Geri Dön

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

PDF İndir

  1. Tez No: 180239
  2. Yazar: SİNEM AKBULUT
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. CEVRİYE GENCER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2006
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

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

  1. Tez No

    517536

    Veri madenciliği teknikleri ile istenmeyen Türkçe e-postaların önlenmesi üzerine bir uygulama

    An application on preventing undesired e-mails in Turkish by using data mining techniques

    SEFA SAYLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    İşletmeMarmara Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZGÜR ÇAKIR

  2. Tez No

    778488

    Veri madenciliği teknikleri ile Türkiye'de yaşam memnuniyeti düzeyleri üzerine bir uygulama

    An application on life satisfaction levels in Turkey using data mining techniques

    MEHMET ÇAĞLAR ÜNSAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Kamu YönetimiAnkara Hacı Bayram Veli Üniversitesi

    Siyaset Bilimi ve Kamu Yönetimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞENOL ALTAN

  3. Tez No

    240365

    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

    Türkçe

    2009

    İstatistikMarmara Üniversitesi

    İstatistik Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. ESEN YILDIRIM (ZEREN)

  4. Tez No

    441598

    Veri madenciliği teknikleri ile üniversite öğrencilerinin seçmeli ders eğilimlerine ilişkin veri desenlerinin belirlenmesi: Ekonometri bölümü öğrencileri üzerine bir uygulama

    Determining of data patterns of elective course tendencies of university students with data mining techniques: An application on students of econometrics department

    DİLAYLA BAYYURT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    EkonometriDokuz Eylül Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET AKSARAYLI

  5. Tez No

    444822

    Bir EBG antenin veri madenciliği teknikleri ile analizi

    The analysis of an EBG antenna with data mining techniques

    İBRAHİM GENÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSüleyman Demirel Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YAVUZ CENGİZ

Geri Dön