Geri Dön

Müşteri terk etme davranışı tahmini ve müşteri tutundurma yöntemleri tespiti amaçlı veri analizi iş süreci yazılım mimarisi

Data analysis business process software architecture for customer abandonment behavior prediction and customer retention methods detection

  1. Tez No: 812618
  2. Yazar: DAMLA EREK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET SIDDIK AKTAŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 73

Özet

Müşteri terketme davranışı tahmini son yılların en önemli araştırma konularından biri olup bir hizmet aboneliği iptal etme olasılığı olan müşterileri tespit etmekten oluşur. Son zamanlarda özellikle kargo ve lojistik pazarı hızla büyüyen bir pazar olup şiddetli rekabet durumundan dolayı müşteri terketme tahmini ve yönetimi giderek önemli bir hal almaktadır. Bu nedenle rakabetçi ortamda hayatta kalma ihtiyacını karşılamak için şirketlerin odak noktası müşteri tabanı oluşturmaktan müşterileri elde tutmaya doğru kaymıştır. Rekabetçi ortamda hayatta kalma ihtiyacını karşılamak için müşterilerin elde tutulması önemli olup hangi müşterilerin bir rakip şirkete geçme ihtimalinin yüksek olduğunu bilmek değerlidir. Bir müşterinin gerçek değerini anlamak, şirkete müşteri ilişkileri yönetiminde yardımcı olacaktır. Ayrıca rekabetin yüksek olduğu bu ortamlarda müşterilerin davranışlarının tanınması ve analiz edilmesi gerekmektedir. Bu analizlerin en önemlisi müşteriyi elde tutma ve kaybetme oranıdır. Müşteri terk etme davranışı analizi hizmete yönelik sözleşmelerini iptal etme olasılığı en yüksek olan müşterilerin tahmin etmelerini sağlar. Hizmete yönelik sözleşmelerini iptal etme olasılığı en yüksek olan müşterilerin tahmin edilmesi ve hizmetlerini iptal eden müşterilerin geri kazandırılması sorununu çözmek için, kargo ve lojistik sektörlerinde kayıp analizini yapacak bir veri analizi ve müşteri tutundurma yöntemlerini tahmin edilmesini sağlayacak bir veri analizi iş akışı yazılım mimarisi önerilmektedir. Elde edilen sonuçlar, önerilen veri analizi iş akışının müşteri kayıp analizinde ve müşteri tutundurmasında başarılı olduğunu göstermektedir.

Özet (Çeviri)

Customer abandonment behavior prediction is one of the most important research topics in recent years and consists of identifying customers who are likely to cancel a service subscription. Recently, especially the cargo and logistics market is a rapidly growing market, and customer abandonment forecasting and management is becoming increasingly important due to the fierce competition situation. Therefore, to meet the need to survive in the competitive environment, the focus of companies has shifted from building a customer base to retaining customers. Customer retention is important to meet the need to survive in a competitive environment, and it is valuable to know which customers are most likely to switch to a competitor. Understanding the true value of a customer will assist the company in customer relationship management. In addition, in these environments where competition is high, the behavior of customers needs to be recognized and analyzed. The most important of these analyzes is customer retention and loss rate. Customer abandonment behavior analysis allows them to predict the customers who are most likely to cancel their contract for the service. To solve the problem of predicting the customers who are most likely to cancel their contracts for the service and recovering the customers who have canceled their services, a data analysis that will analyze the loss in the cargo and logistics industries and a data analysis workflow software architecture that will provide the prediction of customer retention methods is proposed. The results show that the proposed data analysis workflow is successful in customer churn analysis and customer retention.

Benzer Tezler

  1. Veri madenciliği makine öğrenmesi algoritmaları ile telekom sektöründe sosyal ağ analizi

    Social network analysis in telecom industry with data mining machine learning algorithms

    ÜLKÜ FATMA GÜRSOY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHAMMET KURULAY

    DOÇ. DR. MEHMET SIDDIK AKTAŞ

  2. Improved churn prediction by more effective use of customer data: The case of private banking customers

    Müşteri verisinin daha etkin kullanımı ile müşteri kayıp tahminin iyileştirilmesi: Özel bankacılık sektöründe bir uygulama

    UMUT ARITÜRK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. ÖZDEN GÜR ALİ

  3. Customer segmentation and churn modeling in wireless communications

    Kablosuz iletişim sektöründe müşteri segmentasyonu ve ayrılacak müşteri tahmini

    ESRA BAYRAM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2001

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ RIZA KAYLAN

  4. Müşteri ilişkileri yönetiminde iş zekası ve veri madenciliği yantemleri

    Business intelligence and data mining techniques for customer relationship management

    HANDERİS SELDAN ÇERKEZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALPASLAN FIĞLALI

  5. Otomotiv sektöründe müşterilerin hizmet aldıkları servis şirketini terk etme nedenleri ve geri dönme niyetleri; Çok markalı bir şirket örneği

    The switching reasons and return intentions of the customers in automotive sector; A case study of a multi branded service company.

    MUSTAFA ŞEHİRLİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    İşletmeMaltepe Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NİHAT KAYA