Geri Dön

Data mining for customer segmentation and profiling: A case study for a fast moving consumer goods (FMCG)company

Müsteri segmentasyonu ve profil çıkarılması için veri madenciliği uygulaması: Hızlı tüketim sektöründe bir örnek olay ıncelemesi

PDF İndir

  1. Tez No: 188892
  2. Yazar: GÜLÇİN BURUNCUK
  3. Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. BERTAN BADUR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, İşletme, Computer Engineering and Computer Science and Control, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2006
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 304

Özet

Veri madenciliği, büyük veri tabanlarında yer alan verinin farklı açılardanincelenerek sakladığı gizli bilgilerin ortaya çıkarılması sürecidir. Müşterisegmentasyonu ve profillerin çıkarılması, şirketlerin değerli müşterilerininbelirlenmesi amacıyla kullanılan veri madenciliği uygulamalarıdır. Diğer müşteriguruplarından faklı ancak kendi içinde benzerlik gösteren değerli müşteriler gurubuelde etmek, şirketlerin kısıtlı kaynaklarını bu gurup için kullanmasına olanak sağlar.Bu çalışmanın amacı, veri madenciliği araçları ve uygulamalarını kullanarakhızlı tüketim sektöründe yer alan bir şirket için, müşteri ilişkileri yönetimiaktivitelerine temel olabilcek bir yapı geliştirmektir. Müşteri ana verisi ve satışişlemleri, müşteri ilşikileri yönetimi için kullanılabilcek anlamlı verileredönüştürülmektedir. Müşteri ve il segmentleri müşterilerin alışveriş davranışlarınagöre oluşturulmuştur. Segmentasyon modellemesi için hiyerarşik olmayan kümelemeyöntemleri kullanılmıştır. Müşteri ve il segmentlerinin profilleri kapsadıklarımüşterilerin özellikleri kullanılarak çıkarılmıştır.Müşteri ve il segmentasyonuna ait sonuçlar OLAP fonksiyonalitelerikullanılarak oluşturulşan yeni bir raporlama ortamı ile birleştirilmiştir. Tümanalizlerin sonucunda elde edilen anlamlı bilgi, şirketin değerli müşterilere ve değerliillere odaklanan efektif müşteri ilişkileri yönetimi aktiviteleri oluşturmasına ve sonuçolarak uzun dönemde karlılığını arttırmasına hizmet edecektir.

Özet (Çeviri)

Data mining is a process of extracting hidden information from largedatabases by analyzing data from different perspectives. Segmentation and profilinganalyses are data mining applications used to detect valuable customers ofcompanies. Determining discrete valuable customer segments allows companies tofocus on these groups and reallocate their limited sources to serve them.The aim of this study is to propose a base for the customer relationshipmanagement activities by using data mining tools and applications for a FMCGcompany. Customer master data and sales transactions of customers are converted tomeaningful information that can be used for customer relationship managementactivities. Customer segments and city segments are constructed using the buyingbehavior data of customers as the input. Nonhierarchical clustering algorithm is usedto implement the segmentation analyses. Profiles of customer and city segments aredefined using the characteristics of customers included in these segments.Results of the customer and city segmentation analyses are combined bydeveloping a new reporting environment with OLAP functionalities. Meaningfulinformation obtained at the end of the analyses will help company to developeffective customer relationship management activities focusing on the valuablecustomers and valuable cities which will result in increasing the long termprofitability of the company.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    83108

    Genişbandlı şebekelerde hizmet adaptasyon protokolleri

    Başlık çevirisi yok

    RECEP EVREN PALANDUZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜNSEL DURUSOY

  2. Tez No

    139476

    Customer acquisition and retention modeling in consumer finance sector using data mining

    Veri madenciliği ile tüketici finansmanı sektöründe müşteri elde etme ve sadakati modellemesi

    CÜNEYT MUSAOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Sistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ RIZA KAYLAN

  3. Tez No

    142534

    Data mining applications on web usage analysis and user profiling

    İnternet kullanım analizi ve kullanıcı betimleme konularında veri madenciliği uygulaması

    OSMAN ONAT ÖNAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    ÖĞR. GÖR. HALİL HALEFŞAN SÜMEN

  4. Tez No

    436096

    Dijital yayıncılıkta içerik izleme oranlarına göre müşteri kümelenmesi

    Customer clustering in digital broadcasting according to content ratings

    ÖZGÜR TEKİNGÖZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET ALPER TUNGA

  5. Tez No

    251265

    Data mining including application of cognitive maps and decision tree algorithm

    Bilişsel haritalar ve karar ağacı algoritması içeren bir veri madenciliği uygulamasi

    ŞENAY SADIÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUFAN VEHBİ KOÇ

    YRD. DOÇ. DR. GÜLGÜN KAYAKUTLU

Geri Dön