Sigortacılık sektöründe makine öğrenmesi ile müşteri kaybı analizi
Customer churn analysis with machine learning in insurance sector
- Tez No: 692510
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TUĞRUL TAŞCI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sakarya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 49
Özet
Hızlı büyüyen ve rekabet gücünün arttığı günümüzde, yeni müşteri edinme çabası ve maliyeti var olan müşteriyi kaybetmeme çabası ve maliyetinden fazla olması, firmaları var olan müşterilerin kaybedilmemesi gerektiği düşüncesine itmiştir. Güçlü rakiplerin olduğu sektörde tüketicilerin belli bir hizmet veya ürün için bir şirketi tercih ederek ihtiyaçlarını devamlı olarak bu şirket üzerinden karşılayan sadık müşteri portföyünü arttırmak amacıyla müşterinin tercih ettiği bir ürün veya hizmeti bırakması ihtimali üzerine analitik çalışmalar yapılmıştır. Mevcut müşterilerin profilleri ve davranışları incelenerek şirketi bırakma ihtimali olan müşterileri bulma, bu müşterilerin memnuniyetlerini arttırmayı hedefleyen müşteri kayıp analizi, stratejik karar verme ve planlama sürecinin en önemli aşamalarından biri olmaktadır. Bu çalışmada telekomünikasyon, bankacılık, online ticaret gibi müşteri sayısı ile gelir miktarının doğru orantılı olduğu sigortacılık sektöründe var olan şirketin verileri kullanılarak bir müşteriye ait içerisinde yaş, cinsiyet, doğum yeri gibi sosyodemogrofik bilgilerin yanı sıra kullanılan araç marka, model bilgilerinin de bulunduğu öznitelikler belirlenmiştir. Belirlenen öznitelikler makine öğrenmesi algoritmalarından Karar Ağacı (Desicion Tree) Algoritması, Rastgele Orman (Random Forest) Algoritması ve K-En Yakın Komşu (K Nearest Neighborhood) Algoritmaları ile terk eden müşterilerin profilleri analiz edilip, terk etme ihtimali olan müşteriler tahmin edilmiştir. Çalışmada en başarılı sonucu veren Rastgele Orman (Random Forest) Algoritması ile bu çalışma bir sınıfa dahil edilip son kullanıcı tarafından sürekli yapılmasına olanak sağlanmıştır
Özet (Çeviri)
In today's fast-growing and competitive world, the effort to acquire new customers and the effort of not losing the existing customer and its cost is more than the cost, there are thoughts to think companies to make an existing master. In the company where there are strong competitors, analytical research has been carried out on increasing the loyal customer portfolio that meets the consumers by choosing a company for a service or product that prefer a company for a certain service or product, and providing a product service preferred by the customer. Finding customers with the aim of researching campaigns and behaviors, customer loss analysis aiming to increase the satisfaction of these customers can be one of the most important stages of strategic decision making and planning. This phone is about the socio-demographic response of a customer such as the number of customers such as telecommunication, banking, online trade and the amount of income in the insurance industry, as well as the characteristics of the vehicle brand and model used, as well as the socio-demographic answer such as age, gender, place of birth. Desicion Tree Algorithm, Random Forest Algorithm and K-Nearest Neighbor (K Nearest Neighbor) Algorithms, attributes determined from machine learning algorithms are predicted by machine learning algorithms. With the Random Forest Algorithm, which gave the most successful results in the study, this study was included in a class and allowed to be continuously performed by the end user.
Benzer Tezler
- Sigortacılık sektöründe müşteri ürün eğilim modellemesi
Customer product propensity modeling in the insurance industry
İBRAHİM FURKAN AKYÜZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
İstatistikMarmara Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİRSEN EYGİ ERDOĞAN
- Car damage analysis for insurance market using convolutional neural networks
Sigorta sektörü için evrişimsel sinir ağları kullanarak araç hasarı analizi
CİHAT TOLGA ARTAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TOLGA KAYA
- Makine öğrenmesiyle sağlık sigortalarında kümeleme ve sınıflandırma
Clustering and classification in health insurances with machine learning
ÖMER GÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Ticaret ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA CEM KASAPBAŞI
- Stratejik yönetim perspektifinden sigortacılık sektöründe makine öğrenmesi algoritmaları ile anomali tespiti
An application of machine learning to anomaly detection in insurance industry using strategic management approach
AYŞE NURBANU ŞAHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. TOLGA KAYA
- Makine öğrenmesi ile sigorta sektöründe sahte hasar tespiti
Fraud detection in the insurance sector with machine learning
YAŞAR GEREN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET GÜRHANLI