Geri Dön

Rfm-based customer analytics in public procurement sector

Kamu alımları sektöründe rfm temelli müşteri analitiği

PDF İndir

  1. Tez No: 573204
  2. Yazar: ÜMİT CENGİZ UYSAL
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ABDULKADİR HIZIROĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 97

Özet

KAMU ALIMLARI SEKTÖRÜNDE RFM TEMELLİ MÜŞTERİ ANALİTİĞİ Bu çalışma, Türkiye' de Kamu kurum ve kuruluşlarının ihtiyacı olan mal ve hizmetlerin karşılanabilmesi için, tedarikçiler ile kamu kurumları arasında merkezi satın alma kurumu olarak görevlendirilen Devlet Malzeme Ofisi Genel Müdürlüğü' nün stratejik planında yer alan stratejik hedeflerin gerçekleştirilmesine katkı sağlaması amacıyla hazırlanmıştır. Aynı zamanda, kamu alımları sektörü ve Kamu İktisadi Teşebbüsleri açısından da değerlendirilen bu çalışma, Devlet Malzeme Ofisi'nin satışların etkileyen en önemli paydaşlardan biri olan müşterilere odaklanmıştır. Müşteriler RFM analizi ile segmente edilerek üst yönetimin özellikle müşteriler ile ilgili alacağı kararlar için önemli bir performans göstergesi ortaya çıkarmak amaçlanmıştır. Belirli özellikteki segmentlerden oluşan RFM modeli için tanımlanan kurallara uygun veriler hazırlanmış ve analize hazır hale getirilerek müşteri datamartına eklemiştir. Müşterilerin yaptığı alım tutarının yanında, alım sıklığı ve yapılan son alımın ne kadar güncel olduğu gibi metrikler ile müşteriler skorlanmış ve en değerlileri ortaya çıkarılmıştır. Analiz sonucunda müşteriler için“Yıldız”,“Sadık”,“Potansiyel Sadık”,“Elde Tut- Geliştir”ve“Riskli”adlı segmentler oluşturulmuş, her bir segmentin tanımı yapılarak farklı kampanya ve pazarlama önerilerinde bulunulmuştur. Böylece Üst Yönetim her bir müşteri segmenti için bütçe türü, il ve en üst idare gibi parametlerin yanında RFM segmentleri için de ayrı analitik pazarlama stratejileri belirleyebilecektir.

Özet (Çeviri)

RFM-BASED CUSTOMER ANALYTICS IN PUBLIC PROCUREMENT SECTOR This study has been prepared in order to contribute to the realization of the strategic objectives of the State Supply Office Of Turkey which is appointed as a central purchasing institution between suppliers and public institutions. Its main function is to meet the need of the goods and services of public institutions and organizations in Turkey. At the same time this study, which is also evaluated in terms of public procurement sector and State Economic Enterprises, has focused on customers, which is one of the most important stakeholders affecting the sales of the State Supply Office. Customers has been segmented by RFM analysis and aimed to provide an important performance indicator for top managers decisions, especially about customers. Data were prepared according to the rules defined for the RFM model and added to customer datamart for analysis. In addition to the monetary volume, customers were rated and valued with the metrics such as the frequency and the recency of the orders. As a result of the analysis,“Star”,“Loyal”,“Potential Loyal”,“Hold & Improve”and“Risky”segments has been created for the customers and each segment was defined and individual campaign and marketing suggestions are proposed. Thus, the Top Management will be able to identify different analytic marketing strategies for each RFM segments as well as the parameters such as budget type, province and institutions.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    819000

    Bir e-ticaret firması için rfm analizi ve kümeleme algoritmaları kullanılarak müşteri segmentasyonu ve analizi

    Customer segmentation using rfm analysis and customer segmentation and analysis with using clustering algorithms

    HAVVA GÜLSÜM ERARSLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İstatistikİstanbul Medeniyet Üniversitesi

    Uygulamalı Matematik ve Hesaplamalı Bilimler Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. RÜYA ŞEN

  2. Tez No

    511921

    Müşteri analitiği ve öneri sistemleri uygulaması

    Customer analytics and recommender systems application

    ÖZGE ELMAS

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ

  3. Tez No

    739387

    Product and customer segmentation by purchase behavior in e-commerce platforms using stochastic block model

    Stokastik blok model kullanarak e-ticaret platformlarında satın alma davranışına göre ürün ve müşteri segmentasyonu

    KENAN KAFKAS

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilim ve TeknolojiKadir Has Üniversitesi

    Yönetim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET NAFİZ AYDIN

    YRD. DOÇ. DR. NAZIM ZİYA PERDAHÇI

  4. Tez No

    719989

    Satış tahminlemesinde hibrit bir yaklaşım: Pestel, RFM, gradient boosting

    A hybrit approach to sales prediction: Pestel, RFM, gradient boosting

    ESRA AKCA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEMRA ERPOLAT TAŞABAT

  5. Tez No

    629353

    Pazar bölümlendirmede GSP analizine dayalı bir modelleme çalışması

    A modeling study based on RFM analysis for market segmentation

    NERGİS KİRİŞÇİOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HURİYE ŞEBNEM BURNAZ

Geri Dön