Veri madenciliği yöntemleri ile banka çağrı merkezi müşterilerine uygulanan pazarlama stratejilerinin belirlenmesi
Determining marketing strategies for banking call center customers using data mining methods
- Tez No: 509804
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET ALPER TUNGA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bankacılık, Banking
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 72
Özet
Veri madenciliği, geleneksel yöntemlerle anlaşılmayan büyük verilerden anlamlı bilgi çıkarma işlemidir. Bu kapsamda, müşterilerin profillerinin araştırılması sonucu ürün kullanma eğilimleri ele alınmıştır. Veri madenciliği; verinin analiz edilmesi, analiz sonucunda ortaya çıkan bilgilerin değerlendirilmesi ve yorumlanmasını sağlayan bir işlem dizisinden oluşmaktadır. Bu işlemler farklı yöntemler ve programlar kullanılarak yapılabilir. Bu çalışmada Weka adlı program üzerindeki algoritmalar kullanılmıştır. Ürün kullanımı olan müşterilerin hangi özelliklere sahip olduğunu belirlemek amacıyla, sınıflandırma yöntemi kullanılarak ürün önerme, sonucunda da bankacılık sektörüne müşterilerin etkinlik ve aktifliklerini arttırmaya fayda sağlayacak bir çalışma yapılmıştır. Bu tez kapsamında Türkiye'de hizmet veren özel bir bankanın çağrı merkezini arayarak işlem yaptıran müşterilerin kişisel bilgileri ve kullandıkları ürünler göz önünde bulundurularak onlara ürün önermek için müşterilerin sınıflandırılması hedeflenmiştir. Verinin düzenleme aşaması ve analizi çalışma kapsamına alınmıştır. Bu uygulama ile bankacılık sektörünün beş ürününü kullanan müşterilerin profilleri incelenmiş ve uygun profilde olup ilgili ürünleri kullanmayan müşteriler araştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
Data mining is a process of extracting meaningful information from big data which cannot be understood using traditional methods. In this context, customer's propensity for using a banking product in accordance with their profile is analyzed. Data mining consists of a series of actions including analyzing data together with evaluating and interpreting information emerged as a result of data analysis. These actions can be performed using different methods and software. The algorithms in Weka software are used in this study. By using classification method in order to determining characteristics of customers that have already used a banking product, this study is conducted to propose a product to those customers with an aim to increase their efficiency and activity. Within the context of this thesis, the classification of a private Turkish bank's customers considering their personal information and their current products in order to propose a new product is conducted. Organization and analysis of data are included in the scope of this study. In this application, customer profiles who use five products of banking sector are analyzed and those customers who don't use these products in spite of having relevant profiles are examined.
Benzer Tezler
- Doğrudan pazarlama aracı olarak tele pazarlama için veri madenciliği çözümleri: Banka müşterileri üzerine bir uygulama
Data mining solutions for tele marketing as a direct marketing tool: An application on bank costumers
MUHAMMED BİLGEHAN AYTAÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
İşletmeGazi ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HASAN ŞAKİR BİLGE
- Bankacılıkta dolandırıcılık yöntemleri ve tespiti
Fraud methods in banking and its detection
ÇAĞRI CİVELEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHaliç ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜBARİZ EMİNLİ
- Banka çağrı merkezinin bono satış verilerinin sınıflandırmaalgoritmaları ile analizi
Analysis of bond sales data of the banking call centerby classification algorithms
ERKAN ŞEKER
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Maden Mühendisliği ve MadencilikBahçeşehir ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YÜCEL BATU SALMAN
- Destek vektör makineleri yardımıyla tüketici kredilerinin sınıflandırılması
Classifying consumer loans by means of support vector machines
KAYAHAN KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FERHAN ÇEBİ
- Uzay ekonomisi ve uzay ekonomisinin gelirlerinin belirleyicilerine yönelik ekonometrik model denemesi
Space economy and econometric model experiment on the determinants of income of the space economy
JAVİD SULEYMANLI