Geri Dön

Product and channel prediction for direct marketing in banking sector

Bankacılık sektöründe doğrudan pazarlama için ürün ve kanal tahmini

PDF İndir

  1. Tez No: 474890
  2. Yazar: MERVE MITIK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. PINAR KARAGÖZ, PROF. DR. İSMAİL HAKKI TOROSLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 70

Özet

Doğrudan pazarlama, müşterilerin bire bir iletişim kanalları aracılığıyla ürün teklifleri konusunda bilgilendirildiği bir reklam metodudur. Teknolojideki ilerlemelerle birlikte, işletmelerin müşteri veritabanları iyice büyümeye başladı, bu nedenle, her müşterinin ihtiyacını tespit etmek ve en uygun ürünü sunmak zorlaştı. Potansiyel müşterilere en uygun kanallar üzerinden en iyi ürün tekliflerini yapmak ve bir pazarlama kampanyasının getiri oranını artırmak için geniş müşteri veri setinin analiz edilmesi gerekmektedir. Bununla birlikte, bu hedefin gerçekleştirilmesi kolay değildir, çünkü veri setindeki negatif dönüşler genelde pozitif olanlardan daha fazladır. Dengesiz veri setleri, veri madenciliği algoritmalarının düşük performans göstermesine neden olur. Bu tez, bankacılık ürün pazarlaması için benzer bir problemi araştırmaktadır. Bankacılık ürünü ve kanal tahmini için bölümleme tabanlı yöntem ve model tabanlı yöntem olmak üzere iki veri madenciliği çözümü önerilmiştir. İlk önerilen yaklaşım gözetimsiz öğrenme yöntemine dayanır ve yeni müşterilere yönelik ürün ve kanal tahmininde kümeleme kullanır. İkincisi, önce müşterinin alıcı olup olmadığını tespit etmek için bir sınıflandırma modeli oluşturur ve daha sonra ürün ve iletişim kanalı teklifleri için müşterileri kümeleyen, gözetimsiz ve gözetimli öğrenme yöntemlerine sahip hibrid bir yaklaşım sunar. Gerçek bir bankacılık kampanyası veri seti üzerinde yapılan deneysel analiz umut verici sonuçlar göstermektedir.

Özet (Çeviri)

Direct marketing is an advertisement method in which customers are directly informed for product offers through one-to-one communication channels. With the advancements in technology, customer databases of businesses began to grow well, therefore, detecting the needs of each customer and offering the optimal product becomes harder. Large customer dataset needs to be analyzed to make the best product offerings to the potential customers over the most proper channels and to increase the return rate of a marketing campaign. However, this goal is not very easy to accomplish, since, negative returns in the dataset usually outnumber the positive ones. Imbalanced datasets cause data mining algorithms reveal poor performance. This thesis studies the similar problem for bank product marketing. Two data mining solutions are proposed, partitioning based method and model based method for bank product and channel prediction. First proposed approach depends on unsupervised learning method, and uses clustering to predict product and channel for new customers. Second one presents a hybrid approach with unsupervised and supervised learning methods, which first constructs a classification model to detect if the customer is buyer or non-buyer and then clusters customers for product and communication channel offers. Experimental analysis on real life banking campaign dataset shows promising results.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    474891

    Data mining approach for direct marketing of banking products with profit/cost analysis

    Veri madenciliği ile banka ürünlerinin doğrudan pazarlamasının kar/maliyet tahlili

    OZAN KORKMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İSMAİL HAKKI TOROSLU

    DOÇ. DR. PINAR KARAGÖZ

  2. Tez No

    803918

    Kümeleme yöntemleri ile müşteri kanal göçü analizi

    Customer channel migration analysis with clustering methods

    GİZEM ÇALIŞKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET YASİN ULUKUŞ

  3. Tez No

    546765

    E-itibar yönetimi: Doğrulama işaretlerinin itibara katkısı

    E-reputation management: The contribution of verification badges on reputation

    CAN ALPER BALİBEYOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    İletişim BilimleriGalatasaray Üniversitesi

    İletişim Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HALİME YÜCEL BOURSE

  4. Tez No

    880051

    Hava kanallı rüzgar türbini kanat tasarımının aerodinamik verime etkisinin deneysel incelenmesi

    Experimental investigation of the effect of air ducted wind turbine design on aerodinamic efficiency

    ADEM AKIN DURAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    EnerjiSakarya Üniversitesi

    Yenilenebilir Enerji Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CEMİL YİĞİT

  5. Tez No

    662053

    Systematic evolution of novel 2′F-PY RNA aptamers targeting the membrane protein l-arginine/agmatine antiporter purified in mild detergent

    Hafif deterjanda saflaştirilmiş l-arjinin/agmatin antiport membran proteinini hedefleyen yeni 2′f-PY RNA aptamerlerinin sistematik evrimi

    NOORALDEEN FATHI NOORALDEEN AYOUB

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    BiyokimyaOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Biyokimya Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÇAĞDAŞ DEVRİM SON

    DR. MÜSLÜM İLGÜ

Geri Dön