A framework study for intelligent customer analytics based on anticipation
Uzgöreylem tabanlı akıllı müşteri analitiği için bir çerçeve çalışması
- Tez No: 637814
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖZLEM ŞENVAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 97
Özet
Şirketlerin, müşteri davranışını daha iyi anlamak ve müşteri deneyimi yolculuğunu geliştirmek için veriye dayalı kararlar almaları gerekir. Bu sebeple, şirketlerin gerekli bilgileri tanımlamak, analiz etmek, modellemek ve değerlendirmek için çoklu iş zekası işlevlerini müşteri çevikliği açısından entegre etmeleri gerekmektedir. Günümüzün gelişmekte olan dünyasında, şirketler, müşterinin ürün veya hizmet satın alırken geçirdiği tüm aşamaları ve temas noktalarını içeren müşteri yolculuğunu doğru ve hızlı bir şekilde analiz etmek için uzgörülü ve akıllı sistemlere uyum sağlayabilmelidirler. Bu tez çalışmasında, akıllı müşteri analitiği, uzgörülü sistemler ve ilgili kavramlar hakkında derinlemesine bir inceleme yapılmıştır. Bu bağlamda, en nihayetinde müşteri deneyimi yolculuğunu iyileştirmek için uzgörülü müşteri odaklı akıllı müşteri analizi çerçevesi önerilmektedir. Bu tezde, çerçevenin satın alma aşamasını kapsayan gerçek bir uygulama çalışması da sunulmaktadır. Türkiye'de bulunan çok uluslu bir şirketin aşındırıcı ürün satışları 2017 ve 2018 yılları için incelenmiştir. Uygulama çalışmasında, müşteri tiplerini karlılıklarına, değerlerine ve risklerine göre belirlemek amacıyla, en yaygın müşteri segmentasyonu tekniklerinden biri olan, k-means kümeleme algoritması kullanılmaktadır. Veri unsurları, tüketicilerin toplam harcamalarına göre kodlanmış müşteri profili açısından gruplandırılmaktadır. Müşteriler, 2017 ve 2018'deki verilere dayanarak VIP, Platin, Altın ve Bronz olarak 4 gruba ayrılmıştır. Uygulama çalışmasının sonuçları, benzer değerlere, tercihlere ve diğer faktörlere sahip müşteriler için uygun veri odaklı, kendi kendine öğrenen, dinamik ve akıllı pazarlama stratejileri geliştirilerek müşteri memnuniyeti ve sadakat seviyesinin artırılabileceğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Companies need to make data driven decisions to better understand customer behavior and improve the customer experience journey. Therefore, companies need to integrate multiple business intelligence functions from the perspective of customer agility in order to define, analyze, model and evaluate the required information. In today's developing world, companies should be able to adapt to anticipatory and intelligent systems in order to accurately and quickly analyze the customer journey, which includes all the stages and touchpoints that the customer undergoes when purchasing the product or service. In this thesis study, an in-depth review is made about the intelligent customer analytics, anticipatory systems and related concepts. In this regard, an anticipatory customer oriented intelligent customer analytics framework is proposed to ultimately improve the customer experience journey. In this thesis, a real application study covering the purchasing phase of the framework is also presented. The abrasives product sales of a multinational company located in Turkey is examined for the years of 2017 and 2018. In the application study, the k-means clustering algorithm, which is one of the most common customer segmentation techniques, is used to identify the types of customers according to their profitability, values and risks. Data items are grouped according to coded customer profile with respect to the customers' total expenditures. Customers are divided into 4 groups as VIP, Platinum, Gold and Bronze based on the data in 2017 and 2018. Results of the application study denote that customer satisfaction and loyalty level can be increased by developing appropriate data driven, self learning, dynamic and intelligent marketing strategies for customers with similar values, preferences and other factors.
Benzer Tezler
- Endüstri 4.0 çerçevesinde kestirimci imalat teknolojileri
Predictive manufacturing technologies in industry 4.0 framework
KADİR TOLGA BAYER
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TURGUT GÜLMEZ
- Dijital dönüşümün proje yöneticilerinin yetkinlikleri üzerindeki etkisinin incelenmesi
The examination of the effects of digital transformation on project managers' competencies
FATMA SENA KARAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYBERK SOYER
- İmalat stratejileri ve imalat teknolojisi seçiminde uzman sistem yaklaşımı
Manufacturing strategies and an expert system approach to selecting manufacturing technology
İBRAHİM ÇİL
Doktora
Türkçe
1997
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RAMAZAN EVREN
- Yapay zekanın pazarlama iletişiminde kullanımı
The use of artificial intelligence in marketing communication
SEVTAP GÜNEŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Halkla İlişkilerKocaeli ÜniversitesiHalkla İlişkiler ve Tanıtım Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEVİM KOÇER
- Çok kriterli karar verme yöntemleri kullanılarak teknolojik 3PL hizmet sağlayıcısı seçimi model önerisi
A model proposal for the selection of technological 3PL service providers using multicriteria decision-making methods
AYBİKE ESRA ŞAHİN
Doktora
Türkçe
2024
Ulaşımİstanbul ÜniversitesiUlaştırma ve Lojistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SİNEM DERİNDERE KÖSEOĞLU