Bankacılık, sigortacılık gibi müşteri memnuniyetinin ve güvenliğinin başat tutulduğu sektörlerde tazi, müşteri hareket verilerinden öğrenerek müşteri memnuniyet ve sadakatini arttıracak.

2015 yılından bu yana İTÜ ARI Teknokent bünyesinde araştırma faaliyetleri yürüten proje, “tazi hunt” ürünü ile hem anormal hem de müşteri memnuniyeti ile ilgili aktiviteleri önceden tespit ederek, olası olumsuzlukların önüne geçiyor. Aynı zamanda müşteri hareketlerindeki belirli örüntüleri tespit ederek, müşterinin belirli ürünleri alma ihtiyacında, churn etmek üzere ya da segment değiştirmek üzere olduğunu da tazi hunt önceden belirleyebiliyor.

Dünya ve teknolojide yaşanan hızlı değişimle, farklı ortamlarda ve devamlı olarak ve değişik tiplerde veriler toplanıyor. Bu verilerin üzerinde “Big Data” yaklaşımları hem çok maliyetli, hem de değişen iş ihtiyaçlarına ve müşteri özelliklerine cevap vermekte yavaş kalıyor.

Günümüzde neredeyse her sektörde müşteriler ihtiyaçlarının o anda anlaşılıp çözülmesini bekler hale geldi. Müşteriler tercihlerini daha hızlı hareket edebilen ve ihtiyaçlarını karşılayabilen ürün ve kurumlardan yana yapmakta. tazi çözümleri, belirlenen iş hedeflerini göz önüne alarak, akan (streaming) veri üzerinde devamlı olarak ve anında öğrenmekte ve anında tahminler üretiyor, dolayısı ile müşterinin ihtiyaçlarına anında cevap verebilmeyi sağlıyor.

tazi hunt ile kritik sektörlerde veriler güven altında

Makine öğrenimi konusunda akademik ve endüstriye yönelik deneyimlerini tazi’da birleştiren tazi Kurucu Ortakları Prof.Dr Zehra Çataltepe ve Dr. Tanju Çataltepe’nin telekom, gıda, banka, sigorta, IoT, eğitim gibi farklı sektörlerde 20 yılı aşkın tecrübeleri bulunuyor.

Bankacılık, sigortacılık, çağrı merkezi, mağaza, fabrika gibi veri akışının yoğun olduğu sektörlerde, makine öğrenme sistemi sayesinde anında veri analizi yapabiliyor. Ayrıca kullanıcılara tazi hunt yazılımı içerisinde hem verilen kararların nedenlerini anlama hem de geri bildirimle öğrenen modelleri daha da iyileştirme imkanı sunuluyor.

Sektör uzmanının anlayabildiği modeller oluşturması sayesinde, hem insanların sıradan işlerle vakit kaybetmesine engel oluyor hem de çok fazla miktarda ve hızlı verinin işlenebilmesini sağlıyor.

Online bankacılık işlemlerinde, ATM kullanımlarında, web sitesindeki kullanıcı hareketlerinde, kullanıcıların alışkanlıklarını tespit edebiliyor, bu alışkanlıklar dışında gerçekleşen aktiviteler hakkında da ilgili birimleri bilgilendiriyor. Çağrı merkezi alanında aramaların kalitesini ölçerek görüşmelerin daha verimli olması adına bilgiler sağlayabiliyor.

Şu an için nesnelerin interneti üzerine de çalışmalarını yürüten tazi ve tazi ürünleri hakkında daha detaylı bilgiye web sitesi üzerinden ulaşılabiliyor.