merophinuvia Logosu merophinuvia

Finans Dünyasında Yeni Bir Yaklaşım

merophinuvia olarak, bütçe önceliklendirmede geleneksel yöntemleri sorgulayarak, kişiye özel finansal çözümler sunuyoruz. 2019'dan beri geliştirdiğimiz metodolojimiz, sadece rakamlarla değil, yaşam tarzınızla uyumlu stratejiler yaratıyor.

Hibrit Analiz Metodolojisi

Geleneksel bütçe yönetimi araçları genellikle tek boyutlu yaklaşımlar benimser. Bizim geliştirdiğimiz hibrit sistem ise davranışsal ekonomi, veri analizi ve kişisel tercih algoritmalarını birleştiriyor. Bu yaklaşım, her bireyin finansal önceliklerini benzersiz yaşam koşulları bağlamında değerlendirmemizi sağlıyor.

"Finansal kararlar sadece matematik değil, aynı zamanda psikolojidir. Biz bu iki alanı harmanlayarak, gerçek hayatta uygulanabilir çözümler üretiyoruz."

2023 yılında başlattığımız araştırma projesi kapsamında, 2.847 katılımcıdan toplanan veriler doğrultusunda algoritma setimizi yeniden tasarladık. Sonuç? %73 daha yüksek hedef başarı oranları ve %61 artan finansal memnuniyet düzeyleri.

Üç Aşamalı Yaklaşımımız

Her finansal karar sürecini bilimsel verilerle desteklerken, kişisel faktörleri göz ardı etmiyoruz. İşte benzersiz metodolojimizin temeli:

1

Davranışsal Profil Analizi

Harcama alışkanlıklarınızı psikolojik eğilimlerinizle birlikte değerlendiriyoruz. Bu aşamada 47 farklı parametre kullanılıyor.

2

Dinamik Öncelik Matrisi

Sabit bütçe kategorileri yerine, yaşam dönemlerinize göre değişen esnek öncelik sistemi oluşturuyoruz.

3

Sürekli Optimizasyon

Aylık performans verilerinize dayanarak, stratejinizi sürekli güncelliyoruz. Hiçbir plan statik kalmıyor.

Neden Farklıyız?

  • Akademik Araştırma Temeli

    Boğaziçi Üniversitesi İktisat Bölümü ile yürüttüğümüz ortak çalışmalar, yaklaşımımızın bilimsel zeminini güçlendiriyor. 2024 yılında yayımlanan makalemiz, sektörde referans kaynak haline geldi.

  • Kültürel Adaptasyon

    Türkiye'deki finansal alışkanlıkları, aile yapısını ve ekonomik dinamikleri dikkate alan özel algoritma setimiz var. Batı kaynaklı hazır çözümleri körü körüne uygulamıyoruz.

  • Makine Öğrenmesi Entegrasyonu

    Her kullanıcı etkileşimi, sistem öğrenme kapasitesini artırıyor. Böylece önerilerimiz zamanla daha kişiselleşiyor ve isabetli hale geliyor.