Sales force allocatıon problem: a case study ın bankıng sector

Abstract

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 tez de bu yaklaşımlar karşılaştırılıp raporlanmıştır.

Sales force deployment involves the simultaneous resolution of interrelated subproblems like sales force sizing, sales representative location, sales territory alignment, and sales resource allocation. As the sales force size increases, the number of accounts visited increases, thus it gives a positive effect on sales. On the other hand, an increase in sales force leads to an increase in operational costs. Moreover, the quantity of conceivable calls to accounts, the operational expenses, and the sales representative asset (time) that might be allocated. Therefore, the alignment decisions are vital for all issues. All subproblems have to be resolved in order to maximize the profit of the selling organization. In this paper, sales force allocation problems in the literature are examined and similar problems are compared. The case of the banking sector is examined and is formulated by nonlinear mixed-integer quadratic programming for sales force allocation. For big sized problems, an alternative heuristic approach is developed. The comparison of approaches is reported.