Geri Dön

Yeni bir müşteri kayıp yönetimi modeli: Perakende sektörü uygulaması

A new customer churn management model: Retail sector application

  1. Tez No: 764081
  2. Yazar: ÖMER FARUK SEYMEN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. NİHAL SÜTÜTEMİZ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Sakarya Üniversitesi
  10. Enstitü: İşletme Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Üretim Yönetimi ve Pazarlama Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 186

Özet

Pazarlama alanında artan rekabetin getirdiği en büyük sorunlardan biri müşteri portföyünde yaşanan kayıplar ve bu müşterilerin rakiplere yönelmesidir. Bu sebeple perakende sektöründe bu müşteri kayıplarını ve geçişlerini engellemek, sadık müşteriler yaratmak için bilişim teknolojileri araçlarını kullanmaya başlamışlardır. Özelikle bilgisayar, veri tabanı ve matematiksel modelleri barındıran istatistiksel programlar aracılığı ile firmalar, sadık olan müşterilerini tespit etmeye çalıştıkları gibi kayıp olabilecek müşterileri de tespit etme konusunda çalışmaktadırlar. Bu çalışmada perakende sektöründe faaliyet gösteren bir süpermarket zincirinden elde edilen veriler kullanılarak müşteri portföyünde yer alan müşterilerin hangilerinin kayıp olduğu, bu bilgi kullanılarak hangi müşterilerin ileriki zamanlarda kayıp olup firmayı terkedebileceklerine yönelik sınıflandırma ve tahmin tekniklerinin kullanımını içeren bir model önerisi sunulmuştur. Literatürdeki geçmiş çalışmalara göre kayıp olabilecek müşterilerin tespiti, kayıp olmalarının önlenmesi ve tekrar sadık müşteri kapsamına getirilmesini içeren tüm süreçlerin maliyetlerinin, bu müşterilerin kaybedilmesi halinde yerlerine aynı karlılıkta ve bağlılıkta yeni müşteri kazanma sürecinin maliyetine göre en az 5 veya 7 kat az olacağı belirtilmektedir. Bu sebeple kayıp olabilecek müşterilere odaklanmak hem ekonomik açıdan oldukça faydalıdır hem de yeni müşteri kazanma sürecinde karşılaşılabilecek zaman kaybı, ekonomik kayıp ve riskli durumlar önceden elimine edilmiş olacaktır. Çalışmada sunulan modellerde de perakende sektöründe uzmanların görüşlerinin ve RFM haricindeki ek değişkenlerin sınıflandırma ve tahmin modellerindeki performanslara olan etkisi incelenmiştir. Uzman görüşleri AHP yöntemini kullanılarak RFM tabanlı tahmin modellerine eklenmiştir. Çalışma sonucunda uzman görüşünün kullanıldığı modellerin sınıflandırma ve tahmin doğruluğu performans kriterlerine göre isabetli ve olumlu sonuçlar sahip olduğu ortaya çıkmıştır.

Özet (Çeviri)

One of the biggest problems brought about by the increasing competition in the field of marketing is the churn of customer portfolio and the tendency of these customers leaving to the competitors. For this reason, businesses in the retail sector have started to use information technology tools to prevent these customer churn and transitions and to create loyal customers. In particular, by means of statistical programs that contain computers, databases and mathematical models, companies try to identify their loyal customers as well as those who may be lost. In this study, using the data obtained from a supermarket chain operating in the retail sector, a model proposal is presented, which includes the use of classification and forecasting techniques for which customers in the customer portfolio are churn customers and which customers may be a churn customer in the future by using this information. According to the previous studies in the literature, it is stated that the costs of all processes including the detection of customers who may be churn, preventing them from being churn and bringing them back into the scope of loyal customers will be at least 5 or 7 times less than the cost of the process of acquiring new customers with the same profitability and loyalty, in case of loss of these customers. For this reason, focusing on customers who are likely be churn is both economically beneficial and time loss, and risky situations that may be encountered in the process of acquiring new customers will be eliminated in advance. In the models presented in the study, the effects of the opinions of the experts experienced in the retail sector and the additional variables other than RFM on the performances of the classification and estimation models were examined. Expert opinions were added to the RFM-based forecasting models using the AHP method. As a result of the study, it has been revealed that the models in which expert opinion is used have accurate and positive results according to the classification and estimation accuracy performance criteria.

Benzer Tezler

  1. Hazır giyim perakende sektöründe içsel kıyaslama çalışmasına bir örnek

    A case study for internal benchmarking of textile apparel retail industry

    ASLI AKSOY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Tekstil ve Tekstil Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Tekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATMA KALAOĞLU

  2. RFMLP based customer segmentation and customer churn analysis in heavy equipment industry using customer transactions data

    İş makinesi sektöründe müşteri işlem verilerini kullanarak RFMLP tabanlı müşteri segmentasyonu ve müşteri kayıp analizi

    MUSTAFA ÇAMLICA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FETHİ ÇALIŞIR

  3. Marketing campaign management using machine learning techniques: An uplift modeling approach

    Makine öğrenimi teknikleri kullanılarak pazarlama kampanyası yönetimi: Artımlı modelleme yaklaşımı

    MELTEM SANİSOĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme (İngilizce) Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HURİYE ŞEBNEM BURNAZ

  4. Modelisation des chaines d'approvisionnement par l'approche de planification de la production hierarchique

    Tedarik zincirlerinin hiyerarşik üretim planlama yaklaşımı ile modellenmesi

    YEŞİM İÇEN

    Yüksek Lisans

    Fransızca

    Fransızca

    2003

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MÜJDE EROL GENEVOİS

  5. Otel işletmelerinde müşteri profili oluşturmada veri madenciliği tekniklerinin kullanılması: RFM modeli örneği

    Using data mining techniques for building customer profiles in hotel firms: RFM model example

    ASLIHAN DURSUN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    TurizmAkdeniz Üniversitesi

    Turizm İşletmeciliği ve Otelcilik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MELTEM CABER