Journals / Veri Bilimi / 2021 / Cilt: 4 - Sayı: 2

Acente Performans Ölçümleme Çalışması

Pages
49–56
Publication Date
2021-08-19
DOI
—
🏛️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)

Bu karne sisteminde belirlenen KPI’lara göre acentelerin aldıkları puanların ortalaması alınmış, en yüksek puana sahip acente referans noktası olarak belirlenmiş ve buna göre acentelerin yerini gösteren bir çalışma yapılmıştır.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Sigorta sektöründe faaliyet gösteren şirketlerin kanallara göre gelirlerini incelediğimizde acente kanalı pastada en büyük paya sahiptir.
📊
Key Findings & Data:Anadolu Sigorta, acentelerini son üç yıllık performanslarını baz alarak geliştirdiği KPI’lar (Anahtar/Temel Performans Göstergesi) ile değerlendirerek performanslarına göre bir karne sistemi oluşturmuştur.
💡
Conclusion & Impact:Bu karne sisteminde belirlenen KPI’lara göre acentelerin aldıkları puanların ortalaması alınmış, en yüksek puana sahip acente referans noktası olarak belirlenmiş ve buna göre acentelerin yerini gösteren bir çalışma yapılmıştır.
🔬Design:Research Article
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Acente Karne · Acente Performans · Anadolu Sigorta

Özet

Sigorta sektöründe faaliyet gösteren şirketlerin kanallara göre gelirlerini incelediğimizde acente kanalı pastada en büyük paya sahiptir. Bizim gibi birebir ilişkilerin çok kuvvetli olduğu coğrafyalarda acente müşteri ilişkisi, sigorta şirketi acente ilişkisinin önüne geçmektedir. Bu nedenle sigorta şirketleri kampanyalar, prim sistemleri ve sosyal organizasyonlarla acentelerini kendine bağlı tutmaya çalışırlar. Çünkü acentelerle kuvvetli bağ olması müşteriler ile ilişkilerin kuvvetli olması anlamına gelmektedir. Sigorta şirketleri en önemli kanallarını oluşturan acentelerin performanslarını ölçmek, takip etmek ve sürekli iyileştirmek için yöntemler geliştirme eğilimindedir. Anadolu Sigorta, acentelerini son üç yıllık performanslarını baz alarak geliştirdiği KPI’lar (Anahtar/Temel Performans Göstergesi) ile değerlendirerek performanslarına göre bir karne sistemi oluşturmuştur. Bu karne sisteminde belirlenen KPI’lara göre acentelerin aldıkları puanların ortalaması alınmış, en yüksek puana sahip acente referans noktası olarak belirlenmiş ve buna göre acentelerin yerini gösteren bir çalışma yapılmıştır.

🔖

Cite This Article

KIRCA, S. (2021). Acente Performans Ölçümleme Çalışması. Veri Bilimi, Cilt: 4 - Sayı: 2, 49–56. https://ajindex.com/articles/821849

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (14)

  1. Aydın Y. “Türkiye’de hayat\emeklilik sigorta sektörünün finansal performans analizi”. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 4(1), 107-118, 2019
  2. Çakmak D, Baştürk F. H. “Türk sigortacılık sektorunun 2007-2018 yıllarına ait performansının oran analizi yöntemi ile ölçülmesi ve sektorun ekonomik büyüme üzerindeki etkisi”. Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi Uluslararası Sosyal Bilimler Dergisi, 4(2), 235-264, 2019
  3. Saruman G. “Veri madenciliğinde kümeleme teknikleri üzerine bir çalışma: k-means ve k-medoids kümeleme algoritmalarının karşılaştırılması”, Süleyman Demirel Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 15(3), 192-202, 2011
  4. Başat H. T. “Çok boyutlu bir performans ölçüm modeli olarak performans prizması ve “The London Youth” örneği”. Afyon Kocatepe Üniversitesi, İ.İ.B.F. Dergisi, 2(8), 25-33, 2011
  5. Yusuf Esmer, Faruk Dayı, Stratejik Performans Yönetiminde Finansal Performans Değerlemesi, Sosyal Bilimler Dergisi, Konya, Turkey, 2019
  6. Aydın Y. “Türkiye’de hayat\emeklilik sigorta sektörünün finansal performans analizi”. Finans Ekonomi ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 4(1),107-118, 2019
  7. Çakmak D, Baştürk F. H. “Türk sigortacılık sektorunun 2007-2018 yıllarına ait performansının oran analizi yöntemi ile ölçülmesi ve sektorun ekonomik büyüme üzerindeki etkisi”. Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi Uluslararası Sosyal Bilimler Dergisi, 4(2), 235-264, 2019
  8. Saruman G. “Veri madenciliğinde kümeleme teknikleri üzerine bir çalışma: k-means ve k-medoids kümeleme algoritmalarının karşılaştırılması”, Süleyman Demirel Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 15(3), 192-202, 2011
  9. Başat H. T. “Çok boyutlu bir performans ölçüm modeli olarak performans prizması ve “The London Youth” örneği”. Afyon Kocatepe Üniversitesi, İ.İ.B.F. Dergisi, 2(8), 25-33, 2011
  10. Yusuf Esmer, Faruk Dayı, Stratejik Performans Yönetiminde Finansal Performans Değerlemesi, Sosyal Bilimler Dergisi, Konya, Turkey, 2019
  11. Jain A.K. Murty M. N., “Data clustering: a review”, ACM Computing Surveys, 31(3), 264-323, 1999
  12. Doğan B, Buldu A., Demir Ö., Ceren E. B., “Sigortacılık sektöründe müşteri ilişki yönetimi için kümeleme analizi”, Karaelmas Fen ve Mühendislik Dergisi, 8(1), 11-18, 2018
  13. Hwang H., Jung T., Suh E., “An LTV model and customer segmentation based on customer value: a case study on the wireless telecommunication industry”, Journal of Interactive Marketing, 13(3), 2-12, 2004
  14. Özcan A. İ., “Türkiye’de hayat dışı si