CCİ Ankara için talep toplama sistemi tasarımı

CCİ Satış ile müşteriler arasında bir arayüz oluşturan ön satış elemanları sabah ve akşam ofise gelmektedir. Harcanan bu zaman müşteri ilişkilerinin azalmasına, dolayısıyla CCİ’nin satış sistemindeki verimliliğinin azalmasına sebep olmaktadır. Ayrıca araç yakıt ve ofis giderlerini arttırmakta, ön satış elemanlarının yaşam kalitesini olumsuz yönde etkilemektedir. Bu projenin amacı, CCİ Ankara için yeni bir “Talep Toplama Sistemi” oluşturmaktır. Sistem, ön satış elemanlarının günlük iş akış süreçlerini yenilemiş ve talep toplama ağını yeniden oluşturmuştur. Ayrıca ön satış elemanlarının motivasyonlarının artırılması amacıyla yıllık aktivite plan takvimi düzenlenmiştir. Firmaya önerilen sistem şu an uygulanmakta olup yapılan analizler sonucunda giderlerde ofiste ortalama %30, araçta %12, personel servislerinde ise %60 oranında azalma olduğu saptanmıştır. Ön satış elemanlarının sayısı 84’ten 76’ya düşürülmüş olup, müşteri başına harcanan zaman artırılmıştır.

Demand collection system design for CCI Ankara

Pre-sellers make a connection between CCI sale department and the customers. They have to go to office every morning and evening but the time spent in office decreases customer relations and this situation decreases efficiency of sale system. “Also, fuel and office expenses increase and life standard of pre-sellers is affected. The aim of the project is to design a new “Demand Collection System” for CCI Ankara. Pre-sellers ‘job flow and pre-sellers’ customer routes are reorganized. In addition, annual activity plan calendar is made to improve pre-sellers’ motivation. The system is implemented; as a result, office expenses decrease 30%, number of vehicles decreases 12% and employees’ service decreases 60%.

___

  • 1. Coene,S., Arnout, A., Spieksma, F. 2008. “The Periodic Vehicle Routing Problem: A Case Study,” SSRN: http:// ssrn.com/abstract=1368749.
  • 2. Francis, P., Smilowitz, K., Tzur, M. 2006. “The Period Vehicle Routing Problem with Service Choice,” Transportation Science 40, 439-454.
  • 3. Ghiani, G., Laporte, G. Musmanno, R. 2004. “Introduction to Logistics Systems Planning and Control,” John Wiley and Sons Ltd, England.
  • 4. Ho, S.C., Haugland, D. 2004. “A Tabu Search Heuristic for the Vehicle Routing Problem with Time Windows and Split Deliveries,” Computers and Operations Research 31, 1947-1964.
  • 5. Larson, R.C., Odoni, A.R. 1981.“ Urban Operations Research,” Prentice-Hall, USA.
  • 6. Lou, S.Z., Shi, Z.K. 2006. “A New Method for Multi-Depot Vehicle Routing Problem with Time Windows,” Proceedings of the Fifth International Conference on Machine Learning and Cybernetics, Dalian.
  • 7. Polacek, M., Hartl, R.F., Doerner, K. 2004. “A Variable Neighborhood Search for the Multi Depot Vehicle Routing Problem with Time Windows” Journal of Heuristics 10, 613-627, The Netherlands.
  • 8. Zhang, R., Yun, W.Y., Moon, I. 2009. “A Reactive Tabu Search Algorithm for the Multi-depot Container Truck Transportation Problem”, Transportation Research Part E 45, 904-914.