Predicting lapsing customers with logistic regression approach in retail
Perakende sektöründe lojistik regresyon yaklaşımıyla kayıp müşteri tahminlemesi
- Tez No: 364204
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM DEMİR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 81
Özet
Veri madenciliği, büyük veri kümeleri içindeki anlamlı bilgiyi ortaya çıkarma sürecidir. Veri madenciliğinin yaygın olarak kullanıldığı uygulama alanlarından biri, ayrılma eğilimi gösteren müşterilerin tahmin edilmesidir. Churn adı verilen bu analiz, şirketlerin kaybetme potansiyeli olan müşterilerini elde tutmaya dönük özel pazarlama kampanyalarını geliştirmelerini sağlamaya yöneliktir. Bu çalışma, Türkiye'de perakende sektöründe faaliyet gösteren çok uluslu bir firmanın, ayrılma eğilimi gösteren müşterilerini belirleyerek; bu müşteriler üzerinde doğrulanan modelin geleceğe dönük skorlama ile gelecek 13 hafta içerisinde şirket hizmetlerinden ayrılma riski gösteren müşterileri tahminleme ve bu müşterilere dönük elde tutma stratejilerine katkı sağlamayı hedeflemektedir. Ayrılacak müşteri profilini belirlemek için Faktör Analizi ve Lojistik Regresyon Analizi teknikleri kullanılmış ve uygulamanın sonuçları sunulmuştur.
Özet (Çeviri)
Data mining is the process of exploring meaningful information in big and complex data to create a valuable business strategy. One of the major application fields of data mining is, predicting customers having a tendency of disconnecting from the services of the company. Also called as churn analysis, it provides predictive information to the companies to score customers having churn risk and then enables them developing retention strategies such as targeted campaigns. This study is executed by using transaction data of customers enrolled in loyalty programme which belongs to a multinational retail company operating in Turkey. It is aimed to score customers having a churn tendency in next 13 weeks and then helping to develope retention strategies based on these scores. In order to explore churn customer profiles , Factor Analysis and Logistic Regression methods are applied and results of the application is presented.
Benzer Tezler
- TFRS 9 standardı kapsamında karşılık uygulamalarının Türk bankacılık sektörüne etkisinin incelenmesi
Investigation of the impact of provision applications on the Turkish banking sector within the scope of TFRS 9 standards
TEVFİK AYDIN
- Predicting inflation in Turkey: Leading indicators approach
Türkiye'deki enflasyonun kestirimi: Öncü göstergeler yaklaşımı
GAMZE UĞUR
Yüksek Lisans
İngilizce
1999
EkonomiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiEkonomi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALUK ERLAT
- Firmaların finansal distress (sıkıntı) durumlarının tesbiti ve finansal distress (sıkıntı) içindeki firmalara yapılacak yatırımlarda karar verme
Predicting the financial distress situation of firms and making investment decisions on the financially distressed firms
ARDA AÇIKSÖZ
- Predicting epileptic seizures of pediatric patients using phase-amplitude coupling and deep learning
Pediatrik hastaların epileptik nöbetlerini faz-genlik bağlanım ve derin öğrenme kullanarak tahmin etme
LINA MAHMOUD SALEH ALQAM
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilim ve TeknolojiBoğaziçi ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET ADEMOĞLU
- Predicting the medical data by using different algorithms
Farklı algoritmalar kullanarak tıbbi verilerin tahmini
HUDHAIFA MUSTAFA MOHAMMED ALI AL SALMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
Assist. Prof. Dr. SEFER KURNAZ
