Geri Dön

Churn analysis and churn prediction in a private bank

Özel bir bankada kayıp müşteri analizi ve tahminlemesi

  1. Tez No: 394356
  2. Yazar: ŞÜKRAN SEZİN KARAAĞAÇ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. BAHAR SENNAROĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 81

Özet

Müşteri kaybı rakip firmalar için müşteri kazanmak adına büyük bir fırsattır. Çoklu rekabet ortamında şirketler müşteri ihtiyaçlarını karşılayarak varolan müşterilerini elde tutmaya odaklanmak zorundadır çünkü yeni müşteriyi etkileme maliyeti genellikle varolan müşteriyi elde tutmaktan daha maliyetlidir (Heskett et al., 1994; Reichheld and Sasser, 1990; Van den Poel and Lariviere, 2004; Lin et al., 2011). Son günlerde bir çok şirket yoğun rekabet baskısı ve müşteri kaybıyla baş etmek için CRM alanında odaklanmaya başlamıştır. CRM süreçlerinin amacı, organizasyondaki müşteri algısının şekillendirilmesi, müşteri bilgisi yaratılması, samimi müşteri ilişkileri kurulması, müşterilerin satınalma davranışlarının daha anlaşılır bir hal kazanmasıyla etkili bir rekabet üstünlüğü sağlanması olarak özetlenebilir (Ragins ve Greco, 2003; Tan Vd, 2002; Bradshaw ve Brash, 2001). Bunun yanında tahminleme şüphesiz ki bugünün değişken ve yüksek etkileşimli iş dünyasında büyük bir gereksinimdir (Hanke ve Wichern, 2009). Bu çalışmada, özel bir bankanın planlama ve pazarlama süreçlerine destek olması amacıyla kayıp müşteri analizi ve tahminleme analizi uygulanmıştır. Veri madenciliği metotları olarak karar ağacı ve lojistik regresyon kullanılmıştır.

Özet (Çeviri)

Losing a customer is an opportunity for competitors to gain a customer. With so much competition, companies need to focus on keeping existing customers by satisfying their needs because the cost of attracting a new customer is usually considerably more than the cost to retain a current customer (Heskett et al., 1994; Reichheld and Sasser, 1990; Van den Poel and Lariviere, 2004; Lin et al., 2011). Nowadays, lots of companies start to focus on CRM to handle intensive competitive pressure and customer churn. The objectives of the CRM process can be summarized as shaping customers' perceptions of the organization and its products through identifying customers; creating customer knowledge, building committed customer relationships, and gaining clearer insight and more intimate understanding of customers' buying behaviors, and thus helping to build an effective competitive advantage (Ragins and Greco, 2003; Tan et al., 2002; Bradshaw and Brash, 2001). Beside this, forecasts are absolutely necessary to move forward of today's ever-changing and highly interactive business environment (Hanke and Wichern, 2009). In this thesis study, churn analysis and forecasts is made in order to support the planning and marketing process of a private bank. Decision Tree and Logistic Regression are used as data mining methods.

Benzer Tezler

  1. Sağlık sektöründe müşteri kayıp analizi ve veri madenciliği ile bir uygulama

    Churn prediction in healthcare and an application with data mining

    MELİH KARAHASANOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Sağlık YönetimiBursa Uludağ Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜL GÖKAY EMEL

  2. A comparative study for customer churn analysis via machine learning algorithms

    Optimizasyon tekniklerini kullanarak müşteri kayıp analizi

    ZEYNEP UYAR ERDEM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMarmara Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SENİYE ÜMİT FIRAT

    DR. BANU ÇALIŞ USLU

  3. Application and comparison of machine learning techniques in business

    Makine öğrenmesi tekniklerinin işletmede uygulanması ve karşılaştırılması

    SHUKHRAT KHUSEYNOV

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç Üniversitesi

    Veri Bilimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ DAVID GEORGE CARLSON

  4. Telekomünikasyon sektöründe aboneliklerini iptal edecek müşterilerin yapay öğrenme yöntemleri ile tahmin edilmesi

    Churn prediction in telecommunication sector with machine learning methods

    AYŞE ŞENYÜREK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SELÇUK ALP

  5. Churn prediction in hyper-casual games

    Hiper gündelik oyunlarda churn tahmini

    EMRE CAN BİÇER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YÜCEL BATU SALMAN