DESIGN AND DEVELOPMENT OF SMART POS SYSTEMS: COMMISSION OPTIMIZATION AND TRANSACTION EFFICIENCY

Abstract

Purpose- Traditional POS systems often lead to high transaction costs, increased error rates, and insufficient customer satisfaction. To address these limitations, smart POS systems have been developed to optimize transaction processes using advanced routing algorithms. This study aims to examine the impact of smart POS systems on transaction efficiency, customer satisfaction, commission cost reduction, and their influence on employee task allocation towards more strategic and value-added roles through intelligent routing and data-driven decision mechanisms. Methodology- Dynamic routing mechanisms were utilized for commission cost optimization. Big data analytics tools, including Apache Spark and HDFS, were applied to process real-time transaction data, ensuring scalable and adaptive solutions. Findings- The findings indicate that smart POS systems significantly reduce commission costs, lower transaction error rates, and improve operational efficiency. Additionally, integrating customer behavior prediction models with intelligent routing strategies enhances customer satisfaction and financial performance. The results further suggest that automation and data-driven approaches reduce manual interventions in transaction processes, enabling employees to allocate more time to strategic roles and value-added tasks. This shift contributes to organizational adaptability and innovation. Conclusion- This study highlights the contributions of smart POS systems to the fintech sector by addressing gaps in transaction efficiency, commission cost management, and customer satisfaction. The findings demonstrate that data-driven decision-making and dynamic routing mechanisms not only optimize transaction processes but also positively impact customer experiences, financial outcomes, and employee engagement in strategic tasks.

Keywords

• Smart POS systems
• transaction efficiency
• commission cost optimization
• customer behavior prediction
• big data analytics

AKILLI POS SİSTEMLERİNİN TASARIMI VE GELİŞTİRİLMESİ: KOMİSYON OPTİMİZASYONU VE İŞLEM VERİMLİLİĞİ

Abstract

Amaç- Geleneksel POS sistemleri, yüksek işlem maliyetleri, artan hata oranları ve yetersiz müşteri memnuniyeti gibi sınırlılıklar nedeniyle eleştirilmektedir. Bu sınırlamaları aşmak amacıyla, gelişmiş yönlendirme algoritmaları kullanan akıllı POS sistemleri geliştirilmiştir. Bu çalışma, akıllı POS sistemlerinin işlem verimliliği, müşteri memnuniyeti ve komisyon maliyetlerinin azaltılması üzerindeki etkilerini ve çalışanların daha stratejik ve katma değerli görevlere zaman ayırmalarına olan katkısını incelemeyi amaçlamaktadır. Yöntem- Komisyon maliyetlerini optimize etmek için dinamik yönlendirme mekanizmalarından yararlanılmıştır. Ayrıca, Apache Spark ve HDFS gibi büyük veri analitiği araçları, gerçek zamanlı işlem verilerini işlemek için uygulanmıştır. Bulgular- Araştırma sonuçları, akıllı POS sistemlerinin komisyon maliyetlerini önemli ölçüde azalttığını, işlem hata oranlarını düşürdüğünü ve operasyonel verimliliği artırdığını göstermektedir. Ayrıca, müşteri davranışlarını tahmin eden modellerin akıllı yönlendirme stratejileriyle entegrasyonu, müşteri memnuniyetini ve finansal performansı iyileştirmektedir. Otomasyon ve veri odaklı yaklaşımların, işlem süreçlerindeki manuel müdahaleleri azaltarak çalışanların daha stratejik rollere ve katma değerli görevlere zaman ayırmalarını sağladığı görülmüştür. Bu değişim, organizasyonların adaptasyon yeteneğini ve yenilik kapasitesini artırmaktadır. Sonuç- Bu çalışma, akıllı POS sistemlerinin fintech sektöründeki işlem verimliliği, komisyon maliyeti yönetimi ve müşteri memnuniyeti gibi boşlukları doldurduğunu vurgulamaktadır. Araştırma, veri odaklı karar verme ve dinamik yönlendirme mekanizmalarının yalnızca işlem süreçlerini optimize etmekle kalmayıp, müşteri deneyimlerini ve finansal sonuçları da olumlu yönde etkilediğini göstermektedir. Ayrıca, çalışanların daha stratejik görevlere odaklanmasıyla organizasyonların yenilik ve sürdürülebilirlik hedeflerine katkı sağladığı belirtilmektedir.

Keywords

• Akıllı POS sistemleri
• işlem verimliliği
• komisyon maliyeti optimizasyonu
• müşteri davranışı tahmini
• büyük veri analitiği

References

1. Tan, J. D., Purba, J. T., & Widjaya, A. E. (2019, January). Financial technology as an innovation strategy for digital payment services in the millenial generation. In 1st Aceh Global Conference (AGC 2018) (pp. 364-373). Atlantis Press.
2. Aktan, E. (2018). Büyük veri: Uygulama alanları, analitiği ve güvenlik boyutu. Bilgi Yönetimi, 1(1), 1-22.
3. Altan, G., & Zafer, M. R. (2024). Denetimli Makine Öğrenmesi Yöntemleri ile Kredi Kartı Sahteciliğini Tahmin Etme: Karşılaştırmalı Analiz. Journal of Economic Policy Researches, 11(2), 242-262.
4. Baier, M. S., Lockl, J., Röglinger, M., & Weidlich, R. (2022). Success factors of process digitalization projects–insights from an exploratory study. Business Process Management Journal, 28(2), 325-347.
5. Bastari, A., Eliyana, A., Syabarrudin, A., Arief, Z., & Emur, A. P. (2020). Digitalization in banking sector: The role of intrinsic motivation. Heliyon, 6(12), e05801.
6. Cai, W., Khapova, S., Bossink, B., Lysova, E., & Yuan, J. (2020). Optimizing Employee Creativity in the Digital Era: Uncovering the Interactional Effects of Abilities, Motivations, and Opportunities. International Journal of Environmental Research and Public Health, 17(3), 1038. https://doi.org/10.3390/ijerph17031038
7. Frankel, F., Reid, R. Big data: Distilling meaning from data. Nature 455, 30 (2008). https://doi.org/10.1038/455030a
8. Henry, A., & Lamb, M. (2019). L2 motivation and digital technologies. The Palgrave handbook of motivation for language learning, 599-619.

9. Katz, R., Callorda, F., & Jung, J. (2023). The impact of automation on employment and its social implications: evidence from Chile. Economics of Innovation and New Technology, 32(5), 646-662.
10. Klein, M. (2020). İşletmelerin dijital dönüşüm senaryolari-kavramsal bir model önerisi. Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 19(74), 997-1019.
11. L’heureux, A., Grolinger, K., Elyamany, H. F., & Capretz, M. A. (2017). Machine learning with big data: Challenges and approaches. Lee Access, 5, 7776-7797.
12. Miglionico, A. (2022). Digital payments system and market disruption. Law and Financial Markets Review, 16(3), 181-196.
13. Nikmehr, B., Hosseini, M. R., Martek, I., Zavadskas, E. K., & Antucheviciene, J. (2021). Digitalization as a strategic means of achieving sustainable efficiencies in construction management: A critical review. Sustainability, 13(9), 5040.
14. Sahu, G.P., Singh, N.K. (2018). Identifying Critical Success Factor (CSFs) for the Adoption of Digital Payment Systems: A Study of Indian National Banks. In: Dwivedi, Y., et al. Emerging Markets from a Multidisciplinary Perspective. Advances in Theory and Practice of Emerging Markets. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-319-75013-2_6
15. Shi, Y. (2022). Advances in big data analytics: Theory, algorithms, and practices. Springer. https://doi.org/10.1007/978-981-16-3607-3
16. Şahinaslan, E. (2023). İş Süreci Optimizasyonu: Yöntem, Teknoloji, Riskler Ve Fırsatlar. Akademik İzdüşüm Dergisi, 8(2), 570-604.
17. Tosi, D., Kokaj, R., & Roccetti, M. (2024). 15 years of Big Data: a systematic literature review. Journal of Big Data, 11(1), 73-84.
18. Troshina, E. P., & Mantulenko, V. V. (2020). Influence of digitalization on motivation techniques in organizations. In Digital Age: Chances, Challenges and Future 7 (pp. 317-323). Springer International Publishing.
19. Uladi, A. İ., & Arı, E. S. (2023). Büyük Veri, Büyük Veri Analizi ve Uygulama Alanları. Yönetim Bilişim Sistemleri Dergisi, 9(1), 1-14.
20. Vasilev, V. L., Gapsalamov, A. R., Akhmetshin, E. M., Bochkareva, T. N., Yumashev, A. V., & Anisimova, T. I. (2020). Digitalization peculiarities of organizations: A case study. Entrepreneurship and Sustainability Issues, 7(4), 3173.
21. Wang, F., Yang, N., Shakeel, P. M., & Saravanan, V. (2024). Machine learning for mobile network payment security evaluation system. Transactions on Emerging Telecommunications Technologies, 35(4), e4226.
22. Zahoor, N., Roumpi, D., Tarba, S., Arslan, A., & Golgeci, I. (2024). The role of digitalization and inclusive climate in building a resilient workforce: An ability–motivation–opportunity approach. Journal of Organizational Behavior, 45(5), e2800. https://doi.org/10.1002/job.2800