Telekomünikasyon sektöründe müşteri sadakatinin veri madenciliği teknikleriyle modellenmesi
Modelling of customer churn prediction in telecommunication sector with data mining techniques
- Tez No: 467650
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SONGÜL ALBAYRAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 78
Özet
Son yıllarda önemli ölçüde artan rekabet ortamında, müşterilerin kolayca alternatif hizmetlere yönelebilmelerinden dolayı şirketlerin stratejilerinde ayrılacak müşteriyi önceden tahmin etmek önem kazanmıştır. Ayrılacağı önceden tahmin edilen müşterilere promosyon, indirim, hediye ya da avantajlar sağlanması müşterinin ayrılmasını engelleyebilecek ve böylece şirketler uzun vadede daha fazla kâr elde edebileceklerdir. Ancak yapılacak yanlış tahminler, ayrılmayacak müşteriye ayrılacakmış gibi davranmamıza neden olabilir. Bu da müşteriye gereksiz promosyon ya da hediye uygulanmasını gerektirir. Yani şirket için bunun anlamı, gereksiz para kaybıdır. Bu nedenle ayrılacak müşteriyi doğru tahmin etmekte şirketler için önemlidir. Ayrılacak müşteri tahmin modelini oluşturmak için de eskiden ayrılmış müşterilerin verileri kullanılır. Müşteri sadakati tahmin modelinin kalitesi iki önemli faktöre bağlıdır. Bunlar, müşteri sadakatini elde etmek amacıyla kullanılan eldeki veriler ve veri madenciliği yöntemleridir. Bu çalışmada da telekomünikasyon sektöründe hizmet veren şirketler için ayrılacak müşterileri önceden tahmin edebilmek amacıyla çeşitli veri madenciliği teknikleri kullanılmış ve başarıyı artırmak için melez modeller denenmiştir. Yapılan veri ön işlem adımları ve melez sınıflandırma teknikleri, klasik sınıflandırma teknikleriyle karşılaştırılmıştır. Sınıflandırma tekniklerinin çalışma süresini düşürmek ve başarımını artırmak amacıyla öznitelik sayısı azaltılarak da denemeler yapılmış ve performansları ölçülmüştür. Bu işlemler 2 farklı Amerikan telekomünikasyon şirketinden alınan veriler üzerinde denenmiş ve performans ölçütü olarak Geri Çağırma Oranı, Kesinlik Oranı ve F-Ölçütü kullanılmıştır.
Özet (Çeviri)
Customer churn is gained importance for companies because of increasing competition become more important of marketing strategies, more conscious act of the customer in recent years. Giving promotions, discounts or gifts can prevent the customer who is predicted as churn. Thus companies will be able to get more profits in the long run. However, predictions which will be incorrect can cause to behave nonchurn customer as if churn. This mean is giving unnecessarly promotions or gifts to customer. In other words it is unnecessary waste of money for companies. For this reason, correct prediction of churn customer is very important for companies. Information of formerly churn customers is used to create customer churn prediction model. Quality of customer churn prediction model depends on two important factors. These are the available data and data mining techniques. In these research, various data mining techniques are used and hybrid models are tried to increase performance in order to correct prediction of churn customer for companies which service in telecommunication sector. Performed pre-processing steps and hybrid classification techniques are compared with classic classification models. In order to decrease run time of classification techniques and increase success, feature reduction process was applied and performance was measured. These processes are tried in two dataset that were taken two different American Telecommunication companies. Recall, precision and F-measure are used as performance criteria.
Benzer Tezler
- Ağaç temelli makine öğrenmesi yöntemleri ile telekomünikasyon sektöründe müşteri kayıp analizi
Customer churn analysis in the telecommunications sector using tree-based machine learning methods
BAŞAK CEREN SEÇİK GÖÇER
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
MatematikYıldız Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM EMİROĞLU
- Customer churn analysis based on machine learning by using data mining techniques in telecommunication sector
Telekomünikasyon sektöründe veri madencilik tekniklerini kullanarak makine öğrenmesine dayalı müşteri terk analizi
ELİF ÇELİK
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYeditepe ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AŞKIN DEMİRAĞ
- Supporting managerial decisions using data mining: Evidence from telecommunication industry in Turkey
Yönetsel kararların veri madenciliği kullanılarak desteklenmesi: Türkiye telekomünikasyon sektöründen bulgular
SUAT SEÇGİN
Doktora
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÖKHAN DALKILIÇ
- Prediction of churn rate for prepaid customers in turkish telecom industry
Telekom sektöründe faturasız aboneler için abone hareketi tahminlemesi
CANSU ALATAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ELİF KARAOSMANOĞLU
- The relationship between prices and customer loyalty in telecommunication sector in Turkey
Türkiye'deki telekomünikasyon şirketlerinde müşteri sadakati ile fiyatlar arasındaki ilişki
AHMED FADY MOHAMED FAWZY EL-HENDAWY
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
İşletmeİstanbul Aydın Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERGİNBAY UĞURLU