Journals / Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi / 2026 / Cilt: 7 Sayı: 2

SALES FORCE ALLOCATION IN BANKING SECTOR

BANKACILIK SEKTÖRÜNDE SATIŞ GÜCÜ YERLEŞTİRME

Serol Bulkan(MARMARA ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-4815-4389
Pages
624–633
Publication Date
2018-07-20
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

The comparison of approaches is reported.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Sales force deployment involves the simultaneous resolution of interrelated sub-problems like sales force sizing, sales representative location, sales territory alignment, and sales resource allocation.
📊
Key Findings & Data:As the sales force size increases, the number of accounts to be visited increases that yields to a positive effect on sales rates but also an increase in operational costs.
💡
Conclusion & Impact:The comparison of approaches is reported.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Satış gücü yerleştirme · satış kaynağının yerlerinin belirlenmesi · doğrusal olmayan karmaşık tam sayı programlama

Abstract

Sales force deployment involves the simultaneous resolution of interrelated sub-problems like sales force sizing, sales representative location, sales territory alignment, and sales resource allocation. As the sales force size increases, the number of accounts to be visited increases that yields to a positive effect on sales rates but also an increase in operational costs. Therefore, the alignment decisions are vital for all issues such as the number of outbound calls to accounts, the operational expenses, and the sales representative asset (time) that might be allocated. All sub-problems have to be resolved in order to maximize the profit of the selling organization. In this paper, s ales force allocation problems in the literature are examined and approaches to similar problems are compared. A non-linear mixed-integer quadratic programming model is formulated for s ales force allocation in banking sector. And a heuristic approach is developed for big size problems. The comparison of approaches is reported.

Özet

Satış gücü yerleştirme problemleri; satış gücü sayısı belirleme, satışçıların yerleştirilmesi, satış alanının belirlenmesi ve satış kaynağının yerlerinin belirlenmesi olarak alt problemlerle bağlantılıdır. Satış gücünün büyüklüğü arttıkça, ziyaret edilecek lokasyon sayısı artar ve satışlar olumlu yönde etkilenir. Öte yandan, satış gücünün arttırılması işletme maliyetlerini arttırılmasına yol açar. Bu sebeple, ziyaret edilecek lokasyon sayıları, operasyonel maliyetler ve satış gücü(saat) yerleştirmesi çok önemlidir. Organizasyonlarda bu alt problemler kar maksimizasyonu yaklaşımıyla çözülmektedir. Literatürdeki satış gücü yerleştirme problemleri incelenmiş, benzer problemlere yaklaşımlar karşılaştırılmıştır. Bu çalışmada banka sektöründeki satış gücü yerleştirmesi için doğrusal olmayan karmaşık tam sayı programlama modeli oluşturulmuştur. Problemin büyük olabileceği durumlar için alternatif sezgisel model yaklaşımı yapılmıştır. Bu makalede de bu yaklaşımlar karşılaştırılıp raporlanmıştır.

🔖

Cite This Article

Semercioğlu, B. B., Bulkan, S. (2018). SALES FORCE ALLOCATION IN BANKING SECTOR. Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, Cilt: 7 Sayı: 2, 624–633. https://doi.org/10.28948/ngumuh.444646

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (14)

  1. HESCHEL, M. S., “Effective sales territory development”, J. Marketing, 41(2), 39-43, 1977.
  2. SHANKER, R.J., TURNER, R.E., ZOLTNERS, A.A., “Sales Territory Design: An Integrated Approach”, Management Science, 22, 309-320, 1975.
  3. SEGAL, M. & WEINBERGER, D. B., Turfing. Oper. Res., 25, p. 367–386. 1977.
  4. ZOLTNERS, A. A., SINHA, P., “Integer Programming Models for Sales Resource Allocation”, Management Science, 26, 242–260, 1980.
  5. BESWICK, C. A., “Allocating Selling Effort Via Dynamic Program”, Management Science, 23, 667-678. 1977
  6. ZOLTNERS, A. A.,CHONG, P. S. C., “An Optimal Algorithm for Sales Representative Time Management”, Management Science, 25,1197–1207, 1979.
  7. GLAZE, T. A., WEINBERG, C. B., “A Sales Territory Alignment Program and Account Planning System (TAPS)”, R. P. Bagozzi ed. Marketing Science Institute, Cambridge,MA. Sales Management: New Developments from Behavioral and Decision Model Research, 325-343,1979.
  8. DREXL, A., HAASE, K., “Fast Approximation Methods for Sales Force”, Management Science, 45(10), 1307–1323,1999.
  9. HAASE, K., MÜLLER, S., “Upper and Lower Bounds for The Sales Force Deployment Problem with Explicit Contiguity Constraints”, European Journal of Operational Research, 237, 677-689,2014.
  10. HOWICK, R., PIDD, M., “Sales Force Deployment Models”, European Journal of Operational Research, 48, pp. 295-310, 1990.
  11. NAJI-AZIMI, Z., SALARI, M., “The Time Constrained Maximal Covering Salesman Problem”, Applied Mathematical Modelling,38, 3945-3957,2014.
  12. SKIERA, B., ALBERS, S., Prioritizing Sales Force Decision Areas for Productivity Improvements Using a Core Sales Response Function. Journal Of Personal Selling & Sales Management, 28(2), 145-154, 2008.
  13. LODISH, L. M., “Sales Territory Alignment to Maximize Profit”, Journal of Marketing Research, 12(1), p. 30–36. 1975.
  14. LODISH, L. M., CURTIS, E., NESS, M., SIMPSON, M. K., “Sales Force Sizing and Deployment Using a Decision Calculus Model at Syntex Laboratories”, Interfaces, 18, 5-20, 1988.