Applicatıon of data mining in customer relationship management market basket analysis in a retailer store
Müşteri ilişkileri yönetiminde veri madenciliği uygulaması : Bir perakende mağazasında market sepet analizi
- Tez No: 328369
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HASAN SELİM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Müşteri ilişkileri yönetimi, veri madenciliği, market sepet analizi, Customer relationship management, data mining, market basket analysis
- Yıl: 2012
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 89
Özet
Günümüz dünyasında, pazarda yaşanan yoğun rekabet şirketleri daha iyi rekabet edebilmek için yeni arayışlara itmektedir. Yoğun küresel rekabet ve hızla değişen teknolojik ortamlarda müşterilerin çeşitli ihtiyaçlarını karşılamak ve karlı müşterilerinin değerini maksimize etmek birçok çağdaş şirket için tek uygun seçenek haline gelmektedir. Müşteri ilişkileri yönetimi organizasyonlara, müşteri ihtiyaçlarını karşılayarak ve değer odaklı uzun vadeli ilişkiler kurarak rekabet avantajı elde etmek için bir platform sağlar.Müşteri ilişkileri yönetimi, müşteri verilerini müşteri sadakatine dönüştüren tekrarlı bir süreçtir. Müşteri veri tabanının analiz edilmesi ve verilerin bilgiye dönüştürülmesi, şirketin müşteri sadakatini oluşturması için programlar geliştirmesine yardımcı olacaktır. Bu veri kümelerinin çok büyük hacimde olması nedeniyle analizlerde kaçınılmaz olarak veri madenciliği tekniklerinin kullanılması gerekmektedir. Veri madenciliğinde en sık kullanılan yöntemlerden biri ise birliktelik kurallarıdır. Birliktelik kuralları, aynı işlem içinde çoğunlukla beraber görülen nesneleri içeren kurallardır. Apriori algoritması, veri madenciliğinde sık geçen öğelerin keşfedilmesinde en çok kullanılan birliktelik kuralı algoritmasıdır. Sık geçen öğeleri bulmak için veritabanını birçok kez taramak gerekir ve bu taramalar aşamasında Apriori algoritmasının birleştirme, budama işlemleri ve minimum destek ölçütü yardımı ile birliktelik ilişkisi olan öğeler bulunur.Bu çalışmanın amacı, veri madenciliği araçları ve uygulamalarını kullanarak perakende sektöründe yer alan bir firma için, müşteri ilişkileri yönetimi aktivitelerine temel olabilecek bir yapı geliştirmektir. Bu amaca yönelik olarak, müşteri ana verisi ve satış işlemleri, müşteri ilişkileri yönetimi için kullanılabilecek anlamlı verilere dönüştürülmüştür. Bu kapsamda, bir market sepet analizi gerçekleştirilmiş ve market veri setinden, apriori algoritması kullanılarak birliktelik kurallarını bulan bir uygulama geliştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
In today s world, hard conditions in the market lead the companies to find new ways to compete better. With the intensive global competition and rapidly changing technological environments, meeting customers? various needs and maximizing the value of profitable customers are becoming the only viable option for many contemporary companies. Customer Relationship Management (CRM) provides organizations with the platform to obtain a competitive advantage by embracing customer needs and building value driven long-term relationships.CRM is an iterative process that turns customer data into customer loyalty. Analyzing the customer database and convert the data into information that will help company develop programs for building customer loyalty. In the analysis of this data, data mining techniques are essentially used. Association rules are one of the most frequently used methods which are the special application areas of the data mining. Association rules are the rules that include which items commonly occur together in the same transactions. The Apriori algorithm is the most popular association rule algorithm which discovers all frequent itemsets in large database of transactions. This algorithm uses iterative approach to count the frequent itemsets. Using this algorithm, candidate patterns which receive sufficient support from the database and the algorithm uses aprior gen actions join and prune to find all frequent itemsets.The aim of this study is to propose a base for the customer relationship management activities by using data mining tools and applications for a firm in retail sector. Customer master data and sales transactions of customers are converted to meaningful information that can be used for customer relationship management activities. In this concern, a market basket analysis is performed, and an application was conducted to find association rules from market datasets by using apriori algorithm.
Benzer Tezler
- E-ticarette müşteri ilişkileri yönetimi: Hazır giyim sektöründe bir firmada analitik CRM uygulaması
Customer relationship management in e-commerce: Analytical CRM application for a company in the garment sector
ELİF ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
İşletmeİstanbul Arel ÜniversitesiUluslararası Ticaret ve Lojistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEM CÜNEYT ARSLANTAŞ
- Pazarlama ve müşteri ilişkileri yönetiminde veri madenciliği uygulamaları: Pazar sepet analizinde apriori algoritmasının uygulanması
Data mining techniques in marketi̇ng and customer relationship management: Apriori algorthm in market basket analysis
ANIL AKSOY
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURÇİN KAPLAN
- Gsm sektörü için müşteri merkezli bilgi yönetimi değerlendirme modeli tasarımı ve bir uygulama
The design of customer centric knowledge mangement assessment model for gsm ındustry and an aplıcatıon
ATİK KULAKLI
- Müşteri ilişkileri yönetimi için veri madenciliği kullanılması ve sigortacılık sektörü üzerine bir uygulama
Using data mining for customer relationship management and an application on the insurance sector
BAHAR EROL
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BUKET DOĞAN
DOÇ. DR. ALİ BULDU
- Understanding customer value using data mining applications: A case study of an insurance broker
Veri madenciliği tekniklerini kullanarak müşteri değerini anlama: Bir sigorta brokerliği uygulaması
FETHİ ATA
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Mühendislik Bilimleriİstanbul Arel ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. VOLKAN ÇAKIR