TİCARİ CBS DE HARİTA KULLANIMI VE MEKANSAL ANALİZLER: BİREYSEL BANKACILIK ÖRNEĞİ

Ebat: px

Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "TİCARİ CBS DE HARİTA KULLANIMI VE MEKANSAL ANALİZLER: BİREYSEL BANKACILIK ÖRNEĞİ"

Ilker Sağlam
8 yıl önce
İzleme sayısı:

1 TİCARİ CBS DE HARİTA KULLANIMI VE MEKANSAL ANALİZLER: BİREYSEL BANKACILIK ÖRNEĞİ Projenin Amacı: Çok şubeli kuruluşların şube lokasyon seçimlerinde ve ayrıca mevcut şubelerinin potansiyel/verimlilik analizlerinde kullanabilecekleri yöntem ve araçlar yaratmak. Örnek Uygulama: Bankalara şube yer seçimlerinde CBS araçları ile karar destek hizmeti verilmesi. Özel bir banka için Bireysel Bankacılık alanında İstanbul metropoliten alanında uygulama Gerekli Veriler: a) Mevcut Banka Arzı mevcut banka şubelerinin mekansal dağılımı b) Olası Müşteri Adedi (potansiyel talep) mekansal dağılım bazında nüfus ve yine mekansal dağılım bazında banka müşteriliği oranları Proje Sonucu: Bir özel bankanın İstanbul daki bütün şubeleri için, şube çevresindeki müşteri potansiyeli ve rakip şubelerin adedi tespit edilmiş, ayrıca bankanın değerlendirmekte olduğu yeni bir lokasyondaki potansiyeli hesaplayabileceği bir araç yaratılmıştır. Proje Yürütücüsü: Sinan Zeyneloğlu, Yüksek Demograf, CBS Uzmanı Kaynak Program, Veri ve Katmanlar: Yolorta, Mahalle ve İlçe Katmanları Başarsoft GIS kaynaklıdır. Mahalle Nüfusları, Mahalle Statüleri ve Banka Müşteriliği oranları Veri Araştırma AŞ kaynaklıdır. Haritaların çizimi ve analizler Mapinfo programı altında yürütülmüştür.

Özel bir banka için Bireysel Bankacılık alanında İstanbul metropoliten alanında uygulama Gerekli Veriler: a) Mevcut Banka Arzı mevcut banka şubelerinin mekansal dağılımı b) Olası Müşteri Adedi

2 a) Banka Şubelerinin tespiti ve mekansal konumlarının harita üzerine oturtulması Finans sektöründeki kurumların şube açma ve yer seçimi kararlarına yardımcı olmak için Türkiye de bulunan (yatırım ve ihracat bankaları hariç) bütün mevduat bankalarının ödeme büroları, uydu şubeler, ticari ve kurumsal şubeler de dahil olmak üzere toplam 6196 şubelerinin isim, adres ve iletişim bilgileri ile nitelikleri daha önce Veri Araştırma AŞ tarafından derlenerek bir veri seti haline getirilmiştir. (Güncellik tarihi Ocak 2004). Şubat 2004 de ise banka noktaları veri seti İstanbul, Ankara, İzmir, Bursa ve Adana kentleri için daha da ileri götürülerek Başarsoft GIS tarafından sokak ve bina noktası hassasiyetinde haritaya oturtulmuştur. Bu işlemde hem geocode yöntemi hem de sahadan teyit alma yöntemi kullanılmıştır. Bu proje kapsamında belirtilen banka katmanının İstanbul bölümü kullanılmıştır. İstanbul metropoliten alanındaki banka şubelerinin dağılımı Harita 1 de verilmiştir. Uygulama yapılan özel bankanın şubelerin dağılımı ise Harita 2 de vurgulanmıştır. b) Nüfus Bilgisi ve Banka Müşteriliği Türkiye de nüfus bilgisi alınabilen en küçük birim mahalledir. İstanbul Büyükşehir Belediye sınırları içindeki mahalleler ve ayrıca yakın çevredeki diğer ilçe ve beldeler için hem sayım nüfusu hem de kayıtlı seçmen sayısı temin edilmiştir. Sayım nüfusunun yanında kayıtlı seçmen sayısının kullanılmasında iki amaç vardır: Birinci olarak toplam nüfusun yerine yetişkin nüfusun dikkate alınması (zira banka müşterileri yetişkin kesim içinde yer almaktadır), ikinci olarak ülkemizde defacto sayım sistemi ile toplanan nüfusun içinden kurumsal nüfusu çıkartabilmektir. Bir mahalle sınırı içerisinde bulunan kurumsal nüfus, örneğin hastanede yatan hastalar yada bir askeri birlikte görevli erler, ülkemizde sayım nüfusuna dahil edilmektedir. Oysa bu tür kurumsal nüfus her ne kadar bir süreliğine o mahalde ikamet ediyorsa da, bu nüfusun o bölgede bir bireysel bankacılık talebi olmayacak ya da en azından bu talep yerleşik nüfustan farklı nitelik ve nicelikte gerçekleşecektir. Bu nedenle bireysel bankacılığa olan talep, bu proje kapsamında geliştirilen modelde sayım nüfus yerine kayıtlı seçmen sayısı üzerinden hesaplanmıştır. 2

nitelikleri daha önce Veri Araştırma AŞ tarafından derlenerek bir veri seti haline getirilmiştir. (Güncellik tarihi Ocak 2004).

3 3

4 4

5 c) Banka Müşteriliği Ve Mahalle Statüsü Her mahalle için yetişkin yerleşik nüfusun belirlenmesi ve ilgili harita katmanı ile ilişkilendirilmesi ne yazık ki doğru ve güvenilir bir model için yeterli olmamaktadır. Zira bir mekandaki yerleşik yetişkin nüfusun bile sadece bir bölümü banka müşteri olmakta (Banka Müşteriliği Oranı), üstelik bu oran farklı statüdeki mahallelerde farklı değerler alabilmektedir. Bu nedenle birinci olarak mahallelerin statü lerini belirlemek, ardından her statü grubundaki mahallelerde nüfusun yüzde kaçının banka müşterisi olduğuna dair bir gösterge kullanmak gerekmektedir. Türkiye de gelir düzeyi ya da sosyo-ekonomik düzeyi gösteren veriler ne yazık ki mahalle bazında toplanmamakta, büyük ölçüde il bazında, kısmen de ilçe bazında yayınlanmaktadır. Oysa birçok profesyonel ve kurumsal kullanıcı için kent içi gelir dağılımı ve sosyo-ekonomik tabakalaşmaları görebilmek açısından il-ilçe bazında veriler yeterli olmamaktadır. Çeşitli ticari uygulamalar için müşteriler genelde mahalle bazında veri talep etmekte, ne yazık ki ne sayım sonuçları, ne de diğer mali, sosyo-ekonomik ve demografik istatistikler mahalle ayrıntısında derlenmemektedir. Ayrıca gerek araştırmalarda gerekse mali kayıtlarda hanelerin birçoğunun gelirlerini tam ve doğru olarak beyan etmiyor olmaları da gelir düzeyi ile ilgili sağlıklı göstergelere ulaşmayı zorlaştırmaktadır. Bu zorlukları aşmak ve kent içi gelir dağılımı ve sosyo-ekonomik tabakalaşmayı ortaya koymak amacıyla VERİ ARAŞTIRMA, belediyeler tarafından hazırlanıp Maliye Bakanlığı nca yayınlanan Arsa ve Arazi Asgari m2 Bedellerini esas alarak mahalle bazında statü tahmini yapmaktadır. Emlak vergisi beyanlarına ve resmi kurumların arsa alımlarına esas oluşturan bu veriler her 4 yılda bir yayınlanmakta olup, VERİ ARAŞTIRMA tarafından 1994 ten beri mahalle statü değeri hesabı için kullanılmaktadır. Söz konusu m2 değerleri, her ne kadar piyasa değerlerini birebir yansıtmak durumunda olmayabiliyorsa da mahalleleri ekonomik statüye göre sıralamak ve farklı mahalleleri birbirleri ile karşılaştırmak için kullanışlı bir gösterge oluşturmaktadır. Arsa m2 statülerinin üzerinde yaşayan nüfusun ekonomik statüsünü yansıtmadığı kent merkezinin "çekirdeğini" oluşturan en yoğun iş alanları için yüksek arsa m2 değerleri, merkeze yaklaştıkça artan özel bir logaritmik düzeltme katsayısı ile düşürülmekte, ve böylece sadece iş yerlerinin yoğun varlığından kaynaklanan yüksek arsa m2 değerlerinin yerleşik nüfusun statüsünü olduğundan yüksek göstermesi engellenmektedir. Sonuç olarak mahalleler (A-B-C-D-E) olarak statülere ayrılmaktadır. Büyük oranda işyeri barındıran ve nüfus yoğunluğu (alan başına düşen yerleşik yetişkin nüfusu) çok düşük mahalleler (İŞ-WORK) kodu verilerek analiz dışında tutulmaktadır. Mahalle statülerinin İstanbul daki dağılımı ve uygulama yapılan bankanın şubeleri Harita 3 de gösterilmiştir. Elde edilen dağılım Murat Güvenç in farklı veriler kullanarak oluşturduğu İstanbul statü haritası ile benzerlik göstermektedir. (Güvenç, M., İstanbul Dergisi, Sayı 34, Temmuz 2000) Yine Veri Araştırma AŞ tarafından her 2 yılda bir tekrarlanan VERİ-SGT (Statü-Gelir- Tüketim) araştırmasının örneklemi mahalle statüleri ayrımında seçilmekte bu nedenle ilgili araştırmadan mahalle statüsü ayrımında veri elde edilebilmektedir. VERİ-SGT den elde edilen banka müşteriliği oranları İstanbul için %75,7 (A mahalleleri) ile %23,7 (E mahalleleri) arasında değişmekte, ortalama olarak %34,4 düzeyinde yer almaktadır (Yetişkin nüfus). Her mahallelin yerleşik yetişkin nüfus değerleri statülerine göre bu oranlarla çarpılarak tahmini banka müşterisi adedi elde edilmiştir. 5

Zira bir mekandaki yerleşik yetişkin nüfusun bile sadece bir bölümü banka müşteri olmakta (Banka Müşteriliği Oranı), üstelik bu oran farklı statüdeki mahallelerde farklı değerler alabilmektedir.

6 d) Şube Lokasyon Analizi (Potansiyel ve Verimlilik) Uygulama yapılan bankanın her şubesi için belirli erişim yarıçapları içerisinde kalan rakip banka şubelerinin adedi otomatik olarak yazdırılmış, ayrıca mahallelerden hareketle Mapinfo yazılımının proportional sum işlevi kullanılarak belirtilen alan içerisindeki yerleşik yetişkin nüfus ve banka müşterisi adedi tahmin edilmiştir. Bu sayede bölgede şube başına düşen müşteri adedi hesaplanabilmektedir. Sağlıklı yetişkin bir insan 1 saat süre zarfında normal yürüme hızında 3-3,5 km yol kat edebilmektedir. 3 km değeri esas alındığında 500 m 10 dakikada kat edilebilmekte, 250 m nin kat edilmesi ise 5 dakika sürmektedir. Sahrayıcedit şubesi için 750m erişim mesafesi (15 dakika yürüme mesafesi) örneğinde bir analiz haritası Harita 4 olarak verilmiştir. Harita 4 ün İstanbul içindeki konumu Harita 3 de gölgelendirilmiştir. Oluşturulan haritalarla ilgili banka kendi kayıtlarını kullanarak bölgedeki potansiyelin ne kadarını değerlendirebildiğini hesaplayacak konuma gelmiştir. Ayrıca verilen analiz haritaları ile şube açma-kapama yada şube birleştirme kararlarında kullanılabilecek önemli bir karar destek aracına sahip olmuştur. 6

Bu sayede bölgede şube başına düşen müşteri adedi hesaplanabilmektedir. Sağlıklı yetişkin bir insan 1 saat süre zarfında normal yürüme hızında 3-3,5 km yol kat edebilmektedir.

7 7

8 8

Benzer belgeler

GeoBusiness Solutions

GeoBusiness Solutions Coğrafi İş Zekası Çözümleri GeoBusiness Solutions Nedir? Başarsoft GeoBusiness Solutions, Dağıtık Nereye alanda şube hizmet açmalıyım? veren sektörlere yönelik olarak hazırlanmış,