Veri madenciliği teknikleri ile bir kozmetik markanın ayrılan müşteri analizi ve müşteri segmentasyonu
Churn analysis and customer segmentation of a cosmetics brand using data mining techniques
- Tez No: 180239
- Danışmanlar: DOÇ. DR. CEVRİYE GENCER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2006
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 103
Özet
Veri madenciliği, büyük veri kümeleri içindeki anlamlı bilgiyi ortaya çıkarmasürecidir. Günümüzde veri madenciliği; pazarlama, bankacılık ve finans, tıp,imalat gibi pek çok alanda uygulanmaktadır.Veri madenciliğinin en yaygın kullanıldığı uygulama alanlarından biri, ayrılmaeğilimi gösteren müşteri profilini belirleme ve müşteri segmentasyonudur.Ayrılma eğilimi gösteren müşteri profilini belirleme, şirketlerin bu müşterilereözel pazarlama kampanyalarını geliştirmelerini sağlamaya yöneliktir. Müşterisegmentasyonu ise benzer özellikler gösteren müşterileri gruplandırarak;gruplara özel, pazarlama programlarının geliştirilmesini sağlar.Bu tez, bir kozmetik markasının müşteri gruplarını ve ayrılma eğilimi gösterenmüşteri profilini belirleyerek; bu müşterilere özel pazarlama stratejilerigeliştirilmesini hedeflemektedir. Segmantasyon için kümeleme teknikleri,ayrılacak müşteri profilini belirlemek için sınıflama teknikleri kullanılmıştır.
Özet (Çeviri)
Data minig is the process of finding hidden and unknown patterns in hugeamounts of data. Data mining has a wide application area such as marketing,banking and finance, medicine and manufacturing.Churn analysis and customer segmentation are two common application areasof data mining. Churn modeling is predicting which customers will leave thecompany. This allows companies to increase customer loyalty by producingspecial campaigns. Customer segmentation is the process of dividing customersinto mutually exclusive groups. Segmenting customers enables companies todevelop customized marketing programs for them.This thesis aims to determine the customer profile who likely to leave and thecustomer segments of a cosmetic brand and develop customized campaigns andmarketing strategies. Clustering techniques used for segmentation andclassification techniques used for determining the churners.
Benzer Tezler
- Veri madenciliği teknikleri ile mobil telekom sektöründe müşterilerın kredi skorlamasına ilişkin istatistiksel bir analiz
Statistical analysis based on data mining techniques concerning credit scoring of customers in mobile telecommunications industry
KUBİLAY KARAKUŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
İstatistikMarmara Üniversitesiİstatistik Bölümü
YRD. DOÇ. DR. ESEN YILDIRIM (ZEREN)
- Birliktelik kuralı yöntemleri ile e-ticaret satışlarının analizi
Analysis of e-commerce sales with association rule methods
YAVUZ DEMİROK
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMaltepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ VOLKAN TUNALI
- Lojistikte fiyatlandırmayı iyileştirme amaçlı olarak veri madenciliği teknikleri ile bir öneri
A suggestion for the purpose of enhancing logistics pricing by using data mining techniques
ÜMİT ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBeykent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
YRD. DOÇ. DR. EDİZ ŞAYKOL
- Shelf arrangement via data mining techniques and a case study
Veri madenciliği teknikleri ile raf düzenleme ve bir vaka çalışması
ZEYNEP CEYLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMarmara ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SENİYE ÜMİT OKTAY FIRAT
- Evaluating the successfulness of startup businesses by data mining techniques
Veri madenciliği teknikleri ile girişim şirketlerinin başarısının değerlendirilmesi
FARID BAGHERI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DERYA EREN AKYOL