Geri Dön

CRM alanında veri madenciliği uygulamaları

Data mining applications in CRM field

PDF İndir

  1. Tez No: 479741
  2. Yazar: YEŞİM DURALOĞLU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. HAKAN SAVAŞ SAZAK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ege Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 58

Özet

Günümüz rekabet koşullarında ürün odaklılık yerini müşteri odaklılığa bırakmıştır. Müşteri ile temas kurulan tüm kanalların entegrasyonu ile satış, pazarlama ve müşteri hizmetlerinde müşteri ihtiyaçlarına uygun ürün ve hizmetler üreterek müşteri ilişkilerini iyileştirmek amacıyla, veri madenciliği yöntemleri ile müşteri segmentasyonunu sağlamak, gerekli anketlerle net öneri skoru (NPS, Net Promoter Score), Müşteri efor skoru (CES, Customer Effort Score) ölçümlerini gerçekleştirmek, kısaca veriyi derinlemesine araştırarak ve işleyerek, içerisinden anlamlı bilgiler çıkarma yani veri madenciliği fazlasıyla önem kazanmıştır. Tez çalışması kapsamında satış sonrası hizmetlerde müşteri beklentilerine ulaşılarak aylık olarak anketler ile ölçümler yapılmış, anket sonuçlarından kümeleme analizi ile il bazlı müşteriler kümelere ayrılmış ve her küme için ayrı stratejiler geliştirilmiş, bazı alandaki memnuniyetsizlikler giderilmeye çalışılmıştır. Aynı zamanda anketlerde NPS sorusu kullanılarak, firmanın net öneri skoru ve müşteri efor skoru belirlenmiştir. Hizmet tamamlandıktan sonra ankete dönüş süresinin müşteri memnuniyeti üzerindeki etkisi ANOVA ile araştırılmış ve sonuçlara göre strateji değiştirilmiştir.

Özet (Çeviri)

In today's competitive environment, product focus has shifted to customer focus. In order to improve customer relations by producing products and services suitable for customer needs in the sales, marketing and customer services through integration of all channels contacted by the customer, to provide customer segmentation with data mining methods, to provide the net promoter score (NPS) customer effort score (CES), shortly, processing, editing and exploring data deeply and making inferences by using the hidden information, in other words, data mining, has gained importance. Within the scope of the thesis study, customer expectations were reached in after-sales services and then questionnaires were filled monthly to take measurements. Provincial customers were separated by clustering analysis from the survey results and separate strategies for each cluster were developed and the dissatisfaction in some areas were tried to be solved. At the same time, using the NPS questionnaire, the company's NPS and CES were determined. After the service was completed, the effect of the return on customer satisfaction was investigated by ANOVA and the strategy was changed according to the results.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    445030

    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

    Türkçe

    2016

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NİMET URAY

  2. Tez No

    721691

    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. Tez No

    394356

    Churn analysis and churn prediction in a private bank

    Özel bir bankada kayıp müşteri analizi ve tahminlemesi

    ŞÜKRAN SEZİN KARAAĞAÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMarmara Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BAHAR SENNAROĞLU

  4. Tez No

    140040

    Müşteri ilişkileri yönetimi (MİY) nde veri madenciliği yöntemleri kullanarak müşteri profili oluşturma

    Customer profiling using data mining techniques in customer relation management (CRM)

    AHMET BAŞGÖZE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MEHMET GÖKTÜRK

  5. Tez No

    712939

    DNS big data processing for detecting customersbehaviour of isp using an optimized apache spark cluster

    İSP müşterilerin davranışlarını tespiti için optimize edilmiş bir apache spark kümesi kullanarak dns büyük veri işleme

    YOUSEF ALKHANAFSEH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAHİR ÇETİN AKINCI

Geri Dön