Güncellik, sıklık, parasallık analizi ve k- ortalamalar kümeleme analizi ile müşteri bölümlendirme: perakende sektöründe bir uygulama
Customer segmentation with recency, frequency, monetary analysis and k-means cluster analysis: an application in the retail industry
- Tez No: 771447
- Danışmanlar: PROF. DR. ÖZLEM DENİZ BAŞAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Ticaret Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 83
Özet
Perakende sektöründe hizmet veren firmaların müşterilerini tanıması ve en kârlı müşterilerini ayırt ederek müşteri profillerini oluşturmaları önemli bir yere sahiptir. Müşterilerin ihtiyaçları iyi anlaşıldığında, firmalar müşterilerine özel satış ve müşteri odaklı stratejiler geliştirebilmektedirler. Böylece müşterilerinin taleplerini karşılayarak, sunulan hizmetlerden elde ettikleri memnuniyeti ve firmaya olan bağlılıklarını arttırabilir ve onları tekrar satın almaya yönlendirebilmektedirler. Bu tez çalışmasında mevcut müşteri verilerinden yararlanarak, veri madenciliği teknikleri kullanılarak müşteriler segmentlere bölünerek özel profiller oluşturulmaktadır. Araştırmada kullanılan veri seti Türkiye'de perakende sektöründe faaliyet gösteren bir firmaya ait ve 04.01.21-31.05.21 zaman diliminde toplanan günlük alışveriş hareketlerinden oluşmaktadır. Bu verilerin analizinde Güncellik, Sıklık ve Parasallık modeli ve k-ortalama kümele analizi kullanılmıştır. Yapılan analiz sonucu k-ortalamalar kümeleme analizinde toplamda dört müşteri kümesi oluşmuştur. Elde edilen sonuçlara göre GSP analizinde veri madenciliği teknikleri; uykuda, yeni müşteri, sadık müşteri, şampiyonlar, potansiyel sadık müşteri ve riskli içeren altı farklı müşteri grubunun belirlenmesinde ve bu altı farklı müşteri profiline yönelik satış stratejilerinin geliştirilmesinde yardımcı olmaktadır.
Özet (Çeviri)
It is important for companies serving in the retail sector to know their customers and to create their customer profiles by distinguishing their most profitable customers. When the needs of customers are well understood, companies can develop specific sales and customer-oriented strategies for their customers. Thus, by meeting the demands of their customers, they can increase customer satisfaction from the services offered and increase customer loyalty to the company and direct them to purchase again. In this thesis, special profiles are created by dividing customers into segments via using data mining techniques with aid of existing customer data. The data set used in the research consists of daily shopping movements belonging to a company operating in the retail sector in Turkey and collected over a five-month period. Recency, Frequency and Monetary model and k-mean techniques were used in the analysis of these data. As a result of the analysis, a total of four customer clusters were formed in the k-means cluster analysis. According to the results obtained by data mining techniques in RFM analysis; six different customer groups were identified to develop sales strategies for these six different customer profiles, which are dormant, new customers, loyal customers, champions, potential loyal customers and risky customers.
Benzer Tezler
- Güncellik/sıklık/parasallık (RFM) analizi ile hedef kitle seçimi: Hava yolu sektöründe bir uygulama
Target group selection with recency/frequency/monetary (RFM) analysis: An application in the airline sector
DAMLA ALTAN
- Children´s early lexicon in terms of noun/verb dominance
İsim/fiil baskınlığı açısından çocukların kelime dağarcığı
N. FEYZA ALTINKAMIŞ TÜRKAY
Doktora
Türkçe
2005
İngiliz Dili ve EdebiyatıÇukurova Üniversitesiİngiliz Dili Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HATİCE SOFU
- Investigating user experiences with domestic service robots through metaphors: The case of robot vacuum cleaners
Ev içi servis robotu deneyimlerinin metaforlar üzerinden incelenmesi: Robot süpürge örneği
ONURCAN ÖNAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Endüstri Ürünleri Tasarımıİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstriyel Tasarım Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGE ÇELİKOĞLU
- Türk kahve geleneği sunumu ve kuşaktan kuşağa aktarımı
Turkish coffee tradition presentation and transmission from generation to generation
AÇELYA OĞUZ EKİNCİ
Doktora
Türkçe
2023
Halk Bilimi (Folklor)Ankara Hacı Bayram Veli ÜniversitesiTürk Halk Bilimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. PERVİN ERGUN
- Anadolu'da insan topluluklarının hareketleri, kültürel etkileşimi ve mekansal etkileri: Tarihsel bir okuma
The movement of human communities, cultural interaction and spatial impact in Anatolia: A reading through history
ATİLLA ŞAHLANOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLDEN ERKUT