Yapay Zeka ile Satış Tahminleme ve Fırsat Puanlama

Eğitim Hakkında

Bu eğitim, satış operasyonu ve gelir yönetimi ekiplerinin CRM verisinden aday ve fırsat puanlama modelleri kurması, satış hunisini makine öğrenmesiyle analiz etmesi ve dönemsel gelir tahminini daha isabetli hale getirmesi için tasarlanmış uygulamalı bir programdır. Katılımcılar hazır not defterleriyle puanlama ve tahmin modellerini kurup satış panosuna aktarır.

Neden Bu Eğitim?

Doğru Fırsata Odak. Kazanma olasılığı yüksek aday ve fırsatları öne çıkararak satış ekibinin zamanını en verimli yere yönlendirin.

Güvenilir Gelir Tahmini. Temsilci beyanına dayalı tahminleri huni verisi ve makine öğrenmesiyle destekleyerek sapmaları azaltın.

Açıklanabilir Skorlar. Her skorun arkasındaki nedenleri görerek satış ekibinin modele güvenmesini ve aksiyon almasını sağlayın.

“İyi bir satış tahmini geleceği kesin olarak bilmek değil, belirsizliği ölçüp ekibin enerjisini doğru fırsatlara yöneltmektir.”

Ön Koşullar

CRM Bilgisi — Salesforce, HubSpot, Microsoft Dynamics 365 veya benzeri bir CRM'de raporlama deneyimi.
Veri Analizi — Excel pivot tabloları veya temel SQL sorgularıyla satış verisini analiz edebiliyor olmak.
Python Avantajdır — Python zorunlu değildir; not defterleri hazır verilir, temel okuryazarlık uygulamayı hızlandırır.
Çalışma Ortamı — İnternete bağlı dizüstü bilgisayar ve Google Colab gibi bir bulut not defteri hesabına erişim.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiSatış hunisi verisini modellemeye hazırlamak, aday ve fırsat kazanma olasılığı modelleri kurmak, skorları açıklamak ve satış ekibinin iş akışına yerleştirmek.

Modül 1

Satış Analitiğinde Yapay Zeka

Tanımlayıcı, tahmine dayalı ve yönlendirici satış analitiği
Kural tabanlı puanlama ile tahmine dayalı puanlamanın farkı
Salesforce Einstein ve HubSpot yerleşik puanlama özellikleri
Huni metrikleri: dönüşüm oranı, satış döngüsü, ortalama tutar
Hazır CRM özelliği mi, kuruma özel model mi kararı
Vaka: Aday puanlamayla satış verimliliğinin artırılması

Modül 2

CRM Verisinin Modellemeye Hazırlanması

Aday, fırsat, aktivite ve ürün tablolarının birleştirilmesi
Aşama geçmişi ve aşamada kalma süresi özellikleri
Aktivite yoğunluğu: toplantı, e-posta ve arama sinyalleri
Veri sızıntısı: sonucu ele veren alanların ayıklanması
Eksik ve tutarsız CRM girişleri için veri kalitesi kuralları
Laboratuvar: pandas ile fırsat bazlı özellik tablosu

Modül 3

Aday (Lead) Puanlama Modeli

Firmografik, davranışsal ve etkileşim verisiyle puanlama
Lojistik regresyon ile yorumlanabilir aday skoru
Dengesiz dönüşüm verisi ve sınıf ağırlıklandırma
Skor bantları: sıcak, ılık ve soğuk aday tanımları
Pazarlama ve satış arasında aday devir kuralları
Laboratuvar: B2B aday verisiyle puanlama modeli

Modül 4

Fırsat Kazanma Olasılığı ve Açıklanabilirlik

Gradyan artırma (LightGBM) ile kazanma olasılığı modeli
ROC-AUC, kesinlik ve kalibrasyon ile değerlendirme
SHAP ile fırsat bazında risk ve fırsat nedenleri
Takılan fırsatları tespit eden erken uyarı sinyalleri
Laboratuvar: Açık fırsatlar için olasılık ve neden listesi
Günün değerlendirmesi ve gelir tahmini gününe köprü

Günün hedefiFırsat skorlarından ve zaman serilerinden dönemsel gelir tahmini üretmek, tahmin doğruluğunu ölçmek ve modelleri satış yönetim ritmine kalıcı olarak entegre etmek.

Modül 1

Huni Tabanlı Gelir Tahmini

Aşama ağırlıklı huni ile temsilci beyanlı tahmin
Olasılık skorlarından beklenen gelir hesaplama
Kapanış tarihi kayması ve dönem içi kapanma tahmini
Monte Carlo simülasyonu ile gelir aralığı üretme
Kötümser, beklenen ve iyimser senaryoların sunumu
Laboratuvar: Çeyrek sonu gelir tahmini simülasyonu

Modül 2

Zaman Serisi ile Satış Tahmini

Mevsimsellik, trend ve kampanya etkilerinin ayrıştırılması
Üstel düzeltme (ETS) ve ARIMA modellerine giriş
Prophet ile tatil ve özel gün etkili tahmin
Ürün, bölge ve kanal hiyerarşisinde tahmin tutarlılığı
Huni tahmini ile zaman serisi tahmininin birleştirilmesi
Laboratuvar: Bölge bazlı aylık satış tahmini

Modül 3

Tahmin Doğruluğu ve Satış Yönetim Ritmi

MAPE, WAPE ve tahmin yanlılığı (bias) metrikleri
Temsilci, ekip ve model tahminlerinin karşılaştırılması
Haftalık tahmin toplantısında model çıktısının kullanımı
Model kayması, yeniden eğitim ve skor izleme
Üretken YZ ile huni özetleri ve fırsat notu analizi
Simülasyon: Model destekli tahmin toplantısı

Modül 4

Satış Panosu, Entegrasyon ve Kapanış

Power BI ile skor ve tahmin panosu tasarımı
Skorların CRM alanlarına ve iş akışlarına yazılması
Satış ekibinde benimseme, eğitim ve değişim yönetimi
Atölye: Kurumunuz için puanlama ve tahmin yol haritası
Eğitim değerlendirmesi ve interaktif Soru-Cevap
Sertifika takdimi ve not defterlerinin teslimi

Eğitim Kazanımları

CRM Veri Hazırlığı — Aday, fırsat ve aktivite kayıtlarını veri sızıntısı olmadan modellemeye uygun bir özellik tablosuna dönüştürebileceksiniz.
Aday Puanlama — Firmografik ve davranışsal verilerle yorumlanabilir aday skorları üretip devir kurallarını belirleyebileceksiniz.
Kazanma Olasılığı — Gradyan artırma modelleriyle açık fırsatların kazanma olasılığını kalibre edilmiş biçimde tahmin edebileceksiniz.
Skor Açıklaması — SHAP ile her fırsat için riskleri ve güçlü yönleri satış ekibinin anlayacağı dilde açıklayabileceksiniz.
Gelir Tahmini — Olasılık skorları ve Monte Carlo simülasyonuyla dönem sonu gelirini senaryo aralıklarıyla tahmin edebileceksiniz.
Zaman Serisi — ETS, ARIMA ve Prophet ile mevsimsellik ve kampanya etkilerini içeren satış tahminleri oluşturabileceksiniz.
Doğruluk Ölçümü — MAPE, WAPE ve yanlılık metrikleriyle model ve temsilci tahminlerinin isabetini düzenli izleyebileceksiniz.
Satış Panosu — Skor ve tahminleri CRM iş akışlarına ve Power BI panosuna taşıyan bir uygulama yol haritası hazırlayacaksınız.

Kimler İçin Uygundur?

Satış operasyonları (Sales Ops) ve gelir operasyonları (RevOps) uzmanları
satış analistleri
CRM yöneticileri
satış müdürleri ile ticari planlama ve iş zekası ekipleri.

Sıkça Sorulan Sorular

Yapay Zeka ile Satış Tahminleme ve Fırsat Puanlama Eğitimi kimler için uygundur?

Program; satış operasyonları ve RevOps uzmanları, satış analistleri, CRM yöneticileri, satış müdürleri ile ticari planlama ve iş zekası ekipleri için tasarlanmıştır. CRM raporlama ve temel veri analizi deneyimi yeterlidir.

CRM'imizdeki hazır puanlama özellikleri varken bu eğitim neden gerekli?

Hazır özellikler hızlı başlangıç sağlar ancak veri kalitesi, özellik seçimi ve kalibrasyon kontrolü sınırlıdır. Eğitimde hazır özellik ile kuruma özel model arasındaki seçimin nasıl yapılacağı ve her iki yaklaşımın doğru değerlendirilmesi öğretilir.

Eğitim ne kadar sürer ve hangi konuları kapsar?

Eğitim 2 tam gün ve 8 modülden oluşur. İlk gün CRM veri hazırlığı, aday puanlama ve fırsat kazanma olasılığı; ikinci gün huni tabanlı ve zaman serisi gelir tahmini, doğruluk ölçümü ve Power BI panosu işlenir.

Eğitimde hangi araçlar kullanılıyor?

Google Colab veya Jupyter ortamında pandas, scikit-learn, LightGBM, SHAP, statsmodels ve Prophet kullanılır; pano tasarımı Power BI ile yapılır. Salesforce ve HubSpot'un yerleşik tahmin özellikleri de tanıtılır.

Uygulamalar kurum verisiyle yapılabilir mi, sertifika veriliyor mu?

Varsayılan olarak anonim örnek CRM veri seti kullanılır; kuruma özel gruplarda anonimleştirilmiş kurum verisiyle çalışılabilir. Programı tamamlayan katılımcılar Digital Vizyon Akademi sertifikası alır.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Katılım Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika

YAPAY ZEKA İLE SATIŞ TAHMİNLEME VE FIRSAT PUANLAMA EĞİTİMİ