Şener, “Müşteriler ile yapılan yazışmalardan, 40 bin örnek içerisindeki olumsuz içerikten sözlükler oluşturarak müşteri yazışmalarındaki 'nabzı yüksek' iletişimleri belirledik. Ardından bu iletişimleri önceliklendirerek tek seferde sorunlarının çözülmesini sağladık. Müşteri kayıp oranımız zaten çok düşüktü ama bu iki projemiz ile yüzde 50 bir azalma daha elde ettik” diyor.

EN ÇOK OKUNANLAR