Airline customer data analytics integrated with social network information
Sosyal ağ bilgisi ile bütünleştirilmiş havayolu müşterisi veri analitiği
- Tez No: 457913
- Danışmanlar: PROF. DR. ALİ ÇOBAN, YRD. DOÇ. DR. NİLGÜN FERHATOSMANOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Mühendislik Bilimleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Industrial and Industrial Engineering, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Türk Hava Kurumu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mühendislik Yönetimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 88
Özet
Rekabetin sürekli artış göstermesiyle iş dünyasında müşteri ilişkileri yönetiminin önemi artmaktadır. Müşteri yaşamboyu değeri, müşteri kârlılık hesaplama, profilleme ve sınıflandırma, müşteri ayrılma analizleri, müşteri geri kazanımı gibi analitik uygulamalarla sektör performansı önemli düzeylerde arttırılabilmektedir. Son yıllarda geleneksel verilerin yanı sıra, kullanıcıların başka kullanıcılarla etkileşimlerini gösteren sosyal ağ hareketleri de elde edilebilmektedir. Sosyal ağ veri madenciliğine ihtiyaç artış göstermekle birlikte, bu konunun mevcut veri analitik modelleri ile bütünleştirilmesi alanındaki araştırmalar henüz kısıtlıdır. Bu çalışmanın amacı, havayolu sektöründe müşteri yaşamboyu değerini tahmin etmek için, müşterinin uçuş bilgilerinin yanı sıra sosyal ağ bilgilerini de kullanan bir model geliştirmektir. Bu amaçla, öncelikle havayolu müşterilerinin müşteri yaşam boyu değerlerinin tahmini için bir regresyon modeli seçilir. Ardından, bu temel modelin müşterilerin sosyal ağ bilgileriyle geliştirilmesi için bir model önerilip, bu iki modelin performanslarını karşılaştırılır. Son olarak, müşteri ilişkileri yönetimi uygulamaları için, önerilen model kullanılarak birkaç havayolu müşteri analizi vakası örneklendirilir.
Özet (Çeviri)
Customer Relationship Management (CRM) has become essential in the business world where competition exhibits a steady increase. Business performance can be significantly improved through analytical applications such as estimation of customer lifetime value (CLV), profitability computation, profiling, classification, customer retention and churn analyses. In recent years, besides traditional data, social network behaviors of users and the interactions among them can be obtained. Although the need for social network data mining activities has been increasing, research on their integration with existing data analytical models is still limited. The purpose of this study is to develop a model for estimating customer value in airline industry that utilizes customers' flight information as well as their social network information. For this purpose, firstly, a regression model for airline customers to estimate their CLVs is adopted. After that, a method for enhancing this base model with customers' social network information is proposed and the performances of the both models are compared. Lastly, some airline customer analysis cases using the proposed first model for CRM applications are exemplified.
Benzer Tezler
- Küresel havayolu şirketlerinin kültürel boyutlarla ilişkisinin dijital medyada okunması: Instagram örneği
Reading the relationship of global airline companies and cultural dimensions in digital media: The case of Instagram
CEMİLE ERDEN UZUN
- Teknoloji temelli self servis satış kanallarının algılanan özelliklerinin müşteri deneyimine etkisi
The impact of perceived characteristics of technology based self service sales channels on customer experience
CEM DURAN
Doktora
Türkçe
2016
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİMET URAY
- Entelektüel sermaye ve inovasyonun çalışan performansına etkisi: Havacılık sektörü örneği
The effect of intellectual capital and innovation on employee performance: The aviation industry case
NİL KONYALILAR
- Havayolu işletmelerinde e-hizmet kalitesinin değerlendirilmesine yönelik bütünleşik bir yaklaşım
An integrated approach to the evaluation of e-service quality in airline companies
MAHMUT BAKIR
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Sivil HavacılıkAnadolu ÜniversitesiSivil Havacılık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZLEM ATALIK
- Havayolu yolculuk deneyimini iyileştirmek için makine öğrenmesi yöntemleriyle uçuş gecikmesi tahmini
Machine learning techniques for enhancing airline passenger experience through flight delay prediction
ESMA ERGÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SÜHA TUNA